鑒於美國正在發生的2022-2025年高致病性禽流感（HPAI）疫情，這場疫情影響了數百萬商業和家庭養殖的禽群，擾亂了蛋類和肉類生產，並造成了重大經濟損失，因此開發符合美國HPAI傳播模式並反映美國控制和預防措施的生物模型和優化算法顯得尤為重要。在這項研究中，我們引入了一個部分隨機網絡分艙模型，以確定HPAI病毒在商業禽群和野生動物中的傳播進程及潛在遏制方法。模型的參數通過現有的野鳥遷徙數據、HPAI禽類疫情數據以及美國不同州的養殖場庫存數據進行估算。這個新模型模擬了由野生動物動態、季節性以及養殖場間關系驅動的HPAI病毒傳播。與許多以往的全球模型不同，這個框架是專門針對美國的HPAI統計數據、農場結構和現有的緩解措施設計的。我們提出的網絡模型結合HPAI監測數據，用於分析降低HPAI從野生鳥類傳播到家禽的最佳控制策略。我們的數值實驗表明，上述控制策略非常有效。在缺乏廣泛疫苗接種的情況下，這些相對廉價的隔離措施，如覆蓋的活動區和安全的禽舍，有助於防止環境汙染和HPAI傳播給家禽的風險，從而保護禽群並減少撲殺。