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目的:探讨气象因素对手足口病(HFMD)流行的影响,为该地区HFMD防控与政策制定提供依据。方法:收集河南省郑州市二七区2008年5月至2014年6月气象资料(气温、气压、相对湿度、平均风速、降雨量、平均日照时间)和HFMD疫情资料。采用Spearman秩相关分析气象参数与HFMD的相关性,采用互相关分析气象参数对HFMD流行的滞后效应,采用时间序列分析构建该地区HFMD季节性自回归移动平均( SARIMA)模型,比较引入气象参数前后模型的拟合优度和预测精度。结果:该地区HFMD流行集中于3~7月份,4~5月份达到高峰。HFMD周发病人数与每周日平均气温滞后2周(rS =0.248,P<0.05)、最高气温滞后2周(rS =0.170,P<0.05)、最低气温滞后2周(rS =-0.223,P<0.05)相关。每周日平均气温滞后2周纳入HFMD周发病人数SARIMA(1,1,0)(0,1,0)52预测模型。引入气象参数前、后模型的拟合度为0.797、0.833,预测精度为11.573、10.611。结论:平均气温可影响HFMD的流行,引入平均气温构建的SARIMA模型能较好地拟合和预测HFMD的流行。

作者:冯慧芬;赵秋民;段广才;朱光;李树岭

来源:郑州大学学报(医学版) 2015 年 2期

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作者:
冯慧芬;赵秋民;段广才;朱光;李树岭
来源:
郑州大学学报(医学版) 2015 年 2期
标签:
手足口病 气象因素 时间序列分析 季节性自回归移动平均模型 hand-foot-mouth disease meteorological variable time series analysis seasonal autoregressive integrated moving average model
目的:探讨气象因素对手足口病(HFMD)流行的影响,为该地区HFMD防控与政策制定提供依据。方法:收集河南省郑州市二七区2008年5月至2014年6月气象资料(气温、气压、相对湿度、平均风速、降雨量、平均日照时间)和HFMD疫情资料。采用Spearman秩相关分析气象参数与HFMD的相关性,采用互相关分析气象参数对HFMD流行的滞后效应,采用时间序列分析构建该地区HFMD季节性自回归移动平均( SARIMA)模型,比较引入气象参数前后模型的拟合优度和预测精度。结果:该地区HFMD流行集中于3~7月份,4~5月份达到高峰。HFMD周发病人数与每周日平均气温滞后2周(rS =0.248,P<0.05)、最高气温滞后2周(rS =0.170,P<0.05)、最低气温滞后2周(rS =-0.223,P<0.05)相关。每周日平均气温滞后2周纳入HFMD周发病人数SARIMA(1,1,0)(0,1,0)52预测模型。引入气象参数前、后模型的拟合度为0.797、0.833,预测精度为11.573、10.611。结论:平均气温可影响HFMD的流行,引入平均气温构建的SARIMA模型能较好地拟合和预测HFMD的流行。