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目的 描述2010-2018年四川省流行性感冒(流感)流行病学特征,构建时间序列(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)模型,分析其时空变化趋势,为流感的综合防控提供参考依据.方法 对2010-01/2018-12四川省流感发病情况进行分析,构建月度发病数ARIMA时间序列模型和年度空间分布专题地图,分析四川地区流感时空流行特征及趋势.结果 2010-2018年四川省流感疫情稳中有升,近年来发病水平上升显著;全省疫情出现由西北人口稀少区域向中东部人口密集区域演变的趋势,发病高峰以冬春季为主.ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12预测2019年流感报告发病数高于2018年发病数.结论 ARIMA模型能够较好地对四川省流感疫情报告发病数进行拟合和短期预测,流感疫情呈现的时空分布特征及其趋势能够为流感风险评估、重点地区和重点人群筛选等综合防控提供参考依据.

作者:祝小平;刘伦光;陈秀伟;孙唯;张瑶;袁珩;杨长虹;魏荣杰

来源:预防医学情报杂志 2020 年 36卷 9期

知识库介绍

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作者:
祝小平;刘伦光;陈秀伟;孙唯;张瑶;袁珩;杨长虹;魏荣杰
来源:
预防医学情报杂志 2020 年 36卷 9期
标签:
流行性感冒 时间序列分析 空间分布 趋势预测
目的 描述2010-2018年四川省流行性感冒(流感)流行病学特征,构建时间序列(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)模型,分析其时空变化趋势,为流感的综合防控提供参考依据.方法 对2010-01/2018-12四川省流感发病情况进行分析,构建月度发病数ARIMA时间序列模型和年度空间分布专题地图,分析四川地区流感时空流行特征及趋势.结果 2010-2018年四川省流感疫情稳中有升,近年来发病水平上升显著;全省疫情出现由西北人口稀少区域向中东部人口密集区域演变的趋势,发病高峰以冬春季为主.ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12预测2019年流感报告发病数高于2018年发病数.结论 ARIMA模型能够较好地对四川省流感疫情报告发病数进行拟合和短期预测,流感疫情呈现的时空分布特征及其趋势能够为流感风险评估、重点地区和重点人群筛选等综合防控提供参考依据.