黑龙江省2009—2017年流行性感冒发病趋势的时间序列分析

目的 运用季节性自回归移动平均混合(SARIMA)模型分析预测黑龙江省流行性感冒(流感)发病趋势,为流感的防控工作提供决策依据.方法 利用2009年1月—2016年12月期间黑龙江省流感月发病率数据,建立预测模型,同时评估不同滞后气象要素与流感发病的关系,进而纳入相关气象要素提高模型预测精度;利用2017年的数据评估SARIMA模型的预测效果.结果 滞后5阶的风速[β=0.345,P<0.05,95％置信区间(0.239,0.450)]与发病率呈正相关.SARIMA(1,1,1)(0,1,1)12纳入在滞后5阶的风速是最佳模型,模型拟合效果较好,具有良好的预测准确性.结论 气象要素变化与黑龙江省流感发病率具有一定的相关性,采用纳入气象要素的SARIMA模型预测黑龙江省流感的发病具有可行性,但预测精度有待于进一步提高.