目的描述2010-2018年四川省流行性感冒（流感）流行病學特征,構建時間序列（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型,分析其時空變化趨勢,為流感的綜合防控提供參考依據(jù)。方法對2010-01/2018-12四川省流感發(fā)病情況進行分析,構建月度發(fā)病數(shù)ARIMA時間序列模型和年度空間分布專題地圖,分析四川地區(qū)流感時空流行特征及趨勢。結果 2010-2018年四川省流感疫情穩(wěn)中有升,近年來發(fā)病水平上升顯著;全省疫情出現(xiàn)由西北人口稀少區(qū)域向中東部人口密集區(qū)域演變的趨勢,發(fā)病高峰以冬春季為主。ARIMA（2,1,3）（1,1,1）12預測2019年流感報告發(fā)病數(shù)高于2018年發(fā)病數(shù)。結論 ARIMA模型能夠較好地對四川省流感疫情報告發(fā)病數(shù)進行擬合和短期預測,流感疫情呈現(xiàn)的時空分布特征及其趨勢能夠為流感風險評估、重點地區(qū)和重點人群篩選等綜合防控提供參考依據(jù)。 

【文章來源】：預防醫(yī)學情報雜志. 2020,36(09)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

2010-2018年四川省流感發(fā)病率地區(qū)分布

2010-2018年四川省流感發(fā)病變化趨勢

利用2010-01/2018-12四川省的流感分月發(fā)病數(shù)繪制其時間分布圖，可以看出每年的冬春兩季為四川省流感發(fā)病數(shù)高峰期，2017年和2018年峰值更加顯著。2010-2018年流感發(fā)病季節(jié)分布（圖3）。2.3 季節(jié)乘積ARIMA模型構建

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于ARIMA模型的洛陽市手足口病發(fā)病率預測[J]. 賀簫楠,宋曉輝,朱鑫.  現(xiàn)代預防醫(yī)學. 2019(03)
[2]2017～2018年度中國大陸流行性感冒病例報告情況分析[J]. 楊靜,陳濤,祝菲,汪立杰,王大燕.  熱帶病與寄生蟲學. 2018(02)
[3]應用ARIMA模型預測廈門市2017年乙肝月發(fā)病率[J]. 楊姝怡,馬姍姍,蘇成豪.  現(xiàn)代預防醫(yī)學. 2018(10)
[4]基于搜索引擎數(shù)據(jù)的流感監(jiān)測預警[J]. 溫麗,蔡永銘.  分子影像學雜志. 2018(02)
[5]今年我國流感流行的深度解析[J]. 周密,李雷雷,毛晨梅,胡必杰.  中華醫(yī)院感染學雜志. 2018(04)
[6]ARIMA模型在我國法定傳染病報告數(shù)中的應用[J]. 沈忠周,馬帥,曲翌敏,江宇.  中華流行病學雜志. 2017 (12)
[7]ARIMA乘積季節(jié)模型預測永嘉縣其他感染性腹瀉的流行[J]. 王金娜,徐若君,黃大錕,葉寒立,陳曉微,胡永衛(wèi),李曉祺,凌鋒.  預防醫(yī)學. 2017(02)
[8]累積和控制圖法在流感樣病例早期預警中的應用[J]. 耿利彬,王婭瓊,楊育松,陳永亮,賈麗麗,鄭鈁華,王化勇.  公共衛(wèi)生與預防醫(yī)學. 2016(05)
[9]2011-2015年四川省流感監(jiān)測結果分析[J]. 黃婷,潘明,周麗君,程秀偉,楊慧萍,徐佳楠,李天舒,曹一鷗.  現(xiàn)代預防醫(yī)學. 2016(13)
[10]流感病毒大流行株起源研究的現(xiàn)狀[J]. 祁俊林.  國外醫(yī)學.病毒學分冊. 1998(02)



本文編號：3600735