应用时间序列分析气象因素对手足口病流行的影响

发布时间：2018-02-10 01:31

  本文关键词： 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　出处：《郑州大学学报(医学版)》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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,P0.05)、最高气温滞后2周(rS=0.170,P0.05)、最低气温滞后2周(rS=-0.223,P0.05)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。
[Abstract]:Objective: to investigate the influence of meteorological factors on HFMD epidemic in this area and to provide the basis for the prevention and control of HFMD in this area. Methods: the meteorological data (temperature, air pressure, relative humidity) from May 2008 to June 2014 in Erqi District of Zhengzhou City, Henan Province were collected. Mean wind speed, rainfall, mean sunshine time) and HFMD epidemic data. The correlation between meteorological parameters and HFMD was analyzed by Spearman rank correlation, and the lag effect of meteorological parameters on HFMD epidemic was analyzed by cross-correlation. The HFMD seasonal autoregressive moving average (SARIMA) model was constructed by time series analysis. The results showed that the prevalence of HFMD in this area was concentrated on the peak in April and May in March and July, and the average daily temperature was delayed by 2 weeks, and the maximum temperature was delayed by 2 weeks. The average temperature delay of 2 weeks was included in the prediction model of SARIMA1 / 1 / 0 / 0 / 1 / 0 / 1 / HFMD / week / week / week SARIMA1 / 0 / 1 / 0 / 0 / 0 / 52. Before introducing the meteorological parameters, the average temperature of SARIMA1 / 1 / 0 / 1 / 0 / 0 / 0 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2 / 2. The fitting degree of the post-model is 0.797 ~ 0.833, and the prediction accuracy is 11.573 ~ 10.611.Conclusion: the average temperature can affect the prevalence of HFMD, and the SARIMA model constructed by introducing the mean temperature can fit and predict the prevalence of HFMD well.
【作者单位】： 郑州大学第五附属医院感染科;郑州大学学报编辑部;郑州大学公共卫生学院流行病学教研室;郑州市气象局;
【基金】：国家自然科学基金面上项目81473030
【分类号】：R512.5

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本文编号：1499340