2004-2018年中国流行性感冒发病率的时空分析及其预测模型研究

摘要：

目的 分析2004-2018年中国流行性感冒(简称流感)发病的时空特征和预测发病率,为流感防控提供数据参考.方法 获取2004-2018年全国流感发病率资料,采用Arcgis 10.8、Geoda和SaTScan 10.01软件分别进行流感发病率可视化分级地图绘制、空间自相关以及时空扫描分析,同时使用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型、指数平滑(exponentialsmoothing,ETS)模型、指数平滑空间状态(trigonometric season-ality,Box-Cox transformation,TBATS)模型和神经网络自回归(neural network autoregression,NNAR)模型分别预测1年、2年、5年的发病率并比较准确度.结果 2004-2018年全国流感的发病率逐年升高,北京市、华东和华南地区发病率明显高于全国平均水平.全国流感基本不存在全局相关但存在局部聚集.北京市和天津市长期呈现高-高或低-高聚集,2014-2016年福建省和江西省呈现高-高聚集.2014-2018年的时空扫描分析与空间相关分析结果基本一致,一类聚集区以江西省为中心、二类聚集区以北京市为中心.1年、2年和5年的最佳预测模型分别为NNAR、ETS和ARIMA模型.结论 2004-2018年全国流感发病率逐年升高,北京市、华东和华南大部分地区成为流感的高发地区,各地可根据本地区流感的时空特征制定相应防控措施.

关键词：流行性感冒、分级地图、空间自相关、时空扫描分析、预测模型

所属期刊栏目：27

分类号：R181.3;R516.4(流行病学与防疫)

资助基金：青海大学一流本科课程建设项目YLKC-202116

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：176-183,190