差分自回归移动平均模型在蚊密度分布特征预测中的应用

摘要：

目的 分析唐山市不同年份成蚊种群密度分布,探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型对未来蚊虫密度的预测.方法 选用诱蚊灯法监测唐山市市区2010-2018年不同生境各蚊种的成蚊密度,运用ARIMA模型对2010-2017年各月总蚊密度数据建立模型,预测2018年各月的总蚊密度,并根据2018年实际监测密度评估预测效果.结果 2010-2017年唐山市市区总蚊密度为2.14只/(灯·h),淡色库蚊为优势蚊种,占捕获总数的98.02％;在不同生境中,以牲畜棚的蚊密度最高,为3.65只/(灯·h),不同生境、不同蚊种构成比差异有统计学意义(x2=249.177,P＜0.001);8年中以2014年蚊密度最高为3.00只/(灯·h),2016年蚊密度最低为1.41只/(灯·h);从季节消长看,总蚊密度高峰出现在7月,呈单峰曲线,蚊密度为4.71只/(灯·h).运用ARIMA模型对唐山市市区2010-2017年各月总蚊密度进行拟合,选取ARIMA(0,1,1)×(2,1,0)12作为最佳模型,残差序列为白噪声序列(Q=20.654,P=0.148),用此模型预测2018年的总蚊密度,实际值均落入预测值的95％可信区间内,预测的蚊密度季节消长趋势与实际值基本吻合,可用于中短期蚊密度预测.结论 通过分析唐山市的蚊种密度和季节消长特征,成功建立ARIMA模型,可较准确地预测未来蚊密度,从而有效预警蚊媒疾病的暴发和流行.

关键词：蚊密度、监测、差分自回归移动平均模型

所属期刊栏目：31

分类号：R384.1(医学寄生虫学)

资助基金：河北省2017年度医学科学研究重点课题计划20171386

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26