文献类型：期刊文章

作　　者：梁达[1] 商越[1] 王兆芬[1] 马斌忠[1,2]

LIANG Da;SHANG Yue;WANG Zhao-fen;MA Bin-zhong(Epidemiology Teaching and Research Office,Department of Public Health,Medical College,Qinghai University,Xining 810001,China;Institute for Prevention and Control of Infectious Diseases,Qinghai Center for Disease Control and Prevention,Xining SI0007,China)

机构地区：[1]青海大学医学院公共卫生系流行病学教研室,西宁810001 [2]青海省疾病预防控制中心传染病预防控制所,西宁810007

出　　处：《中华疾病控制杂志》

基　　金：国家自然科学基金(81860593);青海省高端创新人才千人计划(2017-2);青海省卫生健康委员会适宜技术推广(2020-wjtg-02)。

年　　份：2021

卷　　号：25

期　　号：10

起止页码：1186-1193

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EMBASE、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的探索气象因素与青海省肺结核发病之间的关系,并构建ARIMAX(autoregressive integrated moving average model-X,ARIMAX)模型对肺结核病例数进行短期预测。方法利用地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)分析气象因素对肺结核发病的影响。以2014—2018年肺结核月发病数作为响应序列,气象因素作为输入序列,通过互相关函数(cross-correlatioan function,CCF)图确定与肺结核发病有关的气象因素并构建ARIMAX模型,分别回代拟合和预测2014—2018年肺结核月发病数和2019年肺结核月发病数,并与实际发病数相比较。结果降水量和相对湿度对肺结核发病存在正向影响,气压、气温和日照时数为负向影响,风速既存在正向影响,也存在负向影响;通过CCF图确定平均气温和平均风速与肺结核发病存在相关,并最终建立纳入2个协变量(平均气温3阶滞后和平均风速2阶滞后)的ARIMAX(0,1,2)×(0,1,0)12最优模型,通过回代拟合和预测得出该模型拟合优度(R2)为0.71,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为24.91%。结论气象因素在不同程度上影响着青海省肺结核的发病,本研究建立的最优ARIMAX模型可用于预测肺结核发病。

关 键 词：肺结核 地理加权回归 气象因素 ARIMAX模型  时间序列分析

分 类 号：R181]