青海省肺结核发病与气象因素的时间序列分析

作者：梁达; 商越; 王兆芬; 马斌忠^*

来源：中华疾病控制杂志, 2021, 25(10): 1186-1193.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2021.10.013

• 肺结核
• 地理加权回归
• 气象因素
• ARIMAX模型
• 时间序列分析

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。

• 单位
  青海大学; 青海省疾病预防控制中心