北京市房山区手足口病与气象因素的时间序列分析

目的 探讨气象因素对北京市房山区手足口病发病的影响,初步建立手足口病的早期预测模型。方法 选用乘法季节自回归移动平均模型(SARMA)分析房山区手足口病发病与气象因素的关系。利用2009 2013年资料建立模型,并用2014年1 8月资料对模型进行验证。结果 房山区手足口病发病与平均气温、相对湿度、降水量、气压等均有显著相关。SARMA(0,1)(1,0)12模型结果显示,平均温度升高1℉,相对湿度增加1%,平均气压降低100 Pa,将分别导致手足口病的发病率升高27.51%,12.40%,1.36%。拟合的模型可以对房山区手足口病发病进行短期预测。结论 气温、相对湿度、气压等气象因素与房山区手足口病发病相关,可将其作为预测房山区手足口病发病的指标。     

北京市东城区细菌性痢疾与气象因素的时间序列分析

目的探讨气象因素变化对细菌性痢疾（菌痢）发病的影响,初步建立菌痢的早期预测模型。 方法选用季节性求和自回归移动平均模型分析东城区菌痢发病与气象因素的关系。结果东城区菌痢发病与平均气温、平均相对湿度、平均气压、降水量、日照时数、平均风速等均有显著相关,在SARIMA(1,0,1)(0,0,1)12早期预测模型中平均气温、平均相对湿度、降水量等与菌痢发病有关。结论气温、相对湿度、降水量等气象因素与东城区菌痢发病相关,可以将其作为预测东城区菌痢发病的指标。     

气象条件与手足口病发病情况的反向传播神经网络模型构建

目的 运用气象信息和手足口病发病数,构建反向传播神经网络（BPNN）模型,并评价拟合效果,探讨手足口病发病与气象因素的关系。 方法 收集并按周整理2014 — 2017年上海市长宁区的气象信息和手足口病的发病资料,应用SPSS 13.0统计软件进行Spearman相关分析,用Matlab 7.0软件包中的神经网络工具箱,构建BPNN模型,运用平均误差率（MER）、决定系数（ R2）评价拟合效果,运用2017年的手足口病实际发病数检验模型。 结果 手足口病的周发病数与本周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关（P＜0.05）,与平均气压呈负相关（r＝ –0.527,P＜0.001）。 与前一周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关（P＜0.05）,与平均气压呈负相关（r＝ –0.522,P＜0.001）。 利用前一周气象因素拟合的模型效果（MER＝19.0%,R2＝0.895）略优于利用同周气象因素拟合的模型（MER＝20.2%,R2＝0.894）;2017年气象数据验证模型,预测值和实际值的绝对误差在0 ~ 9之间,平均值为2.52。 结论 手足口病BPNN预测模型适用于上海市长宁区手足口病发病数的预测。      

自回归移动平均模型乘积季节模型在南昌市手足口病疫情预测中的应用

目的探讨自回归移动平均模型(ARIMA)乘积季节模型在手足口病预测中的应用,对手足口病的月发病数进行趋势预测。方法收集南昌市2009年1月至2012年12月手足口病的月发病数资料建立ARIMA乘积季节模型,并对预测结果进行评价。结果在手足口病预测中建立ARIMA乘积季节模型的最优模型为ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12模型,正态化的BIC为(贝叶斯信息准测)12.31。结论建立的ARIMA模型能较好地拟合和预测南昌市手足口病的月发病数,为手足口病的防治提供参考依据。     

沈阳地区脑卒中发病与气象环境因素的相关性

目的:分析沈阳地区脑卒中发病与气象环境因素的相关性。方法:收集2004-01/2005-01沈阳市第一人民医院住院的2016例经CT或MRI确诊的脑卒中患者,按月份统计脑卒中发病情况,观察其分布特征;用脑卒中的旬发病数分别与上一旬、本旬的7种气象因素(旬平均气压,旬最高气压,旬最低气压,旬平均气温,旬平均相对湿度,旬降水量,旬平均风速)进行相关分析及多元逐步回归。结果:①脑卒中发病与平均气压,最高气压,最低气压呈正相关(r=0.326～0.342,P<0.01),与平均气温呈负相关(上一旬:r=-0.350,本旬:r=-0.384,P<0.05)。②2016例患者中1,11,12月份发病者分别占总数的10.10%,10.40%,10.30%,多于其他月份。结论:①沈阳地区脑卒中发病与气压和气温相关。②脑卒中发病呈现不同的季节性,1,11,12月份多发。     

气象因素对广州市虫媒传染病发病影响研究

目的 研究广东省广州市气压、气温、气湿、降水量、日照和风速等气象因素对虫媒传染病消长的影响。方法 根据广州市2011-2014年虫媒传染病发病数据和同期气温、气湿等气象数据,使用Spearman相关分析和多元逐步回归法进行分析。结果 单因素和多因素分析结果显示,气温与登革热（RR=1.013）、恙虫病（RR=1.013）发病呈正相关,与流行性出血热（RR=0.998）发病呈负相关;相对湿度与登革热（RR=0.916）发病呈负相关;降水量与登革热（RR=0.998）发病呈负相关;平均风速与登革热（RR=0.951）发病呈负相关;日照时数与登革热（RR=1.006）、恙虫病（RR=1.002）发病呈正相关;而各气象因素对钩端螺旋体病的发病影响均较小。日平均气温达到27.7℃时,登革热滞后0 d RR值最大为5.95;日平均气温为28.0℃时,恙虫病滞后5 d RR值最大为4.20;日平均气温为15.2℃时,流行性出血热滞后10 d RR值最大为1.00。结论 气象因素会影响虫媒传染病的发病,其中气温、气压是影响多数虫媒传染病传播与流行的主要因素。     

上消化道出血与季节变化及气象因素的相关性研究

目的探讨吉林省上消化道出血(UGIB)的季节性发病规律及其与气象因素的相关性。方法对吉林大学第一医院2011年1月至2012年12月确诊为UGIB的681例住院患者的临床资料、入院时的月份和季度归属及同期的气象资料进行统计分析,比较各个月份、季度之间UGIB发病的差异,并分析各气象因素与UGIB发病之间的关系。结果 UGIB的发病例数在不同季节有统计学差异(χ2=25.11,P<0.01)。秋、冬季出血发生率明显高于春、夏季(58.30%vs.41.70%,P<0.01),且在10月达高峰,在4月达低谷。Spearman双变量相关分析显示UGIB发病与平均大气压关联最显著(rho=0.738,P=0.000),其次是平均气温(rho=-0.533,P=0.007),再次是人体舒适度指数(rho=-0.462,P=0.023),而平均风速(rho=-0.359,P=0.085)、平均相对湿度(rho=0.168,P=0.431)和平均气温日较差(rho=-0.005,P=0.98)与UGIB发病无明显关联。将平均大气压和平均气温代入多元线性回归分析,可建立回归方程:UGIB月发病数=-1 211.401+0.349×月平均气温+1.254×月平均大气压。结论吉林省UGIB的发病存在显著的季节差异,且与月平均大气压呈正相关,与月平均气温呈负相关。通过多元线性回归分析,可以建立预测方程,进行医疗气象预报。     

沈阳地区脑卒中发病与气象环境因素的相关性

目的：分析沈阳地区脑卒中发病与气象环境因素的相关性。方法：收集2004-01／2005—01沈阳市第一人民医院住院的2016例经CT或MRI确诊的脑卒中患者，按月份统计脑卒中发病情况，观察其分布特征；用脑卒中的旬发病数分别与上一旬、本旬的7种气象因素（旬平均气压，旬最高气压，旬最低气压，旬平均气温，旬平均相对湿度，旬降水量，旬平均风速）进行相关分析及多元逐步回归。结果：①脑卒中发病与平均气压，最高气压，最低气压呈正相关（r=0．326-0．342，P〈0．01），与平均气温呈负相关（上一旬：r=-0．350，本旬：r=-0．384，P〈0．05）。②2016例患者中1，11，12月份发病者分别占总数的10．10％，10．40％，10．30％，多于其他月份。结论：①沈阳地区脑卒中发病与气压和气温相关。②脑卒中发病呈现不同的季节性，1，11，12月份多发。     

气象因子影响下的脑梗死发病预测及护理策略

目的探讨脑梗死发病与气象因子的相关性,建立有效的预报模型,为制定有效的护理措施提供依据。方法收集2008～2011年荆门市脑梗死逐日病例数和同期气象资料,采用线性回归方法分析脑梗死发病情况与各种气象因子的相关性,并构建预报模型。结果脑梗死发病人数与温度、日照呈正相关,与气压呈负相关。结论脑梗死发病人数与气象因子密切相关,回归模型有较好的预测效果,应根据气象因素对脑梗死进行预防和护理。     

自回归滑动平均混合模型在辽宁省人间布鲁氏菌病发病预测中的应用

目的 了解辽宁省2006-2015年人间和家畜布鲁氏菌病（布病）疫情情况,建立时间序列模型,探索畜牧业因素对人间疫情影响,为布病预测防控提供依据。方法 收集辽宁省2006-2016年布病月发病数,以发病数建立时间序列构建自回归滑动平均混合（ARIMA）模型,对2016年1-6月进行短期预测,结合实际观测值评价预测效果;收集辽宁省同期羊存栏量和疫情,分析与人间发病存在的关联。结果 构建模型ARIMA（1,1,1）（1,1,1）12,月发病数拟合值与实际观测值时间序列基本一致,预测效果良好,但精确度较低。羊年存栏量与人间布病发病数存在正关联性。结论 ARIMA模型预测辽宁省布病发病情况基本可行,加强人畜布病的监测工作,以揭示人与家畜流行病学关系。     

ARIMA模型在宝鸡市手足口病预警预测中的应用

目的 利用时间序列分析方法动态研究手足口病发病趋势,探讨合理的预测模型,为宝鸡市制定手足口病的预防控制措施提供决策依据。方法 应用时间序列分析方法对宝鸡市2008-2014年手足口病月发病数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型,利用所得到的模型对2015年1-6月的发病情况进行预测,并评价其预测效果。结果 通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA (1,1,1) (0,1,1)12,R2=0.820,标准化的BIC=10.507,Ljung-Box=4.631(P=0.995),2015年1-6月手足口病月发病数预测值和实际值的平均相对误差仅为2.34%,实际值都在95%可信区间内,建立的ARIMA模型的拟合精度和预测效果较为理想。结论 ARIMA模型能较好的模拟宝鸡市手足口病的发病趋势,预测效果可信。     

季节性求和自回归移动平均模型在北京市房山区感染性腹泻发病趋势预测中的应用

目的 构建北京市房山区感染性腹泻发病的季节性求和自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型并进行预测。方法 应用R 3.0.1软件程序包中的TSA对2004-2013年房山区感染性腹泻月发病率构建模型,并对2014年各月感染性腹泻月发病率进行预测和评价。结果 SARIMA(0, 0, 2)(0, 1, 1)12模型较好地拟合既往时间段月发病率,对2014年发病趋势拟合平均相对误差为19.164%,对年发病率拟合平均相对误差为2.303%。结论 SARIMA(0, 0, 2)(0, 1, 1)12模型能够很好拟合感染性腹泻月发病率数据,可用于房山区感染性腹泻发病趋势的短期预测,为下一步采取针对性防控措施提供科学依据。     

应用多元线性逐步回归分析方法探讨气象因素与气传致敏花粉飘散的关系

背景: 气传致敏花粉是导致季节性变态反应疾病的最重要因素, 花粉的产生及飘散与气候因素密切相关。目的: 观察南昌市城区大气气传花粉与气象七要素( 气压、气温、湿度、降水、风速、蒸发量、日照) 的相关性, 为提高该地区过敏性疾病的防治水平提供理论依据。设计: 观察性实验。单位: 江西医学院变态反应疾病研究室。材料: 采用 Durham 重量法进行为期一年的大气气传花粉调查, 收集南昌市城区气传致敏花粉、气象资料。方法: 选择南昌市中心的江西医学院南院实验大楼四层楼顶为曝片点,采用 Durham 重量法于 2000- 04- 01/2001- 03- 31 进行为期 1 年的大气气传花粉调查。收集气象资料, 每日气象七要素的详细资料由江西省气象局提供。应用 SAS 6.12 进行多元线性逐步回归分析大气气传花粉与气象因素的相关性。主要观察指标: 南昌市城区气传致敏花粉的种类、数量、季节性分布以及和气象七要素的相关性。结果: 调查发现南昌市长年有花粉飘散, 花粉种类达 47 个种属。柏科花粉主要在 3 月飘散; 松科花粉主要在 3 和 4 月份飘散; 杉木属花粉主要在 3 月飘散; 藜苋科花粉主要在 8～11 月飘散; 豚草属花粉主要在 8～11月, 蒿属花粉主要在 9～11 月飘散; 葎草属以 9 月飘散为主; 禾本科在 12个月中都有出现, 但以 6～10 月飘散为主。在大气气传花粉飘散与气象七要素相关性分析中, 应用几种主要花粉飘散稳定期的花粉计数与气象七要素作多元线性逐步回归分析。松科花粉飘散与气压、气温、风速、日照呈正相关, 与蒸发量、降水呈负相关; 柏科花粉飘散与气压、气温、日照呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、风速呈负相关; 豚草属花粉飘散与气压、气温、风速呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、日照呈负相关; 蒿属花粉飘散与气压、气温、风速呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量、日照呈负相关; 禾本科花粉飘散与气压、气温呈正相关, 与湿度、降水、蒸发量呈负相关。但以主要花粉及花粉总量的全年计数进行分析和以主要花粉及花粉总量的半年计数量进行分析时纳入回归方程的因素要少得多。结论: 花粉飘散与气象七要素具有相关性; 在分析气象因素与空中飘散花粉粒数的相关性时, 最好选择单种花粉粒, 并选择其飘散较为稳定的时段进行。     

时间序列分析在北京市东城区艾滋病病毒感染者和艾滋病患者发病率预测中的应用

目的 探讨应用时间序列差分自回归移动平均模型（ARIMA）预测北京市东城区艾滋病病毒感染者/艾滋病患者（HIV/AIDS）发病率的可行性。方法 应用SAS 9.3软件对北京市东城区2005-2014年HIV/AIDS月发病率构建ARIMA模型,用得到的模型对2015年HIV/AIDS月发病率进行预测,评价模型的拟合和预测效果。结果 ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12模型拟合效果较好,但仍有优化的空间,月发病率的实际值均在预测值的95%可信区间内,预测值与实际值拟合趋势一致。结论 ARIMA模型可以对北京市东城区HIV/AIDS月发病率进行预测,为艾滋病疫情预测提供依据。     

求和自回归移动平均模型在陕西省细菌性痢疾发病预测中的应用

目的探讨时间序列模型预测传染性疾病发病率的可行性,应用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型对陕西省细菌性痢疾进行预测,为制定细菌性痢疾防治策略提供依据。方法根据2004-2012年陕西省细菌性痢疾月报告发病率的时间序列,以2013年1-12月的月发病率作为验证数据,建立ARIMA模型,并对预测效果进行评价。结果陕西省2004-2012年细菌性痢疾月发病率即含有长期递减趋势又含有以年为周期的季节效应,拟合的相对最佳模型为ARIMA(0,1,1)×(1,1,0)12。残差分析统计量经检验差异无统计学意义(Ljung-Box Q=21.994,P=0.143),提示残差为白噪声。2013年1-12月实际值与预测值的相对误差平均值为20.75%,最大40.37%,最小4.94%。结论 ARIMA模型可以较好地预测陕西省细菌性痢疾的发病趋势,模型预测效果的优化有待原始数据的进一步积累。     

分布滞后非线性模型评估浙江省宁海县气温对0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病影响

  目的  利用分布滞后非线性模型（distributed?lag?non-linearmodel,DLNM）探讨气温对浙江省宁海县0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病影响,为科学制定预防控制策略提供帮助。  方法  收集2016－2020年宁海县有关气象资料和0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病资料,采用SPSS 20.0软件分析气象因素与发病数的相关性,利用R 4.1.0软件构建DLNM探讨气温对0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病影响。  结果  2016－2020年宁海县0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病呈一定季节性,每年12月至次年2月为发病高峰。 Spearman分析显示,日平均气温与其他感染性腹泻的相关性最高（r=?0.291）。 DLNM显示,日平均气温为?5 ℃时对其他感染性腹泻的累计发病效应最大（RR=16.601,95%CI:2.667～103.333）,在滞后0 d 时,发病风险最小（相对危险度RR=0.815,95%CI:0.730～0.910）;滞后30 d时,发病风险最大（RR=1.265,95%CI:1.148～1.395）。?5、5、11.5 ℃的气温条件对其他感染性腹泻的发病影响持续时间长,其累计滞后天数分别可达30、21和30 d。  结论  日平均气温和宁海县0～6岁儿童其他感染性腹泻的发病明显相关,在低温条件下发病风险显著增加且有较长的滞后效应,高温条件下不显著。