求和自回归移动平均模型在通辽市成蚊密度预测中的应用

作者：邵华; 布仁巴图; 秦忠良; 商娜; 倪晓娜; 张志平; 李莹盈

来源：实用预防医学, 2023, 30(02): 242-245.

• 蚊密度
• 预测
• 求和自回归移动平均模型

目的 分析通辽市不同年份成蚊密度，通过拟合求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average, ARIMA)对未来蚊虫密度进行预测。方法 选用诱蚊灯法监测通辽市2017—2021年不同生境成蚊密度，根据监测结果，建立ARIMA模型，对2022年成蚊密度进行预测。结果 2017—2021年通辽市各监测点平均蚊密度为7.91只/(灯·夜)。其中淡色库蚊为优势蚊种。在五类生境中，除2017年农户蚊密度较高外，其他年份都是牲畜棚密度较高。每年成蚊密度均为单峰曲线，除2017年高峰出现在7月份外，其余年份高峰均出现在8月，根据2017—2021年蚊虫密度结果，拟合ARIMA(1,1,1)×(1,1,0)12模型，残差序列为白噪声序列(Q=14.498,P=0.488),用此模型预测2022年的成蚊密度，5—10月份分别为8.12、7.48、13.79、29.31、22.08和12.37只/(灯·夜)。结论 利用2017—2021年的数据建立ARIMA模型，能够预测2022年的成蚊密度和季节消长趋势，为进一步蚊媒传染病风险评估提供理论数据支持。

• 出版日期2023
• 单位通辽市疾病预防控制中心