典型文献
2011-2020年雅安市流行性腮腺炎时空流行特征分析及短期预测
文献摘要：
目的 通过分析2011-2020年雅安市流行性腮腺炎发病时空特征,为流行性腮腺炎防控工作提供科学依据.方法 运用软件构建年发病率专题地图和月发病数ARIMA模型,分析雅安市流行性腮腺炎时空流行病学特征.结果 空间分布上无明显聚集;分月发病情况整体上呈现春末夏初(4-7月)和冬春初(11-次年1月)两个季节高峰,以春末夏初为主;通过识别构建月发病数ARIMA(2,1,1)(1,1,0)12模型为最优模型,预测2021年整体发病水平较2020年有所下降.结论 ARIMA模型能够较好的对雅安市流行性腮腺炎发病数进行拟合和短期预测;流行性腮腺炎的时空分布特征及其短期预测能为流行性腮腺炎风险预测和科学防控提供依据.
文献关键词：
流行性腮腺炎;时间序列分析;空间分布;短期预测
中图分类号：
作者姓名：
邵丹;张瑶;张孟媛;康殿巨;魏荣杰;杨长虹
作者机构：
雅安市疾病预防控制中心,四川 雅安625000;四川省疾病预防控制中心,成都610041
文献出处：
引用格式：
[1]邵丹;张瑶;张孟媛;康殿巨;魏荣杰;杨长虹-.2011-2020年雅安市流行性腮腺炎时空流行特征分析及短期预测)[J].预防医学情报杂志,2022(07):891-898
A类：
B类：
雅安市,流行性腮腺炎,流行特征,短期预测,时空特征,防控工作,软件构建,专题地图,发病数,ARIMA,流行病学特征,发病情况,春末,夏初,冬春,次年,最优模型,时空分布特征,炎风,风险预测,科学防控,时间序列分析
AB值：
0.231007
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
