南京医科大学学报(自然科学版)

作者：孙燕群，张守刚，陆墨原，张 艳，潘衍宇，王 冲，吴起新，姚美雪，李成国

单位：南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003；军事科学院军事医学研究院微生物流行病研究所，病原微生物生物安全国家重点实验室，北京 100071,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003；东南大学公共卫生学院，江苏 南京 210009,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003,,中国疾病预防控制中心传染病预防控制所，北京 102206,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003,,徐州医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系，江苏 徐州 221004,,南京市疾病预防控制中心，南京医科大学附属南京疾病预防控制中心，江苏 南京 210003,

关键词：蚊虫侵害;季节性;差分自回归移动平均;预测

基金：南京市卫生科技发展专项资金（YKK17200，YKK18178）；南京市第十周期医学重点专科（传染病预防控制）

目的：基于南京地区蚊虫侵害密度，建立季节性差分自回归移动平均模型预测方法，为进一步防控蚊媒病和开展爱国卫生运动提供新的思路和方法。方法：应用季节性差分自回归移动平均模型对2019年蚊虫密度进行预测。结果：拟合后的预测模型为ARIMA（2，1，0）（1，1，0）12，模型残差序列为白噪声，模型预测拟合后R2=0.907。结论：模型预测的拟合效果较好，说明ARIMA模型适用于开展蚊虫侵害预测研究。

来源：2022年第1期

《南京医科大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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