差分自回归移动平均模型在蚊密度分布特征预测中的应用

来源 :中国媒介生物学及控制杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shoretxm
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目的分析唐山市不同年份成蚊种群密度分布,探讨差分自回归移动平均(ARIMA)模型对未来蚊虫密度的预测。方法选用诱蚊灯法监测唐山市市区2010-2018年不同生境各蚊种的成蚊密度,运用ARIMA模型对2010-2017年各月总蚊密度数据建立模型,预测2018年各月的总蚊密度,并根据2018年实际监测密度评估预测效果。结果 2010-2017年唐山市市区总蚊密度为2.14只/(灯·h),淡色库蚊为优势蚊种,占捕获总数的98.02%;在不同生境中,以牲畜棚的蚊密度最高,为3.65只/(灯·h),不同生境、不同蚊种构成比差异有统计学意义(χ2=249.177,P<0.001);8年中以2014年蚊密度最高为3.00只/(灯·h),2016年蚊密度最低为1.41只/(灯·h);从季节消长看,总蚊密度高峰出现在7月,呈单峰曲线,蚊密度为4.71只/(灯·h)。运用ARIMA模型对唐山市市区2010-2017年各月总蚊密度进行拟合,选取ARIMA(0,1,1)×(2,1,0)12作为最佳模型,残差序列为白噪声序列(Q=20.654,P=0.148),用此模型预测2018年的总蚊密度,实际值均落入预测值的95%可信区间内,预测的蚊密度季节消长趋势与实际值基本吻合,可用于中短期蚊密度预测。结论通过分析唐山市的蚊种密度和季节消长特征,成功建立ARIMA模型,可较准确地预测未来蚊密度,从而有效预警蚊媒疾病的暴发和流行。
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