目的基于时间序列分解法研究中国2011—2016年肾综合征出血热（HFRS）的发病趋势和季节性,建立预测模型并评价效果。方法应用时间序列分解法分解中国2011—2016年HFRS的发病趋势和季节性,以剔除季节变动因素（S₂）的非季节性数据建模,再乘以S₂为最终预测模型,回代检验评价其预测精度。结果中国2011—2016年HFRS的发病趋势为先上升后下降,季节性明显;发病高峰呈双峰型,以5—6月和11月—次年1月为发病高峰。建立ARIMA（2,1,1）模型,模型AIC=866.4,各项参数（AR1=0.786 7,AR2=-0.354 3,MA=-0.744 1）均有统计学意义（均P<0.01）,残差为白噪声序列[Q（20）=16.364,P=0.694]。月发病数的预测公式为Y_i=ARIMA（2,1 1）×S₂,中国2011—2016年HFRS月发病数回代检验的平均绝对误差（MAE）为71.31,平均绝对百分误差（MAPE）为7.00%。结论时间序列分解法可用来预测HFRS的发病趋势和季节性,以剔除季节变动因素的数据建立HFRS的月发病数预测模型是可行的。