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年 最 低（2.69∶1，218/81），2020 年 最 高（5.65∶1， MaT、PR 和 AP 相 关 系 数 峰 值 滞 后 4 个 月；ARH 和
113/20）；年均确诊病例中男性均多于女性〔（193±57） MRH 滞后 2 个月。
例与（63±25）例〕，年均确诊病例中男性 CV 明显低 HFRS 月发病数与 MiT（r=0.506）、AT（r=0.505）、
于女性（30% 与 41%）。不同年份户籍为广东省 HFRS MaT（r=0.497）、PR（r=0.399）、ARH（r=0.361） 和
确诊病例性别分布比较，差异无统计学意义（P>0.05）， MRH（r=0.340） 呈 正 相 关， 与 AP（r=-0.527） 和 SD
见表 2。 （r=-0.421）呈负相关（P<0.05），见表 3。
2.2.3.2 年龄 2015—2021 年户籍为广东省 HFRS 确诊 2.3.2 时间序列平稳化处理 2015—2020 年 HFRS 月发
病例中 25~50 岁年龄组占 62.75%（1 021/1 627），其 病数整体呈下降趋势，1 月和 3~5 月为高峰期（图 1）。
中 30~40 岁年龄组病例呈上升趋势（2015 年 21.65%， 为使时间序列平稳，对逐月发病数进行差分处理。序列
2016 年 19.81%，2017 年 23.57%，2018 年 24.42%， 经过一阶差分（d=1）处理后，时间序列趋于平稳。
2019 年 25.57%，2020 年 29.32%），40~50 岁 呈 下 2.3.3 ARIMA 诊断及参数估计 基于偏相关性分析结
降 趋 势（2015 年 29.88%，2016 年 29.56%，2017 年 果（HFRS 月发病数与气象因素交叉相关系数峰值滞后
25.36%，2018 年 22.74%，2019 年 25.00%，2020 年 0~4 个月），以 2015—2020 年 HFRS 月发病数为因变量，
20.30%）。不同年份户籍为广东省 HFRS 确诊病例年龄 气象因素（ARH/MRH/PR/SD）的中位数为自变量，然
比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表 2。 后自变量依次分别滞后 0~4 个月，构建 ARIMA（1，1，0）。
2.2.3.3 职业 2015—2021 年户籍为广东省 HFRS 确诊 根据 ARIMA 参数分析（表 4），获得 ARH4（β=0.805，
病例中职业主要由待业（24.46%，398/1627）、商业服 P<0.001），MRH4（β=0.890，P<0.001） 和 PR2
务（16.41%）、工人（15.80%）和农民（14.01%）构成。 （β =-2.016，P<0.001），SD2（β =-2.190，
不同年份户籍为广东省 HFRS 确诊病例职业构成比较， P=0.004），提示 HFRS 月发病数与湿度因素（ARH 和
差异有统计学意义（P<0.05），见表 2。 MRH，Lag4M）、降水量（PR，Lag2M）和日照时数（SD，
2.2.4 HFRS 发病聚集性分析 根据 HFRS 病例发病地 Lag2M）有关。
区、发病季节、诊断时间、死亡时间和年龄因素，对确 ARIMA（1，1，0）模型拟合统计量，纳入 ARH、
2
2
诊病例进行聚集性分析发现，病例的时空聚集性的地区 MRH、PR 和 SD 后， 得 到 R 平稳 =0.710，R =0.716， 贝
呈 2 类，广州聚集〔占 38.3%；其中广州为代表（75.6%）〕 叶斯信息准则（BIC）=4.80，一阶自回归有统计学意义
和东莞聚集〔占 61.7%；其中东莞为代表（27.8%）〕。 （β=-0.426，P=0.004）。Ljung—Box Q 检验（Q=20.89，
广州聚集和东莞聚集 HFRS 病例的平均年龄分别是 44.9 P=0.231）提示此残差序列为白噪声。根据拟合残差序
岁和 39.9 岁。 列的自相关和偏自相关分布图（图 2），滞后 24 阶内
2.3 HFRS 月发病数与气象因素的 ARIMA 分析 的模型残差自相关系数和偏自相关系数大多分布于置信
2.3.1 HFRS 月发病数与气象因素的相关性 将 HFRS 区间内（>95%），揭示拟合模型有效。
月发病数与 8 项气象因素进行偏相关性分析结果显示， 2.3.4 拟合评价 基于 2015—2020 年 HFRS 资料与气
相关系数（除 SD）峰值多出现延迟，其中 MiT、AT、 象资料，使用 ARIMA（1，1，0）对 2021 年 1~6 月发

表 2 2015—2021 年户籍为广东省 HFRS 确诊病例特征分析（n=1 627）
Table 2 Analysis of population characteristics of HFRS cases in Guangdong from 2015 to 2021
年龄 性别 职业〔n（%）〕
年份
（ ±s，岁） 男 女 待业 商业服务 工人 农民 其他
2015 39.7±12.9 240 88 90（27.44） 44（13.41） 50（15.24） 44（13.41） 100（30.49）
2016 a 42.6±13.5 248 70 65（20.57） 39（12.34） 55（17.41） 58（18.35） 99（31.33）
2017 43.2±15.4 209 71 64（22.86） 48（17.14） 40（14.29） 41（14.64） 87（31.07）
2018 42.1±14.2 218 81 67（22.41） 54（18.06） 54（18.06） 37（12.37） 87（29.10）
2019 b 42.9±13.8 131 45 51（29.14） 31（17.71） 23（13.14） 16（09.14） 54（30.86）
2020 42.2±14.7 113 20 42（31.58） 25（18.80） 18（13.53） 17（12.78） 31（23.31）
2021 41.3±12.8 72 21 19（20.43） 25（26.88） 16（17.20） 14（15.05） 19（20.43）
2
χ （F）值 2.34 c 9.96 37.96
P 值 0.031 0.126 0.035
c
a
b
注： 表示 2016 年缺失 2 例 HFRS 确诊病例职业信息； 表示 2019 年缺失 1 例 HFRS 确诊病例职业信息； 表示 F 值