ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA TRONG ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ BÁO TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỚI MỘT SỐ BỆNH TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (297.04 KB, 11 trang )
ỨNG DỤNG MƠ HÌNH ARIMA TRONG
ĐÁNH GIÁ VÀ DỰ BÁO TÁC ĐỘNG CỦA
BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU TỚI MỘT SỐ BỆNH
TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Lê Hồng Ninh,Phùng Đức Nhật, Nguyễn Bích Hà,
Dương Thị Minh Tâm, Nguyễn Ngọc Duy
Viện Y tế Cơng cộng thành phố Hồ Chí Minh
Nội dung
1. Đặt vấn đề
2. Phương pháp nghiên cứu
3. Kết quả chính
4. Kết luận
1. Đặt vấn đề
Tại Việt Nam và Tp. thành phố Hồ Chí Minh:
BĐKH là một vấn đề được quan tâm
ARIMA: mơ tả và tiên đốn số ca mắc các
BTN + tương quan mơi trường & BTN
Chưa có nghiên cứu đánh giá tác động của
BĐKH tại Việt Nam= phương pháp ARIMA.
2. Phương pháp nghiên cứu
Địa bàn nghiên cứu
Quận 4, 5, Bình Thạnh, Cần Giờ, Củ chi, Nhà
Bè.
Thu thập dữ liệu
Số ca mắc tiêu chảy và SXH hàng tháng tại 6
quận/huyện từ năm 2000-2014
Phân tích dữ liệu:
Phương pháp Box-Jenkins để lập mơ hình
ARIMA cho số ca mắc các bệnh truyền nhiễm
3. KẾT QUẢ CHÍNH
Xu hướng số ca mắc tiêu chảy trong giai đoạn tháng 1/2000 đến tháng
12/2014
Có thể thấy số ca tiêu chảy có xu hướng thấp trong giai đoạn 2000-2008, tuy
nhiên đến giai đoạn 2009 trở đi số ca tiêu chảy có xu hướng tăng cao, đạt mức
cao vào hai năm 2010-2011 và giảm dần cho đến năm 2014.
Các mơ hình tiên đốn số ca mắc tiêu chảy tại 6 quận/huyện sử dụng
phương pháp ARIMA
Biến số β (KTC 95%KTC 95%)) Giá trị p Giá trị p AIC BIC
của mơ hình 1752,06
0,85 1796,98
Mơ hình 1: ARIMA (KTC 95%1,1,1) <0,0001 1746,88
<0,0001
AR1 0,02 (KTC 95%-0,15 – 0,18)
<0,0001
MA1 -0,63 (KTC 95%-0,75 - -0,50) <0,0001 <0,0001 1739,31
Độ nhiễu (KTC 95%σ)) 30,44 (KTC 95%28,41 – 32,47) <0,0001
<0,0001
Mơ hình 2: AR(KTC 95%2,0,0)
AR2 0,77 (KTC 95%0,68 – 0,85) <0,0001 1787,40
<0,0001 1737,32
Độ nhiễu (KTC 95%σ)) 33,94 (KTC 95%31,16 – 36,72)
Mơ hình 3: ARIMA (KTC 95%0,1,1)
MA1 -0,61 (KTC 95%-0,71 - -0,52)
Độ nhiễu (KTC 95%σ)) 30,44 (KTC 95%28,42 – 32,47)
Diễn tiến số ca mắc SXH tại 6 quận/huyện trong giai đoạn 1/2000 đến 12/2014
ln m _ s x h _ 6 q
23456
2000m1 2005m1 thang 2010m1 2015m1
Số ca mắc SXH theo tháng trong giai đoạn 2000-2014
23456
5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
thang1
lnm_sxh_6q median lnm_sxh_6q
Mơ hình ARIMA cho số ca mắc SXH 6 quận huyện trong giai đoạn 2000-2014
Biến số Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Điểm chặn Độ nhiễu
AR1 (KTC) SAR1 (KTC) SMA1 (KTC) (KTC) (KTC)
Giá trị p Giá trị p Giá trị p Giá trị p Giá trị p
0,77 0,93 -0,80 101,9 49,31
Số ca mắc (KTC 95%0,71 – 0,85) (KTC 95%0,70 – 1,16) (KTC 95%-1,13 - -0,47) (KTC 95%1,83 – 201,98) (KTC 95%46,68 –
SXH 51,94)
<0,001 <0,001 0,046
<0,001 <0,0001
Kết luận
Mơ hình ARIMA dự đốn khá chính xác cho
số ca mắc SXH và tiêu chảy.
Sử dụng phương pháp ARIMA để tiên đoán
các bệnh truyền nhiễm khác.
Nghiên cứu tiếp theo: so sánh năng lực
tiên đoán của phương pháp ARIMA và các
phương pháp tiên đoán khác.
XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN
