Sử dụng mô hình ARIMAX và một số yếu tố thời tiết để dự báo ngắn hạn bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh

Sử dụng mô hình ARIMAX và một số yếu tố thời tiết để dự báo ngắn hạn bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh
Tác giả: Phan Đăng Thân*, Lê Thị Phương Mai, Nguyễn Ngọc Sáng
Tóm tắt:
Áp dụng phương pháp phân tích chuỗi thời gian ARIMA (Autoregressive Intergrated Moving Average) của Box – Jenkin và Box Tiao xây dựng mô hình ARIMAX dự báo ngắn hạn bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh dựa trên chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy và thời tiết là nhiệt độ, độ ẩm, số giờ nắng, tổng lượng mưa theo tháng trong 25 năm từ năm 1992 đến năm 2017. Chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy ổn định sau khi sai phân bậc 1 và giá trị hàm tự tương quan (ACF – Autocorrelation Function) và tương quan riêng phần (PACF – Partial Autocorrelation) phù hợp với mô hình ARIMA (1,1,1) (1,1,0)12. Yếu tố RR (tổng lượng mưa) và Tmean (Nhiệt độ trung bình) tại bước trễ 2 tháng có mối liên quan chéo (CCF – Cross-correlation Function) với số ca bệnh tiêu chảy hiện tại (p<0,05). Mô hình ARIMAX xây dựng dựa trên mô hình ARIMA (1,1,1) (1,1,0)12 và các chỉ số thời tiết có mối liên quan chéo với chuỗi số liệu bệnh tiêu chảy bằng phần mềm thống kê cho thấy mô hình ARIMAX (1,1,1) (1,1,0)12 với nhân tố dự báo là RR và Tmean tại bước trễ 2 tháng có chỉ số RMSE (Root Mean Square Error) và BIC (Bayesian Information Criterion) phù hợp và kiểm định Ljung-Box Q có ý nghĩa thống kê (p > 0,05). Mô hình ARIMAX (1,1,1) (1,1,0)12 với nhân tố dự báo là RR và Tmean tại bước trễ 2 tháng có khả năng cảnh báo ngắn hạn bệnh tiêu chảy tại Hà Tĩnh.