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第45卷第3期 陈 静，瞿怀荣，赵 巍，等. 新型冠状病毒肺炎疫情前后我国4种肝炎发病趋势的时间序列分析［J］.
2025年3月 南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（3）：334-345 ·341 ·

A B
25 000 24 000

22 000
20 000
Time series 15 000 Long⁃term trend 20 000

18 000
10 000
16 000
5 000 14 000
2012 JAN 2012 MAY 2012 SEP 2013 JAN 2013 MAY 2013 SEP 2014 JAN 2014 MAY 2014 SEP 2015 JAN 2015 MAY 2015 SEP 2016 JAN 2016 MAY 2016 SEP 2017 JAN 2017 MAY 2017 SEP 2018 JAN 2018 MAY 2018 SEP 2019 JAN 2019 MAY 2019 SEP 2020 JAN 2020 MAY 2020 SEP 2021 JAN 2021 MAY 2021 SEP 2022 JAN 2022 MAY 2022 SEP 2023 JAN 2023 MAY 2023 SEP 2012 JAN 2012 MAY 2012 SEP 2013 JAN 2013 MAY 2013 SEP 2014 JAN 2014 MAY 2014 SEP 2015 JAN 2015 MAY

Time Time
C D
4 000
2 000
2 000
Seasonal factor 0 Seasonal factor 0

-2 000 -2 000

-4 000 -4 000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Month Month
A：Time series chart between 2012 and 2023. B：Long⁃term trend chart between 2012 and 2023. C：Seasonal factor chart between 2012 and 2019.
D：Seasonal factor chart between 2012 and 2023.
图3 丙肝月发病数的系列图
Figure 3 Series chart of monthly incidence of hepatitis C

表7 2019—2023年戊肝月发病数
Table 7 Monthly incidence of hepatitis E between 2019 and 2023
Month
Year Mean
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2019 2 695 2 280 3 204 3 010 2 677 2 346 2 462 2 436 2 123 1 943 2 062 1 888 2 427
2020 1 626 1 045 1 641 1 732 1 585 1 708 1 839 1 759 1 811 1 506 1 639 1 818 1 642
2021 1 838 1 849 2 991 2 797 2 509 2 266 2 140 2 109 2 033 1 846 2 055 2 369 2 234
2022 2 530 2 443 3 131 2 525 2 503 2 411 2 225 2 255 1 946 1 683 1 732 1 187 2 214
2023 1 144 2 207 3 117 3 006 2 822 2 529 2 620 2 618 2 550 2 543 2 751 2 668 2 548

0.019），季节因子的方差贡献率呈下降趋势，与方差 由戊肝疫情前的 2012—2019 年月发病数的季
负相关，相关系数为-0.936（P=0.010）。由此说明，疫 节因子图（图 4C）和疫情前后 2012—2023 年的季
情对月发病数波动的影响主要是长期趋势的变化。 节因子图（图 4D）可知，两个季节因子图都有每年
由 2012—2023 年戊肝月发病数的时间序列图 9—11 月份为发病低谷期而 3—4 月份为发病高峰
（图 4A）可知，戊肝的月发病数既有周期性波动，也 期的规律性。相关分析也表明，两个季节因子有
有长期趋势变化，周期性波动的特征较明显，这与 高度相关性，相关系数为 0.977（P < 0.001），这与方
季节因子的方差贡献率大于长期趋势的方差贡献 差贡献率的分析一致，疫情主要对长期趋势产生
率一致。结合长期趋势图（图4B）可知，戊肝的月发 影响。
病数，2012—2019年期间呈平稳上升趋势，疫情3年 由此可知，疫情防控减少了戊肝的月发病数，
期间有所下降，疫情后反弹上升。 但未改变发病低谷期和高峰期的周期性特征。