我国食物中毒事件分布特征及时间序列分析_吕志轩.pdf
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1、第 卷第期 年月德 州 学 院 学 报 ,我国食物中毒事件分布特征及时间序列分析吕志轩,李玉霞(德州学院经济管理系,山东德州 )摘要:食物中毒报告是反映食品安全水平的一个重要方面 本文通过对 年 年我国 年食品中毒事件、中毒人数以及死亡人数的研究,并运用时间序列分析中的 模型对全国食物中毒事件的起数进行分析和预测,取得了较好的结果,预测结果充分显示了时间序列模型在食物中毒起数预测中具有一定的应用价值关键词:食物中毒;分布特征;时间序列分析中图分类号:文献标识码:文章编号:()收稿日期:基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目()作者简介:吕志轩(),男,山东微山人,副教授,博士,主要从事食
2、品质量安全的研究引言食物中毒是指人摄入了含有生物性、化学性有毒有害物质后或把有毒有害物质当作食物摄入后所出现的非传染性的急性或亚急性疾病,属于食源性疾病的范畴 进食不安全食品已导致全球亿万人发病和死亡,严重威胁着人们的健康 在我国,重大食品安全事故屡有发生,而食物中毒报告是反映食品安全水平的一个重要方面时间序列分析是运用历史的观点,根据系统有限长度的运行记录(动态数据),并通过计量的手段建立能较精确 地反 映时 序 中所 包含 的 动 态依存关系的数学模型的一种统计分析方法运用时间序列分析不 仅可 以从 数 量上 揭示 某 一 现象的发展变化规律 或从 动态 的 角度 刻画 某 一 现象与其它
3、现象之间 的内 在数 量 关系 及其 变 化 规律性,而且能够运用时序模型来预测与控制现象的未来行为,修正或重新设计系统以达到利用与改造 客 观 世 界 的 目 的 本 文 通 过 对 年 年我国 年食品中毒事件、中毒人数以及死亡人数的研究,并尝试运用时间序列分析中的 模型对我国 年食 品安全事件 起 数 进行 拟 合,验 证 其 预 测 结 果,以 探 讨 模 型在我国食品安全事件预测中的可行性资料与方法 资料来源数据来源于 年 年国家卫生部关于全国食物中毒事件情况的通报,主要数据有:年 年各年度食物中毒起数、中毒人数以及死亡人数 分析方法利用 对我国 年的食物中毒事件的基本情况进行描述性分
4、析,同时对全国食物中毒事件起数进行时间序列分析 其中 模型建模过程按个阶段进行:()序列的平稳性,()模型识别,()参数估计和模型诊断,()预测描述性分析 我国食物中毒事件起数分布根据卫生部关于 年 年全国食物中毒事件情况的通报可知,年年全国食物中毒事件和人数均为最高;自 年以来全国的食物中毒事件总数以及中毒人数逐年递减,尤其在 年有了明显的改善,直到 年一直保持降低的趋势(见图)然而随着食物中毒人数的逐年减少,死亡人数所占比例没有明显的降低,始终处于左右(见图)图 年 年全国食物中毒起数图 年 年全国食物中毒人数及死亡人数 我国食物中毒事件的季节分布表 年 年全国食物中毒的季节分布状况季度中
5、毒起数中毒人数死亡人数起数比例人数比例人数比例合计 从表看,我国食物中毒事件具有明显的季节性,主要发生在第三季度,食物中毒人数和死亡人数分别占总数的 和 ;其次为第二季度和第四季度,而第一季度相对较少,发生的食物中毒事件起数和死亡人数分别占总数的 和 ,而中毒人数仅为 我国食物中毒场所及原因分布根据卫生部关于 年全国食物中毒事件情况的通报,对食物中毒事件发生的场所和中毒原因进行统计,结果见图、图 年,全国食物中毒事件主要发生在家庭,而且其死亡人数也最高,占到了总数的;集体 食 堂 中 所 涉 及 中 毒 人 数 最 多,占 到 总 数 的,但其死亡人数的构成比最低,占;而饮食服务单位无论是中毒
6、事件起数还是中毒人数以及中毒死亡人数都相对比较低 即中毒起数和死亡人数以家庭最高,集体食堂中毒人数最多,而死亡人数最图 年全国食物中毒场所分布图图 年全国食物中毒原因分布图少 年,全国食物中毒事件由微生物性引起的最多,占到了,但其死亡人数比较低,仅占总数的;化学性和有毒动植物及毒蘑菇引发的中毒事件起数均低于微生物性事件,然而其中毒人数和死亡人数却高于微生物性食物中毒,尤其是死亡人数,化学性和有毒动植物及毒蘑菇引起的食物中毒死亡人数占到了总数的;而中毒原因不明的人数也比较多,占到了,原因不明往往是由于一些责任单位为逃避法律责任,而不主动配合调查取证,事后清理现场消除证据,从而使调查人员难以取证全
7、国食物中毒事件起数的时间序列分析根据卫生部 年全国食物中毒事件情况的通报,全国食物中毒事件的起数自 年开始具有下降趋势,同时四季度中毒事件发生起数的季节指数分别为 、,具有明显的季节性波动,第二季度和第三节度均高于平均水平,而第三季度为中毒事件高峰德州学院学报 第 卷期,第一季度为低谷 模型的识别对 年各季度食物中毒事件起数数据进行差分变换,根据 图和 图发现序列在进行阶差分和阶季节差分以及仅进行阶季节差分后均为平稳序列 由图可以看到,序列还是具有一定趋势的,之所以仅进行阶季节差分后就成为平稳序列,是因为该序列的季节性比较强,而且是季度数据,所以进行阶季节差分的同时也消除了序列的部分趋势 又序
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