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目的:本研究基于2004-2018年重庆市急性出血性结膜炎（Acute hemorrhagic conjunctivitis,AHC）监测数据,对其流行特征及人群分布情况进行分析,探究变化规律。同时利用时空分析方法了解AHC的地理分布特征,空间聚集情况。并根据重庆市AHC监测数据,构建差分季节性差分自回归滑动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA）模型和小波神经网络模型（Wavelet Neural Network,WNN）对该病的发病率进行短期预测,评估SARIMA和WNN模型的预测效果,为相关部门制定科学的防控措施提供参考依据。方法:1、收集并整理数据,通过描述性统计分析研究2004-2018年重庆市AHC病例在不同时间、不同地区和不同人群间的分布特征,并采用Excel 2007绘制图表。2、利用地理信息系统和空间分析技术,描述和分析重庆市AHC空间分布特点及发展规律变化趋势。根据不同年份重庆市各区县的总人口数和当地AHC发病数计算不同地区2004-2018年发病率,利用ArcGIS 10.4软件将重庆市AHC发病率信息与地理信息关联起来,绘制地图及实现空间分析数据的可视化,以不同的颜色表示AHC不同的流行程度,从而直观地判断不同地区AHC的流行差异。采用GeoDa 1.1软件进行空间自相关分析（Spatial Autocorrelation Analysis）,确定是否存在聚集性或其他空间特性,并能反映出区域单元属于高聚集还是低聚集;运用SaTScan 9.4软件进行时空扫描（Scan Statistic）,分析重庆市AHC在时空分布上的聚集倾向和流行趋势,检验水准α=0.05。3、采用R 3.5.1建立SARIMA预测模型,对2004-2017年重庆市AHC月发病率进行拟合,并预测2018-2020年AHC月发病率的变化趋势。4、采用Matlab 2012a软件建立3个WNN预测模型,筛选最优模型,并预测2018年重庆市AHC月发病率。结果:1、重庆市2004-2018年AHC流行特征2004年至2018年,重庆市共报告AHC病例30686例,年均报告发病率为7.04/10万。2004-2006年发病率较为平稳,2007呈现一小高峰（10.75/10万）,之后2008和2009年有所下降,到2010年出现一个明显的高峰（41.17/10万）,呈现出明显的暴发流行态势,除了2014年（8.36/10万）以外,之后2011-2018年发病率基本持平,15年间无死亡病例报告。报告男性病例18121例,女性病例12565例,病例平均男女性别比为1.44:1,高于重庆市2018总人口男女性别比1.02:1。从年龄构成来看,10-20岁的青少年最易患AHC（31.34%）,75岁及以上的老年患者最少（1.59%）。由人群分类来看,AHC病例数前五位依次为学生（39.75%）、农民（28.05%）、幼托儿童（6.40%）、散居儿童（5.09%）和家政、家务及待业人员（4.91%）。AHC发病时间具有明显的季节性特征,9月为发病高峰。2、AHC时空分布特征2004-2018年重庆市AHC年发病率的全球空间自相关,除了2012年（Moran’s I=0.2442,P=0.015）和2013年（Moran’s I=0.1661,P=0.039）,其余年份AHC发病率没有显著的全球相关性,这意味着大多数年份AHC在所有地区的分布都不存在空间依赖性;局域空间自相关的高-高聚集区仅存在于2011年和2012年的城口和巫溪以及2013年和2015年的城口。郊区疫情高于主城区,其余年份均未发现热点;2004-2018年分别探测到4个聚集区,聚集时间均为2010年9月1日至2010年9月30日,一级聚集区域为东北部的开县、云阳县、万州区、城口县、梁平县和巫溪县;二级聚集区域为中西部的渝北区、大渡口区、北碚区、南岸区、渝中区、长寿区和沙坪坝区;三级聚集区域为西部的荣昌县、大足县、永川市、铜梁县、璧山县和潼南县;四级聚集区域为东南部的黔江区、彭水苗族土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、武隆县、丰都县和秀山土家族苗族自治县。3、基于ARIMA模型对重庆市AHC流行趋势的短期预测基于重庆市2004-2017年重庆市AHC月发病率拟合了SARIMA（1,1,2）（0,1,1）12模型,2018年实际发病率和拟合值发病率分别为0.42/10万和0.47/10万。根据预测结果,未来2年重庆市AHC月发病率将略有升高,预测2019和2020年重庆市AHC发病率分别为0.48/10万和0.51/10万。4、基于WNN模型预测2018年重庆市AHC月发病率根据各项评价指标,筛选出WNN net3 5-8-1网络结构为最优模型,并预测2018年AHC月发病率,此时MSE值为0.0282、RMSE值为0.0102、MAPE值为2.26%,模型预测效果良好且优于SARIMA（1,1,2）（0,1,1）12模型。结论:研究发现,除2007和2014发病率较高且2010年出现过暴发疫情,15年来重庆市AHC发病率总体较为平稳。10-20岁的学生、男性和农民更易患AHC,9月为发病高峰。东北部周边地区及主城区应作为重点防控对象。SARIMA预测模型提示2019-2020年重庆市AHC发病率将呈持续小幅度上升趋势,此次WNN模型对重庆市AHC月发病率的预测效果优于SARIMA预测模型。相关部门应加强对重点人群和热点区域的卫生管理和监测,促进不同地区医疗资源的合理利用和分配,根据预测结果得到提示,提前采取有针对性的防治措施,避免造成大规模的传染病流行暴发疫情。