目的 探索空间插值法结合自回归移动平均模型（ARIMA）和灰色模型（GM模型）在人类免疫缺陷病毒（HIV）感染率的时间序列数据时空分布和预测分析中的应用与比较。方法 从中国疾病预防控制中心传染病数据库中提取2007—2018年我国HIV感染数据，使用克里格空间插值法分析HIV平均感染率分布和时空变化趋势，构建ARIMA和GM（1,1）预测模型，通过平均绝对百分误差（MAPE）评价不同模型的预测效果。结果2007—2018年全国HIV感染率呈上升趋势，每年第2季度上升达到最高点，第3、4季度开始下降，第1季度下降达最低点。全国西南部和西北部HIV感染率从2007年开始持续升高（新疆、云南最高），2012年以后升高速度变化显著；东部、东北部以及中部部分地区HIV感染率相对较低（河北、山东最低），但也呈逐年上升趋势。ARIMA和GM（1,1）预测模型的MAPE值分别为2.5%和3.8%。结论 2007—2018年全国HIV感染率呈上升趋势，具有一定的季节特征，西南地区平均感染率较高，北方地区感染率较低，12年期间平均感染率自西南向东北方向、西北向东南方向降低；ARIMA模型预测HIV感染率的效果稍优于GM（1,1）模型。