目的 研究时间序列模型在新疆病毒性肝炎发病率预测中的应用效果。方法 收集新疆地区病毒性肝炎月发病数据，通过时间序列分解分析其长期趋势与季节性特征，建立SARIMA、SARFIMA和Holt-Winters模型进行短期预测。结果 新疆病毒性肝炎发病率呈现显著下降趋势与季节性波动，其中SARFIMA模型（最优模型为SARFIMA(1,0.33,1)(0,1,1)??）的AIC（140.49）和BIC（159.16）最低，预测效果最优。结论 时间序列模型能有效预测新疆肝炎发病率短期变化，SARFIMA模型在平衡拟合优度与预测稳健性上表现突出，可作为公共卫生预警工具，但需结合外部变量优化长期预测精度。该模型可为新疆肝炎防控提供短期（1-2年）趋势预警，辅助资源调配与干预策略制定，同时为其他传染病的时间序列预测提供方法学参考。