目的: 分析2011—2025年重庆市梁平区肺结核发病长期趋势,并比较不同时间序列模型的预测性能,以为“无结核区县”创建的精准防控提供科学依据。方法: 从“中国疾病预防控制信息系统”子系统“传染病监测”中收集2011—2025年重庆市梁平区肺结核年度及月度报告发病数据及人口学数据,应用Joinpoint回归模型分析肺结核年度报告发病率的长期趋势,并计算年度变化百分比(APC)和月度变化百分比(MPC)及其95%置信区间(CI)。以2011—2023年肺结核月报告发病率数据作为训练集,使用 R 4.5.2软件构建季节性差分自回归移动平均(SARIMA)模型、指数平滑(ETS)模型及对数变换SARIMA模型,以2024—2025年数据作为测试集评价模型的预测效果,并根据均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)选出其中的最优模型,并以此预测2026—2027年肺结核月报告发病率。结果: 2011—2025年,梁平区累计报告肺结核患者5151例,年均报告发病率为51.21/10万(5151/10059411),月均报告发病率为4.26/10万(5151/120848683),年度报告发病率从2011年的80.44/10万(553/687498)下降至2025年的34.26/10万(214/624635)。Joinpoint回归分析显示,梁平区肺结核年度报告发病率总体呈下降趋势(APC=-6.14%,95%CI:-6.85%~-5.42%,t=-17.998,P<0.001)。经R 4.5.2软件对训练集月报告发病率数据进行3种时间序列模型的自动建立和筛选,分别获得SARIMA(5,1,1)(2,0,0)[12]、ETS(A,Ad,A)和对数变换SARIMA(0,1,1)(2,0,0)[12]最优模型,经测试集模型拟合计算RMSE及MAPE数值,发现SARIMA(5,1,1)(2,0,0)[12]模型表现出最佳的预测性能,其RMSE和MAPE分别为0.798和27.016%。该模型的测试及预测结果显示,2024—2027年梁平区肺结核月报告发病率呈缓慢下降趋势(MPC=-1.11%,95%CI:-1.57%~-0.66%,t=-4.916,P<0.001)。结论: 2011—2025年梁平区肺结核报告发病率呈下降趋势,防控成效显著。SARIMA(5,1,1)(2,0,0)[12]模型对该地区肺结核月发病率具有较好的短期预测能力,并提示梁平区需在后续防控中采取更积极的干预策略,为本区“无结核区县”创建的动态监测与预警提供确切的方法学支持。