目的:分析我国流行性腮腺炎（简称“流腮”）流行现状及时空分布特征,探索我国流腮发病与气象因素之间的关系,并建立流腮发病的时间序列模型,评估其预测效果,为中国流腮的防治工作提供参考依据。方法:（1）通过“中国疾病预防控制信息系统”收集我国2006²016年各省/直辖市/自治区流腮患者疫情资料,并通过中国气象数据网收集同期气象数据;（2）利用ArcGIS10.4软件中的专题地图、空间自相关及趋势面分析方法研究我国流腮发病的空间相关性及发病“高值-高值”或“低值-低值”聚集区域;（3）依据气候条件及经济因素差异将我国划分成华北、东北、华东、华中、华南、西南、西北7个不同的地理单元,使用Spearman相关初步分析各地区流腮发病和气象因素之间的关系;（4）选取2006-2015年流腮月发病数据拟合ARIMA模型,通过序列平稳化处理、模型识别与定阶、参数估计与模型诊断等步骤后,依据BIC准则确定最优ARIMA模型;（5）利用互相关函数筛选与流腮发病相关的气象因素纳入最优ARIMA模型中构建ARIMAX模型;（6）选取2016年发病数据进行模型预测验证,比较两种模型的预测效果。结果:（1）2006-2016年,我国流腮病例报告数为3,278,967例,报告病例数逐年递减,10岁以下的儿童占发病总人数的的60.70%,男女发病比约为1.67:1,春冬两季发病人数分别占全年发病数的30.00%和30.06%。（2）流腮发病的空间全局自相关采用Moran’s I指数,发现具有空间聚集性（Z>1.96,P<0.05）;局部自相关分析采用Moran’s I指数和G系数检测到发病“高值-高值”聚集区域共54个,主要分布在我国华东、华南、华中及部分西南地区,“低值-低值”聚集区域10个,主要分布在西北、华北及东北地区;趋势面分析显示我国流腮发病呈微弱的倒“U”型分布,东部高于西部,南部高于北部。（3）Spearman相关分析初步显示不同地区的流腮发病主要和月平均气压、月平均气温、月平均最高气温和月平均降水量相关。（4）互相关函数分析发现月平均气压、月平均相对湿度、月平均降水量、月平均气温、月平均最大风速等因素对流腮发病有滞后影响作用,经逐步纳入ARIMAX模型发现与流腮发病有关的主要是温度和降水量。（5）经逐步法筛选后分别获得华北、东北、华东、华中、华南、西南、西北地区最优模型为ARIMAX（1,0,0）（1,0,1）₁₂、ARIMAX（0,1,0）（0,1,1）₁₂、ARIMAX（0,1,0）（0,1,1）₁₂、ARIMAX（0,1,1）（0,1,1）₁₂、ARIMAX（0,1,1）（0,1,0）₁₂、ARIMAX（1,0,0）（2,1,0）₁₂、ARIMAX（1,0,0）（2,1,0）₁₂,预测相对误差在0.00%⁴2.86%之间,与最优ARIMA模型相比预测精度（0.00%⁵0.00%）较高,长期预测效果较好。结论:（1）我国流腮发病具有空间聚集性,发病“高值-高值”聚集区主要分布在南部省份,“低值-低值”聚集区主要集中在北部省份;发病具有周期性和季节性,病例主要集中在春季和冬季。（2）气温和降水量对我国大部分地区的流腮发病有影响。（3）纳入气象因素的多元时间序列ARIMAX模型拟合优度较ARIMA模型高,且预测相对误差有所降低,尤其是长期预测。