目的:旨在探讨气象因素对污水中诺如病毒载量短期效应,预测未来的诺如病毒载量,为人群感染诺如病毒的预防预警提供科学参考。方法:利用广州市2013-2018年污水中诺如病毒载量每月监测数据和同期气象因素数据,采用广义相加模型评估气象因素对污水中诺如病毒载量的非线性、滞后性,依次进行单因素、多因素模型分析,并划分不同季节进行季节分析。建立ARIMA模型分析诺如病毒的趋势变化并预测未来一年的变化含量。结果:广州市2013年1月—2018年12月污水中诺如病毒载量呈季节趋势,每月平均诺如病毒载量数为13104736copies/ml（范围307480copies/ml～131481040copies/ml）。污水中诺如病毒载量与平均温度、平均气压、相对湿度,平均风速,降雨量和日照时数均相关且有统计学意义（P＜0.05）。气象因素对于污水中诺如病毒载量有着不同的滞后效应影响。平均温度,降雨量滞后2个月,模型较优。温度对应的ER值为-0.1407（-0.2657,0.0056）,表明温度每降低1摄氏度,诺如病毒载量上升1.15%。降雨量对应的ER值为-0.9054（-0.9756,-0.6341）,表明降雨量每降低1个单位,诺如病毒载量上升2.47%。划分冷季和暖季,冷季的ER值为-0.164（-0.3037,0.0031）,暖季的ER值为-0.19（-0.2870,-0.0809）。划分降雨量,降雨量偏低的ER值为-0.394（-0.2035,0.0010）,降雨量偏高的ER值为13.40（3.6458,89.3802）。根据主成分回归得出降雨量、平均气压、平均风速、平均温度、平均水汽压、相对湿度和日照时数是影响诺如病毒载量的主要气象因素。结论:1.广州市气象因素与污水中诺如病毒载量的相关性较密切,以平均气温、降雨量等影响较为显著。2.不同气象因素在当月、滞后1月、滞后2月造成诺如病毒载量的改变量也不同,平均温度和降雨量分别滞后2个月时病毒改变量最大。3.ARIMA（1,0,1）12模型拟合效果理想,具有较高的可靠性,结果显示2019年广州市诺如病毒载量比2018年略有下降。