严重急性呼吸综合征(Severe Acute Respiratory Syndrome，SARS，亦称传染性非典型肺炎)是人类在新世纪之初面临的重大灾害，已给世界人民的身体健康和生命安全带来了巨大的损害，它在半年左右的时间内，传播到全世界32个国家和地区，成为了世界卫生组织(WTO)和多个国家开始全力着手研究、预防和寻找治疗方法的新型传染病。自从SARS暴发以来，我国内地先后有26个省、市、自治区遭受了SARS的不同程度的侵害，尤其广州、北京是重灾之地。据科学研究，尽管传染源本身对SARS传播起决定性作用，然而，SARS病毒作为一种微生物，且以人体为其侵害对象，显然，环境状况对SARS病毒的生存、活性以及人体免疫力的影响也不可忽视。 本文从传染病的流行与环境有密切关系的观点出发，通过环境特征对SARS流行的对应现象分析，发现环境因素对SARS流行有一定的影响，并利用GIS技术和神经网络等数学方法相结合开展SARS流行与多环境因素相关分析模型研究，建立了SARS流行多环境因素相关模型，并根据模型的演化趋势和环境因素数据，实现对不同区域不同时段SARS疫情等级及空间分布的预测。在此基础之上建立了SARS疫情管理与预测信息系统，该系统不但能进行疫情信息管理，如对SARS发病的基本情况进行查询、统计，更能利用SARS流行与多环境因素相关分析模型进行疫情预测。研究从一个新的视角发现和掌握SARS流行的时空规律，研究结果还能拓展到对其他流行病的发生、发展的预测评价，具有为政府决策提供科学依据的社会意义。