目的：了解2010～2015年内蒙古自治区肺结核流行的三间分布特征，揭示肺结核时空分布特征和聚集情况，发现内蒙古肺结核登记热点地区，分析影响肺结核聚集类型的相关因素，发现肺结核的最可能及次要聚集区，建立肺结核登记率数学预测模型，为制订今后内蒙古自治区的结核病防控策略提供科学依据。　　方法：本研究以旗县（市、区）为单位描述肺结核的三间分布；使用ArcGIS10.2软件构建肺结核空间分布地图并用OpenGeoDa软件进行空间相关统计分析，发现内蒙古肺结核登记热点地区，运用多分类Logistic回归分析影响不同登记率聚集类型地区的相关因素；利用时空扫描统计量分析软件SaTScan9.5对肺结核登记率的空间、时空聚集规律进行分析和描述，发现肺结核登记率的最可能及次要聚集区；应用灰色系统GM（1,1）模型，建立肺结核登记率数学预测模型，对肺结核登记率作出预测并进行评价。　　结果：（1）2010年～2015年内蒙古共登记肺结核患者91198例，年度登记率分别为75.58/10万、72.65/10万、69.51/10万、58.65/10万、45.62/10万和42.64/10万，呈逐年下降趋势（χ2=4133.689，P＜0.001），登记人群以农民为主，登记年龄集中在20～30岁及40～60岁之间，性别主要以男性为主，男女性别比为1.98∶1，登记时间主要集中在3～5月份。（2）2010～2015年内蒙古各旗县（市、区）肺结核患者登记率的全局Morans I自相关系数分别为0.1713、0.1558、0.1862、0.2584、0.3887、0.3750，各P值均小于检验水准α=0.05，具有统计学意义，各年份的肺结核患者登记率均具有全局空间正相关关系；通过局部自相关分析可以发现，2010～2015年内蒙古肺结核患者登记率的高-高区域分布存在差异，但各年份高-高区域主要集中在呼伦贝尔市、赤峰市、通辽市、锡林郭勒盟四个盟市的部分旗县。（3）通过多分类Logistic回归分析发现，影响肺结核聚集类型的主要因素为痰涂片阳性患者登记数、人口密度和1～3月份平均温度，涂阳患者登记数越高,低-低区域越易形成高-低、高-高和低-高区域；人口密度越高，低-低区域越易形成高-高区域；1～3月份平均温度越低，低-低区域越易形成高-高和高-低区域；但人均GDP与肺结核登记率聚集类型的关系无统计学意义，二者没有关联。（4）单纯空间扫描分析结果显示，2010-2015年内蒙古肺结核最可能聚集区均主要集中在东部地区；RR值分别为1.30，1.36，1.47，1.84，2.12，2.02，P＜0.001。时空扫描统计量分析的结果显示：有三个肺结核登记率聚集区有明显的统计学意义，时间范围为2010～2012年，空间上的最可能聚集的区域主要位于内蒙古偏东部地区（RR=1.58，P＜0.001）。（5）采用灰色模型为一变量一阶微分方程GM(1,1)，通过MATLAB软件建立肺结核登记率数学预测模型，结果显示，登记率的预测值与实际值的关联度为0.60，平均相对误差为4.23%，模型的建模精度为95.77%，预测值的后验比（C）接近于为0.04，小误差概率（P）为1，模型检验等级为“好”，说明预测值与实际值具有很好的拟合度，显示预测模型可靠；进一步利用预测模型对肺结核登记率进行短期预测，得到2016内蒙古肺结核登记率为41.32/10万，使用2016年实际登记率数据检验短期预测效果，结果显示，残差为﹣0.05，相对误差为0.12%，拟合效果理想，短期预测结果可信。　　结论：内蒙古2010～2015年肺结核登记率呈逐年下降趋势，3～5月份为登记高峰期，登记患者以农民为主，多为男性，青年和老年人居多。空间分析结果显示内蒙古地区肺结核登记率存在空间集聚现象，影响肺结核聚集类型的主要因素为痰涂片阳性患者登记数、人口密度和1～3月份平均温度。经单纯空间及时空扫描统计量分析，均扫描出最可能聚集区，时空扫描发现内蒙古肺结核聚集区发生在2010年～2012年这个时间范围，空间上的最可能聚集区是以乌兰浩特市为原点，以486.07km为半径的圆形扫描窗口。通过GM（1∶1）模型预测发现短期预测结果理想，外推结果可信。