目的探讨淮安市城区大气污染物对日呼吸系统疾病发生的急性影响,为呼吸系统疾病的早期预防提供科学依据。方法收集淮安地区2015全年气象,环保及城区部分医疗机构呼吸系统疾病门诊量数据,采用Poisson分布广义相加模型（GAM）分析主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂)与呼吸系统疾病门诊量的关系。结果 （1）Spearman等级相关分析发现PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂与日呼吸系统疾病门诊量发生成正相关（P<0.01）;（2）单污染物模型分析显示:PM_2.5、NO₂对日呼吸系统疾病门诊量的影响效应均在当日达到最大值,PM₁₀、SO₂对日呼吸系统疾病门诊量的影响效应分别在滞后第4天、滞后第3天达到最大值,且日浓度每升高10μg/m3,对呼吸系统门诊量风险增加分别为0.26%（0.076%⁰.44%）,2.90%（2.20%³.60%）,0.26%（0.15%⁰.38%）和2.40%（1.80%³.00%）;（3）多污染物模型分析显示:SO₂与NO₂在引入其他污染物时对日呼吸系统疾病门诊量影响均有所下降,且均具有统计学意义。结论淮安市城区大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂)与呼吸系统疾病门诊量密切相关,并且SO₂、NO₂浓度增加更易增加呼吸系统疾病的发病风险。