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探索北京地区SARS发病例数与气象因子间的相关关系,建立关键气象因子与发病例数间的数学模型,并进行SARS疫情气象危险度预测和报警分级.应用SPSS统计软件,将SARS发病例数与998个气象因子进行双变量相关分析,再将密切相关的气象因子与发病例数进行多元线性回归分析,用逐步回归法求出回归方程.相关分析表明,SARS发病与前期气象因子相关程度由大到小排列依次为:平均相对湿度、气温(最低气温、最高气温、平均气温)、平均风速、平均降水量、平均气压、平均云量、平均日较差;其中与平均相对湿度、气温、平均降水量、平均