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目的
探讨流感样病例与气象因素、空气质量因素的相关关系，用时间序列分析法构建流感样病例预测模型，对流感预警预测技术进行有效探索。
方法收集2014年至2017年呼和浩特市流感样病例监测资料及同期气象资料和空气质量因素资料，分析流感样病例与气象因素和空气质量因素的相关性，建立该地区流感样病例季节性自回归移动平均（seasonal autoregressive integrated moving average，SARIMA）模型，分析比较外部因素引入前后模型的拟合优度和预测精度。
结果呼和浩特市流感样病例周病例数有明显的季节性及周期性，流感样病例周病例数与气温周均数滞后1周相关（rS=0.550，P<0.01）、与湿度周均数滞后1周相关（rS=-0.304，P<0.01）。气温周均数滞后1周纳入流感样病例周病例数SARIMA（1，0，1）（0，1，1）52预测模型，拟合优度和预测精度均有所提高。
结论流感样病例与空气质量因素偏相关分析未见有统计学意义；流感样病例的流行与气温周均数和湿度周均数有关，包含气温周均数的SARIMA模型可作为短期预测流感流行的技术方法。