目的探讨大气污染物SO₂、NO₂和PM_2.5浓度与合肥市滨湖医院肺炎日门诊量之间的关系。方法采用时间序列分析的广义相加Poisson回归模型,在控制长期趋势、星期几效应和气象因素等混杂因素的影响后,定量分析2014年安徽省合肥市大气污染物SO₂、NO₂、PM_2.5日均浓度与滨湖医院肺炎日门诊量的关系及滞后效应。结果单污染物模型中,在控制了长期趋势、星期几效应和气象因素的影响后,SO₂在滞后3、4、5 d（lag3、lag4、lag5）时对肺炎日门诊量的影响有统计学意义（P<0.05）,NO₂滞后2、3、4、5 d（lag2、lag3、lag4、lag5）时的影响有统计学意义（P<0.01）,PM_2.5滞后3、4 d（lag3、lag4）时的影响有统计学意义（P<0.05）;SO₂、NO₂、PM_2.5的滞后效应分别在lag3、lag2、lag4时最明显,当SO₂、NO₂、PM_2.5浓度每升高10μg/m³时,肺炎日门诊量分别增加1.54%（95%CI:0.28%².81%）,1.98%（95%CI:0.89%³.08%）和0.28%（95%CI:0.06%⁰.50%）。多污染物模型中,当模型中引入两种或两种以上的污染物后,各污染物对肺炎日门诊量的效应估计值均较单污染物模型降低,但并不改变各污染物与肺炎日门诊量之间的正向关联。结论合肥市大气污染物SO₂、NO₂、PM_2.5浓度升高可能引起医院肺炎日门诊量增加,且有一定的滞后效应。