文摘目的探讨2015-2019年济南市大气污染物与流感样病例发病之间的关系,为流感预警提供科学依据.方法本研究收集了2015-2019年济南市流感样病例、气象及大气污染物数据,对流感样病例的流行概况进行描述.采用R 4.2.2软件进行spearman相关性分析,并构建分布滞后非线性模型(distributed lag non-linear model,DLNM)以探索大气污染物与流感样病例发病的关联.结果济南市5所国家级流感哨点医院共报告156699例流感样病例.济南市大气污染物与流感样病例发病存在相关性,并有滞后效应.在特定浓度下,PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)具有统计学意义的累积滞后效应最大值分别为1.134(95%CI:1.018~1.263),1.291(95%CI:1.055~1.580),1.341(95%CI:1.229~1.462),1.267(95%CI:1.085~1.481),且大气污染物的累积滞后效应大于单日滞后效应.结论大气污染物会导致济南市流感样病例发病风险增加.建议相关部门加强大气污染物的预报工作,应在污染天气及时提醒公众采取适当的防护措施.