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过敏性鼻炎（Allergic rhinitis）是一种严重影响患者生活质量的慢性疾病，困扰着9％-42％的人群，被视为“21世纪的流行病”。近20年，中国各地区成人及儿童的过敏性鼻炎的患病率在不断增加。遗传和环境因素是过敏性鼻炎的重要影响因素，研究证明，空气中花粉、粉尘、气候的多变等因素都能诱发过敏性鼻炎。因此，在全球气候变化的大背景下，研究气象因素对于阐明过敏性鼻炎的发病机制及其防治具有重要意义。 本文对卫生部北京医院为期两年（2009-3-19至2011-3-18）过敏性鼻炎病历进行统计分析。基于卫生部北京医院过敏性鼻炎门诊病例数的时间序列，结合同期北京市气象及空气污染物资料，采用分布滞后非线性模型（DLNM），分别分析了温度、湿度等气象因子对人群过敏性鼻炎的影响;采用求和自回归移动平均模型(ARIMA)模型对过敏性鼻炎病例门诊人数进行了预测。取得的主要研究进展如下: (1)北京市过敏性鼻炎患者的发病高峰集中在每年的3-4月、8-9月，但是具体的爆发时间每年略有不同，且过敏性鼻炎患病高峰期与北京市气温和湿度的回升期和下降期相吻合。 (2)过敏性鼻炎诱发因素自评估结果表明，69.05％的过敏性鼻炎患者（有效样本数为2479例）认为，温度是过敏性鼻炎最主要的诱发因素。 (3)在控制空气污染物、时间、星期等混杂因子的前提下，分别构建温度-滞后天数-过敏性鼻炎危险度和湿度-滞后天数-过敏性鼻炎危险度的DLNM模型来研究气象因素（温度、湿度）对过敏性鼻炎的影响。 (4)温度对过敏性鼻炎的影响呈现非线性关系，且当日均温度范围在20-30℃时，过敏性鼻炎相对危险度在滞后天数lag为0-2时有最大值。通过比较不同滞后天数下以及不同温度下过敏性鼻炎危险度的大小和变化趋势发现，高温对过敏性鼻炎的影响具有即时性和短期滞后性，而低温对过敏性鼻炎的影响具滞后性，且低温对过敏性鼻炎的滞后性大于高温。 (5)湿度对过敏性鼻炎的影响呈现非线性关系，且当日相对湿度范围在60％-70％时且滞后天数lag为1-3时，过敏性鼻炎相对危险度达到最大值。通过比较不同滞后天数下以及不同湿度下过敏性鼻炎危险度的大小和变化趋势发现，高湿度和低湿度对过敏性鼻炎都有即时性和滞后性，但是低湿度对过敏性鼻炎滞后性大于高湿度。 (6)构建ARIMA模型，并对过敏性鼻炎每日门诊人数进行了预测，结果表明模型短期预测精度较高;预测结果可以为医院临床科室设置以及医务人员配置提供参考，为医院的智能化管理提供科学依据。