呼吸系统疾病是我国人口死亡率的主要疾病之一。由于肺脏具有特殊的开放性特点,随着大气污染程度的加重、社会人口的老龄化、烟草的大量消耗以及天气突变状况的发生等一系列问题的出现,我国呼吸系统疾病病死率有增无减。气象要素对呼吸系统疾病的影响作用逐渐被纳入公共卫生、应用气象学等领域的研究范畴。本文利用南京市2009-2010年的气象资料和疾病死亡资料,通过方差膨胀因子法对气象要素进行共线性诊断,消除了气象因子间严重的多重共线问题,由主成分分析得出累积方差贡献率为78.22%的第一、二主成分,最后建立主成分回归方程,并对模型预测效果进行对比。分析结果表明,南京市呼吸系统疾病死亡人群数量呈上升趋势,男性死者的增加速度快于女性死者。呼吸系统疾病死亡人口在时间上有明显的季节性分布,以冬季为最高,波动性下降到夏季出现最低,其后周期性上升,春秋两季变化幅度较大。其中因呼吸系统疾病而死亡的人口在冬季一月份达到全年最高水平。影响南京市呼吸系统疾病的主要气象要素有风速、气压、降水条件、气温。高压、低湿、低温、风速大的冬季,气象要素变化剧烈的冬春季、夏秋季交替时期,形成以干冷为特点的小气候,加上花粉等过敏原或者细菌病毒微生物的活跃,容易引起、诱发、加重呼吸系统疾病症状,甚至发生病死的情况。本文认为,大风、低温、低湿、高压是引起呼吸系统疾病病死率上升的积极因素。基于主成分回归模型的预测结果同实际情况的对比表明,主成分回归模型的拟合度较好,可以用于南京市呼吸系统疾病的预测。此回归模型不仅消除了气象要素之间严重的多重共线性问题,提取出了对呼吸系统疾病有主要影响作用的气象因子,而且全面的表达了各个气象要素的综合作用,因此主成分回归方法可以较好的反映呼吸系统疾病与气象要素间的关系。建立有效的预报模型是进一步开展精细化医疗气象预报工作的基础,这不仅包括对气象要素同呼吸系统疾病的关系,还包括空间分析和患者性别、年龄等方面的差异,因此结合空间地理学、考虑到个体差异等因素的研究还需继续推进。