目的:了解合肥市2015年7月1日至2017年10月31日期间居民心血管疾病入院数及气象因素一般情况及时间变化特征;利用时间序列分析方法探究气象因素（温度、湿度,气压）与心血管疾病日入院数的关系,同时更深入的探讨高、低温度的热、冷效应以及高、低温度的归因分析,明确易感人群,最后,通过本文的研究为心血管疾病的预防、合理进行医疗资源的配制,减少疾病入院治疗费用提供依据。方法:1.收集合肥市七家三甲医院2015年7月1日至2017年10月31日期间居民心血管疾病入院治疗个案资料,这七家医院入院治疗量占整个地区的大部分入院数,个案信息包括性别、年龄、家庭住址、疾病诊断及诊断疾病的ICD-10编码等。根据国际疾病分类标准第十版（ICD-10）对个案资料进行汇总。2015年7月1日至2017年10月31日期间合肥市逐日空气污染物浓度资料来源于合肥市环境监测中心站,包括二氧化硫（SO₂）、二氧化氮（NO₂）、24 h可吸入颗粒物(PM₁₀)、细颗粒物(PM_2.5)、一氧化氮（CO）浓度资料和1 h O₃浓度资料。同期气象数据来自中国气象科学数据共享服务平台（http://data.cma.gov.cn/）,包括日平均气温、日平均相对湿度、日平均气压、日照时长,降雨量等。2.利用R 3.4.3软件的广义相加模型（Generalized additive model,GAM）和分布滞后非线性模型（Distribution lag non-linear model,DLNM）分析包,建立心血管疾病入院治疗数和气象因素的时间序列,在控制时间的长期趋势和季节性、星期几效应、节假日效应、空气污染物等混杂因素的影响后进行分析;（1）定量分析气象因素和心血管疾病入院治疗的关系,及气象因素的影响是否存在滞后效应;（2）按不同亚组分析气象因素和心血管疾病入院的差异,探寻易感人群;（3）将温度定义为低、高温度,分析低、高温度对心血管疾病入院的冷、热效应;（4）对低、高温度进行归因分析;结果:1.合肥市2015年7月1日至2017年10月31日期间居民心血管疾病入院数共有35096例,平均每日有42例,其中有19507名男性,男女之比为1.25比1;按年龄分层,大于等于65岁人群组居民心血管疾病入院治疗数明显多于小于65岁人群组入院数;SO₂、NO₂和PM₁₀的日平均值分别为12.40μg/m³、42.04μg/m³,79.38μg/m³。平均温度、湿度,气压分别为18.10℃、76.11%,1023.33hpa。2.研究期间气象因素与居民心血管疾病入院之间呈非线性的关系,并且存在滞后关系。在广义相加模型分析中,湿度对于总人群、男、女、小于65岁人群组,大于等于65岁人群组,最大滞后效应分别是1.004（95%CI:1.002-1.006）、1.004（95%CI:1.002-1.006）、1.004（95%CI:1.002-1.007）、1.010（95%CI:1.007-1.013）和1.001（95%CI:1.000-1.003）;气压对于总人群、男、女、小于65岁人群组,大于等于65岁人群组,最大滞后效应分别是1.006（95%CI:1.001-1.011）、1.005（95%CI:0.997-1.012）、1.008（95%CI:1.001-1.015）、1.013（95%CI:1.001-1.025）和1.005（95%CI:0.999-1.011）;温度对于总人群、男、女、小于65岁人群组,大于等于65人群组,最大滞后效应分别是1.005（95%CI:1.001-1.008）、1.000（95%CI:0.996-1.004）、1.008（95%CI:1.000-1.013）、1.000（95%CI:0.990-1.001）,1.010（95%CI:1.005-1.014）,然而女性和小于65岁人群的都没有统计学意义（P>0.05）。3.在分布滞后非线性模型分析中,我们发现湿度对于总人群、男、女、小于65岁人群组,大于等于65岁人群组的,最大滞后效应分别是1.075（95%CI:0.953-1.212）、1.534（95%CI:0.226-3.002）、1.222（95%CI:1.022-1.462）、1.540（95%CI:0.142-4.166）和1.045（95%CI:0.898-1.216）;气压对于总人群、男、女、小于65岁人群组,大于等于65岁人群组,最大滞后效应分别是1.005（95%CI:0.988-1.022）、1.010（95%CI:0.987-1.033）、1.004（95%CI:0.993-1.015）、1.047（95%CI:1.019-1.077）和0.978（95%CI:0.962-0.996）。4.在分布滞后非线性分析中,我们对低、高温度的冷、热效应进行了分析,结果发现低、高温度在不同滞后时间对心血管疾病入院治疗有累积滞后影响。对于极低温、中低温、极高温,中高温的效应,相对危险度分别是0.616（95%CI:0.423-0.891）、1.081（95%CI:1.019-1.147）、1.078（95%CI:0.752-1.547）、1.015（95%CI:0.988-1.043）,但高温都没有统计学意义（P>0.05）。5.性别,年龄对温度和心血管疾病入院治疗的关系存在影响,女性和大于等于65岁人群对高温的影响更敏感;小于65岁人群和男性对低温的影响更敏感。6.在归因分析中我们发现中低温和中高温对心血管疾病入院治疗的影响高于极低温度和极高温度。7.通过广义相加模型和分布滞后非线性模型分析结果可知,分布滞后非线性模型所得效应值更大。结论:1.合肥市2015年7月1日到2017年10月31日期间温度、湿度,气压对心血管疾病入院治疗都存在影响,提示,气象因素可能会增加心血管疾病入院治疗的风险。2.性别、年龄对气象因素和心血管疾病入院的关系有影响,男性和小于65岁人群对湿度更为敏感;女性和小于65岁人群对气压更敏感。3.男性和小于65岁人群对低温的冷效应更为敏感;但女性和大于等于65岁人群对高温的热效应更为敏感。4.极低、极高温度可能会增加发病风险,中高和中低温度可能引起更高的疾病负担。