摘要目的 分析2018-2019年成都市多种污染物联合作用对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响.方法 收集2018-2019年四川省人民医院逐日呼吸系统疾病门诊就诊总人数和上呼吸道感染人数资料、同期气象要素和6种大气污染物(O3、PM2.5、SO2、NO2、CO 和 PM2.5-10)资料,采用贝叶斯核机器回归(Bayesian Kernel Machine Regression,BKMR)模型,分析多种污染物在单滞后(1-2 d)和累积滞后(01-04 d)的情况下共同作用对呼吸系统疾病发病人数的影响效应.根据暴露变量的后验纳入概率(PIP),最终选出混合物中对呼吸系统疾病发病影响最明显的4种主要空气污染物PM2.5、SO2、NO2和PM2.5-10(PIP＞0.1)纳入模型,进一步开展4种主要污染物联合作用的健康风险效应研究.结果 4种大气污染物联合作用时,NO2和PM2.5-10对呼吸系统疾病的健康风险效应起主导作用.以lag1为例,NO2浓度升高10 μg/m3对上呼吸道感染的影响风险由第50百分位时的2.35％(95％CI:0.78％～5.30％)增大为第75百分位时的5.17％(95％CI:2.22％～10.83％),对总呼吸系统疾病影响风险由第50百分位时的2.29％(95％CI:0.80％～4.99％)增大为第75百分位时的19.50％(95％CI:9.42％～39.29％).4种污染物与疾病发病之间的关联均呈非线性关系.不同滞后时间下4种大气污染物联合作用对疾病的交互影响效应存在明显差异,NO2-PM2.5、NO2-SO2在lag1、lag01和lag02时,对总呼吸系统疾病的影响存在交互效应,而PM2.5-10-SO2对总呼吸系统疾病的影响只在lag2时呈现出交互效应;NO2-SO2对上呼吸道感染的影响只在lag01时呈现出交互效应.结论 成都市多污染物联合作用对呼吸系统疾病发病影响明显,应关注NO2和PM2.5-10对该地区呼吸系统疾病的健康风险效应,并进一步加强多污染物联合作用对人群健康的影响效应研究.