目的 了解空气污染物浓度对广州市居民的急救就诊影响情况,为有效提高空气污染相关疾病的早期预防和控制能力提供科学依据.方法 采用时间序列的半参数广义相加模型(GAM),控制每日急救人次的长期趋势、气象因素、“星期几效应”等混杂因素后,分析广州市2017年1月1日至12月31日大气中逐日的SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10、O3-1h、O3-8h浓度与居民急救人数的关系.结果 2017年广州市空气中主要污染物为CO,全年空气中PM2.5、PM10、NO2、CO浓度12月最高,6月最低;O3(O3-1h、O3-8h)8月份浓度最高,1月最低;SO212月最高,1月最低.2017年日均急救人数为405.08例,呼吸系统疾病日均急救人数为26.57例,循环系统疾病日均急救人数38.44例.GAM模型分析结果显示,SO2、NO2、CO浓度每上升10个单位,当天及滞后3d内日均急救总人数相应增加.SO2浓度升高的当天及滞后第3天时对呼吸系统疾病急救人数影响最大,每上升10个单位,呼吸系统疾病急救人数分别增加8.01％、9.62％.逐日空气污染物浓度对循环系统疾病急救人数的影响无统计学意义.结论 广州市空气污染物对居民健康存在急性影响,尤其对呼吸系统产生影响,应做好污染物控制,在中、重污染天气下做好敏感人群的健康防护.