基于京津冀地区学龄前儿童流感发病人数和气象观测数据，研究了超大城市群流感易感染人群的发病特征与单个气象要素及综合气象条件的关系，为流感的分类人群干预提供了预报依据和科学参考。采用广义相加模型分析得出，该地区学龄前儿童流感发病人数与一周以内的气温、相对湿度、气压和综合气象条件指标（BPWI）存在显著线性相关。BPWI与学龄前儿童流感具有更显著的暴露-反应关系：当BPWI超过一定阈值以后，随着BPWI减小，流感发病风险增大。气压是另一个显著影响流感发病的气象要素：当本站气压＞905 hPa，随着气压的升高，流感发病人数增多；当本站气压达到1007 hPa时，流感发病风险达到峰值。其次，发现超前3天的BPWI对流感发病人数贡献最大。在厘清暴露-反应关系的基础上，采用机器学习方法进行预报建模，且通过历史回报检验得到了较好的回报效果。

流感发病特征，气象条件， 广义相加模型， 机器学习，预报模型