目的:测定上海市典型居民住宅不同季节PM2.5的渗透系数，并建立多因素线性回归模型。寻找渗透系数的预测变量，选择统计效率高、适于实际应用的模型，为开展大规模队列研究时预测居民住宅的PM2.5渗透系数提供基础和依据。　　方法:选择建筑形式分别为普通楼房、旧式里弄和新式里弄的居民住宅，在夏季、秋季、冬季分别对各住宅室内、室外PM2.5同步进行采样，并记录空调使用和门窗开关时间等信息。对室内、室外采集的滤膜进行平衡称重，并计算PM2.5浓度和室内外PM2.5的I/O比。通过X射线荧光光谱法测定室内外PM2.5中S元素的浓度，并计算S元素的I/O（室内/室外）比，作为PM2.5渗透系数的替代值。将渗透系数作为因变量，现场测定、住户记录和问卷调查所得信息作为自变量，建立统计学回归模型，探索合适的预测变量。　　结果:本次研究共对上海市徐汇区48户家庭进行了《上海市住宅颗粒物(PM2.5)渗透系数调查基础问卷》的调查，并对其住宅夏、秋、冬三季的室内外PM2.5浓度和渗透系数进行了测定。然后将测定获得的渗透系数作为因变量，建筑类型、空调使用、外窗开启时长、室内平均温度等因素作为自变量，建立了渗透系数的多因素线性回归模型。结果发现，夏、秋、冬三季PM2.5的I/O比值分别为1.04±0.59，0.97±0.26和0.81±0.23;渗透系数分别为0.86±0.13，0.86±0.15和0.81±0.15。夏季渗透系数的模型中预测变量有建筑类型和外窗半开及以上时长（日均值），冬季渗透系数的模型预测变量为空调使用与否和室内平均温度。　　结论:上海市三类典型住宅，旧式里弄、新式里弄和普通楼房的PM2.5渗透系数在不同季节均不相同。夏季的渗透系数相对高于冬季，普通楼房的渗透系数相对高于旧式和新式里弄，从低楼层到高楼层渗透系数存在递减的趋势。预测模型可解释渗透系数的一部分变异，还需继续探索可能影响渗透系数的其它因素。