Background　Influenza　outbreaks　have　occurred　frequently　these　years,　especially　in　the　summer　of　2022　when　the　number　of　influenza　cases　in　southern　provinces　of　China　increased　abnormally.　However,　the　exact　evidence　of　the　driving　factors　involved　in　the　prodrome　period　is　unclear,　posing　great　difficulties　for　early　and　accurate　prediction　in　practical　work.　Methods　In　order　to　avoid　the　serious　interference　of　strict　prevention　and　control　measures　on　the　analysis　of　influenza　influencing　factors　during　the　COVID-19　epidemic　period,　only　the　impact　of　meteorological　and　air　quality　factors　on　influenza　A　(H3N2)　in　Xiamen　during　the　non　coronavirus　disease　2019　(COVID-19)　period　(2013/01/01-202/01/24)　was　analyzed　using　the　distribution　lag　non-linear　model.　Phylogenetic　analysis　of　influenza　A　(H3N2)　during　2013-2022　was　also　performed.　Influenza　A　(H3N2)　was　predicted　through　a　random　forest　and　long　short-term　memory　(RF-LSTM)　model　via　actual　and　forecasted　meteorological　and　influenza　A　(H3N2)　values.　Results　Twenty　nine　thousand　four　hundred　thirty　five　influenza　cases　were　reported　in　2022,　accounting　for　58.54%　of　the　total　cases　during　2013-2022.　A　(H3N2)　dominated　the　2022　summer　epidemic　season,　accounting　for　95.60%.　The　influenza　cases　in　the　summer　of　2022　accounted　for　83.72%　of　the　year　and　49.02%　of　all　influenza　reported　from　2013　to　2022.　Among　them,　the　A　(H3N2)　cases　in　the　summer　of　2022　accounted　for　83.90%　of　all　A　(H3N2)　reported　from　2013　to　2022.　Daily　precipitation(20-50　mm),　relative　humidity　(70-78%),　low　(＜=　3　h)　and　high　(＞=　7　h)　sunshine　duration,　air　temperature　(＜=　21　degrees　C)　and　O-3　concentration　(＜=　30　mu　g/m(3),　＞　85　mu　g/m(3))　had　significant　cumulative　effects　on　influenza　A　(H3N2)　during　the　non-COVID-19　period.　The　daily　values　of　PRE,　RHU,　SSD,　and　TEM　in　the　prodrome　period　of　the　abnormal　influenza　A　(H3N2)　epidemic　(19-22　weeks)　in　the　summer　of　2022　were　significantly　different　from　the　average　values　of　the　same　period　from　2013　to　2019　(P　＜　0.05).　The　minimum　RHU　value　was　70.5%,　the　lowest　TEM　value　was　16.0　degrees　C,　and　there　was　no　sunlight　exposure　for　9　consecutive　days.　The　highest　O-3　concentration　reached　164　g/m(3).　The　range　of　these　factors　were　consistent　with　the　risk　factor　range　of　A　(H3N2).　The　common　influenza　A　(H3N2)　variant　genotype　in　2022　was　3　C.2a1b.2a.1a.　It　was　more　accurate　to　predict　influenza　A　(H3N2)　with　meteorological　forecast　values　than　with　actual　values　only.　Conclusion　The　extreme　weather　conditions　of　sustained　low　temperature　and　wet　rain　may　have　been　important　driving　factors　for　the　abnormal　influenza　A　(H3N2)　epidemic.　A　low　vaccination　rate,　new　mutated　strains,　and　insufficient　immune　barriers　formed　by　natural　infections　may　have　exacerbated　this　epidemic.　Meteorological　forecast　values　can　aid　in　the　early　prediction　of　influenza　outbreaks.　This　study　can　help　relevant　departments　prepare　for　influenza　outbreaks　during　extreme　weather,　provide　a　scientific　basis　for　prevention　strategies　and　risk　warnings,　better　adapt　to　climate　change,　and　improve　public　health.