Klíšťová encefalitida patří k jednomu z nejčastějších a zároveň nejzávažnějších virových onemocnění v České republice, které je přenášeno klíšťaty. I přes to, že existuje na klíšťovou encefalitidu očkování, stále roste počet případů lidí nakažených tímto virem. při čemž až 1 % končí smrtí. Předchozí výzkum ukázal, že riziko nakažení lze předpovědět pro celou Českou republiku s použitím početností hraboše polního a indexů klimatické variability. Cílem této bakalářské práce je prošetřit, zda se dá riziko předpovědět také na regionální úrovni, tj. na úrovní krajů. Roční incidence klíšťové encefalitidy jsem analyzovala pomocí autoregresních lineárních modelů 0 až 2 řádu, v nichž byly jako regresory využity podzimní abundance hraboše polního a roční index NAO v roce t - 1. Tyto modely byly vytvořeny jak pro jednotlivé kraje, tak i pro celou Českou republiku. Modely se ukázaly jako účinné na celostátní úrovni. Pro jednotlivé kraje České republiky se předpověď rizika nakažení KE za pomoci zmiňovaných regresorů zcela potvrdila pouze v 5 krajích, a to kraji Jihočeském, Pardubickém, kraji Vysočina, Jihomoravském a Olomouckém kraji. Z práce vyplývá, že hustota populace hraboše polního a klimatické vlivy jsou na regionální úrovni méně efektivní než na celostátní úrovni.Tick-borne encephalitis is one of the most common and at the same time the most serious viral diseases in the Czech Republic, which is transmitted by ticks. Despite the fact that there is a vaccine for tick-borne encephalitis, the number of cases of people infected with the virus is still increasing, with up to 1 % dying. Previous research has shown that the risk of infection can be predicted for the entire Czech Republic using vole abundance and climate variability indices. The aim of this bachelor's thesis is to investigate whether the risk can also be predicted at the regional level, i.e. at the level of the regions. I analyzed the annual incidence of tick-borne encephalitis using autoregressive linear models of order 0 to 2, in which autumn vole abundance and the annual NAO index in year t - 1 were used as regressors. These models were created both for individual regions and for the entire Czech Republic. The models have proven to be effective at the national level. For individual regions of the Czech Republic, the prediction of the risk of contracting TBE with the help of the mentioned regressors was fully confirmed in only 5 regions, namely South Bohemia, Pardubice, Vysočina, South Moravia and Olomouc regions. The work shows that the population density of the field vole and climatic influences are less effective at the regional level than at the national level.