随着我国经济的快速发展，人们对机动车的需求与日俱增，国内机动车的生产量及保有量急剧增长。机动车的增多，造成机动车排气污染物大量排放，并已成为我国大城市大气污染的主要来源之一。机动车尾气CO等污染物通过人体呼吸，以碰撞、沉积和扩散等多种方式积聚在呼吸道各部位，易导致呼吸系统疾病，有害人体健康。机动车尾气CO2的大量排放加剧了全球温室效应。　　传统的建立碳排放清单的方法存在的数据获取难、时空精度低等问题，所建立的碳排放清单难以用于对实时的道路交通碳排放水平进行模拟。本文以广州市天河区为研究区域，采用回归分析的思想，结合线性插值方法，利用有限的实测数据，建立了时空精度较高的多元回归模型，并对研究区域的路段建立了全天的碳排放清单。从时段和路段角度，对CO2、CO排放浓度及净碳排放质量的时空分布特征进行了讨论，发现排放浓度高、排放量大的时段出现在早晚高峰时段，尤其是晚高峰时段，路段为主干路和位于行政街道人口密度大的区域的路段。研究的创新之处在于:　　1.突破了数据获取难的瓶颈，使用的数据易于获得。　　2.将碳排放清单的时空分辨率分别提高到分钟和路段级别。　　3.建立了多个典型时段和全天的碳排放浓度与排放质量的回归模型，可以　　用于实时评估道路碳排放水平，为交通出行提供参考建议。本文的研究结果有助于建设低碳城市，倡导低碳出行。