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机动车排放在高人口密度和交通密集的道路附近区域尤为严重,在进行暴露评估时需要特别关注。本文在小汽车微环境暴露实验和道路边连续监测实验的基础上,模拟了道路区域机动车污染的扩散规律,分析了道路区域人群暴露浓度的影响因素,建立了道路区域人群吸入因子的计算方法,为深入了解城市道路区域的人群健康影响,从而进一步改进量化机动车污染引起社会成本和经济损失的方法,提供了科学的方法手段。本研究首先通过监测实验了解交通区域各微环境的暴露浓度的现状。小汽车微环境暴露监测的18次实验显示车内CO2浓度和折算得到的车内外PM10浓度均有不同程度的超标现象。北四环西路奥运期间4个阶段近1200h的道路边暴露浓度监测实验显示CO、NOx、NO2的浓度水平范围分别是0.10mg/m3~4.13mg/m3、0.002mg/m3~0.361mg/m3和0.002mg/m3~0.154mg/m3。在实验基础上分析交通、气象、行驶工况等因素对微环境暴露浓度的影响。综合评价了奥运交通管制措施对街区暴露浓度产生的影响,结果表明奥运期间北四环空气质量改善显著,奥运赛事期间的CO、NOx、NO2较奥运前的降幅分别高达63%、71%、70%。CO和NO2浓度均达到国家一级标准。为建立道路区域人群吸入因子的计算方法,重点探讨了微环境暴露浓度与环境分布浓度的关系,并定量给出了修正系数。利用验证后的CALINE4模型模拟道路的环境分布浓度,再根据修正系数得到微环境暴露浓度。结合调查所得呼吸速率和人口信息经过时间微元积分最终得到道路区域的人群吸入因子。将上述吸入因子计算方法应用于北京市部分道路区域吸入因子的计算,吸入因子结果表现出不同区域和不同道路类型的差异,二环内区域的道路和快速路的吸入因子较高。另将结果与箱式模型结果对比,发现粗略的箱式模型会低估机动车引起的吸入因子。