骑行作为一种低碳环保的通勤方式,是城市交通的重要组成部分。然而,随着机动车保有量的增加,城市交通拥堵问题日益严重,交通相关污染物如颗粒物（PM）和黑碳（BC）污染浓度也大大增加,进一步加剧了城市大气环境的污染,并且相比于其他通勤方式的人员,骑行者直接暴露在污染之中且有较高的呼吸速率,这也使得骑行者面临的污染物暴露健康风险逐渐增加,但是在国内的相关评估报道较为少见。因此,有必要关注骑行者在城市道路PM和BC的暴露特征分析和健康风险评估,这对改善城市交通环境、保障骑行者健康有重要意义。为评估自行车骑行者对PM和BC的暴露水平,本研究采用便携式仪器对西安市典型自行车道进行了实时移动监测,研究了三类典型自行车道（专用自行车道,与机动车混行自行车道和与公交车共享的自行车道）上的PM、BC暴露浓度的时空分布特征,定性定量分析了背景浓度、气象、交通、交通基础设施等因素与PM和BC的潜在联系;在PM和BC的骑行暴露浓度基础上,采用多路径粒子剂量学（MPPD）模型量化评估骑行者的颗粒物体内沉积分布情况,为城市道路规划、降低骑行者因为空气污染而造成的健康风险提供科学依据。首先,移动监测的研究结果表明:（1）PM和BC的浓度在骑行者的通勤路线上有较强的时空变异性,PM和BC的空间位置浓度分布基本一致,高暴露事件常常与大排放车辆、道路旁施工和交通堵塞有关,污染热点则大多是在交通繁忙的十字路口、地下通道和车辆临时停放地点等周围。（2）短时段（日）内的颗粒物浓度差异显著,具体表现为早晚高峰时期的颗粒物浓度显著大于午间（3）在各类自行车道暴露监测期间,骑行者在专用自行车道上受到的PM2.5(62.9×29.1μg m-3)和BC(6.86×4.0μg m-3)暴露浓度最低,相较于其他两种自行车道,远离交通污染源与周围绿色植物的道路布局决定了专用自行车道低暴露特征。其次,影响因素分析结果表明,骑行者PM2.5和BC暴露浓度变化的模型解释率（Adj.R~2）分别为67.3%和58.1%,其中背景浓度和车道类型是PM2.5和BC暴露浓度的主要决定因素,车流量与BC暴露浓度变化呈显著正相关,对PM2.5暴露浓度影响甚微,路边绿色植物可以有效降低PM2.5浓度,对BC影响则不显著。风速和温度对PM2.5和BC的暴露浓度变化整体上呈负相关,而湿度仅与PM2.5呈负相关关系。最后,基于骑行者PM和BC暴露浓度实测数据,使用吸入剂量模型和多路径粒子剂量（MPPD）模型对骑行者呼吸系统的PM和BC沉积分布进行了量化评估。吸入剂量计算结果表明,男性骑行者的PM和BC总吸入剂量与单位吸入剂量均比女性骑行者高（10.0%-11.6%）。人体呼吸系统沉积结果表明,粗颗粒在人体呼吸系统中总沉积分数偏高,PM10在人体呼吸系统中的总沉积分数为93%,而PM2.5、PM1.0和BC的总沉积分数分别为65%、26%和29%。至于区域沉积,PM10在头部沉积分数最大（72%）,而在头部沉积分数最低的则是BC（2.9%）。支气管部位的PM10仍然沉积比例最高（20%）,最低的为PM1.0（4%）。肺部的沉积情况则完全不同PM2.5（30%）为沉积最多的污染物,其次是BC（20%）和PM1.0（14%）,而PM10则几乎没有沉积。0.1-10μm的颗粒物沉积变化拟合结果表示,3-10μm的粗颗粒多沉积在头部,而0.1-3μm的细颗粒物则在肺部占主导地位。沉积剂量也与沉积分数一样呈现相同的规律,尤其是突出了交通相关细颗粒物对人体造成的健康风险（BC在肺部贡献率高达70.95%）。