近年来,随着大城市汽车保有量的快速增长,机动车排放污染物激增,造成城市大气污染急剧恶化,控制交通大气污染和车辆排放已成当务之急,而构建城市道路动态排放预测模型是进行交通环境影响评价的基础工作。本文从控制交通流排放的角度出发,在分析国内外车辆排放模型研究状况的基础上,以长春市市区典型道路和交叉路口为研究对象,采用质量型车载排放测量仪器OEM-2100构建了交通流动态排放测试系统,选取捷达、金杯等长春市内具有代表性的多种车型进行了实际道路排放实验。在此基础上,分析了实际道路排放率的影响因素,通过特定交通网络下的交通设施、管理水平、交通流调查和不同车辆的排放实验,确定模型参数,研究了各工况下机动车尾气污染物的贡献率和不同时间段排放分布情况,利用回归方法和神经网络方法建立了基于速度、加速度以及各种工况的动态排放预测模型。实际道路排放数据误差分析结果表明,模型可有效地预测实际道路上的瞬时排放率变化规律。通过交通流仿真,利用排放模型进行交通信号配时优化是当前排放模型应用拓展的目标,有可能成为排放模型的新的应用途径。为探索这一研究思路的可行性,本文利用TSIS交通仿真软件对典型交叉口的交通流进行了模拟,采用归一化方法确定了CO、HC和NOX排放物的统一目标优化模型,以TSIS为工具利用复合形法对特定交叉口信号配时方案进行了优化。结果表明,基于排放评价的交叉口信号配时优化方案在不改变选定交叉口现有路况的情况下,是一种减少交通堵塞、改善交通环境的有效途径之一,这为利用动态排放预测模型进行局域交通网络信号配时优化提供了有效方法。