气态亚硝酸（HONO）是大气氧化反应的重要参与成分,其可通过光解产生羟基自由基（OH）,影响大气中的氮氧化物（NOx）等一次污染清除、二次有机气溶胶和臭氧等二次污染形成。机动车是城市地区大气中HONO的主要排放来源,然而,近年来实测和模拟研究表明机动车HONO排放可能存在严重低估,制约OH自由基生消机制、空气质量模拟与防控策略制定。由于机动车尾气HONO排放浓度范围宽、波动大、易受高温高湿和干扰组分影响,目前的HONO测量仪器无法满足机动车尾气实际道路排放HONO测量,从而无法表征实际行驶工况下真实的机动车HONO排放,机动车HONO排放只有少数隧道和台架测试研究,严重缺乏可用于机动车HONO排放量化的排放因子与排放模型。鉴于此,本论文研发了一套可以满足机动车尾气实际道路排放HONO测量的亚硝酸测量系统,并应用该测量系统对43辆机动车开展了HONO排放测试,获取了机动车HONO逐秒排放特征,识别了影响机动车HONO排放的主要因素,建立了不同车辆类型和排放标准的HONO排放因子,并运用机器学习算法构建了机动车HONO排放模型。本论文的主要成果与结论如下:（1）自主研发的HONO测量系统稳定性和准确性良好,可满足机动车尾气HONO排放测试需求。该系统的主要性能有:（1）可以通过尾气稀释技术实现在10-1000倍的范围动态调节污染物浓度和降低尾气温湿度,具有很好的稀释稳定性（偏差小于3%）;（2）可以实现0–20 ppbv和0–200 ppbv的双量程HONO测量,解决了由于HONO浓度波动大而造成的超量程问题。（3）可以有效采集机动车运行、路况、测试环境等参数;（4）可以实现自动化和平台化的数据采集与分析。（2）传统上用于核算HONO排放的HONO/NOx比值存在极大不确定性,实测结果发现车辆间HONO/NOx比值为范围0.003–4.24%。因此,本论文基于台架和实际道路测试建立了不同车辆类型和排放标准的HONO排放因子,补充了排放因子的缺失,可直接用于估算机动车HONO排放,为机动车HONO源排放分类精细化计算提供了重要的数据基础。（3）影响机动车HONO排放的主要因素有燃料类型、驾驶工况、排放标准、启动方式等。其中,燃料类型是最重要的影响因素,柴油车HONO排放浓度比汽油车高出1000倍左右;驾驶工况对机动车HONO排放影响较为复杂,总体上,随着VSP mode增加HONO排放升高,市区和市郊道路相比高速道路、实际道路行驶工况相比台架工况存在更高的HONO排放;排放标准加严可降低HONO排放,国III车辆存在明显的HONO高排放现象;启动方式方面,机动车在冷启动期间展现更高的HONO排放。相关污染物排放方面,机动车HONO排放与THC和NO2排放存在较高相关性,与其生成原理存在直接关系。因此,机动车HONO排放与多种影响因素存在关联,其量化应采用综合参数分析方法。（4）基于机器学习算法搭建了机动车气态亚硝酸排放模型（HONO-VEM）,并验证了该模型在排放预测中具有良好模拟效果（R~2=0.871）,相比MIR、RF、XGBoost和Light GB模型的线性相关性能提升了2.2–89.3%。在特征重要性得分中,THC和NO2的得分最高,表明了它们在尾气HONO生成过程中具有重要的作用。HONO-VEM、VSP法和HONO/NOx对真实值的预测偏差分别为2.0%、16.3%和-23.7%,表明HONO-VEM模型可以有效应用于机动车HONO排放量化。本论文研发的机动车尾气排放亚硝酸实时测量系统可应用于机动车和其他污染源HONO排放测量,搭建的HONO-VEM模型能够较好地开展机动车HONO排放估算,可为污染源HONO排放量化研究提供技术支撑与方法参考。