我国大中城市空气质量不达标主要是由机动车尾气排放造成的。准确的掌握不同交通走廊和交通区域的尾气排放量是有效控制机动车尾气污染,改善城市空气质量的必要前提。本文基于美国EPA开发的新一代综合移动源排放模型MOVES对深圳市典型道路机动车排放因子进行了数值模拟研究。论文结合MOVES模型计算原理和微观层次参数,对模拟区域、燃油信息、车辆信息等参数进行本土化处理,得到了MOVES-深圳模型。为了解各参数对排放因子的影响程度,提前预估关键参数对排放因子的影响,本文采用敏感度系数(SAF)对MOVES-深圳模型微观层次参数进行了敏感性分析。研究表明速度和车龄参数对污染物排放因子的影响程度较大,私家车各污染物的排放因子对气象参数表现出的较强的敏感性;硫含量对于各个车型的SO2排放因子均属于敏感参数。本文利用私家车、柴油公交车和货柜车的实测车载排放数据,对三部车不同道路工况模式下的排放特性进行了分析,并采用修正系数α对模型的准确性进行评估。研究发现道路类型决定着工况分布比例,而加速工况对整个区间污染物贡献率很大。结合修正系数α表明:私家车基于平均速度模拟值略高于基于运行工况模拟值,其中CO2模拟值与实测值接近;柴油公交车在城市快速路上HC和PM2.5模拟值与实测值接近;货柜车基于平均速度模拟值与基于运行工况模拟值一样。论文最后基于本研究修订的MOVES-深圳模型,计算了深南大道中心公园路段和太子湾片区的机动车尾气排放量及排放因子。研究发现各污染物排放总量的变化与该时间段内车流量变化趋势一致;以柴油为燃料的社会中、大巴和公交车是CO2、PM2.5的主要贡献源。