为研究夏季高架路边颗粒物浓度的垂直分布规律,以上海市南北高架交叉处路边垂直区域为研究对象,通过Fluke 985粒子计数器采集颗粒物数量浓度数据。分析了6种直径范围颗粒物(0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm、2~4.99μm、5~9.99μm、≥10μm)在高架路垂直区域的分布规律,并结合微观尺度下的交通、气象、高度等数据建立了逐步回归和SVM神经网络预测模型。结果表明:在高架路边的垂直方向上,随高度增加,6种颗粒物浓度整体呈现下降的趋势;0.3~0.49μm、0.5~0.99μm、1~1.99μm三种颗粒物浓度受高架桥带来的"盖子效应"影响,在距离地面约21 m高的7楼达到最大值;总体上早高峰颗粒物浓度大于晚高峰,工作日颗粒物浓度高于非工作日;SVM神经网络模型比线性逐步回归模型能更好地预测高架路边颗粒物的垂直分布规律,可作为上海市夏季非降水天气高架桥面附近颗粒物浓度预测的方法。