近年来,随着我国城市机动车尤其是私家车保有量的增加,机动车尾气已成为城市空气污染的主要来源。而且由于机动车尾气的排放高度接近人体呼吸带,交通空气污染物对附近居民的健康造成了极大的威胁。因此研究多因素作用下交通空气污染物在城市范围内分布,挖掘其时空分布特点,是实现城市机动车排放污染物控制的基本前提,同时也可为城市交通规划、环境保护以及环境政策的制定提供理论基础。通常,机动车尾气浓度时空分布研究包括机动车尾气排放和机动车尾气扩散两部分。本文在回顾机动车尾气排放和扩散相关研究并比较其优势和不足的基础上,基于实时交通状态信息和气象信息,提出动态且连续的机动车尾气浓度分布的估算方法。首先,考虑路网链路的平均速度、交通量和车型比例等交通状态信息,基于不同车型的排放因子模型,构建中观机动车尾气排放模型,以计算不同链路的交通污染源在路网中的分布。然后,基于高斯扩散理论,构建不同风速场景下机动车尾气扩散模型。模型提出不同风速场景下交通污染源点源和线源的划分方法,并基于污染源的影响区域提出影响接受点污染源集合的动态确定方法。不同于基于静态交通和气象信息对单一时段浓度或长期平均浓度的研究,本文考虑连续时段间机动车尾气浓度的残留影响以及质量守恒修正,基于实时交通状态信息和气象信息,实现动态且连续的机动车尾气浓度分布模拟。最后,基于机动车尾气排放及扩散的研究方法,以北京市为例,在工作日和非工作日不同场景下,分析路网排放强度以及机动车尾气浓度的时空分布规律,探讨机动车尾气浓度变化的主要影响因素,并对模型精度进行检验。