机动车排放作为空气污染和气候变化的一个重要来源,已成为各国政府污染控制的主要目标之一。在机动车污染的控制过程中,首先需要准确地把握污染物排放的严重程度。而机动车的运行模式,及其在不同模式下的排放,是准确量化机动车污染情况的依据,也是不同交通策略环境效益评价的决定因素。现行的机动车排放计算模型,通过大量排放实验进行建模,细致刻画了机动车在不同运行模式下的排放情况,但对机动车在交通网络中运行模式的建模研究相对较少,往往通过粗略的默认值或用户输入的方法描述车辆运行状态,其可能导致计算结果与实际情况产生较大误差。目前,尚缺乏既能反映交通网络的动态变化特性,又能有效衔接机动车排放模型的方法,使交通策略在路网中的排放效益量化评价困难,影响了政府部门的决策制定。在此背景下,本文提出了面向排放测算的路段运行模式分布模型和交叉口运行模式分布模型。该研究特点在于,路段运行模式分布模型和交叉口运行模式分布模型的自变量均为传统的交通参数,便于从交通路网中获取。模型结果可直接运用于排放模型的计算,实现动态量化交通路网的排放效益。同时,两模型均基于大量实测数据的分析结果建模,可以有效表征路网的交通属性。本论文的具体研究成果如下：1、针对路段运行模式分布模型和交叉口运行模式分布模型,分别提出了数据处理方法,解决了道路等级划分,交叉口区域识别等关键问题。2、首先研究了不同时间集成粒度对平均速度所反映的运行模式分布稳定性影响,发现时间集成粒度越小,稳定性越高。其次,研究了不同速度区间划分间隔对平均速度所反映的运行模式分布稳定性影响,发现速度划分的间隔粒度越小,稳定性越高。研究了不同VSP区间划分方法对排放测算的影响,发现由于加权平均的计算方式和排放率随VSP变化的稳定性,VSP区间划分方法对污染物排放计算的影响较小。3、通过高斯函数拟合不同平均速度下的路段运行模式分布,发现无论对于快速路还是非快速路,均能达到较好的拟合效果。基于高斯拟合,建立了随平均速度变化的高斯参数模型。从而以高斯参数为桥梁,实现了由平均速度向车辆运行模式分布的直接拟合计算方法。此外,本研究通过遗传算法对模型进行改进,进一步提高了模型的预测精度。4、研究了路段运行模式分布模型的样本量问题。确定了不同道路等级在各平均速度下的样本量下限,为模型的应用提供了保障条件。5、通过对交叉口区域的运行模式分布特征分析,提取了交叉口运行模式关键特征参数,并提出基于逐步回归和运行模式分布率的参数权重确定方法,在此基础上,建立了基于粒子群聚类方法的交叉口运行模式分布模型。6、分别通过北京市实行尾号限行措施和交叉口的排放评价,对路段运行模式分布模型和交叉口运行模式分布模型进行了应用。