目前，“交通拥堵”和“空气污染”成为同时困扰中国北京、上海等大中城市发展的两大“城市病”，衡量路网运行特征的交通指数（英文简称“TPI”）和机动车污染排放已同时成为城市发展重大规划性文件中的约束性目标。如何定量评估交通指数与机动车排放的关联关系，以避免交通政策制定过程中的盲目性和不协调性，是急待解决的一个难题。要建立交通指数与路网交通排放之间的关系，一是要研究交通指数与VKT的关系，二是要明确交通指数与排放因子的关系。前者是典型的交通模型问题，具有较好的研究基础;而后者是近年来凸显的交通、环境、车辆的多领域交叉热点问题，目前尚未建立系统分析方法，因此本文重点针对后者展开研究。该问题的研究主要面临以下三方面的挑战:(1)交通指数基于速度集计而来，但由于路网构成和交通出行的复杂性，交通指数与速度分布存在不确定性。(2)缺少对交通工况变化敏感的机动车排放因子修正方法。(3)有关路网运行评价和机动车污染评价的研究相对独立，缺乏关联性。在此背景下，本文重点开展了交通指数与速度分布一致性研究，建立了交通指数与速度分布规律关系;引入美国MOVES排放模型技术，基于北京实际工况和排放数据进行了机动车排放因子的本地化研究;最终建立了交通指数、交通指数下的速度分布、各速度状态下工况分布三个层级的路网运行特征与机动车污染物排因子关系的系统分析方法。　　为了开展交通指数与排放因子的关系研究，本文开展了交通运行、车辆运行、排放等多种来源数据的采集、清洗与筛选，共收集得到305.4万条交通指数与路段行程速度，480.3万条出租车和274.5万条社会车辆的行驶工况数据，380余辆机动车的178万余条CO2、NOx、CO和HC逐秒排放数据，为基于路网运行特征的排放因子研究提供必要的数据条件。　　通过分析交通指数与排放之间的关系机理，归纳出利用变异系数判别交通指数与速度分布一致性的方法，并研究确定道路等级、工作日周末、时段等因素是影响交通指数下速度分布一致性的主要因素，建立了交通指数与速度分布的关系模型，提出了交通指数与速度分布的定量关系规律。　　对美国MOVES排放模型进行了系统的本地化，提出了面向排放测算的工况分布特征分析方法，建立了高分辨率的污染物基础排放率模型，研究绘制了国0到国Ⅴ排放标准不同行驶里程机动车在不同道路类型的速度排放修正关系图谱。结合交通指数与速度分布规律，提出了交通指数对排放因子的修正关系方法。并结合应用案例将以上方法应用到交通政策的污染减排效果评估中，表明此方法具有较好的可行性。　　本文系统开展了面向排放的路网运行特征和工况分布特征分析，在采集分析海量交通排放和运行数据的基础上，研究分析了面向排放的交通工况分布特征，提出了面向交通运行分析的本地化排放率生成方法，最终建立交通指数和机动车污染物排放量的耦合关系模型，并选取北京市重污染天红色预警期间交通污染治理措施进行实证评估应用。本文的研究成果将为交通缓堵和污染治理决策目标的协同制定提供方法支撑。