“交通拥堵”和“机动车污染”是交通行业面临的两大问题,针对这两个问题,交通部门均建立了模型或指标来进行定量评估。交通拥堵现象在降低路网平均速度的同时,也导致机动车的怠速、低速、急加速/减速等驾驶行为大量增加,这些非稳定行驶状态使交通排放显著上升。因此,交通拥堵问题和机动车污染问题是高度相关的。交通运行指数(Traffic Performance Index,TPI)作为定量评估路网运行状态的直观指标,已经在交通管控与决策领域得到重要应用。然而,其与交通排放的定量关系尚未明确。为了明确交通指数与路网排放总量之间的定量关系,拓宽交通指数的应用维度,对交通缓堵政策的节能减排效果实现快速评估,本研究基于国家标准GB29107-2012《道路交通信息服务、交通状况描述》,选取道路交通运行指数(以下简称“交通指数”或“指数”)作为交通拥堵评价指标,开展了其与机动车路网总体排放量关系的研究,并通过路网运行特征分析对二者关系作出解释。首先,本研究综述前人研究的基础上,选取交通指数模型和基于比功率分布(Vehicle Specific Power,VSP)的北京市微观排放模型,分别用于计算交通指数和二氧化碳(CO2),一氧化碳(CO),碳氢化合物(THC)和氮氧化合物(NOx)四种排放物的路网排放。选取远程交通微波检测器(Remote Traffic Microwave Sensor,RTMS)和浮动车速度,对比分析基于二者测算得到的路段速度数据。分析结果表明,RTMS速度与浮动车速度存在较大差异,且RTMS速度倾向于高估自由流速度和临界速度。这一差异在低速区间更为明显,会对排放计算造成更大偏差。全路网覆盖到的路段流量数据可以利用交通流基本图速度推算流量的方法获得。其次,本研究对33个工作日的交通指数与路网排放总量进行分析,发现对四种排放物路网排放量与指数的关系形态相似,交通指数越高,路网排放总量越高,增长率在低指数区间最高,中段稳定且较低,指数大于8.7即路网严重拥堵时,增长率再次提高。以变异系数为指标衡量指数与排放之间的不确定性,发现指数大于3时不确定性较小,通过时段划分的方法可以明显减小不确定性。建立分时段的路网排放量与交通指数数值模型,并用两天未参加模型建立的数据进行验证,发现模型预测值与实际值误差较小,CO,CO2,THC和NOx在6:00-22:00的平均相对误差仅为 3.46%,3.23%,3.53%和 3.36%。之后,本研究按照道路等级建立了基于交通指数的VKT和排放量在速度区间下的分布模型,分析路网运行特征及其排放影响。从路网畅通到拥堵,快速路的VKT在速度区间下的分布从单峰变为双峰,且低速区间VKT显著增长;主干路为单峰结构且峰值所在速度区间逐渐降低;次支路为单峰结构且不同指数下分布较为稳定。利用VKT总量接近但指数不同的双案例对比研究,发现快速路和主干路对排放影响较大,且VKT在速度10 km/h以下区间的占比对排放有显著影响。最后,本研究以2016年和2017年第二季度数据为例,将交通指数作为唯一输入,利用本研究建立的路网排放总量与交通指数数值关系模型,实现路网排放水平的快速评估。论文定量化交通指数与路网排放量的关系,面向排放挖掘不同等级路网运行特征,为交通指数与路网总体排放水平的衔接提供了技术可能,对今后进行交通指数下排放的快速评估提供了技术支持。