中文摘要：

随着中国经济的高速发展，城市环境污染问题愈发严重。汽车拥有量及出行量的增加带来城市交通拥堵日趋严重，直接导致汽车尾气排放量 迅猛增加，其有害污染物（CO、NOx、O3、及PM）成为城市环境污染的主因之一。大城市的主要交叉口是空气污染最严重的区域,对骑自行车出行者、行人以及附近的居住或商业区的人员的健康带来严重危害。传统的城市交通系统的规划和设计理论已较为成熟。然而,规划过程中机动车的交通分配的目标是出行者或网络行驶时间最优，忽略了分配方案对网络总体及污染最严重的局部区域的尾气排放、有害污染物、及空气质量的影响。在交叉口信号控制方面，优化目标一般是延误最小，同样忽略了对环境及空气质量的影响，特别是对通过区域信号协调优化降低对空气质量的不利影响的研究没有受到应有的重视。本研究将着重两个方面1.基于空气质量的交通分配方法研究； 2.基于空气质量的干道及区域信号协调优化方法研究。

结论摘要：

本课题着重两个方面的探索与研究1基于空气质量的交通分配方法研究； 2.基于空气质量的干道及区域信号协调优化方法研究。此外，还进行了与此相关的通过对车辆轨迹的微观控制来实现减排减少污的研究。研究内容完成并超出了计划书预定内容。具体关键研究成果如下？ 成功地建立了以空气质量指标为约束条件的交通分配优化模型，并且通过近似简化使目标函数和约束条件都成为凸函数，因而获得了快速有效的算法。在模型中，一氧化碳CO作为空气质量指标，优化过程中考虑了传统的交通指标（行驶时间）。通过一个交通网络的算例，优化算法收敛快，效果明显。优化结果表明只需付出增加1.5%的行驶时间可以获得16%的CO减排。演示了实施大型网络的交通分配优化的可行性。研究成果已被接受发表在期刊Advances in Transportation Studies, an International Journal. ？ 成功地建立了一个单个交叉口以空气质量指标为目标函数的优化模型。分析了减少延误和减少尾气排放之间的关系，并将考虑空气质量的优化模型结果同考虑延误的常规模型进行比较。优化模型考虑了微观车辆轨迹，并利用了美国环保局EPA的最新尾气排放模型MOVES。研究成果已经被接受发表于 SCI期刊 Journal of Intelligent Transportation Systems. ？ 成功地演示评价了干道上信号控制对尾气排放的影响。研究表明交通信号协调控制对延误和停车的影响和对尾气排放的影响是不一致的。 研究还周期表明长度对延误和停车的影响和对尾气排放的影响也不相同。此研究作为建立基于空气质量的干道优化模型的建立和算法的建立的可行性探讨，对下一步的模型研究打下了基础. 此项研究结果研究在交通环境领域的权威SCI期刊Transportation Research Part D- Transport and Environment上发表。？ 成功地建立了一个微观车辆轨迹优化模型，以达到减少燃料消耗和尾气排放。尾气排放计算采用了美国环保局EPA的MOVES模型。研究表明，优化结果不仅能达到节能减排有利环境的目的，也同时能达到减少延误和行驶时间。研究结果被2014年TRB年会收录。