城市道路空气污染概况及道路扩散模型综述
常用城市大气扩散模型软件综述
常用城市大气扩散模型软件综述陈罕立国家环保总局环境规划院北京１０００１２摘要本文对我国目前用得较多的城市大气扩散模型，分成三太类进行简要介绍，同时着重对已形成软件的大气扩散模型，教详细地论述其模型的功能、输入参数要求及输出结果等方面。
供使用者参考。
关键词大气扩散模型软件参数要求ｌ大气扩散模式概述空气污染危害是空气中的污染物质作用于受体的结果，它的形成和危害程度是以它们作用于受体的浓度和时间决定的。
因此，尽管具体的空气污染问题多种多样、各不相同，都必须解决一个基本的问题，就是要正确推断各种条件下污染浓度的分布及其随时间的变化。
大气扩散模式将各种污染源、气象条件和下垫面条件下的空气污染过程模式化，研究模型中的各种参数，以模式计算的形式给出空气污染浓度的时空变化规律。
同时，通过对地面浓度分柜的模拟，根据给出的大气环境目标值，还可以反演得出相对应的环境容量值。
各种大气扩散模式形式多样、不胜枚举。
它们的差别主要表现在以下几个方面：（１）写的过程不同。
污染物在大气中经历输送过程、扩散过程、各种物理和化学的转化和清除过程。
还有一些特殊的过程，象热烟气的抬升和障碍物引起的下洗过程等等。
一个数学模式不可能模拟所有的过程。
由于侧重描写的过程不同，得到的模式就不一样。
最常用和最典型的一般有：烟流模型、烟团模型、欧拉模型等。
（２）建立模式的理论体系和研究途径不同。
湍流扩散的三大理论体系是：统计理论、Ｋ理论和相似理论。
此夕｝，还有一些如统计回归模式、箱模式等从其它经验方法或理论途径导出的模式。
（３）描写的对象、条件和对模式的要求不同。
现有的扩散模式，按污染源的性质可分为点源、线源、面源……和多源扩散模式。
按下垫面条件可分为平原、城市和各种复杂地形（山谷）的模式。
按时空尺度可分为短时间（１－２４小时）模式和长时间（月、季、年）模式，以及小尺度、区域及全球模式。
有些模式是针对某些特殊气象条件导出的，象沿海或大面积水域附近的海岸线熏烟型扩散模式、封闭型扩散模式及准静风扩散模式等。
大气污染物的传输与扩散模拟
大气污染物的传输与扩散模拟在现代城市中，大气污染已经成为一项严峻的问题。
空气中的污染物对人类健康和生态环境造成了极大的影响。
为了解决这一问题，科学家们开始研究大气污染物的传输与扩散规律，并开展各类模拟研究。
大气污染物的传输与扩散受到多种因素的影响。
首先，气象条件是影响大气污染物传播的重要因素之一。
风速、气温和湿度等因素会直接影响大气污染物的传输速度和方向。
风速越大，污染物的传播范围就越广；湿度越高，污染物的浓度就越易被稀释。
其次，地理条件也会对大气污染物的传输与扩散产生重要影响。
城市的地形、高楼大厦等建筑物会影响风的流动，从而影响污染物的扩散。
此外，道路交通、工业排放等人为因素也是大气污染的重要来源，它们直接影响着大气污染物在城市中的传播。
为了研究大气污染物的传输与扩散规律，科学家们利用模型进行模拟研究。
这些模型根据气象条件、地理条件和人为因素等多个因素进行建模，并通过数学计算得出污染物的传输与扩散情况。
这些模型在实际应用中发挥了重要的作用。
例如，在环境保护部门，模型的使用可以帮助监测和评估大气污染物的扩散情况，为制定管控措施提供依据。
在城市规划领域，模型也可以用于预测新建项目对周边环境的影响，从而提前做好环境保护措施。
同时，模型也可以用于指导医疗健康领域的研究，帮助科学家们了解大气污染物对人体健康的潜在危害。
在模拟研究中，科学家们还遇到了一些挑战。
首先，建模需要大量的数据支持，而且这些数据往往来自不同来源，质量和准确性各不相同。
科学家们需要对数据进行采集、整理和校正，以保证模型的可靠性。
其次，建模过程中的参数选择也是一个关键问题。
不同参数的选择可能导致不同的结果，科学家们需要仔细考量，确保模型的准确性和可靠性。
最后，模型的运算也需要消耗大量的时间和计算资源，科学家们需要采用高效的算法和计算平台，以完成模拟研究。
尽管面临诸多挑战，科学家们在大气污染物传输与扩散模拟研究方面取得了重要进展。
他们不断改进和优化模型，提高模拟的准确性和可靠性。
城市交通道路机动车尾气的扩散模型综述
城市交通道路机动车尾气的扩散模型综述摘要：归纳了国内外机动车尾气扩散模型,基于开阔道路型、街道峡谷型和交叉道路型3类城市典型交通道路,探讨了各种机动车尾气扩散模式的优缺点和适用性。
关键词：扩散模式；城市典型道路；机动车排气引言2009年我国首次成为世界汽车产销第一大国，机动车污染日益严重，机动车尾气排放成为我国大中城市空气污染的主要来源[1]。
机动车排放污染对城市低空大气环境和人体健康危害较大。
近年来，城市热点区域（街道峡谷、交叉道口）的机动车污染扩散问题日益得到广泛重视。
上世纪中页，国外研究专家就开始开发针对城市交通道路机动车尾气的扩散模型[2]。
研究方法基本上是在把握城市道路参数、交通参数和气象参数等的基础上，考察各类机动车排放因子，运用湍流扩散理论及大气化学理论等确定污染物浓度。
其发展经历了从简单到复杂，从计算地面最大浓度到计算地面浓度时空分布，从点源到面源及复合源的过程[3]。
根据城市典型交通道路，可分为三类模型：开阔道路扩散模型、街道峡谷扩散模型、交叉道路扩散模型。
1. 开阔道路扩散模型开阔道路为城市道路的主干，由于路面比较宽阔，车流量大，车速较快，两侧高层建筑物较少，或建筑物的平均高度与道路宽度之比较小，所以污染物易受气象参数影响而快速扩散，尾气污染物浓度与车流量往往有很高的相关性。
适用于此类道路的机动车尾气扩散模型主要为基于高斯理论的扩散模型，主要有CALRoads[4] 、GM[4]、H IWAY[5] 、TEXIN–2[6] 、GFLSM[7]、ISMAP[8]、TRAQSIM[9]等，在我国应用最多的是CALRoads 模型。
1.1CALRoads模型CALRoads[4]模型是由美国加利福尼亚交通部开发的道路大气扩散模型, 包括CALINE4、CAL3QHC 和CAL3QHCR 的3个模块。
CALINE 模型系列的最近版本是CALINE4 模型，它基于高斯扩散方程，应用混合层的概念来描述道路上方污染物的扩散。
城市空气污染程度的分析报告和预测模型
城市空气污染程度的分析和预测摘 要 本文讨论了有关城市污染程度、污染因素及污染扩散的问题。
对于问题一，本文主要从大气污染、噪声污染和水体污染这三个面选取主要污染物，查阅、、、和五座城市2007-2012年的年度平均污染数据，采用降维的思想，运用主成分分析法减少变量个数，再借助Matlab 软件计算各主成分的贡献率，分析知可选取前三个主成分作为衡量污染程度的标准，最后根据综合指标得到这五个城市的污染程度从高到低依次为：、、、、。
通过判断相关系数的大小，确定五个城市影响人们生活的主要污染因素是水污染，其四项指标依次为化学需氧量、总氮、总磷和氨氮。
对于问题二，以市大气污染为例。
首先，利用GPS 记录市14个城区观测点的位置，并查阅2013年污染指标2SO 、2CO 、5.2PM 与10PM 的污染数据，绘制出相应的空间浓度分布图，估计这四种污染物的大致污染源位置依次为：)100,110(附近、)83,130(附近，)85,125(附近和)80,132(附近；其次，根据污染扩散原理和方式，建立Cauchy 污染传播模型，根据各地区空气污染物的浓度分布，运用Matlab 软件对数据非线性拟合，得出扩散模型各参数的值，计算得出各项污染指标的污染源位置依次为：)3.97,5.115(，)3.85,2.128(，)8.80,1.129(和)6.87,5.125(；最后，比较污染物位置的计算值与实际值，发现误差相差较小，故模型建立较为合理。
对于问题三，分析市的主要污染——大气污染。
收集市2014年4.1-7.31日的空气污染数据，根据时间序列的平稳性特点及AIC 定阶准则选取合适的时间序列模型)11(ARMA ，，利用Matlab 软件对序列模型的各项参数进行估计并检验模型的合理性，并将模型用于数据预报。
利用时间序列模型预测市未来10天的空气污染状况总体等级为良。
对于问题四，基于问题一、二、三对污染因素的分析和污染扩散的特点，主要从减少污染物的产生和治理净化已产生的污染物两方面，针对大气污染、水体污染和噪声污染为相关部门提供合理化防治建议。
城市空气污染的现状分析及其改善思路
城市空气污染的现状分析及其改善思路近年来，城市空气污染已经成为了人们生活中的一大问题。
空气质量的下降不仅影响了人们的日常健康，还给社会和环境带来了不可估量的影响。
如何解决城市空气污染成为了我们急需探讨和解决的问题。
本文就城市空气污染现状分析及其改善思路进行探讨。
一、城市空气污染现状分析城市空气污染形式多样，主要来源有机动车排放、工业废气排放、建筑施工、焚烧垃圾、燃煤等。
数据显示，中国空气污染的程度日益加深。
在城市当中，PM2.5和PM10是污染程度的重要指标。
这两种指标就是描述空气中的颗粒物（包括细小颗粒物与粗颗粒物）浓度的单位。
2019年中国环境监测总站发布的环境质量公报显示，该年全国共有161个城市达到或超过了国家二级标准，其中62个城市空气污染达到重度及以上。
尤其在一些工业发达的城市，由于排放量的增加以及企业的环保意识降低，导致空气污染的程度更加深重。
二、城市空气污染改善思路城市空气污染治理需要从源头进行控制。
对于不同的污染源，制定不同的控制方案。
针对不同污染源的治理措施如下：1. 交通污染治理交通污染是指机动车通过燃油燃烧等过程产生的大量有害气体排放，其中主要成分为二氧化碳、氮氧化物、VOC等。
现阶段，减少机动车污染的当前有效的措施包括如下：降低排放标准：通过降低排放标准，可以降低发动机对环境的影响，达到减少尾气污染的效果。
推广新能源汽车：新能源汽车是降低交通污染的重要途径。
政府可以从财政补贴、停车场优先通行等方面引导私家车购买新能源汽车，促进市场普及。
节能减排：在机动车行驶时，使其发挥出用油最高效的燃烧状况，减少发动机过剩燃油的排放，具体措施包括加装节油器、调节车速、定期保养等。
2. 工业废气治理工业废气作为城市空气污染比例中最为重要的一种，对于解决城市空气污染至关重要，当前有效的措施包括如下:加强监管：通过加强监管，对于一些没有按照国家规定排放废气的企业进行曝光，使其意识到自身在环保方面的重要责任。
城市空气污染物传输与扩散模型研究
城市空气污染物传输与扩散模型研究随着城市化进程的加速，城市空气污染成为世界各大城市面临的共同挑战。
城市空气污染对人类健康和环境造成了严重的影响。
为了解决这一问题，科学家们利用模型研究城市空气污染物的传输与扩散规律，以便制定有效的控制措施。
城市空气污染物的传输与扩散模型研究是通过数学、物理和气象等知识，建立数学模型来模拟和预测污染物在城市大气中的传输、扩散和沉降过程。
这些模型可以通过对气象数据、污染物排放源和空气质量监测数据的分析与计算，揭示不同因素对空气污染物扩散和传输过程的影响，为城市管理者提供科学的决策依据。
城市空气污染物传输与扩散模型研究的核心是对大气流动和污染物浓度分布进行模拟和预测。
通过数学描述大气边界层和污染物的变化规律，可以定量分析不同因素对城市空气污染物的影响。
主要因素包括气象条件、大气边界层高度、排放源位置、污染物特性等。
气象条件是城市空气污染物传输与扩散模型研究的重要基础。
气象参数如风速、风向、大气稳定度等决定了空气的流动性和污染物的传输路径。
风速的大小和方向直接影响污染物从排放源传输到不同地点的速度和方向。
大气稳定度决定了大气边界层高度和垂直扩散能力，进而影响污染物在垂直方向上的分布。
大气边界层高度是城市空气污染物传输与扩散模型研究的另一个重要参数。
大气边界层高度的变化直接影响污染物的传播路径和浓度分布。
较高的大气边界层高度有利于污染物的扩散和稀释，减少污染物浓度。
相反，较低的大气边界层高度会导致污染物在地面上积聚，造成空气污染。
排放源位置和污染物特性也是城市空气污染物传输与扩散模型的重要影响因素。
不同排放源的位置决定了污染物的初始浓度分布，进而影响传输过程中的浓度变化。
排放源的类型和特性直接决定了污染物的扩散系数和沉降速率。
不同的污染物具有不同的挥发性和化学性质，这也会影响其在大气中的传输和沉降规律。
通过城市空气污染物传输与扩散模型的研究，可以提供科学依据为城市空气质量管理和污染物治理提供指导。
大气污染源排放和扩散模型研究
大气污染源排放和扩散模型研究中国是唯一一个承受严重空气污染的国家之一。
大气污染源排放和扩散模型研究是目前解决环境问题最常用的方法之一。
本文将主要探讨大气污染问题、排放和扩散模型以及未来研究方向。
大气污染问题大气污染是一种有害物质向大气中释放的过程，通常包括氧化物、二氧化碳、氨、硫化氢和一氧化碳等。
其中，PM2.5（直径小于2.5微米的颗粒物）是中国大气中最重要的污染物之一，它会进入我们的肺部和血液循环，并且会引起各种健康问题。
此外，VOC（挥发性有机化合物）也是主要污染物之一。
在好氧条件下，VOC会生成O3（臭氧），而O3则会导致人类和动物的空气质量下降，对植物的健康也有很大影响。
最后一种重要污染物是NOx和SO2，主要来自于交通和工业排放。
排放和扩散模型排放和扩散模型是一种建立在物理基础上的计算模型，它可以用来计算某一区域内空气污染源的排放和扩散。
该模型可以模拟理想环境下的指标，如PM2.5、O3、NOx和SO2的浓度。
它的输入参数包括大气运动、地形、气象条件、污染源坐标和排放量。
在模拟过程中，模型可以给出各个站点的污染浓度，以及对健康和环境的影响。
未来研究方向虽然大气污染现象已经被研究了很多年，但仍有很多未解决的问题。
首先，现有的排放和扩散模型对复杂地形和气象条件的适应性较差。
因此，未来的研究需要更多考虑地球物理条件和交通状况等因素，以增强对空气污染的控制。
其次，维护和升级实时监测系统也是一个重要的方向。
实时数据可以使政策制定者及时地了解空气质量状况，从而做出有效的决策。
最后，大气污染的影响范围也是未来研究需要关注的问题。
目前，污染源主要位于工业和交通区域，但由于它们不断扩宽，在未来几十年内可能会达到不确定的程度。
结论空气污染是一个深刻的环境问题，对人类健康和环境产生了极大影响。
排放和扩散模型是减少空气污染的控制手段之一，并可以预测空气污染的发展趋势。
未来的研究需要增强模型对气象和地形条件的适应性，同时需要建立更为全面和实时的监测系统。
空气污染物在城市环境中的扩散与传输研究
空气污染物在城市环境中的扩散与传输研究随着城市化的不断发展，城市环境中的空气污染问题日益严重，严重威胁着人们的身体健康。
空气污染物是指那些能够对人和动植物健康或者城市环境造成负面影响的物质。
空气污染已经成为当今城市面临的最大挑战之一，对人们的身体健康和城市环境都造成了极大的危害。
因此，研究空气污染物在城市环境中的扩散和传输规律，是城市环境学和环境科学研究的重要方向之一。
一、城市空气污染物形成和来源空气污染物主要来源于工业排放、个人燃料燃烧、汽车尾气和大气气溶胶等因素。
其中，城市排放物对空气质量影响最大。
城市排放物主要来自于工业、交通、建筑等部门的活动，如燃烧石油和天然气的锅炉、汽车和卡车、发电厂和水泥厂等。
此外，过度开垦和城市化也会导致土壤侵蚀和森林破坏，进一步增加城市污染的程度。
二、城市环境中空气污染物扩散和传输规律城市环境中的空气污染物，经过一系列的物理和化学过程，逐渐扩散和传输，最终影响到城市内外的人们。
因此，研究空气污染物在城市环境中的扩散和传输规律，对于城市环境治理具有重要意义。
1.气象因素对空气污染物传输的影响城市内部的空气流动和外界的气象条件是影响空气污染物传输的两个重要因素。
城市环境中，由于建筑物的阻挡，空气的流动相对困难，致使建筑物密集的城市容易形成雾霾天气。
同时，外部的气象条件也会对城市内部的空气污染物传输造成一定的影响。
风速、风向、温度等气象因素对空气污染物的扩散和传输起着重要的作用。
举例来讲，在地面风速、风向较弱的时候，空气污染物会在城市内部聚集，导致污染加重。
2.地形因素对空气污染物传输的影响城市内部的地形因素，如山丘、建筑物、公路和市区环路等，对空气流动和污染物传输起着至关重要的影响。
通常，城市的气象和流动受地形的局限所制约。
城市内部高楼大厦会阻挡空气流动，导致高层城市中空气污染物的传播速度较慢；而低层的城市则相对流通。
此外，城市内外环路等道路的布局也会影响污染物的传输。
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城市道路空气污染概况及道路扩散模型综述张怡【摘要】目前,机动车尾气污染已经逐渐取代燃煤污染而成为影响城市空气质量的主要因素.利用道路扩散模型研究机动车尾气扩散规律,可为城市道路大气污染的监测、评价与防治提供科学依据.介绍城市道路污染概况及影响污染物排放的因素,分别以排放因子模型和污染物扩散模型对道路模型进行综述,重点阐述该道路模型的特点及其在我国的应用现状,并展望道路大气污染防治发展方向.【期刊名称】《公路交通技术》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】5页(P141-145)【关键词】城市道路;大气污染;道路模型;综述【作者】张怡【作者单位】招商局重庆交通科研设计院有限公司,重庆400067【正文语种】中文【中图分类】U412.37通常，城市大气的污染状况被认为是与工业排放密切相关，但根据最新研究显示，尽管燃料利用及机械效率一直在提高，但城市大气污染已经开始向尾气型污染转变，呈现出煤烟型和汽车尾气复合型污染的特点[1]。
通过机动车尾气排入大气中的多种物质能够通过光化学反应直接生成严重危害人体健康的光化学烟雾，造成严重的空气污染事故，且其也是PM2.5等可吸入颗粒污染物的主要来源。
目前我国机动车保有量已达1.99亿辆，其中汽车8 500多万辆，并仍然以每年新增机动车2 000多万辆的高增长速度增长[2－3]。
《中国机动车污染防治年报(2010年度)》中指出，2009年全国113个环保重点城市中，1/3的空气质量不达标，而机动车尾气排放就是大中城市空气污染的主要来源[4]。
城市大气环境污染是道路环境学中的研究重点，机动车污染物道路扩散模型可以为研究汽车尾气所致的大气污染物时空分布特征提供更好的工具。
扩散模型广泛应用于公路大气环境质量模拟，其可对大气污染物传输及沉降的物理、化学过程进行剖析，提供对当前及未来空气污染等级或污染分布状况的模拟结果，使决策者们能够更加准确地评价污染物的暴露浓度，并对未来空气污染控制政策和环境质量提升措施的制定提供科学依据。
我国对机动车排放的研究开展较晚[5－7]。
研究方法基本上是基于把握城市道路参数、交通参数和气象参数等，考察各类机动车排放因子，运用湍流扩散理论及大气化学理论等来确定污染物浓度。
道路扩散模型发展经历了从简单到复杂，从计算地面最大浓度到计算地面浓度时空分布，从点源到面源及复合源，从简单的物理传输到可以模拟多种复杂的化学反应，从箱模式到多箱模式、复合源高斯模型及数值模型，并与地理信息系统(GIS)和遥感系统(RS)等手段相结合等。
本文对道路大气污染特征及影响机动车排放的因素进行了分析，将机动车污染物道路扩散模型分为排放因子模型及道路扩散模型加以阐述，总结了模型研究以及应用现状，旨在通过该文指导污染物道路扩散模型的应用。
1 城市道路污染概况机动车尾气主要污染物有氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)、可吸入颗粒物[8－9]等。
NOx既是降水致酸前体物，也是造成光化学烟雾灰霾天气的罪魁祸首[9]，而挥发性有机化合物(VOCs)则是机动车尾气污染中一种重要的碳氢化合物。
研究表明，汽车尾气排放中，VOCs占人为源的35%以上[10]。
据美国环境保护局(USEPA)估计，近一半的有毒气污染物导致的癌症发病率，主要由机动车尾气排放的污染物所致[11]。
目前，美国、欧盟已建立了上述有毒有害空气污染物的机动车源排放清单[12]。
城市环境中，特别是那些人口及交通密度较大的地方，人类暴露在有毒污染物种的危险性增加。
例如，环境空气中的颗粒物PM10特别是PM2.5的浓度与城市人口日死亡率和哮喘病的发作密切相关[13]。
我国2012年2月份新颁布的GB 3095—2012《空气质量环境标准》中，明确规定了PM2.5的监测要求。
机动车污染排放的影响因素和污染排放水平不仅由机动车的发动机技术和污染控制技术等自身条件所决定，而且还受道路状况和行驶状态等外部因素影响，主要包括如下3点[8]:1)与机动车技术相关的影响因素，包括发动机技术和尾气控制技术、机动车重量和发动机排量等，其直接决定机动车污染排放水平。
2)与机动车使用相关的影响因素，包括累计行驶里程和维护状况等。
3)与机动车行驶状态相关的影响因素，包括机动车启动方式(冷启动或热启动)、平均车速、负载、运行模型(加速、减速、或怠速)、爬坡等以及油品质量、环境温度和湿度等。
2 道路空气质量模型对机动车污染物扩散问题的研究起始于20世纪30年代，70年代以后逐渐成为研究热点，并且开发了很多用于模拟公路和城市道路污染物扩散的模型[14]。
国外对于机动车尾气污染物扩散模型的研究较为成熟，我国则大多停留在基于国外较为成熟机动车尾气污染物模型对城市交通道路大气环境进行影响分析。
然而，机动车尾气污染物扩散模型的研究受污染源的强度、气象条件、地理条件等多方面因素的影响，这也给机动车污染物扩散模型的建立增加了不少难度。
虽然如此，空气质量模型及道路模型仍然是道路空气质量模拟及预测的最好工具。
道路空气质量模型可以分为排放因子模型和污染物扩散模型2类。
前者模拟机动车排放因子，根据实际情况无须大量实测试验即可对机动车污染排放的主要影响因素进行判断，并建立机动车排放与其影响因素之间的数学关系或物理关系。
后者根据排放因子建立机动车排放清单，并将其输入扩散模型中进行模拟。
而道路扩散模型则可以根据道路的不同类型进行分类，本文将其分成了综合型、开阔型、交叉路口及城市峡谷型。
本文对常用模型进行了总结，见表1。
3 排放因子模型综述及应用机动车尾气排放因子的确定是机动车尾气控制对策研究的基础和依据[15]，也是扩散模型的关键所在。
机动车排放因子指机动车运行单位里程或消耗单位燃料排放污染物的量，是反映机动车排放水平的重要指标[16]。
机动车排放因子模型则是根据机动车污染物排放的物理化学特征，对机动车污染物排放因素进行判断，针对影响因素并运用适当方法进行测试试验而得到的模型。
欧美等国对机动车排放因子的研究作出了很大贡献，而我国对此研究较少，基本上是对国外较为成熟的模型加以修正并使用，如表1所示。
国际上，计算机动车排放因子时常用的排放因子模型有MOBILE、COPERT、IVE、CMEM 和 MVEI等[17]。
表1 道路模型汇总模型类型分类代表模型开发机构MOBLE USEPA排放因子模型－COPERT 欧洲委员会(EC)IVE 加州大学联合开发CMEM E—CERT和密歇根大学联合开发MVEI 利福尼亚空气资源局汽车排放实验室综合型开阔型ADAMS－Urban，CMAQ，AERMOD CALRoads模型系统，HIWAY，TRAQSIM 等扩散模型CERC和英气象局联合开发，USEPA欧美交叉路口型CALINE系列，UCD200，CAL3QHC，FLINT 美国居多城市峡谷型STREET，CAR，Nicholson 箱模型，OSPM CFD软件欧洲居多MOBLE系列模型是由USEPA(美国环保局)于1978年开发[18]，用于评估当前和未来机动车尾气排放因子，主要包括HC、CO和NO，是世界上应用最广泛的排放因子计算模型之一。
2002年USEPA颁布了最新的MOBILE6。
由来源排放检测结果可知，MOBLE模型可很好地考虑车辆的个体差异等条件进行模拟，故其模拟结果具有较好的代表性、可比较性和可移植性。
MOBLE模型数据需求较广，而我国排放控制水平较低，基础数据较少，所以应用MOBLE模型时，部分数据是建立在猜测上的。
清华大学利用MOBILE5编制过北京、深圳、武汉、澳门等地的机动车排放清单[19]。
2001年，同济大学用MOBILE5计算了上海市机动车排放因子[20]。
与MOBILE模型相比，COPERT模型更适用于有不同尾气排放标准和很少交通数据资料的国家[21]。
由于COPERT模型需要的参数较少，便于推广使用，且可计算不同地区、不同道路多种行驶工况下的各种机动车排放因子[17]，故适合在我国使用。
谢邵东等[6]应用COPERTIV模型计算了我国机动车排放因子，并根据机动车的实际构成、行驶工况和燃油特征，应用COPERTⅢ模型计算得到2002年中国机动车排放CO、NOx、NMVOC和PM的排放因子，并将其与MOBILE模型和台架测试得到的排放因子进行了比较，发现用COPERTIV模型得到的计算结果更接近中国机动车实际排放情况。
美国加州大学研发的IVE模型，通过建立尾气排放与速度和加速度的关系，能较好地反映机动车在实际道路上的尾气排放状况，便于发展中国家进行本土化处理。
在我国，IVE模型在排放因子计算中得到了广泛应用。
董红召等[15]用 GPS实时监测系统建立了杭州市实际道路机动车行驶工况，最后应用修正后的IVE模型获得符合杭州市实际行驶工况下的机动车综合排放因子。
姚志良等[16]以北京市为研究对象，给出了IVE模型的主要输入参数的确定方法和思路，利用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行了计算。
王海鲲等[22]则利用IVE模型建立了上海市机动车源排放清单。
CMEM是微观模型，能够计算出大量不同类型轻型机动车在不同行驶条件(如加速、减速、怠速和匀速)下每s尾气管污染物排放值和油耗量，在我国也得到较为广泛的应用。
徐成伟等[23]利用CMEM模型计算了武汉市主要道路上的车辆行驶与实时排放数据。
何春玉[24]利用CMEM分析和研究了北京市机动车污染物的排放特征，以代表北京市典型技术类型的9辆轻型机动车为试验车辆，收集了运行CMEM模型所需要的数据和参数并进行了模拟参数修正等。
4 污染物扩散模型及应用4.1 综合模型ADMS模型是由CERC(剑桥环境研究公司)英国气象局和Surrey大学等机构联合开发，是当今世界上较为成熟的一种大气预测模型。
ADMS模型以大气边界层大气扩散理论Monin－Obukhov长度等最新的大气物理理论为基础，属于第2代大气扩散模型，在世界范围内广泛应用[25]。
2008年我国环境环保部颁布的环境影响评价技术导则中，将ADMS模型列为推荐的大气预测模型。
ADMS模型属于综合模型，不仅能够运用于城市空气质量模拟，计算环境容量基于ADMS－Urban的城市区域大气环境容量测算与规划，也能够对机动车污染物排放进行模拟。
与ADMS模型类似的综合类模型还包括了CMAQ、AERMOD中能够处理公路扩散模块的功能。
4.2 开阔型HIWAY模型是USEPA(美国环保署)于1975年开发的第一个公路扩散模型，其基础理论仍然基于高斯扩散模型，故也同时拥有高斯模型的优缺点。
由于HIWAY模型开发较早，在我国鲜有应用，研究也仅限于模型对比和与其他模型结合使用方面。
施益强等[26]通过计算道路线源污染源强，利用HIWAY－2和CALINE－4模型并结合GIS技术对厦门市区机动车尾气NOX、PM10的扩散进行了模拟验证和分析。