本论文的研究目标是基于便携式排放检测系统收集到的轻型车尾气数据，建立北京市轻型电喷汽油车在热稳定状态、无附加功率的情况下在平道运行时的微观尾气排放预测模型MEM-P模型。围绕该研究目标，首先对国内外尾气模型的研究现状进行综述，指出当前微观尾气模型研究中存在的问题及研究发展方向，然后利用PEMS收集实验数据，并对实验数据进行质量控制，为微观尾气模型的建立做好准备。在对测试车辆进行分类的基础上(将车辆分成Tier0，Tier1和高排放车三类，Tier0和Tier1是美国排放标准)，通过对实验数据的分析，确定模型的最终结构和方法，并根据测试数据实现微观尾气模型的建立。最后对MEM-P模型，MOBILE和CMEM模型的预测效果进行比较，对模型进行误差分析和关键变量的敏感度分析，并利用模型进行交通方案评价的案例分析。 通过研究发现：在现有PEMS技术条件下，基于PEMS数据的轻型汽油车的最佳建模方法是将聚类分析方法和参数统计方法相结合，利用各自的优点；减速和怠速阶段的排放适合用聚类分析的方法，加速和匀速阶段的排放适合用参数统计的方法；PEMS数据具有自相关性，利用对不同运行模式分别建模和利用反映历史效应的变量对数据分段可以消除数据的自相关性；油耗同车辆特定功率(vehiclespecificpower,vsp)之间呈较强的线性关系，二氧化碳(CO2)同油耗呈线性关系，利用单位功率排放建模在氮氧化物(NOx)、碳氢化物(HC)、一氧化碳(CO)模型形式中占主导地位；模型宏观排放因子的预测误差在-27.8％～9.8％之间，优于MOBILE预测效果；对于建模的两类车(本文仅针对Tier0和Tier1两类车建模)的微观预测效果，Tier0类车除HC模型预测结果偏高外，NOx、CO、CO2和油耗预测结果均偏低；Tier1类车，NOx、CO2和油耗预测结果偏低，HC、CO的预测结果偏高。两类车的预测结果虽然均有误差，但误差评价指标值均在合理范围内，且预测效果优于CMEM。 主要创新点包括： 1.提出基于我国PEMS数据分车型的微观尾气模型MEM-P模型。结合聚类分析方法和参数统计方法，并引进反映历史效应的变量；提出一组源于排放原理的模型形式，并融合油耗，车辆特定功率等关键变量；方程统计意义上是稳健的。 2.建立实时交通网络中的海量尾气排放数据库并针对不同层面的应用需求实现对特征数据的挖掘。 3.针对PEMS数据收集随机性的特点，提出基于拟合行驶周期的车辆分类方法。 4.在计算车辆特定功率时，利用发动机排量作为自变量对关键变量牵引负载马力TRLHP的值进行估计。 5.针对PEMS数据随机性的特点，使用基于随机数据的Bootstrap方法对模型的误差进行分析，准确刻画出模型误差的置信区间，并应用六个评价指标来全面的分析模型的预测效果。 通过全文的研究表明，同其他尾气模型相比，MEM-P模型能够提高研究算例尾气排放的预测精度，且运算效率较高，适合微观交通方案的评价。本论文的研究是我国准确量化交通网路中的尾气排放，从交通措施入手控制和降低尾气排放的一个起点。为进一步建立成熟的微观尾气模型体系，从而实现利用交通措施降低尾气排放，在以后的工作中需要对模型框架，模型软件集成以及不同类型车辆在不同阶段的排放模型建立进行研究。