城市交通机动化水平的不断提高导致了机动车污染物排放量的增加及空气质量的恶化。相关部门为了治理大气污染以及评估相应的节能减排政策，需要进行全路网排放量的计算(机动车排放清单)。而这需要全路网各路段的平均车速和分车型的路段流量作为数据基础。
　　本文以深圳市关内路网为研究范围，首先将2013年分车型的小时OD，以及12小时总OD，在TransCAD中进行交通分配，得到了所有路段每小时分车型对应的流量及12小时分车型的总流量；然后再根据FCD(floatingcardata)数据得到每个路段每小时的平均速度时变曲线，用于修正TransCAD中所有路段的小时平均车速；最后，根据已有研究中上海市城市道路机动车尾气排放MOVES(Motor Vehicle Emission Simulator)模型，计算了每小时及12小时各种污染物排放量，从而得到动态机动车排放清单。
　　然而，OD矩阵(特别是分车型，分时段的OD)的获取在现实中存在很大困难。随着交通信息采集技术的发展以及监控系统的普及，路网上路段流量的获取成为可能。通过布设检测设备对观测路段流量进行采集，再利用观测路段流量来反推OD矩阵的方法日益受到重视，这种方法也成为了动态流量估计的关键技术。结合反推目标，本文首先提出了对应的双层规划模型，上层模型以布设最少的检测器获取最高精度的排放量为目标，下层模型为OD反推，旨在为上层模型提供对应的输入参数。其次，采用遗传算法对所建立的模型进行了求解，并用小路网验证了模型的可用性和准确性，用中型路网找到了检测器布设的规律，并将所得规律用于深圳市关内路网，分析得到了深圳市关内路网最佳的检测器布设方案。最后基于该布设方案在TransCAD中进行OD反推，估计出了四种车型每小时在各个路段的流量以及每小时路网上的总排放量与直接进行交通分配的结果进行了对比和分析。本文的研究为检测器优化布设、路段流量估计以及排放计算问题提供了参考思路和理论依据，具有一定的实际应用价值。