客运汽车作为人们出行的重要工具之一,然而其内驾乘人员却存在着头晕、疲乏和恶心等病态空调综合征症状,且存在率较高,因此客运汽车内空气品质越来越受重视。本文以人员密集的客运汽车作为研究对象,对车内空气品质进行评价以及对车内主要污染物的优化控制技术进行研究。本文首先选取4辆车龄小于2年的客运汽车,对车内空调环境下的主要空气参数(温度、相对湿度、风速、甲醛、二氧化碳、TVOC和PM_2.5)进行了检测,并对该4辆客运汽车内乘客发放了主观问卷调查表,调查乘客对车内空气品质的实际感受情况。运用灰色关联分析法对该4辆客运汽车内空气品质进行评价,确定各车内空气的污染等级;然后,将测试参数与主观评价进行灰色关联分析,确定导致客运汽车内乘客身体不适症状的主要影响因素。最后,基于以上研究运用FLUENT软件对客运汽车内主要污染物的分布进行数值模拟;通过对比分析不同模拟方案下目标污染物的浓度变化,提出客运汽车内空气品质的控制措施。通过研究发现:（1）测试的4辆客运汽车内整体热湿环境和甲醛的浓度水平均满足要求;CO₂的浓度水平与GB/T17729-1999对比,均超标;PM_2.5仅在样车2中稍有超标;TVOC除了样车3外均超标。（2）问卷调查的4辆客运汽车内超80%的乘客对车内热环境感到满意;但是超过20%的乘客对车内空气品质感到不满意;同时,乘客在车内表现出病态综合征症状,其中疲乏、头晕及恶心的发生率最高。（3）灰色关联分析法评价的4辆客运汽车中:样车1为重污染,样车2和样车4为轻污染,仅仅样车3为无污染。将乘客病态空调综合征所表现出的主要不适症状与客运汽车内环境相关参数进行关联,分析出CO₂和TVOC是导致车内乘客不良反应的主要影响因素。（4）用FLUENT对CO₂和TVOC在客运汽车内的浓度分布及其优化进行数值模拟。以CO₂作为代表污染物,发现当送风速度为4m/s、送风角度为15°和新风量为35m³/h时,CO₂的浓度可以稀释到国标以下且满足人体对新风量的需求。在CO₂优化分析结果的基础上模拟预测TVOC的浓度分布,发现扩大送风口尺寸至100mm×700mm以及在车前后各加设一个回风口时,乘客呼吸区TVOC浓度分布的效果较好,并在TVOC送风浓度为0.52mg/m³时达到国标要求。