随着县域经济的不断发展,县域城镇道路车流量不断增加,交通拥堵及交通碳排放问题日趋严重。在目前的交通排放研究中,大多集中在大城市或者地区一级,专门对县域城镇机动车尾气排放研究较少,尤其缺乏基于简单交通数据进行路段小汽车碳排放计算的模型。县域城镇道路相对于大城市分级较少、道路形式也较为简单,这使得在有限的道路形式中寻求小汽车碳排放因子与交通变量之间关系的可行性大大提升。在此背景下,本论文结合微观仿真和市面上流行的机动车尾气排放模型,获取大量不同交通情形下的小汽车碳排放因子数据,探寻县域城镇基本路网中小汽车碳排放因子计算方法。首先,在对交通排放测算研究以及交通仿真与机动车排放结合应用研究等内容的研究现状进行总结后,发现目前针对县域城镇交通碳排放的研究较少,小汽车相较于其它交通方式产生的碳排放在各种交通方式中占比最高,而目前城镇道路缺少通用简洁的小汽车碳排放因子计算模型,由此提出本论文研究的必要性。其次,针对调查县域城镇的机动车保有量数据、车流特征数据对VISSIM仿真模型以及MOVES模型进行数据标定,在标定过程中还对部分标定参数对路段小汽车车流碳排放因子计算结果的影响进行了分析。再次,针对调查中选取的12种基本路网类型进行研究,对于每种基本路网类型,通过改变多种不同的路段长度、交通量的组合进行仿真,获取到MOVES模型中关键的平均行程速度参数,通过MOVES模型对每种情形下的小汽车碳排放因子进行计算。另外,基于获取到的大量小汽车碳排放因子数据,对小汽车碳排放因子与仿真中设置的交通变量之间进行相关性分析,得出小汽车碳排放因子计算模型中的影响变量。随后分别以多元线性回归及多元非线性回归的方式进行数据建模,通过对比选出拟合度最高的模型形式并对计算模型中变量的敏感度进行了分析。最后,以长兴、庆城、金堂、武安四县为例,通过交通需求分析获取到四县的路网流量分配数据后,利用本论文中计算模型分别计算出四县城区通勤时段各路段小汽车碳排放因子的分布情况以及四县通勤时段路网小汽车平均碳排放因子。