隧道内汽车尾气污染对驾乘人员的健康产生了巨大威胁,为了改善车内空气品质,保证驾乘人员健康出行,笔者对大连市典型的城市公路隧道进行现场测试,着重研究隧道内车辆在行驶过程中车内外一氧化碳、颗粒物(PM₁、PM_2.5和PM₁₀)以及车内二氧化碳的污染特性,对不同通风模式下的车内空气品质进行分级评价,最终提出一种基于污染物控制和驾乘人员新风需求的车载空气质量控制系统,来解决车内微环境污染问题。本文首先对隧道内车流量、车内外温度、相对湿度、车内外压差、车速以及测试期间的气象参数等污染物的影响因素进行了总结分析,结果发现测试期间椒金山隧道的车流量明显高于其他两个隧道,微开窗模式下,车内外温度的变化趋势基本相同,车窗封闭模式下,车内相对湿度受驾乘人员呼吸的影响呈现上升趋势,在汽车不使用机械通风的情况下,车内为负压环境,在空调内循环模式下车内为正压环境,在空调外循环模式下,汽车在石门山隧道和椒金山隧道行驶过程中车内为负压环境,在莲花山隧道行驶过程中车内为正压环境。其次,对车内CO₂、车内外CO和颗粒物(PM₁、PM_2.5、PM₁₀)的污染特性进行了分析,结果发现车窗封闭工况,车内的CO₂浓度集中在3000⁴000 ppm,微开窗工况,车内CO₂浓度集中在1000²000 ppm,空调内循环工况,车内CO₂浓度集中在2000⁴000ppm,而空调外循环工况,车内CO₂浓度集中在相对较低的水平500¹000 ppm。车内外CO浓度近似呈现线性分布,车内颗粒物浓度变化不明显。不同通风模式对污染物的I/O比影响较大,莲花山隧道车窗封闭、微开窗、空调内循环和空调外循环工况下CO的I/O比分别为0.36、0.46、0.56和0.73,石门山隧道车窗封闭、微开窗、空调内循环和空调外循环工况下CO的I/O比分别为3.39、1.04、0.33和0.6,椒金山隧道车窗关闭、微开窗、空调内循环和空调外循环工况下CO的I/O比分别为0.1、0.53、0.22和0.43,颗粒物的I/O比均小于1。最后,借助灰色理论中的灰色关联分析法对车内空气品质进行分级评价,根据车内外染污物浓度的变化提出了一种基于污染控制和新风需求的车载空气质量控制系统来解决车内污染问题。本文研究成果可以对隧道的通风系统的设计运营提供理论指导,为隧道环境相关标准的制定提供数据参考,为驾乘人员健康出行提供方法策略。所提出的空气质量控制系统可以根据车内外污染物浓度的变化控制车窗升降以及空调内外循环阀门的切换,减少驾乘人员的主动操作,实现更智能化和人性化的空调系统自动控制。