近年来,随着大气污染形势的日益严峻,货车受气燃油类型、动力需求等因素影响,污染物排放严重,成为交通污染排放治理的重中之重。为实现货车污染减排,国内外各城市普遍采取货车通行管理政策,降低货车对特定区域的污染排放影响,且政策范围由针对某条道路或小区域的小范围通行限制,逐步扩大到城市区域范围的趋势。然而,目前缺乏从理论视角对货车通行管理政策的实施影响的评价。导致此问题的主要原因在于,随着城市交通信息采集分析技术的完善,虽然可获取部分货车相关数据,一定程度上具备了量化分析的基础,但是由于对货车OD交通量掌握不足,难以直接支撑货运通行管理政策下路网货车交通需求的预测分析和不同政策情景的实施效果和可能对城市货运的时空分布形态造成的影响。因此,如何对不同政策情景下路网货车交通需求量进行预测,是货车通行管理政策分析的关键问题,也是亟待解决的难题。对货车通行管理政策进行政策效果分析,主要有三个核心问题需要解决:(1)如何对路网货车运行和交通运行大数据进行多源融合分析,为政策效果评价和货运交通需求分布的把握提供数据基础;(2)如何预测政策影响下货车出行路径的行为选择,为货车交通需求预测提供基础;(3)如何把握货运需求的分布,支撑不同政策情景下路网货车交通需求及其排放污染的控制。本文基于路网货车运行数据和交通运行数据,重点开展了基于多源大数据的货车运行时空特征分析、货车出行路径选择预测、货车OD需求预测研究,并北京市为对象进行了货车通行管理政策情景分析。首先,本文系统分析了既有城市各类交通数据获取方法中货车交通量相关数据指标的来源和特征,基于货车定位数据和传统数据开展货车交通量分析方法研究,并针对无数据路段提出了基于KNN算法的货车交通量预测方法。在此基础上,基于货车定位数据和交通调查数据,通过数据融合提取可用货车OD特征,并对货车时空分布特征进行分析。其次,进行了货车出行路径选择行为并进行预测研究。分析了通行管理政策对货车出行路径选择影响机理和影响因素,构建了考虑货类、车型和路网约束的货车路径选择广义费用函数以及基于非集计分析的货运出行路径选择模型,设计了求解算法,并进行了灵敏度分析。第三,构建了货车OD需求预测模型。在构建复合路网拓扑结构模型的基础上,考虑车型比例和管控措施下分车型的行驶时间等因素,提出了复合路网多车型行驶时间计算方法,从而构建了复合路网多车型动态OD逆向推演模型,进行了货车OD需求预测,进而构建货车交通流分配模型,设计了启发式算法。第四,基于对北京市货物运输现状和通行管理政策实施情况的分析,提出货车通行管理政策效果评价指标体系,设计货车通行管理政策情景,一方面针对既有货车通行管理政策情景,将模型预测结果与实际效果进行对比,提出相应分析结论,为政策下一步修改完善提供参考借鉴。另一方面,设计不同政策情景,对政策评价的核心指标进行预测,并分析结论。本文的研究成果可以为在货车运行层面的货运需求管理政策和城市交通污染减排政策的制定提供基础理论依据。