摘要：为了提高居民出行健康,建立了评估出行者采用不同出行方式时的PM人体摄入量估算方法体系。使用PM检测仪采集各出行方式(步行、自行车、公交、出租车、地铁)不同交通空间(包括车厢、站台、人行道等出行者在出行过程中身处的周围环境空间)的PM浓度,建立了基于多元线性回归的PM浓度与影响因素的关系模型,并考虑出行个体心率指标的变化建立空气吸入量模型。根据出行者的单位时间空气吸入量并结合出行时间和PM浓度,可对出行者1次完整出行中PM_(2.5)和PM_(10)摄入量进行估算。西安市的试验数据分析结果表明:出租车内、公交车厢、地铁车厢的PM浓度与环境监测站(即背景环境)获得的PM浓度存在显著性差异,人行道、非机动车道、出租车停靠点、公交站台、地铁站厅、地铁站台的PM浓度则差异不显著;背景环境的PM浓度和湿度对不同出行方式交通空间的PM浓度的增加起到促进作用,温度、风速对交通空间PM浓度的增加起到抑制作用;对于本次试验路径,慢行交通中自行车出行者的PM摄入量最低,机动化交通中乘坐地铁的出行者的PM摄入量最低;步行出行者的单位时间空气吸入量低但暴露在交通空间的时间长,自行车出行者单位时间空气吸入量高但暴露在交通空间的时间短;公交的站台候车和频繁停车增加了人体的PM摄入量。研究成果可用于预测出行者完整出行的PM摄入量,为出行者选择更为健康的出行方式提供建议。