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为全面了解城市街道机动车污染特征及对人体健康造成的危害，本研究以北京市多条街道为研究对象，应用OSPM模式模拟计算街道中PM10、CO、NO2和O3的浓度，并研发了大气污染健康综合效应模型，对街道中机动车污染引起的人体健康损害效应进行了评估。计算时段选取北京奥运交通限行期间，以便对限行措施对街道机动车污染的改善效果进行评价。
首先对OSPM模型进行验证，发现该模型对PM10、CO和NO2的平均浓度预测相关性可达0.57，0.65和0.72，并可以较好地反映污染物的日变化趋势，因而适用于北京市街道污染模拟；通过对机动车排放因子的校正，可改善模拟效果。
应用OSPM模型计算北京市20条主要街道的污染物浓度，得到在奥运交通限行之前PM10、CO和NO2浓度分别为152.3μg/m3、3.44mg/m3和134.6μg/m3，PM10和NO2污染较严重；限行后变为111.4μg/m3，2.94mg/m3和118.1μg/m3，削减率分别为26.8％、14.4％和12.3％。O3浓度则从4.83μg/m3增加至5.43μg/m3，上升了12.5％。因而认为，交通限行措施对PM10削减效果最好，使机动车排放和扬尘都得到了控制；NO2削减有限，其浓度还受其它因素的影响；O3的浓度在限行期间上升，表明交通限行不能使街道中大气O3浓度下降。
对污染物浓度分布和日变化规律的研究显示，PM10污染严重的街道分布较广，日变化曲线在不同街道差别较大，表现出其复杂的来源；CO的污染在风场作用下表现出南北走向街道浓度较高的特点，日变化呈现和车流量类似的早晚双高峰趋势；NO2在外环东北部街道浓度较高，每日自早7点以后即有浓度积累而保持较高浓度水平；臭氧的浓度分布没有明显趋势，其浓度日变化与NO2相反在日间较低而自晚7点升高，至早上7点达到高峰。
影响街道机动车污染的主要因素有排放因子、车流量、车队组成、街道高宽比、走向以及风向和风速。
另一方面，通过对四类疾病(RD、CVD、COPD和LC)与污染物SO2、NOx、TSP、CO等的多因素分析，探索建立了大气污染健康综合效应模型，发现以特征死亡率加权时SO2和NOx对健康的影响显著，效应系数分别为0.376和0.358，以经济费用加权时TSP重要性加强，效应系数增加1倍。应用该模型评估北京市各区大气污染的健康效应，发现2004年各区的健康效应值普遍低于2000年，冬季为大气污染健康损害最严重的季节，海淀区和石景山区健康效应值较高。
利用大气污染健康综合效应模型探讨北京市街道机动车污染的健康危害，发现以经济费用加权的健康效应分布同PM10的浓度分布类似，说明人体患慢性病乃至造成经济损失的状况与颗粒物污染联系密切；而健康效应严重的街道主要分布在NO2浓度最高的路段，表明二次机动车污染对人体健康的威胁；奥运限行之后北京市主要街道的污染健康效应削减了0.13％，比污染物的削减率小得多，表示人群健康指标受到大气污染的作用比较间接和迟缓；街道中的大气污染健康效应高于区域平均值，表明人群处在街道中会面临更大的健康危害暴露风险。