P：汽油价格I：额外油耗常数qf：拥堵状况下的车流量td：拥堵时长sl：道路长度vf：拥堵速度参数确定：
P?7.7元/LI?1.62L/hqf?17013辆/htd?2hvf?21.4km/hsl?108.4km
得出额外油耗成本为
C2?215万元/天
4.1.3交通事故损失
根据其他论文的数据，见附录二。首先定性分析机动车速度与交通事故，折线图如下：
图4.2 交通事故比例与车速的关系
可见，随着机动车速度的提高，事故发生比例降低。原因可能是交通拥堵时空间有限，出现抢道的情况，导致事故频发。由于西安市缺少相关数据，所以用北京市的有关数据进行预测。
表4.5 北京市交通事故伤亡人数与财产损失 指标 数值 交通事故发生数总计（起） 3196 交通事故死亡人数总计（人） 918 交通事故受伤人数总计（人） 3613 交通事故直接财产损失总计（万元） 3017.9
9
一年损失3017.9万元，一天损失8.268万元，假设主干道平均速度50km/h，事故发生比例3.64%，拥堵时事故发生比例7.73%。
接下来建立二元一次方程组，设x为每天因交通拥堵损失，y为每天平常的事故损失。
?x?y?82680??y?7.73% ??x3.64%求得
?x?26470 ?y?56212?故交通事故产生的损失总额为
C3?Atd?5.6212 万元/天
4.1.4环境成本 噪声污染损失
西安市主干道附近人口密集，汽车的警报系统、发动机的声音和喇叭的声音
都是噪声的来源。噪声污染对周围居民区造成恶劣影响，居民会有较大意见。
根据国内铁道科学研究院的研究，公路运输系统中客运的噪音损失为0.001 95元每人每公里。估算公式如下：
C41?sl?V0?qftd??1.8万元/天
温室气体损失
根据吴栋栋等的《北京交通拥堵引起的生态经济价值损失评估》，单位燃料的温室气体排放量取2.3 kg，排放成本118元/吨。在计算燃油成本时已经计算过额外燃油是27.922万升。温室气体损失为
C42?27.922?2.3?118?100?7.578万元/天
有害气体损失
参考陕西省首次氮氧化物排污权交易拍卖会的起拍价，取氮氧化物治理费用
为6000元每吨。问题二中已经计算出
M(NO2)?572.6kg
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得出治理费用
C43?0.34356万元
算出环境成本
C4?C41?C42?C43?9.834万元
最后，统计一下所有成本和损失：
表4.6 交通拥堵的各类成本
时间成本 数目（万元/2093 天） 拥堵总损失为：
油耗成本 215 事故损失 5.62 环境成本 9.72 C?2093?215?5.62?9.72?2323.34万元/天
4.2 基于PM2.5浓度变化对问题二的研究
对于问题二，我们通过分析交通拥堵产生的PM2.5浓度变化研究西安市交通拥堵对公共健康的影响。交通拥堵产生的PM2.5的变化主要在于燃油增加。根据网上的资料显示，汽车尾气中主要成分是二氧化碳和水，污染物有烟尘、二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、可以挥发性烃类。其中二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮是形成PM2.5的元凶。下面研究PM2.5与SO2、NO2、CO的关系。
4.2.1 模型1：浓度指数转化模型
附录三是《2013年1月1号——2013年4月26号四个指标的AQI值》，下面进行AQI与浓度的转化。
根据环境空气质量指数技术规定，
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IAQIp、Cp的转化公式如下：
IAQIp?IAQIHi?IAQILi(Cp?BPLo)?IAQILo
BP?BPHiLo（4.2.1）
为了求出浓度，需要将（4.2.1）变形如下
Cp?IAQIp?IAQILoIAQIHi?IAQILi(BPHi?BPLo)?BPLo
(4.2.2)
由于数据量比较大，用matlab编程，程序参见附录、附录六、附录七和附录八。
其中，
IAQIp:污染物项目P的空气质量分指数Cp:污染物项目P的质量浓度值BPHi:与Cp相近的污染物浓度限值的高位值BPLo:与Cp相近的污染物浓度限值的低位值IAQIHi:与BPHi对应的空气质量分指数IAQILo:与BPLo对应的空气质量分指数
4.2.2 定性分析PM2.5与SO2、NO2、CO的关系
根据四种污染物的质量浓度值，编写matlab程序,程序参照附录九、附录十和附录十一。画图如下：
50045040035030025020015010050030405060708090100110120
图4.3 NO2与PM2.5的关系
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500450400350300250200150100500020406080100120140160180
图4.4 SO2与PM2.5的关系
50045040035030025020015010050011.522.533.544.555.56
图4.5 CO与PM2.5 的关系
可见，SO2、NO2、CO与PM2.5都是正相关关系。
4.2.3 定量分析PM2.5与SO2、NO2、CO的关系
应用spss软件求其相关系数，由于pearson相关系数适用条件：连续数据、正态分布、线性关系，此处无法证明是正态分布。如果不是正态分布的话，结果可能出现较大错误。所以稳妥起见，采用spearman相关系数分析。
4.2.3.1 模型1：基于spearman相关系数的相关性分析
最常用的统计量是spearman秩相关系数rs，又称等级相关系数，介于-1~1
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