北京大学医学部公共卫生学院教授潘小川发表论文称，“我们利用时间系列分析研究，对搜集的数据进行分析发现，PM2.5每立方米浓度增加10微克，医院高血压类的急诊病人就会增加8%，心血管疾病也会增多。” 由
?Y?2.31ug/m3
推算出高血压急诊病人增加1.848%，心血管疾病也会相应增加，可见交通拥堵
对人类健康危害至深。
五、模型的检验
5.1拥堵成本的检验
经济损失如下：
表5.1 各类经济损失 时间成本 油耗成本 事故损失 环境成本 数目（万元/2093 215 5.62 9.834 天） 根据北京交通大学的《北京市机动车交通拥堵经济成本的初步研究》，拥堵总成本有如下计算公式：
C拥堵总成本?5584.28786.7??573.15 xy 公式解释如下：C拥堵总成本是一年的拥堵总成本，单位是亿元。x是公交车拥堵时段速度，y是出租车和小汽车拥堵时段速度，单位是km/h.
将x?y?21.4km/h带入上式，得
C拥堵总成本?98.39亿
每天的拥堵总成本为
C'拥堵总成本?2695.5万
万元/天，对比发问题一中的计算结果，即每天的拥堵总成本C?2323.34现差距不是很大，说明模型正确且结果准确。
5.2拥堵产生的PM2.5的检验
根据2013年中国经济和社会发展统计公报和2013年西安经济和社会发展统计公报，西安汽车总量占1.36%，私人汽车占全国1.30%。2013,全年汽油消费8721万吨，计算西安每年汽油消耗量约为：
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S?1.3%?8721?113.373万吨
西安每年由于拥堵消耗的汽油量为：
CA?2?24万升
Pm?365?汽油A?6.5533万吨
汽车拥堵额外消耗油量占总油量的比例
mPer??5.78%
S 由北京相关研究表明汽车尾气对PM2.5的贡献为23%,则额外油耗对PM2.5的贡献为PM2.5总量的1.33%。假设当时PM2.5浓度为88.6ug/m3,可得额外油耗产生的PM2.5浓度
?Y'?1.178ug/m3
第二问中计算得：
?Y?2.31ug/m3
将?Y与?Y'比较，发现略有差距。
可作如下解释：
1)回归分析得出的回归方程有误差；
2)检验的算法同样也不是很精确，各地市的交通都有其不同特点，采用比例的方法难免误差；
3)回归分析只考虑了几种污染气体，没能涉及影响PM2.5的各个大气条件。 4)NO2用NOx代替，会产生误差。
六、模型的评价
在本文中，我们采用了交通流模型求解，并且通过研究主干道的拥堵，反映真实的城市拥堵，具有以下优点：
1）交通流模型简单，便于理解和求解；
2）建模与matlab、spss等软件相结合，使得计算简便、结果明确、精度较高；
3）图文结合，直接明了，便于说明问题；
4）将机动车进行分类，将干道的车道进行分类，进而求出各个干道或支路大的车流比，考虑全面，结果精确；
5）借鉴的数据来源于正规网站权威报告，较为可信。
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但是本模型由于比较理想，之前对于西安市拥堵状况的研究也不多，所以本文同样存在很多不足：
1）拥堵时间、车道数、拥堵系数等数据都是估计，只因西安市数据太少，相关部门未公开数据；
2）模型理想化，许多实际因素未能考虑进去； 3）乘客系数根据北京市的类比，不同城市会有差异；
4）拥堵时由于快速启动和紧急刹车会浪费更多的汽油，没有考虑； 5）PM2.5的扩散范围是人为估计的，浓度各个地方会有差异。
参考文献
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附录：
附录一
x=1:0.1:10; y=log(10./x); plot(x,y) gtext('Vm'); gtext('Km')
附录二
附录三
SO2 35 32 27 19 17 29 17 14 32 40 NO2 99 101 99 78 63 68 49 43 53 75 CO 43 43 57 63 67 67 51 52 54 62 PM2.5 117 117 145 145 182 148 92 98 159 134 22
33 57 40 78 34 70 29 75 31 82 45 107 26 77 20 49 21 85 39 98 24 72 22 49 32 79 54 101 58 94 39 101 42 88 53 101 49 85 51 102 45 104 30 80 53 87 41 64 45 100 45 105 45 90 42 75 45 103 37 101 48 79 55 100 61 94 53 67 61 83 54 79 59 67 41 49 34 78 58 106 57 101 56 89 72 106 60 97 48 73 58 78 48 68 56 72 64 79 59 87 54 70 49 55 60 93 67 102 57 78 52 64 66 158 74 159 70 122 80 207 77 225 70 212 65 189 74 122 73 119 65 124 66 133 50 115 66 196 59 152 56 159 48 107 68 134 58 90 63 149 71 252 63 218 60 156 64 315 53 260 47 105 35 115 43 291 55 128 51 152 46 160 59 212 46 135 23