城市快速路交通噪声影响分析——以深圳市罗湖区罗沙路为例

城市快速路是城市交通运输网的重要组成部分,其产生的交通噪声相当严重。评价城市快速路交通噪声对其两侧交通噪声敏感点的污染状况是目前面临的一个难题。文章以深圳市罗湖区罗沙路为例,对其周边的交通噪声敏感点进行现状调查,利用SoundPLAN软件模拟噪声污染状况,并对安装声屏障前后的降噪效果进行评价,为城市快速路交通噪声污染防治措施的制定提供基础数据和建议。     

道路交通噪声对城市环境质量的影响

指出在城市环境噪声中，声级最强、干扰最大且较难解决的交通噪声对城市声环境质量的早影响，并提出了在防治措施中，禁鸣是管理好交通秩序，防治噪声污染最经济、效果较好的一条措施。     

噪声地图在环境噪声监测中的应用

以青岛理工大学新校区为例,采用变网格划分法,研究了基于地理信息系统(GIS)的噪声地图在区域环境噪声评价方面的应用。结果表明,噪声预测系统结合GIS,以数字与渲染图的方式能够直观地展现噪声污染在环境区域的分布状况,可用于指导区域的规划和环境噪声评价。     

高架桥-地面复合型道路交通噪声的分析

监测了兰州市马家坡附近一处高架桥-地面复合型交通道路的噪声，分析了这种复合型道路交通噪声的形成及分布，进行了这种立体式交通结构声环境的分析。     

英国CRTN道路交通噪声预测模型在中国的适用性研究

基于道路交通噪声990 h监测数据,对英国CRTN模型中源强计算模型在中国的适用性进行了验证。试验结果表明,理论计算与实测结果之间平均仅相差0.57 dB（A）,CRTN源强预测模型在中国可以可靠地预测道路交通噪声。     

基于随机森林模型的北京市五环内噪声地图模拟

基于声环境常规监测数据与道路交通、兴趣点、自然与社会经济、气象、空气质量、虚拟变量等特征参数,根据随机森林(RF)算法参数重要性排序结果,采用滑动窗口序贯向前选择法(SWSFS)进行参数选择,构建RF模型,预测北京市五环内100 m×100 m网格的噪声强度,绘制噪声地图,评估噪声时空分布特征,探讨影响噪声分布的主要因素。结果表明:2019年,北京市五环内声环境常规监测站点监测到的噪声强度为56.71 dB (A)±9.83 dB (A);采用RF模型预测得到的昼夜加权噪声强度为59.87 dB (A)±6.41 dB (A),且深夜噪声低于白天和晚上。十折交叉验证结果表明,该模型预测性能较好,决定系数(R²)为0.78,均方根误差(RMSE)为4.65 dB (A),平均绝对误差(MAE)为3.60 dB (A)。相比土地利用回归模型(LUR),RF模型更优,其R²提高了35.09%,RMSE和MAE分别降低了24.13%和23.46%。RF模型特征参数重要性排序结果显示,道路交通(尤其是交通繁忙的主要道路)、兴趣点(尤其是公交车站、餐饮场所、购物场所)以及时间段等是影响噪声分布的主要因素。RF模型可以作为反映北京等特大城市噪声情况的一种可靠方法,为噪声暴露评估提供有效手段。     

道路交通噪声最佳测量时间和时段研究

对典型城市主干道进行长期噪声监测,对监测结果进行误差分析,得出城市主干道交通噪声短时间测量最佳时间及时段,提高工作效率的同时提高数据准确度。     

基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究

神经网络具有很强的预测功能.根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意.     

广州市昼夜道路交通噪声的监测与分析

对广州市的昼夜交通噪声污染现状进行了分区域分道路等级的实地监测,得到共53个监测点位白天和夜晚的等效声级及其统计声级,同时对每个监测点展开了交通流调查,并分析交通流特征对交通噪声的影响。监测结果表明, 白天快速路、主干路、次干路及支路的平均等效声级分别为74.2、72.2、67.8、65.1 dB,快速路及主干路沿线的交通噪声污染比次干路及支路的严重。夜晚所有测点的噪声值均超过55 dB,快速路、主干路、次干路及支路的平均等效声级分别为72.2、72.3、66.3、64.5 dB,广州市夜晚的交通噪声污染较为严重。     

道路交通噪声自动监测应用探讨

结合城市道路路网状况及实际噪声监测数据和历史实验数据,对道路交通噪声自动监测数据的有效性、监测点位布设进行了研究,对道路交通噪声监测点位优化提出建议。     

平原高速公路交通噪声对两侧敏感区域影响的探讨

针对目前平原高速公路交通噪声影响两侧敏感区域的状况,环评预测结果偏差过大的问题,应用声学传播理论,对交通噪声的衰减结果进行计算,并用实测数据进行验证。其结果对平原高速公路交通噪声的管理与治理提供相应的参考。     

城市道路交通噪声分布模拟研究

通过对梅州市中心城区7条道路的噪声监测,分析了中心城区道路的噪声污染水平。采用道路交通噪声预测模型,以实测交通流数据对中心城区的噪声污染进行模拟和减噪措施评估。结果表明,采用限速措施和安装声屏障措施均有降低噪声污染的效果,为管理部门防治噪声污染提供了参考。     

浅析道路交通噪声影响下的人居声环境评价体系建设

道路交通噪声是目前城市中影响范围最广、强度最大的环境噪声,降低其噪声影响,改善城市声环境质量应列为各地政府改善民生的重要工作.根据当前国际形势提出属于人居环境中重要分支的“人居声环境保护”概念,并就该体系建设的几项重要工作进行探讨,为今后城市道路交通噪声影响的评价工作提供借鉴.     

深圳市环境噪声自动监测系统建设

简述了深圳市噪声自动监测系统的主要功能及运行、验收情况。该系统利用其他监测网络中的气象设备建立气象监测小区,通过一系列考核,确定了自动监测数据的有效性,安装了以太阳能优先和市电辅助供电的双供电系统,有效地节省了能源。     

基于异质人群响应特征的交通噪声暴露评估研究

考虑异质人群不同声功能需求和时空分布,对异质人群交通噪声暴露特征进行评估。通过集记人口高斯分解和噪声预测,获取特征人群分布数据和交通噪声数据;基于特征人群年龄和声功能需求,标定各年龄段人群噪声响应函数并进行归一化处理,构建异质人群噪声响应曲线;构建交通噪声暴露评估模型,结合获取数据及噪声响应曲线进行噪声暴露评估。结果表明,3类声功能区中人群噪声暴露与年龄变量均呈现类抛物线趋势,40岁左右人群暴露影响较儿童和老人低59.9%左右。人均噪声暴露在夜间明显偏高,尤其在声功能需求较高的第1类声功能区,其人均噪声超标值比昼间高7 d B。特征人群的空间分布对噪声暴露影响显著,工作时段学校区域适学人群集中,其总噪声暴露风险为同等状况住宅区的1.2倍。综合考虑人群特征和时空分布等因素,可更科学地进行区域交通噪声污染评估。     

应用GIS技术研究车流量与交通噪声相关性

对无锡建成区交通噪声等效声级(L_eq)与车流量进行监测,应用GIS技术分析交通噪声与车流量的空间分布,为交通噪声污染防治工作提供科学参考。结果表明:噪声L_eq峰值及车流量峰值均集中在高速公路出入口必经路段,此区域为噪声污染防治重点区域。同时发现,噪声L_eq与车流量在空间分布上并非成正比关系,在时间趋势上车流量上升但噪声值下降,说明在机动车保有量不断攀升的背景下,采取多种防治措施可以有效缓解甚至改善交通噪声污染。     

北京市黄标车禁行对市区道路交通噪声的影响分析

利用噪声自动监测系统中33个道路交通站点的数据,分析了北京市实行黄标车禁行措施后道路交通噪声昼、夜间均值的总体变化趋势.在计算夜间噪声下降量的基础上归纳了噪声降幅大的道路等级,进一步分析了噪声改善最大的时间段,并在结论的基础上为决策者提出了相应的建议.     

匀速行驶小型载客汽车噪声频谱研究

系统测量了5辆小型载客汽车分别以20~100 km/h匀速行驶时的车外噪声频谱,得到了低、中、高各频段声压级随车速的变化关系,进一步与城市道路交通噪声频谱相比较,为从声源上控制城市道路交通噪声提供有力的参考依据。     

浅析新疆城市声环境现状与对策

研究了新疆近五年来的城市声环境变化趋势,并对城市噪声污染现状进行综合分析评价,提出相关的治理对策与建议.从区域环境噪声状况看,噪声值呈下降趋势;从声源强度看,对城市声环境冲击最大的是交通噪声源;从道路交通噪声状况看,近五年交通噪声污染呈逐年下降趋势,但全区各年度均有超标路段,全区城市道路交通噪声仍存在污染.因此,整治城市噪声污染应贯彻"预防为主、防治结合"的方针,综合利用科技、法律手段来改善城市声环境.