基于FHWA的城市交通噪声预测模型研究

结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择城市主、次干道监测点的建模采样数据,分析比较FHWA噪声预测模型的预测值,研究影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,提出符合实测道路交通特征的噪声污染统计噪声预测模型。随后应用噪声预测模型对监测点噪声污染进行预测,并与实测值对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在城市道路交通噪声污染的预测评价中。     

区域环境噪声监测优化布点研究

目前 ,我国在环境噪声监测优化布点方面的研究尚不多 ,本文在借鉴国内大气监测优化布点研究成果的基础上 ,结合噪声污染特征 ,对城市区域环境噪声监测优化布点进行了探索与研究。本研究以网格布点实测数据为基础 ,利用功能区分层抽样方法确定最优测点数 ,应用模糊聚类分析方法和综合评判选取最佳点位。经验证 ,优化结果具有代表性和足够的精度 ,表明该方法科学、可行。     

区域环境噪声监测优化布点研究

目前，我国在环境噪声监测优化布点方面的研究尚不多，本文在借签国内大气监测优化布点研究成果的基础上，结合噪声污染特征，对城市区域环境噪声监测优化布点进行了探索与研究。本研究以网格布点实测数据为基础，利用功能区分层抽样方法确定最优测点数，应用模糊聚类分析方法和综合评判选取最佳点位。经验证，优化结果具有代表性和足够的精度，表明该方法科学、可行。     

融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧(O3)预测方法研究

针对目前臭氧预测方法未能考虑臭氧污染的区域性和在时间周期内的强自相关性的问题,提出一种融合时空特征的PCA-PSO-SVM臭氧组合预测模型.利用小波分析和系统聚类提取臭氧时间序列波动特征和站点空间分布相似性特征,并通过主成分分析和粒子群算法优化的支持向量机组合模型（PCA-PSO-SVM）对臭氧日最大8h平均浓度进行预测,以2016~2018年杭州市大气污染物观测数据和气象数据进行实验验证.结果表明：融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型预测精度有较大提升,与未融合时空特征的PCA-PSO-SVM模型相比,精度提升19%.气象因素中温度对臭氧预测效果影响最大,在气象预报数据存在一定误差的情况下,提出的模型仍得到较高精度的预测效果,具备较好的鲁棒性.     

武汉磨山风景区交通噪声污染及对策研究

随着社会经济的迅速发展．交通噪声污染对环境和人们健康的影响受到更多的关注。磨山风景区位于武汉市武昌东郊．该区域环境噪声应执行0类标准。本文系统监测了磨山风景区的交通噪声污染状况,借鉴了比例预测法对其未来五年的交通噪声发展趋势进行了预测,并提出了相应控制对策。     

武汉"文化城"主干道雄楚大街交通噪声污染及对策研究

随着社会经济的迅速发展,交通噪声污染对环境和人们健康的影响受到更多的关注。雄楚大街是武汉市“文化城”的交通主干道,该区域环境噪声在执行4类标准时应尽量遵循1类标准,笔者系统监测了雄楚大街沿线的交通噪声污染状况．采用比例预测法对雄楚大街未来5年的交通噪声发展趋势进行了预测,并提出了相应的控制对策。     

人为环境噪声污染对课堂环境的预测分析研究

传统预测方法存在跟踪效果差、偏差大、预测效果不理想等问题,无法达到课堂环境噪声预测的标准,为此,以健身秧歌为例对人为环境噪声污染课堂环境进行预测分析.确定噪声污染因素,绘制噪声污染柱状图,建立预测模型,分别对区域密集型规范预测模型和广阔型导则范预测模型进行设计,由此预测噪声对不同区域学校课堂环境污染情况.设计对比实验,并进行数据分析,得出实验结论.实验结果表明,该预测模型具有预测偏差小,预测效果良好以及噪声污染源追踪准确等优势,能够较好估计噪声源位置,并对噪声影响课堂情况进行准确地分析.     

低频噪声环境监测有关民生问题的探讨

主要对低频噪声的危害、相关监测依据进行了简述,同时结合一些实例,对于低频噪声污染的监测方法及数据难以评价进行了一些探讨。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

低山丘陵区风电项目生态恢复环境监理探析

低山丘陵区风力发电场项目建设对生态的破坏日益明显,可造成严重水土流失。通过对辽宁省低山丘陵区风力发电场项目生态恢复环境监理的分析,结合相关环境保护要求,阐述了低山丘陵区风力电场生态恢复的措施,并对其环境监理技术要点及问题处理进行了探讨。     

铁岭市城市交通噪声测点优化的研究

通过在48条交通路段进行布点监测,监测数据采用模糊聚类分析的方法,优化出切合实际的铁岭市城市交通噪声的测点.     

风电场声环境影响探析——以望江屯风电场二期工程为例

风力发电具有公认的环保优势,但由此产生的风力发电工程对局部生态环境及噪声等影响日益受到人们的关注,主要体现在风轮机的视觉污染、噪音、鸟类安全及电磁干扰等方面。探索风电场污染途径,消除或减缓风电场给环境带来的不良影响,对风电行业可持续发展将具有十分重要意义。目前,鉴于有关风电场运营期声环境影响文献较少,本文基于望江屯风电场二期（49．5MW）工程建设,探析风力发电工程声环境影响,为风电场建设控制噪声污染提供理论依据。     

基于聚类算法的ERT污染区域识别方法

本文提出将聚类算法引入到ERT监测系统中，采用K均值（K-means）聚类、模糊C均值算法（FCM）以及混合高斯模型（GMM）3种常用聚类算法对ERT检测结果进行污染区域识别，通过一个数值模型分析了3种算法的识别效果.研究结果表明当污染区域与背景土壤的电阻率区分度较大时（电阻率差异性大于30%），采用3种聚类算法都可以识别出污染区域，K-means和FCM的识别效果优于GMM算法.最后，给出一个实际场地调查的应用案例.     

基于无线传感器网的噪声监测系统设计及应用

噪声污染严重危害着人类的身心健康与生活质量,基于物联网技术拓展噪声监测方法的研究对当前我国城市环境噪声污染控制具有重要的指导意义。从噪声监测同步、联动、实时的需求出发,利用无线传感器网络技术中的ZigBee技术,结合地理信息系统,设计了基于无线传感器网络的噪声监测系统,并将该系统应用于某科研单位园区噪声污染的联网监测。实验结果表明,基于无线传感器网络的噪声监测系统的监测结果可以反映噪声污染的真实情况,可以作为治理噪声污染对策的依据。     

江苏如东附近海域夏季海洋环境噪声特性分析

近岸海域风电场等海洋工程产生的水下噪声可以影响海洋环境。本文以如东海域为研究区域,划分为港口区、风电场区和鱼类洄游区,分别监测其海洋环境噪声,获得水下噪声和水文气象要素数据,计算海洋环境噪声功率谱值,对噪声的频谱和区域分布特性进行了分析。结果表明,在海洋工程的影响下如东海域不同频率段的噪声功率谱显著增加,同时噪声功率谱峰值也有所增多。港口区低于140 Hz的水下噪声出现浅层大于深层的现象,异于其他区域;风电场区域噪声功率谱的极值增加最大;鱼类洄游区海域的噪声功率谱在1000 Hz以下出现多个峰值。港口区和风电场区海域水下噪声呈现近岸海域大于远岸。如东海域的水下噪声在海洋工程的影响下发生了剧烈的变化,噪声主要频率与该海域部分海洋生物的敏感频段相似,噪声功率谱临界甚至超过其听觉阈值,这会干扰海洋生物的听力和生存,严重者可直接致死,因此亟须对如东海域水下环境噪声进行长期的监测和治理。     

郑州市大气监测优化布点的研究

利用物元分析法，在大气污染普查基础上，以郑州市污染最严重的季节（冬季）的数据为准，构造大气环境监测的标准物元矩阵，求出关联函数值，进行了大气监测点的优选，并与用模糊聚类选出的点位相比较，来验证郑州市目前已有测子丫建立的合理性，并以此证明物元分析法是环境监测优化布点的一种可靠的方法。     

山区高校校园噪声环境监测及其评价研究

近年来,随着普通高等学校的扩招,学校噪声污染有加剧的趋势,校园噪声问题成为学者关注的热点之一.以商洛学院校本部为例,采用功能区实地布点监测法,收集了商洛学院11个监测点2015年3-4月11天的监测数据,利用等效连续A声级和噪声污染指数法进行噪声污染分析.结果表明:校园整体噪声污染严重,超标率达88.6%,噪声污染空间上集中于教学区的一号教学楼,时间上周内工作日较严重.噪声污染的主要原因是校内外的交通噪声和建筑施工.     

GIS技术在城市环境噪声中的应用研究

噪声污染是城市环境问题四大公害之一,目前它已经成为制约城市人居环境质量提高的重要因素.噪声危害的严峻性和噪声问题的复杂性对环境噪声管理及研究提出了更高的要求.GIS强大的空间数据处理功能和可视化图形操作界面使其在噪声研究中具有其他软件无法比拟的优势.近年来,GIS逐渐广泛应用于噪声信息管理、噪声区划、噪声监测和评价等领域,但应用中也存在一些不足,通用预测模型和专业噪声研究软件的开发以及Web GIS、3D-GIS和人工智能的应用是发展的重要趋势.