新乡市城市声环境质量灰色预测

本文对“十三五”期间新乡市城市环境噪声污染现状及趋势进行分析。并采用灰色预测GM(1,1)模型预测新乡市未来5 a城市噪声环境质量，灰色关联分析得出有效治理对策。结果表明：经模型预测新乡市2021—2025年城市区域噪声、功能区噪声(昼间、夜间)等效声级呈小幅下降趋势，道路交通噪声等效声级呈上升趋势，级别由“较好”变为“一般”,污染防控方面压力较大，需加大监管力度。通过交通噪声影响因子关联性分析得出应从人口增加、机动车数量、城镇化扩张等方面制定有效防治措施。     

城区环境噪声污染图编制方法探讨

城市区域环境噪声污染图传统上是以实测数据用不同的颜色或花纹表示不同声级编制的平面图 ,较客观的反映了城区噪声污染状况 ,但图形生硬。现采用滑动加权平均法对原始数据进行处理 ,编制环境噪声污染等值线图 ,能较好地反映区域内整体环境噪声污染状况 ,图面直观。     

我国城市声环境质量状况与分析

介绍了我国城市声环境质量状况,并就相关问题进行了分析.我国城市道路交通声环境质量大部分处于好和较好水平;城市区域声环境质量主要处于较好和轻度污染状态;约有1%的人口处在噪声重度污染区域;交通噪声影响强度最大;社会生活噪声影响范围最广;环境噪声污染仍存在污染投诉率高、交通噪声污染严重等问题,改善声环境质量仍是今后一项主要工作.     

面向智慧城市的分布式噪声管理系统设计

针对城市噪声污染多头管理、监测方法单一、治理效率低等问题,基于Android 4G技术城市环境噪声分布式监测设计思想,介绍智慧城市噪声分布式监测的应用方法。以移动终端作为传感器节点替代传统集中式噪声监测的分布式监测方法,依托云计算数据处理平台,解决了监测网络数据管理分散、定点检测站和一些手持检测设备收集数据引起的信息滞后的问题,有益于实现城市环境噪声污染数据分析、处理和融合等复杂功能,使各种质控任务和标准传递等复杂任务得到自动化执行与反馈,将对城市噪声污染联防联控起到积极推动作用。     

基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理。以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949。     

模糊聚类分析洁在哈密市环境噪声质量评价中的应用

采用模糊聚类分析方法．对哈密市多年来城市环境噪声监测数据，进行了质量评价。结果表明，该市受到噪声中污染的Ⅳ级水平，提出了相应建议。     

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。     

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。     

二次灰色关联分析模型在环境质量评价中的应用研究——以山东省淄博市为例

简单分析了指数评价法、模糊综合评价法和灰色关联分析法的优点和不足之处．在此基础上，本文提出了二次灰色关联分析模型，该模型即能对某环境监测点的环境质量进行综合评价，又能对所有环境监测点的某一环境污染物的污染状况进行综合评价，使评价结果更加完善．同时，该模型也能避免指数评价法、模糊综合评价法和灰色关联分析法的不足之处。     

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.     

灰色理论及其模型在北京典型城市区域声环境研究中的应用

以北京市某典型区域作为研究对象，在收集大量相关资料与实测历史噪声数据的基础上，对研究区域内的声环境质量影响因素进行灰色关联度分析，并运用灰色理论建立GM（1,1）模型进行预测。结果表明，影响城市区域声环境质量因素从大到小的排序依次为：机动车辆﹥常住人口数量﹥平均车流量﹥地区生产总值﹥城市道路桥梁﹥基础设施投资﹥治理噪声环保投资；以研究区域内噪声污染实测历史数据建立的GM（1,1）模型精度符合要求标准，根据GM（1,1）模型预测北京市“十二五”期间声环境质量达标且有轻微下降趋势。     

京津冀及周边地区空气质量预报工作存在问题及解决对策

环境空气质量预报工作作为担负重污染预警应急和大气污染防控不可或缺的基础工作,正逐步成为环保部门核心业务之一。基于近3年京津冀及周边地区省、市环境空气质量预报工作开展现状,针对预报工作中遇到的人员短缺、能力建设进度缓慢、预报资料匮乏等现实问题,从政策制度和预报技术2方面分析原因,提出需要从制度建设着手,通过建立健全预报工作保障制度、评价制度、考核制度和培训制度,完善地区预报能力建设和预报水平,同时为全国其他区域省、市空气质量预报工作的开展提供参考与借鉴。     

线性修正趋势分析技术在环境质量预警预测中的应用

线性修正趋势分析法根据历年数据建立线性模型并进行修正,预测年度、季环境要素污染物变化情况,可应用于空气质量、水环境质量、噪声环境质量、污染源污染物排放等预警预测数据统计分析评价,为环境决策提供技术支持。本文通过实例论述了该方法在实际工作中的应用。     

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。     

运用灰色系统的GM（1，1）模型对城市噪声的综合预测

应用GM（1，1）模型，对大同市各功能区环境噪声进行综合预测，得出了大同市未来几年城市噪声的变化趋势。     

城市典型高架复合道路交通噪声污染模拟及防治对策

与一般城市道路相比,城市高架复合道路通行能力大、行车速度高、车辆行驶状态复杂,交通噪声污染极为突出。选取深圳市典型的高架复合道路——春风高架和爱国高架进行实地监测,同时运用SoundPLAN软件模拟其噪声污染现状与安装声屏障后的降噪效果。根据监测模拟结果,从合理进行道路规划、装设声屏障和铺设低噪声路面等方面提出高架复合道路噪声污染控制的对策建议。     

柴油发电机环境低频噪声影响防治初探

以设在民用住宅里的柴油发电机环境低频噪声对环境的影响为研究对象,就柴油发电机环境低频噪声对环境敏感点的影响进行监测,了解民用住宅里的柴油发电机环境噪声对环境的影响水平,参照我国的国家标准作环境影响评价,探讨民用住宅里的柴油发电机环境低频噪声对环境的污染防治对策.     

The Modeling of the Acoustic Condition of Urban Environment Using Noise Annoyance Assessment

Environmental Modeling & Assessment - In the following article, a method of modeling urban environment exposed to road noise pollution for the purpose of noise nuisance assessment has been...