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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。 相似文献
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介绍了燃气轮机设备噪声限值和国家标准对厂界噪声和声环境的要求,燃气轮机设备运行厂界噪声和周围声环境(主要是居民敏感点)的达标方法,以及电厂噪声的测量方法。 相似文献
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王凌 《环境监测管理与技术》2002,14(2):37-39
噪声污染一直是海口市主要的环境问题之一。主要原因是城市纵深度太低,道路密度太高,交通布局不合理,1991年-2000年城市区域环境噪声和道路交通噪声的平均值分别为59.0dB(A)和69.5dB(A)。利用城市区域环境噪声预测方法和道路交通噪声预测方法对该市噪声进行预测,2001年-2005年该市的区域噪声昼间平均等效声级综合预测值在57.6dB(A)-56.7dB(A)之间;道路交通噪声昼间平均等效声级综合预测值在68.2dB(A)-68.3dB(A)之间。 相似文献
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郭秀萍 《甘肃环境研究与监测》2003,16(2):139-140
通过对1996—2002年武都城区声环境质量现状及污染变化分析,表明道路交通噪声是城区噪声的主要来源,并提出了相应污染防治对策。 相似文献
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北京城市声环境自动监测系统监测点位布设方法初探 总被引:2,自引:0,他引:2
噪声自动监测相对手工监测而言,更能真实反映城市声环境质量,随着噪声自动监测技术的不断完善,自动监测替代手工监测已成为必然趋势.但目前我国城市声环境自动监测系统正处于起步阶段,国内还没有对声环境自动监测系统的点位布设提出成熟、合理的方案.文章结合北京市声环境自动监测系统建设的实际工作情况,对监测系统总体框架、自动监测点位布设的原则及方法等进行了阐述并提出近期需要解决的问题. 相似文献
9.
北京市典型道路交通噪声排放特征 总被引:1,自引:1,他引:0
采用北京市道路交通噪声自动监测系统2013—2017年采集的等效连续A声级数据,对城市快速路、城市主干线、城市次干线、城市支路的代表性站点噪声排放情况进行了统计分析,结果显示,北京市不同等级的道路噪声排放具备一定的特征,排放水平从大到小依次为城市快速路城市主干线城市支路和城市次干线,道路噪声随时间变化存在较为一致的周期性排放特征,24 h变化特征比较明显。个别道路排放特征存在特异性,如城市主干线道路的一个代表监测站点噪声监测值出现了逐年下降趋势,分析发现,北京市非首都功能疏解对其噪声值的下降有一定贡献。采取一定的规划和管理措施有助于减少道路交通噪声的排放。 相似文献
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利用北京市87个噪声自动监测站点监测数据,分析2018年除夕夜(2月15日18:00—2月16日2:00)全市噪声排放水平。通过比较2013—2018年除夕夜噪声排放强度,结合北京市细颗粒物浓度变化分析,表明2018年除夕夜北京市噪声污染排放显著降低,2013—2018年噪声污染排放存在时空分布特征,除夕夜细颗粒物污染变化与噪声污染变化趋势较为吻合,作为主要污染源的烟花爆竹燃放在受到政策的限制后,除夕夜北京市声环境和空气环境同比大幅改善。 相似文献