基于FHWA八车道交通噪声预测模型的选取分析

本文对公路交通噪声预测模型进行了分析,基于FHWA公路交通噪声预测模型,提出了公路交通噪声八车道的噪声预测模型,探讨FHWA的噪声预测模式与八车道噪声预测模式的差异性及影响因素。并得出了等效成两个线声源更适合八车道高速公路噪声预测这一结论。     

不同模式预测公路交通噪声的区别研究

文章在详细介绍常见公路交通噪声预测模式区别的同时,进行了不同公路项目的设定,对高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路项目分别采用了上述预测模式进行预测,通过不同预测模式下不同公路项目交通噪声的对比、分析,得出"对于一般公路项目,适合在对车速、车型比等参数进行合理校核的基础上,采用HJ/T 2.4-2009中推荐模式进行预测;其它项目,适合通过类比同类项目的交通噪声影响的方法进行预测"的结论。由于本文采用的模式均为行业内认可的模式,其预测结果及表现特点有助于准确地反映和预测公路交通噪声。     

哈大高速公路交通噪声预测研究

交通噪声是环境污染的重要来源之一。随着社会和人们对环境保护意识的增强,对高速公路交通噪声的影响评价及防治越来越受到人们的重视。本文通过对哈大高速公路交通噪声的例行监测,通过对交通噪声的研究和对其影响因素进行分析,进行了一元正态线性回归分析,建立了一元正态线性模型。对哈大高速公路的噪声进行预测并提出相应的治理对策。     

高速公路互通立交交通噪声预测研究——以昆明绕城高速公路为例

道路交通噪声污染在我国城市地区已很严重。高速公路互通立交运营期的交通噪声比较突出。对几个交通噪声的预测模型进行比较和选择,并以昆明绕城高速公路为例,预测和分析了其互通立交的交通噪声,为噪声污染防治提供了依据。     

高速公路互通立交交通噪声预测研究——以昆明绕城高速公路为例

道路交通噪声污染在我国城市地区已很严重。高速公路互通立交运营期的交通噪声比较突出。对几个交通噪声的预测模型进行比较和选择，并以昆明绕城高速公路为例，预测和分析了其互通立交的交通噪声，为噪声污染防治提供了依据。     

西安市高速公路上不同车型车辆交通噪声及其行驶速度的统计分析

选取了西安市平坦且周围环境开阔的几条高速公路，对行驶在高速公路上不同车型车辆的交通噪声和行驶速度进行了测试，运用统计学原理分析，结果表明高速公路上不同车型车辆交通噪声及行驶速度遵循正态分布，得出了不同车型车辆交通噪声和行驶速度的最大值、最小值、平均值及分布区间。与目前常用的计算交通噪声源强和行驶速度的经验方法所得数值比较，发现大型车和中型车行驶速度普遍提高而交通噪声下降，但小型车速度提高，交通噪声也增大。说明随着近些年来路况等级的提高、新车的增多及车辆性能的改善，高速公路上车辆交通噪声和行驶速度也在发生变化。     

突发交通事件对山区高速公路交通运行影响的VISSIM仿真分析及预测

为定量研判突发交通事件对山区高速公路交通运行的影响程度,提出一种基于VISSIM的突发交通事件对山区高速公路交通运行影响的仿真分析与建模方法。以某山区高速公路桥隧群区段为研究对象,提出突发交通事件VISSIM仿真建模分析方法与实验流程,并以车辆平均行驶速度为评价指标,分析不同事件持续时长、封闭车道数和交通流量下突发交通事件对山区高速公路交通流的影响与运行态势的演化特性;以最大排队长度为指标,采用多元非线性建模分析方法,构建了突发交通事件条件下最大排队长度预测模型。研究结果表明:最大排队长度与交通流量表现出正相关幂函数关系,而与事件持续时长、封闭车道数表现出线性正相关关系,提出的预测模型可预测80%的最大排队长度变化,具有较好的工程适用性。     

一种基于近距法(CPX)改进的低噪声路面降噪效果预估方法

针对低噪声路面降噪效果,基于近距法（CPX）获得轮胎/路面噪声,结合交通流特性、路面声学性能和使用状态,运用声能叠加原理和户外声空间传播机理,提出一种基于CPX改进的低噪声路面降噪效果评估模型,并以多种路面组合结构试验段为例,验证该改进评估方法的准确性.改进后的路面降噪效果评估方法,可以更为准确地预测低噪声路面对于路侧边界交通噪声和道路边界外35m环境噪声的降噪贡献量.在道路车道处于不同路面结构或者使用状态下,该评估方法可以为预测评估路面的噪声水平提供方法和依据.结果表明,改进后的评估方法对于道路边界交通噪声的预测误差分别从0.8,1.5和1.1dB下降到0.2,0.1和0.2dB;而对于道路边界外35m处的环境噪声,预测误差分别从1.1,1.8和1.1dB下降到0.1,0.2和0.2dB,有效提高了低噪声路面降噪效果预测评估的准确性.     

汽车排放污染物浓度的预测

为了预测汽车排放污染物的浓度,应用简化的高斯烟团模式得到静风条件下的线源扩散预测模式。并结合高斯烟流扩散模式,建立了预测汽车污染物在任意风向下和年平均浓度的预测模式,考虑车道上存在车辆行驶的强烈机械扰动湍流和把繁忙的公路视为线源两个因素,提出了计算初始扩散参数的方法。然后,运用Turner和Pasquill扩散参数,建立了线源扩散参数的确定方法。该模式应用于预测高速公路沿途汽车污染物的浓度表明,计算值与监测值吻合较好,可用于我国公路环境影响的评价。     

道路交通噪声不同预测模型之比较

目前,我国在进行道路交通噪声环境影响评价工作中主要使用的预测模型有2009声导则模型、2006规范模型,此外,也有部分噪声评价工作采用了德国的CadnaA软件。因各种模型在使用条件和参数选取等方面存在不同,导致预测结果存在差异。如何选取合适的预测模型,一直是国内学者不断研究想解决的问题。本文对已有道路交通噪声进行现场实测,通过设计不同的预测模式进行模型验证,将预测结果与实测值进行比较,结果表明这五种噪声预测模式中,模式一、模式四、CadnaA软件的噪声预测值与实际情况最相符,模式一绝对预测误差昼间在3.3-6.0 dB(A)之间,夜间在-3.4-0.2 dB(A)之间。使用2009声导则模型、2006规范模型相结合的预测模式更为准确。     

对道路交通噪声预测模式的探讨

目前道路交通噪声预测尚未有国家统一规定的计算模式,本文通过分析道路与公路性质差异及现行几种预测模型的区别,指出不同预测模式的采用、参数的选取将对公路交通噪声预测结果产生影响,提出公路噪声预测模式应用于道路环评需注意的问题。     

人工神经网络在道路交通噪声预测中的应用

人工神经网络具有很强的预测功能，根据某公路交通噪声的实测数据，应用人工神经网络进行道路交通噪声的预测，经检验，计算值与实测值接近，从而为道路交通噪声的预测提供了一种新的途径。     

关于市政道路工程声环境影响预测的探讨——以回龙观十里长街东延工程为例

本文主要以《环境影响评价技术导则-声环境》（HJ2.4-2009）中推荐公路、城市道路交通运输噪声的预测模式进行噪声预测,预测方式及过程符合导则要求,得出的结果不论在水平方向上还是垂直方向上均可与人耳感知较好地吻合,可作为市政道路工程噪声预测的方法之一。     

低浓度渣油-水系乳化液的抑尘性能现场试验研究

本文介绍了作者用渣油－水系乳化液做路面抑尘剂在某矿露天坑３种不同类型路面进行的大规模工业性试验。现场测定结果表明：这种路面抑尘剂可以获得比较理想的防尘效果，长期使用该乳化液可取得显著的综合经济效益。     

城市道路交通噪声的预测模型验证

《环境影响评价技术导则声环境》(HJ2.4-2009)对于公路道路交通噪声预测模式中的单车辐射声级没有给出固定的计算方式,本文对某两条城市道路采用实际环境影响评价中常用的各种预测模型计算并与实测值进行分析比较,结果发现,单车辐射声级采用2006版规范进行计算,同时结合2009新导则的预测模型得到的预测值与实测值较为相符。     

公路环境影响评价中运营期噪声源强的确定性研究

随着经济建设的不断发展和道路基础设施的改善,城市中各类机动车辆数量急剧上升,公路交通量大大提高,道路交通污染情况也越来越严重。噪声对人体健康产生严重的伤害,使人感到焦躁不安、无法睡眠。因此,对公路运营期可能产生的噪声进行预测并提出减少影响的措施,是公路环境影响评价的重要内容之一。车辆噪声源强是公路运营期声环境影响评价噪声预测中的一个重要参数,对其进行准确预测是确定敏感点噪声声级的基础。公路运营期噪声源主要是各种车辆在行驶过程中产生的交通噪声（包括机动车发动机噪声、排气噪声、车体振动噪声、传动和制动噪声等）,其中的主要污染源是发动机噪声。本论文通过介绍中国交通部发布的《公路建设项目环境影响评价规范》（包括96年和06年规范）及环保部发布的《环境影响评价导则一声环境》中噪声源强的计算方法,对双城市堡旭大道公路的噪声源强进行预测分析,认为2006年《公路建设项目环境影响评价规范》的噪声源强计算比较合理、科学。根据该公式计算得到的各型车车速及车辆源强符合实际情况,且适用范围较广,因此建议在公路运营期声环境影响评价中运用06年规范中的车辆源强公式。     

环评工作中常见噪声源的噪声控制措施

在环评工作中,会遇到各种各样的噪声源,即使同一种噪声源,在不同的项目中工况和环境条件也不尽相同。因此,在确定噪声控制对策时需要具体问题具体分析。本文分析了风机、空压机、水泵、粉碎机械、冷却塔等通用机械的噪声特性并提出了噪声控制的一般方法;说明了高等级公路交通噪声控制的措施,还对环境影响报告书中常见噪声控制对策进行了评述。     

变电站环境噪声预测研究

作者开发了变电站环境噪声预测软件,通过与CadnaA软件计算结果的比较,验证了本软件的正确性。在此基础上举例介绍了该软件在变电站噪声控制领域的应用。结果表明,该软件能较快速、直观地建立变电站噪声预测模型,准确的对变电站及其周边声环境进行预测,在变电站噪声控制中能发挥重要的作用。