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1.
灰色新陈代谢GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用   总被引:11,自引:0,他引:11  
以郑州1991~1996年城市道路交通噪声监测的数据,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高,不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型,对郑州城市道路交通噪声未来10年进行预测,其结果符合郑州城市的实际情况  相似文献
2.
广州市昼夜道路交通噪声的监测与分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
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。  相似文献
3.
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       下载免费PDF全文
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
4.
道路交通噪声预测声源简化研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了分析《环境影响评价技术导则声环境》(HJ 2.4—2009)中将道路声源简化为1条位于道路中心线处的线声源与按照车道数简化为多条线声源之间的误差,针对不同宽度的道路,推导了多条线声源与1条线声源在接收点噪声影响的误差计算公式,并基于Predictor-lima预测软件预测和现场噪声衰减规律实测进行了验证。研究结果表明,对于接收点到道路边缘的距离大于道路宽度的情况,可简化为1条线声源;对于接收点到道路边缘的距离小于道路宽度的情况,应按照车道数简化为多条线声源。  相似文献
5.
日本道路交通噪声监测体系与借鉴   总被引:1,自引:1,他引:0  
系统介绍了日本环保部门每年在全国范围内开展的道路交通噪声普查性监测工作及评价体系,分析了中日两国监测与评价方法的异同和优缺点,提出在点位布设、评价方法、信息公开等方面的改进建议,以推进中国道路交通噪声监测工作向科学化、精细化、定量化转变。  相似文献
6.
不同时间长度监测道路交通噪声比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前道路交通噪声的监测时间规定为20 min,监测工作量大。实验采用5 min测量与20 min测量进行比较,结果表明,2种时间测量的最终结果无明显差异。  相似文献
7.
道路交通噪声自动监测中最少监测时间研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
以城市主干线为例,对长期道路交通噪声自动监测数据进行统计分析,得出道路交通噪声实施噪声自动监测时应采用的小时最少监测时间、日昼夜最少监测小时、季最少监测天数和年最少监测天数。  相似文献
8.
道路交通噪声自动监测中最少监测时间研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
以城市主干线为例,对长期道路交通噪声自动监测数据进行统计分析,得出道路交通噪声实施噪声自动监测时应采用的小时最少监测时间、日昼夜最少监测小时、季最少监测天数和年最少监测天数。  相似文献
9.
通过对奎屯市6条主要交通干线3年的交通噪声监测与分析,得出各条道路车流量、车型、车速和路况的差异。使交通噪声在空间上差异明显,各交通干道交通负荷不是很重,但二侧噪声污染却比较严重,而且污染水平逐年提高。  相似文献
10.
The City of Amman, Jordan, has been subjected to persistent increase in road traffic due to overall increase in prosperity, fast development and expansion of economy, travel and tourism. This study investigates traffic noise pollution in Amman. Road traffic noise index L 10(1 h) was measured at 28 locations that cover most of the City of Amman. Noise measurements were carried out at these 28 locations two times a day for a period of one hour during the early morning and early evening rush hours, in the presence and absence of a barrier. The Calculation of Road Traffic Noise (CRTN) prediction model was employed to predict noise levels at the locations chosen for the study. Data required for the model include traffic volume, speed, percentage of heavy vehicles, road surface, gradient, obstructions, distance, noise path, intervening ground, effect of shielding, and angle of view. The results of the investigation showed that the minimum and the maximum noise levels are 46 dB(A) and 81 dB(A) during day-time and 58 dB(A) and 71 dB(A) during night-time. The measured noise level exceeded the 62 dB(A) acceptable limit at most of the locations. The CTRN prediction model was successful in predicting noise levels at most of the locations chosen for this investigation, with more accurate predictions for night-time measurements.  相似文献
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