绿化带对交通噪声的衰减及对主观反应的影响

通过不同车辆流模型下道路旁绿化带对交通噪声衰减的计算及模拟，研究了城市道路边绿化带对交通噪声的衰减，并用实测对计算和模拟结果进行了检验。还通过主观反应调查并运用模糊隶属度原理进行分析计算，论证了绿化带对交通噪声引起的烦恼度心理影响有一定改善。并通过实验数据论证了这一改善在数量上约与绿化带对交通声的实际衰减相当。     

控制居住区交通噪声的建筑措施

首先分析了交通噪声对居住区声环境的影响，然后重点探讨相应的防治方法，特别是在居住区的规划中，就利用对噪声不敏感的建筑物和绿化隔离带形成小区周边的声屏障、合理布置小区道路系统并防止城市交通穿越、加强住宅建筑设计中隔声构造处理等方面提出了具体的技术措施。     

道路两侧交通噪声空间变化规律的初步研究

一、概述交通噪声是影响城市环境质量的主要污染源。控制和降低交通噪声污染已成为城市环境保护工作的重要内容之一。交通噪声的监测评价及控制工作都需要了解交通噪声级的空间变化规律。城市道路纵横交错,各类声级的叠加使空间声场变化相当复杂,因此需要建立基本模型     

快速高架复合道路近场交通噪声垂向分布

采用Cadna/A环境噪声模拟软件建立了高架复合道路的基本模型,根据6种基本模拟情况进行了声场模拟,并把模拟结果与实测结果进行对比分析。结果表明,高架道路结构本身对地面道路、高架道路分别形成的声场有明显的遮挡作用,但对高架复合道路所形成的声场遮挡作用不明显;对于高架复合道路垂向声场,在低层段地面道路的影响大于高架道路,而在高层段高架道路的影响起决定作用;高架复合道路较地面道路的垂向声场最大值增加2.5 dB(A),位置上移6m;在高架道路上设置声屏障有一定降噪效果,但在高架复合道路的上层设置声屏障降噪效果不理想。     

高架复合道路噪声声场分布研究

高架复合道路有效地缓解了交通拥挤的问题，但随之也带来了严重的噪声污染，以几何声学和衍射声学为理论基础，利用声级叠加原理，建立了高架复合道路噪声对临街建筑立面影响的预测模式。预测值与实测值基本相符，可直接应用于城市噪声预测。为城市发展规划尤其是城市高架复合道路的发展提供了科学依据。     

基于GIS城市道路交通噪声环境管理系统的构架与实现

详细介绍了基于GIS技术开发城市道路交通噪声环境管理系统的构架与实现.该系统的开发工作主要包括:噪声数据库设计、噪声数据管理、交通噪声的模拟和交通噪声影响统计.系统采用了数据库技术、GIS技术和交通噪声预测模型,综合考虑实际情况,对城市噪声环境进行管理和模拟.从实例结果分析可见,模拟结果能达到实际使用的要求.该系统能为城市规划、城市环境评价提供信息和技术支持.     

城市轨道交通噪声的声源特性研究进展

分析了城市轨道交通噪声的主要类型、基本特性、传播规律及其影响因素;综述了国内外城市轨道交通噪声的预测及测量分析技术的研究成果,并对其进行了总结比较,阐述了各种方法的特点、主要成就和局限;最后探讨了城市轨道交通噪声领域今后的研究方向和发展趋势,为解决城市轨道交通发展中的噪声问题提供了参考.     

控制居住区交通噪声的建筑措施

首先分析了交通噪声对居住区声环境的影响,然后重点探讨相应的防治方法,特别是在居住区的规划中,就利用对噪声不敏感的建筑物和绿化隔离带形成小区周边的声屏障、合理布置小区道路系统并防止城市交通穿越、加强住宅建筑设计中隔声构造处理等方面提出了具体的技术措施。     

广州市内环路交通噪声模拟与降噪措施评估研究

基于单车辆噪声排放模型,考虑距离衰减及声屏障的遮挡作用,建立了高架道路交通噪声模拟模型,计算了广州市内环路的交通噪声分布,并基于地理信息系统(GIS)绘制了内环路的交通噪声地图。同时,以环市东路路段为例,评估了限速、限行及加装声屏障等降噪措施的降噪效果。结果表明:(1)内环路昼间的噪声污染较严重,靠近道路的第1排建筑物大部分处于65～70dB的噪声环境之下,面对路面的建筑物的开窗位置,噪声达到70～75dB。噪声较严重的地区为环市东路路段、火车站路段、中山一路路段、南岸路路段、环市西路路段等,这些地区都可能成为内环路噪声投诉事件的高发地区。相同地区的噪声在夜间下降了一个级别,能够达到《城市区域环境噪声标准》(GB 3096—93)的限值要求(55dB)。(2)加装声屏障的措施,能够在不影响现有路面行车状态的情况下达到降噪要求,是比较推崇的方法。     

道路交通噪声预测的研究进展

为评价道路交通噪声影响情况,以美国联邦公路管理局(FHWA)噪声预测模型为主,各国相继开发了基于当地实际情况的道路交通噪声预测模型,中国也以导则和规范等形式相继发布了各种交通噪声预测模型。中国进行噪声环境影响评价中,用得较多的主要有《环境影响评价技术导则声环境》(HJ 2.4—2009)、《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)推荐的噪声预测模型,此外也有部分评价工作采用了德国的Cadna A软件。通过对比分析,HJ 2.4—2009的衰减及修正因素在综合考虑FH-WA噪声预测模型及JTG B03—2006基础上更加全面,而JTG B03—2006和Cadna A软件在源强和车速确定方面则均较成熟。有必要根据区域道路特点,选择适合特征区域的道路交通噪声预测模型,并结合实际情况对模型参数进行合理修正,最终形成一些可供区域参考的统一的模型修正参数,积极推动中国的声环境评价工作的发展。     

道路交通噪声预测模式预测结果的比较

为了分析实际环境影响评价中常用的各种公路交通噪声预测模型预测结果之间存在的差异,并验证各预测方式与实测值之间的相符性,通过对选取的高速公路和市政快速公路采用各种预测模型计算比较,并用实际监测值对各模型预测结果进行验证,结果发现,不同的预测方式会造成预测结果之间昼间4～9 dB、夜间5～10 dB的差异,采用2006版规范计算车速和单车噪声源强,距离衰减考虑车流量大小的预测方式得到的预测结果与实测值最为接近。     

道路交通噪声影响人体心电指标的规律研究

借助多功能动态生理检测仪、现场道路交通噪声信号采集系统及室内道路交通噪声信号回放系统等精密仪器设备,研究了道路交通噪声对人体心电的短时影响,并运用统计学、时间序列理论对噪声影响心电指标的规律进行了分析,提出了一种解释道路交通噪声影响人体心电指标规律及确定噪声安全阈值的理论方法。结果表明,不同噪声声压级对心电低频(LF)、高频(HF)之比(LF/HF)时间序列的自相关系数衰减速率影响不同,声压级越高,LF/HF时间序列的自相关系数衰减到0.500时的速率越慢,经历的延迟期越长;当道路交通噪声超过43dB时,有可能对人体心电状态造成潜在的影响。     

高架道路声屏障的降噪效果

详细介绍了德国RLS 90道路交通噪声预测模型,运用RLS 90模型对具有典型道路参数的高架道路试验段在不同距离、不同高度下进行了辐射噪声和声屏障降噪效果特性的预测计算,并进行了实际测量。结果表明,高架道路对低于其路面高度的近距离区域有显著的噪声遮蔽作用,对于高架道路,声屏障对路面高度附近的区域降噪效果最佳,4 m高声屏障的最大降噪效果达10 dB。结果还表明,采用RLS 90模型得到的高架道路噪声级和声屏障降噪效果计算值和实测数据吻合良好。     

夏冬两季城郊公路绿化带的降噪效果差异分析

在夏冬两季监测柳州市柳长路绿化带的噪声值,分析全乔型、乔灌结合型、全灌型3种标准配置方式的典型绿化带降噪效果季节差异。结果表明：各类型绿化林带对城郊公路的交通噪声都有一定的降噪效果,能达到标准要求,但不同配置方式降噪效果不同;从夏冬两季绿化林带降噪效果分析,整体上夏季的降噪效果强于冬季,全灌木型夏冬季的降噪效果接近,乔灌结合型夏冬季降噪值差值为2.24~3.16 dB,全乔木型差异最明显,夏季降噪量比冬季大3.84 dB;在30 m绿化带范围内,0~10 m处可以得到很稳定的降噪量。     

公路交通噪声预测模型FHWA与RLS90的比较

为了了解我国长期以来使用的两种公路交通噪声预测模型,即美国联邦公路局(FHWA)模型和德国RLS90模型的预测精确性,通过理论分析,比较了RLS90分段模型、RLS90长直线模型、FHWA模型的差异,并通过实际测量值对3种模型的计算结果进行了验证,表明RLS90模型在高速公路交通噪声预测中略优于FHWA模型。     

石墨炉原子吸收分光光度法测定城市交通干道空气中的铅

用超细玻璃纤维滤膜收集城市交通干道空气中的铅,硝化后使用石墨 炉原子吸收分光光度法测定。本方法具有灵敏度高,精密度和准确度较好等优点。铅平均浓度在10.57-69.67ug/L时,其相对偏差在0.47%-5.7%,标准差在0.185-0.33%之间,CV在0.47%-3.03%之间,标准曲线的相关系数为0.998.     

Pilot study on road traffic emissions (PAHs,heavy metals) measured by using mosses in a tunnel experiment in Vienna,Austria

BACKGROUND, AIMS AND SCOPE: Over the last few years there has been extensive research for new indicators providing information about deposition resulting from road traffic and tunnel experiments received special attention in emission research. Mosses have been used for the estimation of atmospheric heavy metal and PAH depositions for more than three decades, although they were used only a few times for estimating ambient air pollution caused by traffic. In the current study, the suitability of using a moss species for monitoring road traffic emissions inside a tunnel was evaluated. This was a first-time ever attempt to use plants (mosses) as bioindicators in a tunnel experiment. Specifically, two relevant questions were examined: 1) Do mosses accumulate toxic substances derived from road traffic emissions under the extremely adverse conditions which can be found in a tunnel, and 2) Which substances can mainly be attributed to road traffic emissions and therefore be taken as efficient and reliable indicators for motor vehicles? METHODS: For the first time a biomonitor (the moss species Hylocomium splendens (Hedwig) B.S.G.) was used in a road tunnel experiment to analyse emissions from road traffic. Moss samples were exposed for four weeks in wooden frames (size 10 cm x 10 cm), covered by a thin plastic net with a mesh size of 1 cm x 1 cm. 17 elements, mainly heavy metals, and the 16 EPA-PAHs together with coronene were analysed by ICP-AES, AAS and GC-MSD. RESULTS: Enrichment factors, calculated by comparing post-experiment concentrations to those of a background site, were high for most PAHs, especially benzo(g,h,i)perylene (150.7), coronene (134.7), benzo(a)anthracene (125.0), indeno(1,2,3-c,d)pyrene (79.8), chrysene (78.1), pyrene (69.6) and benzo(b)-fluoranthene (67.4), and among the other elements for Sb (73.1), Mo (59.6), Cr (33.9), As (24.1), Cu (19.6), and Zn (17.1). All these substances can thus be taken as indicators for road traffic pollution. Concentrations were also significantly higher in the tunnel mosses for all investigated substances than along busy roads outside tunnels. Cluster analysis revealed groups of substances which could sensibly be attributed to various sources (abrasion processes, Diesel combustion) and enrichment in the various particle size classes. DISCUSSION: The extreme high concentrations in the analysed moss samples from inside the tunnel were due to higher concentrations in the ambient tunnel air, and the fact that already deposited chemical substances are not lost by rain, as well as efficient uptake capacities even under the extremely adverse conditions in a tunnel. In accordance with previous studies our results suggest that PAHs are better indicators for emissions from the burning process than heavy metals. CONCLUSIONS: As in open fields, mosses are suitable indicators for monitoring traffic emissions in tunnels. In addition to biomonitoring in open fields, in tunnel experiments mosses are even better indicators, because the confounding effects of other sources of pollution and the 'noise' in the accumulation process (e.g. washout through wet deposition) are minimised. The results of our study demonstrate the usefulness of mosses for surveying heavy metals and PAH emissions and deposition arising from road traffic sources, even under the extremely adverse conditions of the tunnel environment. RECOMMENDATION: It can be considered that biomonitors like mosses are a suitable alternative to technical particle filters inside tunnels. They are easy to handle, low in costs and valuable information regarding traffic emissions can be obtained. PERSPECTIVE: The results of this pilot-study proved the feasibility of the method, however, should be corroborated by further investigations based on a sample set that allows for generalization of the findings and might even include other moss species. A comparison of technical measurements with the biomonitoring method could lead to a more general acceptance of the results.