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以广州市近年来噪声监测资料为依据,分析了广州市环境噪声污染现状、特征,指出城市声环境存在的主要问题,并对进一步降低广州市城市噪声提出了对策建议。 相似文献
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《环境科学与技术》2016,(10)
根据城市噪声防治的需要,提出了一种基于城市路网和兴趣点的噪声限值区划分方法。该方法对互联网地图的路网瓦片进行图像形态学处理,实现城市区域划分;根据不同兴趣点类别的声环境质量要求,将区域内各兴趣点类别的比例作为区域的描述参数;然后对各区域的描述参数运用聚类方法进行聚类,并标定各个聚类类别对应的声功能要求,实现区域所属噪声限值区的划分。将该方法运用在广州市海珠区的噪声限值区划分中,得到383个子区域,聚类后标定得到的1类噪声限值区142个,2类噪声限值区224个,3类噪声限值区0个,无明显噪声限值区17个。广州市海珠区的噪声限值区划分结果显示,该方法可应用于城市区域的噪声限值划分,并为城市当前的噪声评估提供数据支持。 相似文献
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2011—2013年广州市道路交通噪声监测与分析 总被引:3,自引:3,他引:0
《环境工程》2015,33(1):141-145
在2013年10—12月期间,选取了广州市58条道路和20栋噪声敏感建筑物进行噪声监测,与2011—2012年监测数据相比较,综合分析了广州市道路交通噪声的现状和变化规律。分析表明:广州市昼夜道路交通噪声以71 d B和70 d B为中心上下波动。对于2013年监测数据,噪声敏感建筑物昼夜噪声均值为65.1 d B和64.6 d B,夜间最大突发噪声均值为80.7 d B。此外还计算了每条道路的昼夜噪声频率重心,结果显示,广州市道路昼夜交通噪声频率重心分布基本相同,以1 000~2 000 Hz最为集中。 相似文献
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广州市道路交通噪声现状分析 总被引:4,自引:0,他引:4
本运用数理统计的理论和概率论对监测数据进行归纳、整理、分析.建立了交通噪声等效声级与车流量变化的数学模型,从理论上说明了广州市道路交通噪声年变化趋势的动态规律;给出了广州市道路交通噪声的时间分布、空间分布规律以及交通噪声各评价量与车流量各成份的作用关系,为广州市道路交通噪声防治对策提供依据. 相似文献
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本文从城市噪声的危害性出发,对城市噪声进行了分类,并对城市噪声的成因进行了分析,进一步探讨了进行城市噪声防治的有效措施。 相似文献
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一九九四年,广州市人大针对广州市环境噪声污染日益突出,城市居民受其影响得不到安宁的休息和正常的工作、学习,重新修订了《广州市环境噪声污染防治规定》,已报省人大批准通过,并以此制定了广州市环境噪声污染防治实施细则。笔者根据多年来的工作和观察,就广州市污染最严重的交通噪声产生原因和防治对策作一探讨: 相似文献
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2017年12月期间,选取了广州市主城区98条道路及15栋噪声敏感建筑物,在昼间、夜间道路交通噪声排放峰值期间进行噪声监测实验,综合分析了2017年广州市道路交通噪声污染情况以及噪声频谱特性。道路监测点昼间平均等效声级为72.5 dB,夜间平均等效声级为72.4 dB;噪声敏感建筑物监测点昼间平均等效声级为67.5 dB,夜间平均等效声级为68.0 dB。分析监测实验中的噪声频谱数据,结果显示:各等级道路监测点的频谱能量贡献率曲线在1 000 Hz处达到峰值,用于声屏障设计的等效频率大多数都是800 Hz;噪声敏感建筑物前测点和后测点的等效声级平均相差9 dB,而且前、后测点噪声能量集中于不同的频段,1类、2类噪声敏感建筑物前测点的噪声能量主要集中在高频段,后测点的噪声能量主要集中在低频段,而3类噪声敏感建筑物受道路交通噪声和工业噪声影响,前测点的噪声能量集中频段比后测点的略低。 相似文献
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餐馆油烟、歌厅噪声扰民一直以来都是基层环保部门的执法难题,常常是等到执法人员来时,“案发地”已然改颜换貌了。广州越秀区环保局与广州市博士科技交流中心联合研制出了面向油烟及噪声监测的自动在线监测仪器,建起全国首个利用互联网监控城市油烟的系统。通过在各大餐厅加装油烟净化设备的实时监控,环保部门可对餐饮企业进行24小时在线监察。如果餐厅老板没有开油烟净化机,系统立即就会发现,并自动以手机短信的方式将报警数据发送给监察和执法人员。 相似文献
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噪声污染是城市环境问题四大公害之一,目前它已经成为制约城市人居环境质量提高的重要因素。噪声危害的严峻性和噪声问题的复杂性对环境噪声管理及研究提出了更高的要求。本文在阐述城市噪声污染管理的基础上,研究地理信息系统在噪声源信息描述、数据管理、噪声预测与评价以及基于GIS的噪声地图。通过地理信息系统描述,方便地表示和查询城市各噪声源的地理位置;通过建立噪声预测模型,绘制噪声等值线,提高城市噪声的管理水平和科学性;GIS与噪声地图相结合有利于从多个方面促进环境噪声的控制和消减。 相似文献
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《环境科学与技术》2015,(6)
信号交叉口是城市中分布广泛的交通噪声黑点,交通噪声污染严重。因此,有必要对信号交叉口处交通噪声建立理论模型进行预测。在信号交叉口由于受到信号灯的控制,通过交叉口的交通流有2种形式:一种是不停车通过交叉口,另一种则是需要停车等待再通过交叉口。而这2种通过形式的车流都经历了不同运动状态的阶段,该文对于通过交叉口不同形式的车流按车型分为大,中,小3种车流。对每种车型的车流分别进行不同运动状态产生的噪声进行研究,综合得出整个交叉口交通噪声的预测模型。最后,以广州市某信号控制交叉口为例,将运用该模型计算的结果和实测数据以及已有的理论模型计算结果进行对比,结果验证了该模型的正确性并且较现有的理论模型更为精确。 相似文献
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针对人们普遍感到现行公交车内噪声大的情况,对广州市液化石油气新型空调公交车内的噪声进行了噪声实测,测量结果显示公交车内的噪声在70 dB以上.对公交车上主要噪声源和对车内噪声的影响因素进行分析,针对公交车上主要的噪声源和影响因素,对测试公交车进行简单的改装,然后对改装车辆进行测量,结果显示减噪效果相当明显.因此,对于目前广州公交车噪声偏大的实际情况,提出了有效降低车辆内部噪声的主要措施. 相似文献