2012年广州市道路交通噪声监测与评估

对广州市59条不同类型道路和16栋不同功能区噪声敏感建筑物设置监测点进行噪声监测,综合评估广州市道路交通噪声的污染情况。经过分析可知,白天道路噪声均值为72.0 dB,晚上均值为71.0 dB,其中快速路和主干路噪声值较高,次干路和支路较低。对于16栋噪声敏感建筑物,其昼夜环境噪声均值分别为68.4 dB和67.4 dB,夜间最大突发噪声均值也高达82.3 dB。     

探讨道路交通噪声监测新方法

我国现行道路交通噪声评价方法已经使用了近30年的时间,在一些方面已不适应于当今的道路状况和监管需要。本文针对现行方法,从监测方法和评价方法两个方面探讨了改进的要点。新方法的优势是在噪声数据测量上更准确且更具代表性,在评价上以预测辅助实测,在评价城市总体水平的基础上兼顾不同道路的噪声排放细节。     

2011—2013年广州市道路交通噪声监测与分析

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。     

城市道路交通噪声的防治分析

在论述了城市道路交通噪声的产生、特性、预测评价后，从3个角度提出了降低城市道路交通噪声的有效防治对策，初步构建了基于GIS的城市道路交通噪声污染分析系统的框架。     

楚雄市道路交通噪声多元分析

利用楚雄市1997年、2002年道路交通噪声的例行监测资料进行了多元对数线性回归分析,用建立的对数线性模型对1996～2002年各类车流量平均值预测等效声级,并与实际值比较,结果表明全城测点在作重大调整后,必须重新建立模型.运用2002年监测数据进行了聚类分析,以期找到几类测点特性,为声环境规划提供参考.     

道路交通噪声预测模型及其应用

本文采用动态系统多层递阶预报法,建立道路交通噪声级与各影响参数关系的预测模型,得出实际监测值与预报值的相对误差基本吻合。     

沈阳市和平区道路交通噪声监测与评价

本文介绍了沈阳市和平区道路交通噪声监测结果并提出了减轻城区道路交通噪声污染的对策．     

牡丹江市道路交通噪声监测点位优化研究

根据<牡丹江城市总体规划纲要>和<噪声测量规范>,优化出道路交通噪声监测点位,为环境管理提供技术支持.     

2015年广州市道路交通噪声监测与分析

在广州市内选取了100条道路及18栋噪声敏感建筑物,于2015年11月进行昼夜噪声监测实验,综合分析了2015年广州市道路交通噪声污染现状。分析结果显示:道路昼夜等效声级分别为70.83,70.10 d B,噪声敏感建筑物昼夜等效声级分别为63.47,61.09 d B。昼间快速路、主干路及各类噪声敏感建筑物周边环境的噪声污染较严重,夜间仅12.5%的次干路周边等效声级在标准限值以内。     

呼和浩特市道路交通噪声的预测及评价

本文针对呼和浩特市区道路及机动车发展现状,对城区部分主要道路交通噪声进行实测和分析,建立BP人工神经网络交通噪声模型,并对其道路交通噪声进行预测,测试样本的预测值与实测值的等效声级比较接近,平均误差值小于2％.     

山丹县道路交通噪声监测结果分析

本文通过对山丹县交通噪声的监测结果分析,得出山丹县噪声的大小与平均车流量密切相关,车辆是产生噪声的主要因素。对比各监测点平均噪声监测结果可知：祁连东路最大,北大街最小。     

呼和浩特市道路交通噪声现状及其控制对策研究

分析了呼和浩特市道路交通噪声污染现状及原因 ,提出了在城市规划、交通、环境管理中的防治措施。按照预防为主的原则 ,强调制定实施“呼和浩特市道路交通噪声污染防治管理办法” ,主要对道路及两侧噪声敏感物提出降噪和防噪要求 ,并加强实施监督 ,以尽快改善城市声环境质量     

道路交通噪声影响因素的研究

本文通过对道路交通噪声测试结果的统计检验和回归分析,得出了道路交通噪声污染的时间分布规律和道路交通噪声普查工作中依据车型噪声污染程度的车辆统计方法,建立了道路交通噪声与车流量的回归模型和道路交通噪声与路面宽度的回归模型。     

道路交通噪声敏感高度的调查分析

通过对现场调查和理论计算的分析评价，反映道路和立交桥交通噪声对其两侧的影响并确定敏感高度。     

以摩托车为主的道路交通噪声预测模型

将摩托车流单独处理,通过理论推导和实测数据回归建立摩托车为主的道路交通噪声预测模型.模型对居住区的交通噪声(Leq)预测精度在 2.5dBA 以内,道路两侧 Leq预测精度更高,大部分测点误差在 1dBA 以内.     

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。     

2014年广州市道路交通噪声监测与趋势分析

监测广州市61条道路、21栋建筑物的噪声,分析广州市道路交通噪声现状和近4年的变化规律。2014年昼、夜交通噪声均值分别为71.5,70.5 d B,各类道路昼、夜噪声均值大小顺序均为快速路、主干路、次干路和支路,通过标准差分析得到昼夜噪声污染级顺序与此相反。分析了近4年道路昼夜等效声级均值维持在71,70 d B附近的原因。2014年建筑物昼夜等效声级均值分别为65.6,64 d B,夜间最大声级均值为78.9 d B。     

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。