楊潔，李賢徽，蔣從雙，王文江

（北京市勞動(dòng)保護(hù)科學(xué)研究所環(huán)境噪聲與振動(dòng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100054）

道路交通噪聲源強(qiáng)快速建模方法

楊潔，李賢徽，蔣從雙，王文江

（北京市勞動(dòng)保護(hù)科學(xué)研究所環(huán)境噪聲與振動(dòng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100054）

道路交通噪聲源強(qiáng)的預(yù)測(cè)是道路交通噪聲預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。由于車輛狀況、道路狀況等在我國(guó)具有不同的特點(diǎn)；因而在采用國(guó)外道路交通噪聲源強(qiáng)模型時(shí)將導(dǎo)致準(zhǔn)確性降低。建立源強(qiáng)模型通常采用的實(shí)驗(yàn)方法對(duì)場(chǎng)地要求嚴(yán)格，樣本數(shù)量需求巨大，不易獲得本地模型?；跇?biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)情況建立的模型不一定適用于復(fù)雜的城市交通流。為此，提出一種簡(jiǎn)單快速建立符合本地城市交通特點(diǎn)模型的方法，該方法以實(shí)測(cè)交通流數(shù)據(jù)計(jì)算觀測(cè)點(diǎn)噪聲，通過(guò)優(yōu)化算法求解最優(yōu)參數(shù)，確定本地化源強(qiáng)模型。該方法利用多輛車共同作用得到的等效聲級(jí)，反演得到單車模型，既包含了豐富的樣本，又節(jié)省測(cè)量時(shí)間。以北京選取道路的實(shí)踐為例，建立模型并驗(yàn)證，結(jié)果表明本方法快速易行，準(zhǔn)確性高。

聲學(xué)；道路交通噪聲；源強(qiáng)模型；本地模型；噪聲監(jiān)測(cè)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，城市機(jī)動(dòng)車保有量不斷增加，交通噪聲污染也隨之愈加嚴(yán)重。城市生活噪聲中有超過(guò)70%的噪聲來(lái)自交通噪聲[1]。噪聲污染已經(jīng)成為僅次于空氣污染和水污染的世界第三大污染[2]。噪聲不僅會(huì)使人煩躁和失眠，甚至?xí)?dǎo)致心臟病、學(xué)習(xí)障礙和耳鳴，據(jù)世界衛(wèi)生組織歐洲區(qū)統(tǒng)計(jì)表明，在西方國(guó)家每年有超過(guò)100萬(wàn)人因交通噪聲而早逝、致殘或生病[3]。

作為噪聲污染研究的重要課題，道路交通噪聲預(yù)測(cè)研究已經(jīng)在世界范圍內(nèi)廣泛開(kāi)展。許多國(guó)家都已建立反映本國(guó)特色的預(yù)測(cè)模型，常見(jiàn)的有英國(guó)CRTN模型，美國(guó)的FHWA模型，日本的ASJ模型等[4]。但是由于各國(guó)國(guó)情存在差異，直接套用外國(guó)模型會(huì)存在偏差。FHWA模型在貝魯特應(yīng)用預(yù)測(cè)結(jié)果比實(shí)際值低5 dB[5]；CRTN模型在柏林應(yīng)用預(yù)測(cè)誤差為-1.8 dB～3 dB[6]，在香港應(yīng)用有90%的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)誤差達(dá)到3 dB[7]。近年來(lái)，歐盟相繼開(kāi)展IMAGINE和HARMONOISE計(jì)劃，其目的是提出歐盟各國(guó)統(tǒng)一的交通噪聲預(yù)測(cè)模型，以解決相同情況利用不同國(guó)家模型預(yù)測(cè)結(jié)果不同的問(wèn)題[8]。我國(guó)尚未推出標(biāo)準(zhǔn)的通用預(yù)測(cè)模型，噪聲預(yù)測(cè)工作中經(jīng)常使用FHWA模型，其適用速度范圍是50～100 km/h，主要用于高速公路的噪聲預(yù)測(cè)，而我國(guó)城市道路一般限速為40 km/h或60 km/h，并且該模型建立時(shí)依據(jù)的車輛狀況、路面狀況等與我國(guó)存在較大的差異，直接套用難以保證預(yù)測(cè)精度。因此，建立符合我國(guó)車輛、道路以及交通情況的噪聲預(yù)測(cè)模型是十分必要的。

源強(qiáng)模型作為建立噪聲預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵，一般用聲壓級(jí)或聲功率級(jí)關(guān)于速度的函數(shù)來(lái)表示，通常采用實(shí)驗(yàn)方法確定。《機(jī)動(dòng)車輛噪聲測(cè)量方法》[9]、《汽車加速行駛車外噪聲的測(cè)量方法》[10]等對(duì)我國(guó)單車噪聲排放測(cè)量的實(shí)驗(yàn)方法做出了規(guī)定，對(duì)于實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地的地面條件、車輛條件、背景噪聲以及測(cè)試樣本數(shù)量都有嚴(yán)格要求。由于建立模型需要大量樣本，標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)測(cè)試成本較高。選取郊區(qū)車流量較小的道路測(cè)試成本相對(duì)較低，但車速不可控制且相對(duì)集中，所建立的模型適用速度范圍具有局限性。

為了解決上述問(wèn)題，本文提出了一種簡(jiǎn)單快速建立本地預(yù)測(cè)模型的方法，該方法以實(shí)際測(cè)量的交通流數(shù)據(jù)計(jì)算觀測(cè)點(diǎn)噪聲，通過(guò)優(yōu)化算法使觀測(cè)點(diǎn)噪聲的計(jì)算值更接近于該點(diǎn)的實(shí)測(cè)值，從而確定最優(yōu)的模型參數(shù)。該方法利用多輛車共同作用得到的等效聲級(jí)，反演得到單車模型，既包含了豐富的樣本，又節(jié)省了測(cè)量時(shí)間。以實(shí)際城市道路作為建模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，更能反映本地道路交通噪聲源強(qiáng)的特點(diǎn)。

1 源強(qiáng)建模方法研究

1.1 虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)的建立

所謂虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)是針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)而言的。本研究中的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)是指我國(guó)《機(jī)動(dòng)車輛噪聲測(cè)量方法》[9]中描述的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地，該方法對(duì)于測(cè)量條件、測(cè)量場(chǎng)地、測(cè)點(diǎn)位置以及加速和勻速車輛噪聲的測(cè)量方法都做出了明確的規(guī)定。

實(shí)際城市道路情況比標(biāo)準(zhǔn)情況復(fù)雜的多，日本ASJ模型[11]對(duì)于城市道路的運(yùn)行情況做出了規(guī)定。該模型將道路運(yùn)行狀態(tài)分為兩類：穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)與非穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)是指高速路段或者距離交叉口足夠遠(yuǎn)的普通道路，車輛可以以最高檔位運(yùn)行，速度一般為40～140 km/h；非穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)是指包含信號(hào)交叉口的普通道路，車輛加減速頻繁，速度一般為10～60 km/h。我國(guó)城市道路交叉口繁多，兩交叉口間距離通常在1 000 m以內(nèi)，車輛在運(yùn)行過(guò)程中受到交叉口以及信號(hào)燈的影響，加減速頻繁，符合日本ASJ模型描述的不穩(wěn)定狀態(tài)。在這種情況下，利用標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)建立的車輛噪聲預(yù)測(cè)模型用于實(shí)際道路會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性下降。針對(duì)城市道路交通非穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)，我國(guó)學(xué)者李鋒等通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)條件采集數(shù)據(jù)并統(tǒng)計(jì)分析得到了不同類型車輛勻速行駛時(shí)距離行車線7.5 m處的噪聲排放量公式以及加減速的修正量[12]。但由于交叉口、信號(hào)燈、換道、轉(zhuǎn)彎等因素，車輛總是處在加減速、勻速等行駛狀態(tài)的不斷交替變化中，難以修正。因此，本文參考日本ASJ模型，將一般城市道路交通流看作是非穩(wěn)定流，并在此基礎(chǔ)上展開(kāi)研究。

本文中提出的虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)是指車流量、車速、車輛類型以及路況等都能代表本地實(shí)際情況的一般城市道路。現(xiàn)有成熟道路交通預(yù)測(cè)模型雖然形式各異，但是基本可以寫(xiě)成“預(yù)測(cè)聲級(jí)=源強(qiáng)+修正”的形式。源強(qiáng)可以用參考位置的聲壓級(jí)代替，也可用單車聲功率級(jí)表示。修正包括聲源本身的修正，如道路坡度、路面情況等；還包括傳播過(guò)程中的修正，如地面效應(yīng)、空氣吸收衰減等[13]。本研究建立的虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)針對(duì)一般城市道路采集噪聲及交通數(shù)據(jù)，對(duì)道路和周圍環(huán)境影響進(jìn)行修正，使之基本達(dá)到在標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)測(cè)量的效果，從而直接建立道路交通噪聲聲源與接收點(diǎn)之間的關(guān)系，反推單車聲功率級(jí)，即源強(qiáng)。圖1為虛擬試驗(yàn)場(chǎng)建立原理的示意圖。

首先，選取包含不同車流量、車速、車輛類型以及加減速運(yùn)行狀態(tài)等豐富交通信息的一般城市道路，路旁設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，采集一段時(shí)間內(nèi)的等效連續(xù)A聲級(jí)，同時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)應(yīng)時(shí)間段內(nèi)不同類型車的流量和速度，記錄路面、坡度、綠化、建筑物、天氣等環(huán)境信息。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，修正環(huán)境影響，處理后的數(shù)據(jù)可以近似看作是在標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)獲得的數(shù)據(jù)，用來(lái)推導(dǎo)參考聲壓級(jí)模型。虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)方法針對(duì)一般城市道路測(cè)量，包含了豐富的車輛狀況以及運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)能夠反映城市的交通特點(diǎn)，由此得到的車輛預(yù)測(cè)模型更具有本地化特征。

1.2 模型參數(shù)的反演

如圖2所示，假設(shè)單個(gè)流動(dòng)聲源的聲功率為w瓦，其移動(dòng)速度為v m/s，聲源從A移動(dòng)到B，C點(diǎn)距AB垂直距離為r，假設(shè)車輛行駛到距C點(diǎn)最近的O

圖1.虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)建立原理圖

圖2.道路交通噪聲建模原理示意圖

點(diǎn)時(shí)刻為0，則在某時(shí)刻t，C點(diǎn)的聲強(qiáng)為[14]

C點(diǎn)在單位面積上，dt時(shí)間內(nèi)接收到的聲能為Idt，移動(dòng)聲源從T1時(shí)刻開(kāi)始由A點(diǎn)駛向上接收到的總聲能E為：

在T時(shí)段內(nèi)具有相同聲功率的n個(gè)流動(dòng)聲源，以相同的速度通過(guò)路段AB，則C點(diǎn)接收到的平均聲強(qiáng)可按如下公式求出

依據(jù)等效連續(xù)A聲級(jí)的定義，并假設(shè)LP=LI，則

考慮環(huán)境修正，公式（4）可以表示為

其中ΔL為環(huán)境因素的修正，可以根據(jù)《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則聲環(huán)境》HJ 2.4-2009[15]中提供的方法計(jì)算，也可以選用國(guó)外成熟模型中提到的方法計(jì)算，還可以自行設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，達(dá)到修正的目的。

單車的噪聲源強(qiáng)依賴于車輛的類型和車輛的行駛速度。日本ASJ模型[11]給出了在非穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)下，單車聲功率級(jí)的表達(dá)式

其中a、b為模型參數(shù)，取值見(jiàn)表1。建立符合我國(guó)國(guó)情的源強(qiáng)模型，首先要確定符合我國(guó)國(guó)情的模型參數(shù)a和b。

表1 日本ASJ模型不同交通狀態(tài)下不同車輛類型a、b的取值

不同類型車輛（車輛類型劃分見(jiàn)表2）在接收點(diǎn)總的等效連續(xù)A聲級(jí)可以表示為：

表2 日本ASJ模型不同類型車輛的劃分

能夠使測(cè)量值與預(yù)測(cè)值的誤差平方和最小的模型參數(shù)確定為最優(yōu)參數(shù)，則目標(biāo)函數(shù)為

其中M為不同速度范圍內(nèi)的實(shí)測(cè)道路數(shù)目，Ni為第i條道路實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的組數(shù)，LAeq,cal,i為第i條道路第j組計(jì)算的觀測(cè)點(diǎn)噪聲，LAeq,mea,i為第i條道路第j組實(shí)測(cè)的觀測(cè)點(diǎn)噪聲，qi為第i條道路所代表的速度范圍的權(quán)重。

最后利用優(yōu)化函數(shù)，確定最優(yōu)參數(shù)值。

2 實(shí)例驗(yàn)證

2.1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與修正

本研究選取北京市興業(yè)大街、西南四環(huán)、宣武門(mén)大街三種等級(jí)道路作為研究對(duì)象，測(cè)點(diǎn)距地面1.2 m，距最外側(cè)道路中心線7.5 m，監(jiān)測(cè)5 m in內(nèi)等效連續(xù)A聲級(jí)以及相應(yīng)的車流量車速車輛類型等，并同時(shí)記錄相應(yīng)的環(huán)境狀況作為修正的依據(jù)，監(jiān)測(cè)道路的具體情況見(jiàn)表3。

表3 研究路段情況

由于環(huán)境修正是本方法十分重要的一環(huán)，因此在選取道路時(shí)，為了保證修正的準(zhǔn)確性，并沒(méi)有選擇環(huán)境十分復(fù)雜的情況，而是選擇行人和商業(yè)等影響較小的路段進(jìn)行。對(duì)于環(huán)境與本研究中選取路段有較大差異的情況，只要保證環(huán)境修正值能準(zhǔn)確獲取，本方法依然適用。

2.2 模型參數(shù)確定

利用興業(yè)大街和西南四環(huán)數(shù)據(jù)反推模型參數(shù)，宣武門(mén)大街?jǐn)?shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。只考慮觀測(cè)點(diǎn)兩側(cè)100 m范圍內(nèi)的路段對(duì)觀測(cè)點(diǎn)的噪聲影響，范圍之外的路段影響忽略不計(jì)。將正反兩個(gè)方向的車流看作是距觀測(cè)點(diǎn)距離不等的兩個(gè)線源，分別計(jì)算每個(gè)線源在觀測(cè)點(diǎn)總的聲壓級(jí)再疊加得到道路在觀測(cè)點(diǎn)的總聲壓級(jí)。

調(diào)用fmincon函數(shù)，確定初始值和約束條件，求解目標(biāo)函數(shù)的最小值。

取各條道路權(quán)重qi相同，采用多組初始值（包括日本ASJ模型設(shè)定的參數(shù)）進(jìn)行優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)均收斂，得到穩(wěn)定的本地化模型參數(shù)：

aL=80.9，bL=11.4；

aH=77.6，bH=16.4。

aL、bL、aH、bH分別為輕型車和重型車單車聲功率級(jí)模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)。

根據(jù)日本ASJ模型提供的非穩(wěn)定狀態(tài)下單車聲功率級(jí)模型以及利用本方法推導(dǎo)的本地化單車聲功率級(jí)模型繪制曲線，如圖3—4所示。

圖3 輕型車聲功率級(jí)曲線

圖4 重型車聲功率級(jí)曲線

從圖中可以看出：對(duì)于輕型車，本地化的單車聲功率級(jí)比日本ASJ模型單車聲功率級(jí)略高；對(duì)于重型車，本地化的單車聲功率級(jí)比日本ASJ模型單車聲功率級(jí)略低，隨著速度的不斷增大，兩者差別逐漸減小，超過(guò)55 km/h時(shí)ASJ模型單車聲功率級(jí)超過(guò)本地化的單車聲功率級(jí)。由此可見(jiàn)，我國(guó)車輛在單車聲功率級(jí)方面與日本車輛有所不同，直接引用ASJ模型提供的單車聲功率級(jí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)會(huì)造成誤差。

2.3 結(jié)果對(duì)比

確定模型參數(shù)之后，分別用實(shí)際推導(dǎo)的本地化參數(shù)、日本ASJ模型提供的參數(shù)對(duì)興業(yè)大街、西南四環(huán)和宣武門(mén)大街測(cè)點(diǎn)聲壓級(jí)的進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖5—7所示，橫坐標(biāo)為參與對(duì)比的數(shù)據(jù)的編號(hào)，縱坐標(biāo)為各組數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)和利用兩種方法預(yù)測(cè)的等效連續(xù)A聲級(jí)。

圖5 興業(yè)大街預(yù)測(cè)聲壓級(jí)與實(shí)測(cè)聲壓級(jí)對(duì)比

圖6 西南四環(huán)預(yù)測(cè)聲壓級(jí)與實(shí)測(cè)聲壓級(jí)對(duì)比

圖7 宣武門(mén)大街預(yù)測(cè)聲壓級(jí)與實(shí)測(cè)聲壓級(jí)對(duì)比

為了更好的衡量預(yù)測(cè)的精度，本文計(jì)算了利用不同模型參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均誤差[16]

從圖8中可以看出：對(duì)于三個(gè)研究路段，本地化模型預(yù)測(cè)的平均誤差均小于ASJ模型預(yù)測(cè)的平均誤差；興業(yè)大街、西南四環(huán)、宣武門(mén)內(nèi)大街利用ASJ模型預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差分別為：0.75 dB、1.32 dB、 1.41 dB。利用實(shí)際推導(dǎo)的本地化模型預(yù)測(cè)的平均誤差分別為：0.51 dB、0.68 dB、1.22 dB。以上3種情況，本地化模型預(yù)測(cè)結(jié)果均優(yōu)于ASJ模型預(yù)測(cè)結(jié)果，可見(jiàn)利用實(shí)際道路測(cè)量的數(shù)據(jù)推導(dǎo)的預(yù)測(cè)模型參數(shù)，更適用于本地道路交通噪聲的預(yù)測(cè)。

圖8 本地化模型與ASJ模型預(yù)測(cè)平均誤差對(duì)比

3 結(jié)語(yǔ)

本研究提出了虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)的概念，選取實(shí)際城市道路進(jìn)行測(cè)試，以實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用優(yōu)化算法，反推出本地化道路交通噪聲源強(qiáng)模型。測(cè)試數(shù)據(jù)包含了不同車流量、車速、車輛類型以及加減速運(yùn)行狀態(tài)等交通流信息，充分反映出該城市的交通流特點(diǎn)；并且彌補(bǔ)了標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)或者郊區(qū)測(cè)試車況單一，車速集中等缺陷，能在短時(shí)間能獲得豐富的樣本；通過(guò)修正降低對(duì)環(huán)境的要求，便于操作，能夠快速建立具有本地化特征的源強(qiáng)模型。通過(guò)實(shí)例，證明了該方法推導(dǎo)得到的本地化模型在相應(yīng)城市道路交通噪聲預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確性更高。

本文選取有限的城市道路進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，涉及車速范圍以及運(yùn)行狀態(tài)不夠廣泛，數(shù)據(jù)量尚不充足，尤其是在重型車比例較小的情況下推導(dǎo)重型車單車聲功率級(jí)準(zhǔn)確性有所欠缺，在以后的工作中還需進(jìn)一步的研究，逐步提高本方法的精度。

致謝：

感謝北京市科學(xué)技術(shù)研究院科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目PXM 2001_178304_112770、PXM 2012_178304_000008和北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目8132027提供資金支持。

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Fast Modeling Method forAnalyzing the Intensity of Road Traffic Noise Sources

YANG Jie,LI Xian-hui,JIANG Cong-shuang,WANG Wen-jiang

(Beijing Key Laboratory of Environment Noise and Vibration; Beijing Municipal Institute of Labor Protection,Beijing 100054,China)

Prediction of intensity of road traffic noise sources is the key for road traffic noise prediction.Because the vehicle conditions and road conditions in China are different from those in foreign countries,direct application of the foreign models will reduce the prediction accuracy.However,it is difficult to establish a local model for the prediction because it needs a testing field with very high quality and the huge amount of samples.Besides,the model based on standard experiment may not be suitable to the complex urban traffic flow.This paper proposes a simple and rapid method to establish a model in accordance with the characteristics of the local urban transport.In this method,the noise at the observation points is calculated according to the measured traffic data,and then the optimal model parameters are determined by optimizing algorithm.Inversing the equivalent sound level resulted from the multi-vehicles co-action,a single-car sound-power-level model is obtained.This model can not only contain a wealth of samples,but also save the measurement time.Finally,a model is established and validated based on actually measured traffic data in Beijing,and the results show that this method is fast,easy for use and very accurate.

acoustics;road traffic noise;source model;local model;noise monitoring

TB5；TB535

A

10.3969/j.issn.1006-1335.2014.01.032

1006-1355(2014)01-0140-06

2013-03-06

北京市科學(xué)技術(shù)研究院科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目(PXM 2001_178304_112770；PXM 2012_178304_000008)；北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(8132027)

楊潔（1987-），女，河北承德人，在讀碩士生，目前從事噪聲與振動(dòng)控制方向研究。

E-mail:JY_121@163.com