劉紫薇 李麗 龐禹揚 薛怡文 魏來

【摘 要】針對北京市不同類型道路及不同樓層設置噪聲監(jiān)測點進行連續(xù)檢測，采用交通噪聲指標TNI、噪聲平均峰值L10、噪聲背景值L90計算噪聲值，并得出噪聲值與各個影響因素的數(shù)學關系，并將測量道路的噪聲指數(shù)與國家相關標準（GB3096-2008）以及（《中華人民共和國環(huán)境噪聲污染防治法》）進行比較。研究結果表明：本文中所選擇的阜成路、西三環(huán)北路、紫竹院路、復興路、廣安路、西土城路等北京市主干路的交通噪聲指數(shù)均高于國家對主干路上的噪聲排放要求（70dB），紫竹院南路、北京西站南路、白云路、三里河東路、蓮花池東路、萬壽路等次干路中有60%的道路交通噪聲指數(shù)高于國家標準（70dB），40%的噪聲指數(shù)低于國家標準（70dB）；車流量與交通噪聲指標TNI值的函數(shù)曲線基本擬合；為研究樓層高度與噪聲分貝大小之間的線性關系，選擇海淀區(qū)增光路附近具有一定居民樓代表性的建筑（圖5）進行測量，經測量結果表明（以此樓為例）：在一定基層樓層范圍內，隨著樓層的增加，所接收到的噪聲分貝大小呈穩(wěn)態(tài)增加；至中間樓層（如8到9樓層）噪聲分貝減小明顯，9-10樓層又顯著增加，成折線型下降與上升幅度；到了一定樓層范圍后（10+）噪聲分貝大小呈反向線性泊松分布。

【關鍵詞】北京市；交通噪聲；樓層高度；車流量

中圖分類號： TB53 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）27-0089-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.27.039

【Abstract】Aiming to detect different types of roads and residential buildings in Beijing， we set up several check points to do continuous monitoring. The traffic noise index TNI， L10 average peak noise， the noise background value L90 noise value calculation， and it is concluded that the noise value and the mathematical relationship between various influencing factors， and will measure the road noise figure and relevant national standards （GB3096-2008）， and （The law of the People's Republic of China on the prevention and control of environmental noise pollution）.

The result shows that the traffic noise index for the roads that the article selected to are mostly higher than the national standard（70 dB）. The function curve of TNI value of traffic flow and traffic noise is basically fitted. For studying the linear relationship between the floor height and the noise decibel size， we chose representative residential buildings along Zengguang road in ？Haidian district to detect. The measurement results show that （take this building for example） ： On a certain floor range， the noise level increases with the floor； The noise from the middle floor （e.g.， 8 to 9 floors） decreases significantly， while the noise from 9 to 10 floors increases significantly. The decibel size of （10+） noise is inversely linear Poisson distribution at a certain floor range.

【Key words】Beijng； Traffic noise； Floor height； Vehicle flow

1 文獻綜述

隨著首都人口的迅速膨脹以及交通體系的日益完善，北京市的交通噪聲污染問題也變得愈發(fā)嚴峻，成為了北京市城市環(huán)境污染的一大公害。關于交通噪聲污染的研究也變得更加更為重要，目前研究指出，汽車鳴笛是交通噪聲的主要來源，城市公交大客車和大貨車的行駛噪聲是僅次于鳴笛噪聲的第二大交通噪聲源。城市機動車輛劇增，交通擁擠，是這兩類噪聲的主要原因。輪胎與路面相互作用產生的噪聲也是道路交通的噪聲源之一。當汽車時速大于45至55公里時，輪胎噪聲就成為小客車與輕型載重車噪聲頻譜的主要成分[1-2]。而本文采用交通噪聲指標TNI、噪聲平均峰值L10、噪聲背景值L90計算噪聲值，從而研究噪聲值與不同時間段車流量、樓層高度以及不同路段間的數(shù)學關系，并通過建立數(shù)學模型，結合噪聲控制相關知識，提出建議以降低交通噪聲所造成的消極影響。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 原理

由于北京的空間緊張，更加壓迫了道路與建筑之間的距離，導致道路周邊的建筑受噪音影響更為嚴重。而在不同的車流量與道路類型下，道路周邊建筑所接收到的噪音存在一定的差異，為了減少交通噪音對附近建筑的影響，控制相關的車流量與道路寬度及其它的無關變量因素，分析各時段的環(huán)境噪聲值下污染的狀況及不同自變量因素下所接收的道路噪音的差異關系，試圖為完善我國有關城市噪音污染防治的法律進言獻策。

數(shù)據(jù)分析使用的是交通噪聲指數(shù)（TNI）

TNI的表達式為TNI=4（L10-L90）+L90-30

L10：在取樣時間內只有占10%時間的噪聲超過該聲級，相當于噪聲平均峰值

L90：在取樣時間內只有占50%時間的噪聲超過該聲級，相當于噪聲背景值

第一項L10反 映了交通噪聲起伏的程度， 第二項L90表示噪聲的本底。交通噪聲指數(shù)可以較好地反映交通噪聲起伏狀況， L10與L90的差值越大， 噪聲波動起伏越大， TNI的數(shù)值越大；L90噪聲的本底值， 本底值越大， 對人的影響越嚴重， TNI能夠較好的反映公眾主觀感受[3-4]。交通噪聲指數(shù)最早被提出時，指的是在一般情況下，交通噪聲是符合正態(tài)分布的，可以近似地用八聲級分布的中值和標準偏差兩個量來表示它物理特性[5]，隨著技術的發(fā)展，人們逐漸認識到L10與L90的重要性，也就是當兩個噪聲平均水平相 近時L90與L10差異越大則對人的感覺影響也越大， 因此在考慮噪聲對人的影響和制訂有關衛(wèi)生標準時， 不但要考慮平均水平， 還應考慮峰值和本底值， 就是斷續(xù)噪聲的波動強度和幅度[4]。隨后，為了解決噪聲監(jiān)測費時，費力的問題，人們引入了環(huán)境噪聲自動監(jiān)測技術（國家環(huán)?？偩衷谙掳l(fā)的《環(huán)境監(jiān)測技術路線》（環(huán)辦[2003]49號）中，對環(huán)境噪聲監(jiān)測技術路線提出）。但由于自動監(jiān)測技術有著無法過濾分析非常規(guī)噪聲，使數(shù)據(jù)缺乏代表性，本文將采用人工記錄噪聲數(shù)據(jù)與自動監(jiān)測技術相結合的方法采集數(shù)據(jù)。

2.2 主干路、次干路上噪聲分貝與國家標準對比

根據(jù)GB 12525-90《交通干線環(huán)境噪聲排放標準》選取阜成路、西三環(huán)北路、紫竹院路、復興路、廣安路、西土城路等北京市主干路，紫竹院南路、北京西站南路、白云路、三里河東路、蓮花池東路、萬壽路等次干路作為測量路段，各條路選取2個點，共計24個點進行監(jiān)測。通過計算與統(tǒng)計，得出6條主干路的平均噪聲指數(shù)為77.4dB，且有100%的道路超過了國家標準（70dB），6條次干路的平均噪聲指數(shù)為71.3dB，且有60%的道路略超過了國家標準（70dB）。就此現(xiàn)象，本文分析了可能存在的原因。

車流量的增加是道路上的交通噪聲不能達到標準的原因之一（圖1）。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，運輸部經過多次修訂，公布了國家道路交通的預測。最近的預報在1983年巳經發(fā)布。它指出了在1980年至2010年間不同車型（摩托車除外）可能發(fā)生的一系列變化：轎車增長32%至87%的范圍內，貨物運輸車輛預計發(fā)展平緩，限制在減少4%至增長10%的范圍內。車輛增長的速度遠超過道路建設的速度，故造成了車流量急速增大，導致道路上的交通噪聲達不到國家水平[6]。

同時，車輛行駛速度越高， 噪聲就越大。據(jù)過去的研究文獻顯示行車速度加倍，噪聲大約增加6分貝。在交叉口附近的交通噪聲要比相同交通流量的一般道路噪聲高8—10分貝[7]。由于此文中選定的道路，基本上為直行道，故車輛行駛的速度都較高，產生的噪聲較大。

車型也為影響噪聲的一個重要因素。據(jù)統(tǒng)計研究顯示，摩托車，重型機動車如公交車等，由于輪胎在路面上滾動形成的噪音路噪與沙石沖擊車底盤噪音等的不同，產生的噪聲也各不相同且在交通噪聲中占有一定的比重。

2.3 車流量

選取北京市海淀區(qū)阜成路（圖2）作為實驗道路。該路段作為西二環(huán)連接西三環(huán)的主干道之一，具有平直，順暢，紅綠燈干擾少的特點，來往車輛以小型車以及公交車為主，車速總體觀測平穩(wěn)，適宜開展噪聲采集工作。

對實驗路段選取工作日與周末進行連續(xù)三天的24h監(jiān)測，整理整合數(shù)據(jù)，使其具有平均性與代表性并計算TNI，數(shù)據(jù)結果圖表如圖4所示。

從實驗數(shù)據(jù)（圖4）分析，由于上下班及出行返程高峰期導致，阜成路一天內出現(xiàn)3個車流量高峰，分別為早（7：00～8：00）、中（11：00～12：00）、晚（18：00～19：00）三個時間段。直接分析車流量與TNI之間的關系得到圖3，可知，車流量與TNI近似成正比關系，但由于存在局部路段擁堵，車速變化不均以及鳴笛現(xiàn)象，使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)起伏，無法呈現(xiàn)線性關系。其中20：00至21：00車流量較少，道路通暢，行駛速度較快導致TNI數(shù)值從75.8突升至79.6，僅次于當日最大值（TNI=83）。

綜上所述，車流量與噪聲之間存在著正比例的關系。早晨（7：00-8：00）和中午（11：00-12：00）與傍晚（18：00～19：00）為車流量較多的時間段，交通噪聲指數(shù)較大，且噪聲指數(shù)的增大、減小與車流量的增減情況基本一致。

2.4 樓層高度

樓層住宅噪聲分貝大小與距噪音源距離，本身及周圍建筑結構等諸多因素有關，經過對諸多樓層進行抽樣檢測，可知：居民樓所受到的噪音分貝大小與樓層的高度存在一定的線性關系。

由于存在綠化帶及吸聲技術等降噪措施（如圖5），低樓層（<3）所接收的交通噪音分貝值較小，但由于聲音存在直射、反射與衍射，且受距離、地面車道的影響，在一定低基礎樓層范圍（<7），以振動、鳴笛、行駛聲為主要形式的噪音所產生的分貝值相對較大，且隨著樓層高度的增加處于一定穩(wěn)度的增長狀態(tài)。當樓層高度逐漸增加，距離及振動對噪聲的影響不斷減弱，距離所造成的聲音衰減成為主要原因，聲音在空氣傳播中不斷衰減，導致中間樓層（諸如8、9）所接收到的噪音分貝為較小值。過后，隨著樓層的顯著增加，與噪聲源的距離不斷增大，較高的樓層能夠接收廣范圍內的噪聲，噪聲分貝大小明顯增大。聲音又通過聲波的形式傳遞，當樓層距聲源的距離為波長整數(shù)倍時，噪聲分貝較大。

在研究樓層高度與噪聲分貝大小的關系中，得出：在一定低樓層范圍內（<7），隨著樓層的增加，所接收到的噪聲分貝大小呈穩(wěn)態(tài)增加；8到9樓層噪聲分貝減小明顯，9-10樓層又顯著增加呈折線下降與上升性變化；超過一定樓層范圍后（10+）噪聲分貝大小呈反向線性泊松分布。

根據(jù)調查問卷調查顯示，住宅樓層較低與較高的樓層住戶受交通噪音影響（鳴笛）比中層住戶較為嚴重，符合我們對樓層高度與所接收噪聲分貝大小之間關系的預測。

3 結論

通過測量得出北京市大部分道路無法達到國家標準，不同車流量下不同的噪聲分貝值說明車流量對道路的影響客觀存在且呈正相關關系，而對不同樓層所接收到的噪音大小研究也為向住宅居民提建議做了決定性貢獻。

本文從幾個方面提出了治理噪聲污染措施的建議，同時對用戶選擇住房提出了看法，希望能通過此文引起有關部門對北京市交通噪聲污染的重視，從而建造一個更加綠色、環(huán)保、適宜居住和生活的首都城市。

4 建議

經問卷統(tǒng)計分析，大多數(shù)人失眠與噪聲有關。人們可根據(jù)數(shù)據(jù)選擇適宜的樓層進行居住，受影響嚴重的居民還可佩戴耳罩、耳塞等。同時，開發(fā)商應對隔音不好的樓層采取更有效的隔音材料以達到降噪的目的。

車流量大則制造噪聲的車輛較多，導致車流量是造成交通噪聲過高的主要原因，建議人們錯峰出行，或采取公共交通、自行車下班的方式，減少駕車出行，政府對于擁堵路段應在不影響附近居民的情況下采取拓寬道路或新建支路的方式，最大程度減少各道路車流量，并規(guī)定在居住區(qū)附近行駛時禁止鳴笛，從而降低交通噪聲指數(shù)。

在各道路兩旁種植綠植，限制車輛車速，限制車輛類型從而達到降低交通噪聲的目的。

【參考文獻】

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