方文杰,方明
(1.长安大学公路学院,陕西西安 710054;2.安徽三建工程有限公司,安徽合肥 230001)
基于Cadna/A噪声模拟软件的大学校区噪声预测分析
方文杰1,方明2
(1.长安大学公路学院,陕西西安 710054;2.安徽三建工程有限公司,安徽合肥 230001)
以长安大学雁塔校区为例,通过Cadna/A噪声模拟软件建立噪声模型,根据实地测量和交通调查,对模型参数进行输入与标定,预测校区声场分布情况。研究发现在大学校区,交通噪声和校园生活噪声的影响较为显著,其中尤以交通噪声最为明显。受交通量的影响,昼间噪声比夜间噪声值大,但在道路有重型车混入时,其所产生的噪声影响程度加大;对校区内临近道路的高层住宅楼进行噪声垂直分布仿真,结果表明背向道路一侧建筑物出现噪声随楼层升高而增大现象,面向道路一侧建筑物出现楼层噪声中间层最大现象。
大学校区;Cadna/A软件;噪声预测;噪声垂直分布
噪声会干扰人们的生活工作,甚至能诱发多方面疾病,是一种如影随形的环境污染。目前,噪声预测技术已有较大发展,如薛宝永等[1]对不同布局形式居民区受城市噪声的影响进行分析;朱丽颖等[2]研究公交站点的地理位置对交通噪声产生的作用;谢海涛[3]对城市交叉口的噪声分布情况进行仿真;夏平等[4]采用Cadna/A软件预测城市高架桥梁的噪声情况;韩文辉等[5]将Cadna/A软件用于城市道路的噪声模拟。
以往对噪声预测的研究多集中于城市道路、交叉口、桥梁和公交站点等地,较少将噪声软件应用于大学校区的研究中。本文以长安大学雁塔校区为例,利用Cadna/A建立大学校区噪声模型,对大学校区及校区内临近道路高层住宅楼的声场分布进行模拟研究,可为类似工程提供参考。
1.1 Cadna/A简介
噪声模拟软件Cadna/A以德国RLS90通用计算模型为基础,是通过环境保护部环境工程评估中心认证,可以应用于我国声环境的模拟预测软件[6]。Cadna/A软件对建筑物、植物等的衰减以及地面的吸收等因素进行综合考虑,能够同时实现数据计算和绘图功能。
1.2 模型建立
本文实例位于陕西省西安市雁塔北路南段,毗邻育才路,根据现场实测,其平面图和三维线框图如图1、图2所示。
图1 长安大学雁塔校区平面图Fig.1 The planar graph of Chang’an University Yanta Campus
图2 长安大学雁塔校区三维线框图Fig.2 The 3D frame-structured graph of Chang’an University Yanta Campus
1.3 软件参数的输入与修正
根据现场实测,校区噪声主要由校区周边及内部行驶车辆、学生课余活动及食堂用餐等校园生活所产生。经过调查,将具体数据如表1、表2所示。
表1 交通噪声相关数据1
注:(1)早、晚调查时段属于高峰时段,城市道路管理相关部门对于重型车有相应管制,因此在该时间段内所有道路均无重型车通过。(2)夜间调查时段通过雁塔北路、育才路的重型车百分比取20%;其余道路属于校区内道路,严禁重型车辆进出。(3)雁塔北路南段存在施工作业区,距离最近交叉口的间距大于100 m,结合规范,车辆行驶车速不应大于40 km/h;育才路为双车道单行道,结合规范,车辆速度不宜大于40 km/h;其余道路属于校区内道路,规定驶入车辆限速15 km/h。(4)雁塔北路南段存在施工作业区,选择其噪声源自附近工业建筑。
表2 交通噪声相关数据2
表3 校园活动噪声相关数据
注:表中数据的测量方法参考文献[7]。
图3为Cadna/A软件预测并绘制出的校区昼间和夜间噪声分布仿真图。
图3 长安大学雁塔校区噪声分布仿真图(昼间)Fig.3 The noise distribution simulation graph of Chang’an University Yanta Campus (daytime)
图4 长安大学雁塔校区噪声分布仿真图(夜间)Fig.4 The noise distribution simulation graph of Chang’an University Yanta Campus (at night)
从图3中可以看出,昼间校区大部分区域所受噪声影响大于夜间,在道路、停车场以及校园活动点周边更为明显;道路交通和校园活动对校区噪声的分布均会产生重大影响,其中交通噪声的影响最为明显,校区中面向道路一侧建筑物,昼间最大噪声达到69.0 dB(A),夜间达到65.0 dB(A);夜间由于校区外部道路有重型车辆混入,使得临近外围道路的建筑物受噪声影响程度加大。
对校区内建筑物进行噪声评估,得到该建筑物昼间、夜间所受噪声的均值,其周边噪声值分布情况也可以进行计算,如图5所示。
图5 某建筑物所受噪声图Fig.5 Noise graph of a building
从右图可知,该建筑物白天所受噪声均值达到58 dB(A),夜间达到52 dB(A),面向道路一侧噪声值大于背向道路一侧,其中面向道路一侧昼间噪声峰值达到59.0 dB(A),背向道路一侧达到51.0 dB(A)。该建筑物的剖面噪声图也可以对此加以证明,如图6所示。
图6 某建筑物剖面噪声模拟图Fig.6 Profile noise figure of a building
对临近道路的高层住宅楼进行噪声垂直方向仿真预测。如图7所示,学生公寓楼属于高层建筑物,北侧紧邻育才路,在其1至9层设置噪声接收点,对各楼层噪声进行预测,所得结果见表4。
图7 学生公寓噪声接收点设置Fig.7 Noise reception point setting in students’ apartment
测试点背向育才路方向噪声值/dB(A)面向育才路方向噪声值/dB(A)昼间夜间昼间夜间1层40.327.363.655.32层40.527.564.256.13层40.627.664.956.64层40.927.864.155.85层41.227.963.354.96层41.528.162.554.17层41.828.361.853.48层42.228.661.152.79层42.529.260.552.1
从表4可以得出:(1)面向育才路方向的噪声值明显大于背向,二者噪声值基本相差20 dB(A)甚至更多。(2)面向育才路方向的楼层出现噪声中间层最大现象,背向育才路方向的楼层出现噪声随楼层升高而增大现象。其中,面向育才路方向楼层最大噪声值位于3楼,昼间64.9 dB(A),夜间56.6 dB(A);背向育才路方向楼层最大噪声值位于9楼,昼间42.5 dB(A),夜间29.2 dB (A)。
(1)除校区外围道路沿线建筑物受到的噪声影响较明显以外,长安大学雁塔校区的声环境质量较好。
(2)校区昼间噪声影响严重于夜间噪声影响,面向道路一侧所受噪声值大于背向道路一侧所受噪声值,但夜间在道路有重型车辆混入时,其所产生的噪声影响程度加大。
(3)对于临近道路的高层建筑物,面向道路方向的楼层噪声值明显大于背向道路方向的楼层噪声值。面向道路方向的楼层出现噪声中间层最大现象,背向道路方向的楼层出现噪声随楼层升高而增大现象。
(4)对于面向道路一侧建筑物等噪声值较大区域,可以通过控制噪声源,在相关部门的协助下对相关道路路段控制管理、控制车速,同时加强校内交通管理、增加校园绿化面积等措施来改善校区的声环境质量。
(5)结合实地观测,通过噪声仿真软件Cadna/A对校区声场进行仿真并预测,可以对校区声环境分布进行可视化的模拟,对于评价并改善校区环境质量具有实践价值。
[1] 薛宝永, 葛世亮. 不同布局形式居民区受城市交通噪声影响分析[J]. 环境科学与技术, 2013(5): 168- 170.
[2] 朱丽颖, 李贤徽. 公交车辆停靠站位置对交通噪声的影响分析[J]. 噪声与振动控制, 2014(3): 86- 91.
[3] 谢海涛. 基于Cadna/A软件的城市交通十字路口噪声预测研究[J]. 四川环境, 2014(1): 124- 127.
[4] 夏平, 徐碧华, 宣燕. 用Cadna/A软件预测桥梁交通噪声及应用分析[J]. 应用声学, 2007, 26(4): 208- 212.
[5] 韩文辉, 李进峰. CADNA/A噪声预测软件在城市道路中的应用分析[J]. 科技情报开发与经济, 2010, 20(18): 163- 165.
[6] 娄金秀, 马建华. 基于Cadna/A的高层建筑环境噪声垂直分布仿真[J]. 噪声与振动控制, 2014(3): 136- 138.
[7] 张强, 杨慧茹, 陈晓蕾, 等. 校园噪声现状分析研究——以哈尔滨工业大学(威海)为例[J]. 环境科学与管理, 2014(3): 125- 127.
Research on Noise Prediction of University Campuses Using Cadna/A Noise Simulation Software
FANG Wen-jie1, FANG Ming2
(1.College of Highway, Chang’an University, Xi’an 710054, China; 2.Anhui Sanjian Engineering Co., Ltd., Hefei 230001, China)
This paper took noise prediction in Chang'an University Yanta Campus as the basis of a noise model by using Cadna/A noise simulation software. The model parameters can be input and calibrated according to field measurement and traffic survey, and the sound field distribution of the campus was predicted as well. The results showed that the impact of traffic noise and campus life noise were obvious in the university campus, especially the traffic noise was the most obvious. Affected by the traffic volume, the daytime noise value was larger than the noise at night. When there were heavy vehicles on the road, the noise impact increased. Meanwhile, vertical noise distribution in high rise residential buildings near the roads was simulated. The results showed that the noise increased with the rise of the floor on the far side from the road, and the maximum noise of the floor near the road appeared in the middle floors.
university campus; Cadna/A software; noise prediction; vertical noise distribution
2016-08-31
方文杰(1992—),女,安徽合肥人,硕士研究生,主要研究方向为交通规划、交通与环境、城市轨道交通,E-mail:Fangwj212@126.com
10.14068/j.ceia.2016.06.019
X839.1
A
2095-6444(2016)06-0080-05