城市地铁与道路复合交通噪声源识别方法研究

2020-12-26 06:38许雪记徐文文殷承启姜文静
环境科技 2020年6期
关键词:敏感点声级腾龙

许雪记,徐文文,殷承启,张 玮,姜文静,胡 婕

(1.华设设计集团股份有限公司,江苏 南京 210014;2.江苏省交通运输环境保护工程技术研究中心,江苏 南京 210014)

0 引言

随着城镇化进程不断加快,大城市出行难问题越来越严重。与其他交通工具相比,城市轨道交通具有高速快捷、运输量大、舒适安全、空间利用率高、环境污染低等优势,在解决城市交通拥堵问题时,成为大城市、特大城市优先发展的公共基础设施[1-2],近年来,城市地铁交通得到蓬勃发展。

随着大城市轨道交通网络的不断发展,地铁运力的不断提升,地铁、城市道路通行产生的声环境问题引起了社会各界的普遍关注,尤其是地铁高架路段,沿线用地开发强度大,轨道交通与沿线居民生活区距离接近,轨道交通高架段对沿线居民日常生活的干扰程度有增加趋势[3-5]。周宁晖等[6]对南京地铁1号线高架段、车厢内和站台上环境噪声进行了调查,并将地铁与城市快速路的噪声贡献值进行对比分析;沈曼莉等[7]用现场实测方法,检测了沈阳1号线地铁列车运行时车厢内、站台上以及地铁站外环境噪声最大值;黄述芳等[8]对北京地铁5号线地下线路风亭和冷却塔周围11 处声环境敏感点进行了噪声监测,并分析了地铁对于交通噪声的增量;陈正英等[9]对苏州轨道交通1号线敏感点噪声进行了监测,结果表明实测噪声值对背景噪声的增量在3~6 dB(A)之间;吴云霞[10]对成都地铁2号线高架段的噪声特性进行了研究,并分析了Canda/A 软件在地铁噪声预测中的适用性。

现阶段城市地铁高架段与城市主干道、快速路等不可避免的存在并行现象,此类复合交通噪声的影响,在针对某种单一噪声源采取降噪措施后,对声环境敏感点的影响并未显著降低,造成了环保投资与环境效益不匹配的现象。本文以某市地铁高架段为例,针对城市地铁与地面道路并行路段,提出监测以及软件模拟的方法,识别出噪声影响较大的声源,为有效聚焦噪声防治的主要方向、实现最小工程投资下的最大环境效益提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 城市地铁与地面道路复合噪声源的识别方法

在某市地铁高架段区间选取敏感点1~6 处开展噪声源识别,各敏感点的主要地面道路噪声源见表1。针对上述敏感点,选择部分敏感点采用多通道间断性噪声监测、交通量与噪声值耦合性监测、噪声仿真模拟预测、特殊评价量监测4种方法来进行主要噪声源识别。

表1 地面道路噪声源

(1)多通道间断性噪声监测

利用多个声级计同步监测,不同声级计采集相对应的声源噪声,监测时段根据不同交通方式的运行特征呈间断分布,最终运用噪声叠加原理分解出目标噪声值。

(2)交通量与噪声值耦合性监测

交通量与噪声值同步监测,通过回归拟合分析不同交通方式的交通量与整体环境噪声的耦合关系,判断出主要噪声源。

(3)噪声仿真模拟预测

通过Cadna/A 噪声模拟软件将不同交通方式的交通量以及地形数据录入,模拟出不同交通源。

(4)特殊评价量模拟

针对交通噪声,一般使用等效声级LAeq作为评价指标,但是对于复合交通,有必要分析最大声级Lmax以及列车通过时声级LAeq(t),并将特殊评价量与标准评价量进行数据对比。

1.2 噪声仿真模拟模型

(1)Cadna/A 软件

Cadna/A 软件是一套得到我国环保部门认证的噪声计算软件,集成了HJ 2.4 — 2009,Schall03,ISO 9613,RLS—90 等标准,在轨道交通运输部门和公路交通等方面广泛应用,分析计算三维模拟区域声级分布优势突出。本次使用的为德国Schall03 模式[11]。

(2)模型验证

采用噪声仿真模拟软件Cadna/A 开展轨道交通预测模拟前,需先验证Cadna/A 用于轨道交通预测的适用性,本文在昼间及夜间选取地铁高架段沿线56 处敏感点有地铁通过的时段开展噪声监测,用积分声级计连续1 h 测量等效连续A 声级,每个点位监测2 d,每昼夜各监测1 次,再将Cadna/A 仿真的噪声预测值与对应点位的噪声实测平均值利用SPSS 软件进行T 检验,以探讨Cadna/A 用于轨道交通预测的适用性。

2 结果与讨论

2.1 多通道间断性噪声监测结果分析

分别选取敏感点1~4 以及敏感点6 开展无列车经过时的噪声现状值监测,该5 处监测点覆盖了3条地面道路污染源。并对噪声监测结果进行分析。

(1)和平路沿线敏感点1,2 监测点。敏感点1处和平路噪声监测值与地铁噪声差值范围在0.4~3.5 dB(A),敏感点2 差值范围在0.2~6.9 dB(A),可以看出龙华和平路沿线敏感点,道路噪声贡献高于地铁噪声贡献,地面道路为主要噪声源。

(2)腾龙路沿线敏感点3,4。敏感点3 处腾龙路噪声监测值与地铁噪声差值范围在-9.8~-5.9 dB(A),敏感点4 监测点差值范围在5.4~5.9 dB(A),对于敏感点3,地铁是其主要噪声源;而敏感点4 由于其处于地铁站处,轨道交通行驶速度较慢,且地铁站有一定的遮挡作用,此外由于现场条件,在现场监测时,噪声监测未正对着轨道交通,而是从敏感点侧方进行监测,综合上述原因导致对于敏感点4,地面道路是其主要噪声源。

(3)民塘路沿线敏感点6。敏感点6 的民塘路噪声贡献与地铁噪声差值范围在-2.3~0 dB(A),因此对于敏感点6,地铁是其主要噪声源。

2.2 交通量与噪声值耦合性监测结果分析

项目组于地铁二期沿线敏感点1(区间1,和平路)、敏感点5(区间2,腾龙路)、敏感点6(区间3,民塘路)开展24 h 噪声值监测,并记录24 h 道路车流量以及地铁车流量。选取3 处24 h 监测点地铁运营时的噪声监测值与地面道路交通量进行线性拟合,拟合情况见图1~图3。由图1~图3可知:

(1)敏感点1 的噪声监测值与和平路车流量高度正相关,相关系数达到0.84,与地铁车流量相关系数为0.433,结合现场观测可知和平路车流量较高,最高可超过10 000 辆/h,因此可认为对于敏感点1监测点,和平路是其主要噪声污染源。

(2)与2.1 节中的敏感点3 不同,敏感点5 虽然也位于区间2 内,但距离腾龙路更接近,其噪声监测值与腾龙路车流量呈正相关,相关系数为0.44,与地铁车流量也呈正相关,相关系数为0.47。现场观测时,腾龙路相比于地铁更接近敏感点,但车流量较低,因此对于敏感点5,地铁以及腾龙路均产生一定的影响,影响程度相当。综合来看,对于腾龙路沿线敏感点,由于腾龙路交通量较低,且腾龙路与轨道交通处于并列的位置关系,除地铁站处敏感点外,距离腾龙路更近的敏感点,地面道路是主要噪声源,相比地铁的噪声影响更大。

(3)对于敏感点6,可以看出,民塘路车流量与噪声监测值之间无明显的相关性,与地铁车流量呈正相关,相关系数为0.56,结合现场观测可知民塘路车流量较少,因此可认为对于敏感点6,其地铁噪声贡献值高于地面道路。

上述3 处敏感点的监测分析结论与2.1 节相吻合。

图1 敏感点1 噪声监测值与地面交通量拟合曲线

图2 敏感点5 噪声监测值与地面交通量拟合曲线

图3 敏感点6 噪声监测值与地面交通量拟合曲线

2.3 噪声仿真模拟预测结果分析

2.3.1 模型验证结果

选取某市地铁高架段沿线56 处敏感点进行噪声软件预测及现场实测,将噪声模拟值与实测值进行对比,各监测点位处的昼间模拟声级与实测声级的偏差绝对值的平均值为1.7 dB(A),夜间模拟声级与实测声级的偏差绝对值的平均值为1.5 dB(A)。因此,本次采用的计算模型的模拟结果与实际情况偏差较小(3 dB(A)以内)。预测值与监测值配对样本T检验结果见表2 和表3,由表2 和表3可以看出在显著性水平为0.05 时,昼间、夜间相伴概率Sig=0.000 <0.05,拒绝原假设,可认为实测值和模型预测值具有明显的相关性。由配对样本T 检验结果可知,实测值、预测值昼夜配对样本T 检验的相伴概率Sig分别为0.121 和0.122,均大于0.05,应接受原假设,可认为互相配对的2 组数据没有显著性差异,即昼夜的预测值与监测值无显著性差异,因此Cadna/A软件预测某市地铁噪声现状是可信的。

表2 昼夜成对样本相关系数1

表3 昼夜成对样本检验2

2.3.2 结果分析

以敏感点3,5为对象,以区域地形图为基础,利用Cadna/A 预测模型摸清轨道交通沿线噪声影响现状。

(1)敏感点3

敏感点3位于区间2 内,现已建4 栋建筑,其中首排建筑分别为30 层和33 层,3 楼以上为居民区,主要地面道路噪声源为腾龙路。地铁与地面道路的噪声模拟结果见表4。由表4可以看出,除了1 楼由于声影区衰减导致地铁影响小于道路的影响外,其余楼层因地铁产生的噪声影响均高于道路,可以看出对于敏感点3,差值范围为5.0~6.9 dB(A),地铁是其最主要的噪声污染源,影响程度显著高于腾龙路,结论与2.1 节一致。

表4 敏感点3 现状噪声模拟结果 dB(A)

(2)敏感点6

敏感点6位于区间3 内,首排为3 栋30 层居民区,1~5 层为商铺,敏感点范围内基本无声屏障遮挡,主要地面道路噪声源为民塘路,地铁与地面道路的噪声模拟见表5。由表5可以看出,与敏感点3 相同,除了1 楼由于声影区衰减导致地铁影响小于道路的影响外,其余楼层因地铁产生的噪声影响均高于道路,差值范围为0~1.6 dB(A),可以看出对于敏感点6,地铁的噪声影响程度略高于民塘路,结论与2.1 节一致。

表5 敏感点6 现状噪声模拟结果 dB(A)

2.4 3种方式适用性分析

上文提到的多通道间断性噪声监测、交通量与噪声值耦合性结果监测以及噪声仿真模拟预测的优缺点见表6。

表6 3种噪声源识别方法对比

2.5 特殊评价量

虽然轨道交通噪声的主要评价量是等效连续A计权声级,但运行列车是间歇性噪声,有无列车通过时的声压级相差较大,轨道交通噪声具有暂时性和间歇性等特点,轨道列车行驶速度较快,因此地铁周边受其噪声一次性影响时间较短。考虑本项目列车驶过时间为6.3 s 左右,通过将车流量进行等效换算,模拟出列车驶过时的噪声级,以敏感点6为例,敏感点6 处列车驶过声级在74.9~77.7 dB (A),与等效噪声Leq的差值在16.7~20.2 dB(A),由此可知地铁通过时段的噪声影响较大,进行噪声控制时应注意地铁驶过时的噪声影响。

3 结论

(1)根据现阶段城市地铁高架段与城市主干道、快速等地面道路并行现象较多,降噪措施缺乏针对性的情况,提出多通道间断性噪声监测、交通量与噪声值耦合性结果监测以及噪声仿真模拟预测等3种城市地铁与道路复合交通噪声源识别方法。

(2)多通道间断性噪声监测方法限制因素较多,但其操作简单,适用于单一敏感点且周围其他噪声源较少的情况:交通量与噪声值耦合性结果监测方法限制因素低于多通道间断性噪声监测,且更准确,但是在城市建成区内实施难度较大,适用于单一或多个敏感点且周围交叉路口较少的情况:噪声仿真模拟预测方法准确性最高,且可以获得详细的噪声预测值,宜用于区域性主要交通噪声源辨别以及降噪效果分析等情况。

(3)对于城市复合交通,应注意列车通过时段的最大声级Lmax以及列车通过时等效声级LAeq(t),以敏感点6为例,可以看出对于轨道交通,地铁通过时段的噪声影响较大,进行噪声控制时应注意地铁驶过时的噪声影响。

猜你喜欢
敏感点声级腾龙
一种等效40 h声级的计算方法探讨
基于噪声分析的抽水蓄能机组运行预警技术研究
轨道交通噪声监测方法探讨
数控机床实切工况下温度敏感点稳健性选择方法研究
静安区道路交通噪声监测分析与控制对策
挑选微距镜头时都该看什么
跨文化沟通敏感点管理刍议
历年奥斯卡主持人集锦
历年奥斯卡主持人集锦
地铁冷却塔消声处理项目在实施过程中的若干问题研究