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聲環(huán)境導(dǎo)則中公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式核心部分推導(dǎo)及問(wèn)題分析

2016-03-03 05:52:54范紅兵

范紅兵

(南京科泓環(huán)保技術(shù)有限責(zé)任公司,南京 210000)

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聲環(huán)境導(dǎo)則中公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式核心部分推導(dǎo)及問(wèn)題分析

范紅兵

(南京科泓環(huán)保技術(shù)有限責(zé)任公司,南京210000)

摘要:聲導(dǎo)則中,公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式是一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)?zāi)J健Mㄟ^(guò)對(duì)該模式進(jìn)行詳細(xì)的推導(dǎo),以正確理解導(dǎo)則模式的來(lái)龍去脈,然后對(duì)該模式的相關(guān)問(wèn)題給出了深入分析,以便在實(shí)際工作中正確運(yùn)用及進(jìn)一步開(kāi)發(fā)公路噪聲預(yù)測(cè)模式。討論表明,在實(shí)際工作中,聲源處理、參考點(diǎn)位置、多車(chē)道、氣象條件等模型參數(shù),應(yīng)結(jié)合具體情況進(jìn)行合理修正。并建議換一種噪聲預(yù)測(cè)建模思路,不采用導(dǎo)則中的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,而采用概率分布的形式,?duì)影響噪聲水平的車(chē)流速度、流量和源強(qiáng)等變量進(jìn)行描述建模。

關(guān)鍵詞:聲環(huán)境影響評(píng)價(jià) ;公路交通噪聲;噪聲預(yù)測(cè)模式;導(dǎo)則模式

公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式在《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則 聲環(huán)境》(HJ 2.4—2009)中的主要核心模式如下[1]:

由于該導(dǎo)則模式是一個(gè)半經(jīng)驗(yàn)?zāi)J?,且忽視了交通流作為一個(gè)有機(jī)整體所特有的系統(tǒng)性,孤立地考慮車(chē)流流量和速度對(duì)噪聲評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度,使其僅適用于車(chē)輛相互干擾較小的自由流下的交通狀態(tài),而對(duì)于約束流交通狀態(tài)和混合車(chē)型交通流狀態(tài)則無(wú)法適用[2- 3]。為此,本文首先對(duì)該模式進(jìn)行詳細(xì)的推導(dǎo),以正確理解導(dǎo)則模式的來(lái)龍去脈,然后對(duì)該模式的相關(guān)問(wèn)題給出了深入分析,以便在實(shí)際工作中正確地運(yùn)用,以及進(jìn)一步開(kāi)發(fā)公路噪聲預(yù)測(cè)模式。

1預(yù)測(cè)模式核心部分推導(dǎo)

公路噪聲預(yù)測(cè)模型如圖1所示。單輛汽車(chē)沿平直道路AB勻速行駛,觀察點(diǎn)位于垂直于車(chē)道垂直距離為D的位置P上,車(chē)速為V,汽車(chē)通過(guò)垂直位置的時(shí)刻為t=0。

A~B為路段,P為預(yù)測(cè)點(diǎn)圖1 有限路段公路噪聲預(yù)測(cè)模型圖Fig.1 Highway noise prediction model of finite section

假定:

1)汽車(chē)聲源可作為點(diǎn)聲源處理。

2) 在垂直于車(chē)道D0處,測(cè)得汽車(chē)勻速行駛過(guò)程中的最大A聲級(jí)為L(zhǎng)0。顯然,汽車(chē)通過(guò)垂直位置時(shí)A聲級(jí)最大,D0被稱(chēng)為參考位置距離,相應(yīng)的聲級(jí)為參考輻射聲級(jí)。

3)不考慮汽車(chē)輻射噪聲的指向性,僅考慮聲波能量的幾何發(fā)散衰減。

那么,單輛任意時(shí)刻t的A聲級(jí)為:

在t1~t2時(shí)間內(nèi),單輛汽車(chē)行駛時(shí)觀察點(diǎn)的等效A聲級(jí)為:

假設(shè)T時(shí)間段內(nèi)有N輛車(chē)通過(guò),往往認(rèn)為某一類(lèi)車(chē)的車(chē)速相近,忽略速度之間的差別。則該時(shí)段T內(nèi)總的等效聲級(jí)為:

上式就是在T時(shí)間內(nèi),以相同速度V勻速行駛的N輛車(chē)駛過(guò)垂直位置后在觀察點(diǎn)產(chǎn)生的等效A聲級(jí)的計(jì)算式。

2討論

導(dǎo)則中公路交通噪聲預(yù)測(cè)模型適用范圍為:雙向六車(chē)道及以下的高速公路、一級(jí)公路和二級(jí)公路,其他公路可做參考;預(yù)測(cè)點(diǎn)在距離噪聲等效行車(chē)線7.5 m遠(yuǎn)處;車(chē)輛平均行駛速度在48~140 km/h之間;預(yù)測(cè)精度為±2.5 dB。由于公路交通噪聲預(yù)測(cè)計(jì)算中模式、源強(qiáng)的選用及參數(shù)的確定都會(huì)較大地影響結(jié)果的準(zhǔn)確性,從上文推導(dǎo)的假定,有以下問(wèn)題需要進(jìn)一步探討。

(1)聲源處理。推導(dǎo)中,導(dǎo)則模式中把汽車(chē)聲源可作為點(diǎn)聲源處理。實(shí)際上,應(yīng)根據(jù)小時(shí)交通流量的不同,將公路噪聲源劃分為點(diǎn)聲源和線聲源處理。

目前,在環(huán)評(píng)實(shí)際操作中,小型車(chē)、中型車(chē)、大型車(chē)源強(qiáng)的取值見(jiàn)交通部導(dǎo)則。交通部導(dǎo)則中,源強(qiáng)主要與車(chē)速有關(guān)(在縱坡的情況下會(huì)作一定的修正)[5]。這種孤立地考慮車(chē)流流量和速度對(duì)噪聲評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度,僅適用于車(chē)輛相互干擾較小的自由流下的交通狀態(tài),而對(duì)于約束流交通狀態(tài)和混合車(chē)型交通流狀態(tài)則無(wú)法適用。

另外,對(duì)于間斷流設(shè)施,特別是信號(hào)交叉口、無(wú)信號(hào)交叉口、環(huán)島等間斷流交通路段,由于車(chē)輛時(shí)常處于“停停走走”的狀態(tài),因此車(chē)流速度普遍較低。同時(shí),車(chē)輛加、減速操作頻繁。這些因素都與交通噪聲之間存在密切關(guān)聯(lián),但當(dāng)前模型中尚未給予考慮[6]。

關(guān)于聲源的高度,導(dǎo)則模式中未給出,在FHWA模型中聲源高度取1 m,而RLS90模型中聲源高度取0.5 m。

(2)參考點(diǎn)位置。由于三級(jí)以上多車(chē)道公路每條機(jī)動(dòng)車(chē)道寬度為3.5~3.75 m,對(duì)于4車(chē)道以上的道路,參考點(diǎn)定為7.5 m明顯不合常理。FHWA預(yù)測(cè)模式中參考點(diǎn)的位置為15 m,新導(dǎo)則預(yù)測(cè)模式為7.5 m,RLS90 模型中參考點(diǎn)距離道路中心線25 m。美國(guó)聯(lián)邦公路管理局認(rèn)為,參考點(diǎn)位置的距離小于15 m時(shí),某些大車(chē)的噪聲發(fā)散不能滿(mǎn)足球面發(fā)散要求。

(3)多車(chē)道。導(dǎo)則中預(yù)測(cè)模式在使用時(shí)不分車(chē)道,以整條道路的車(chē)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)于六車(chē)道及八車(chē)道,導(dǎo)則模式存在明顯的缺陷。

(4)在具體的道路預(yù)測(cè)中應(yīng)注意不同的修正條件。對(duì)于城市道路,應(yīng)考慮兩邊反射的影響;對(duì)于高架道路,在交通噪聲預(yù)測(cè)模式中增加一項(xiàng)防撞護(hù)欄的降噪量;對(duì)于立交區(qū),分別計(jì)算主路到預(yù)測(cè)點(diǎn)的噪聲級(jí)及匝道到預(yù)測(cè)點(diǎn)的噪聲級(jí),然后疊加。

(5)導(dǎo)則模式中未考慮氣象條件的影響,應(yīng)增加考慮空氣溫度、濕度、風(fēng)等對(duì)噪聲擴(kuò)散的影響。

3結(jié)語(yǔ)

導(dǎo)則中公路交通噪聲建模思路主要為統(tǒng)計(jì)模型和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,由本文的推?dǎo)可知導(dǎo)則模型存在明顯的局限。在實(shí)際工作中,應(yīng)結(jié)合具體情況選擇合適的噪聲預(yù)測(cè)模型并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行合理修正,以便形成一些可供區(qū)域參考的統(tǒng)一模型及修正參數(shù)。

最后,建議換一種建模思路,采用概率分布的形式,對(duì)影響噪聲水平的車(chē)流速度、流量和源強(qiáng)等變量進(jìn)行描述建模,并適當(dāng)參考RLS90 模型[7]。

參考文獻(xiàn)(References):

[1]環(huán)境保護(hù)部. HJ 2.4—2009 環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則 聲環(huán)境[S]. 北京: 中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 2010.

[2]劉小明, 李超, 榮建. 道路交通噪聲預(yù)測(cè)模型研究[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 35(7): 953- 959.

[3]王建輝. 公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式對(duì)比分析[J]. 山西交通科技, 2011(4):76- 77.

[4]沈紅霞. 高速公路交通噪聲預(yù)測(cè)模式分析比較研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2003.

[5]交通部. JTG B03-2006 公路建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響評(píng)價(jià)規(guī)范[S]. 北京: 人民交通出版社, 2006.

[6]張音波, 張玉環(huán), 范東平, 等. 道路交通噪聲預(yù)測(cè)的研究進(jìn)展[J]. 環(huán)境污染與防治, 2012, 34(6): 77- 81.

[7]鄧佳, 趙劍強(qiáng), 張曉寧, 等. 公路交通噪聲預(yù)測(cè)模型FHWA與RLS90的比較[J]. 環(huán)境工程學(xué)報(bào), 2012, 06(2): 687- 691.

Derivation and Analysis of the Core Part of Highway Traffic Noise Prediction

Model in theTechnicalGuidelinesforNoiseImpactAssessment

FAN Hong-bing

(Nanjing Kehong Environmental Technology Co.,Ltd., Nanjing210000,China)

Abstract:In theTechnicalGuidelinesforNoiseImpactAssessment, highway traffic noise prediction model is a empirical model. In this paper, the guideline model were derived in detail in first, to correctly understand the model. And then, the related problems of the model were given in-depth analysis, in order to correct use the model in actual work, and further development of highway traffic noise prediction model. The discussion shows that, the model parameters such as sound source treatment, reference point location, multilane highways, meteorological condition and so on, should be reasonably modified in combination with the actual situation. And a suggestion is recommended that the noise predictive modeling ideas should not using the semi-empirical models, and takes the form of probability distributions, which describe the modeling using the affecting the noise level variable, such as traffic speeds, flow and sound sources.

Key words:noise impact assessment;highway traffic noise; noise prediction model;guideline model

作者簡(jiǎn)介:范紅兵(1983—),男,碩士研究生,環(huán)境工程專(zhuān)業(yè),主要從事環(huán)境影響評(píng)價(jià)及環(huán)保工程設(shè)計(jì),E-mail:478994491@qq.com

收稿日期:2015-12-20

中圖分類(lèi)號(hào):X827

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):2095-6444(2016)01-0076-03

DOI:10.14068/j.ceia.2016.01.021

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