計算機動態模擬方法在城市交通噪聲監測中的應用

摘要：闡述了城市道路交通噪聲高污染區域的監測與模擬研究。實現了基于微觀交通仿真的交通噪聲動態模擬方法，采用該方法對峽谷型道路十字交叉口和公交車站兩類典型的城市道路交通噪聲高污染區域進行了動態模擬，同時對這兩類區域的交通噪聲進行了實地監測。監測結果和模擬結果的對比表明：該方法對等效聲級Leq和統計聲級L10，L50和L90等的預測具有較高的準確性，對交通噪聲實地監測的優化布點和區域噪聲分析有較強的指導意義。

關鍵詞：交通噪聲；監測；動態模擬；交叉口；公交車站

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A

1 引言

隨著國民經濟的持續增長和道路交通建設的快速發展，我國城市機動車保有量也迅速增加。城市道路交通給人民生活帶來便利的同時，也造成了環境污染，其中交通噪聲污染問題已成為干擾人們正常生活的主要環境問題之一。掌握交通噪聲污染程度最直接的方法是對噪聲進行實地監測，然而由于各種條件的限制，監測點常常無法覆蓋到整個區域，因此很難全面掌握整個區域的噪聲污染分布。在道路和建筑物分布錯綜復雜的城市環境中，監測點的選取常常具有一定的盲目性，導致監測結果不能準確反映區域的噪聲水平。解決這一問題的一種可行辦法是將噪聲監測和噪聲的模擬計算結合起來，讓噪聲的模擬計算為噪聲監測的優化布點和全面掌握整個區域的噪聲分布提供理論依據。

常用的交通噪聲模擬計算方法有模型計算法[1-3]和計算機動態模擬法[4， 5]兩種。模型計算法在對交通噪聲的靜態預測中應用較廣，但無法反映噪聲的實時變化和波動特性，難以滿足動態預測的要求。計算機動態模擬方法將交通流仿真、車輛噪聲排放模型和噪聲傳播與擴散模型結合起來，從而實現對特定路段交通噪聲的動態模擬。該方法適用于對道路交通噪聲做出全面的預測和對其特性進行深入的研究。目前，計算機模擬方法已成功地應用到十字交叉口[6-7]、環形交叉口[8]、地下車庫[9]等局部區域的交通噪聲預測中，并取得了今人滿意的效果。

峽谷型道路交叉口指周邊有高聳建筑物的道路交叉口，交叉口是車流匯集之處，其交通噪聲本來就比較嚴重，而由于受建筑物的影響，噪聲會經反射、衍射而加重，加上受交叉口信號燈的影響，車流狀態十分復雜，計算此噪聲高污染區域的噪聲具有很高的難度和意義。另外，由于大型車輛的頻繁剎車和啟動，公交車站一直是城市道路交通的噪聲黑點，對其進行監測和模擬對改善城市聲環境也有明顯的意義。本文介紹基于微觀交通仿真的交通噪聲動態模擬方法，將該方法與交通噪聲的實地監測相結合對以上兩類交通噪聲高污染區域進行分析，并通過實地監測數據對模擬結果進行對比驗證，討論該方法的可行性與實用性。

2 交通噪聲計算機動態模擬方法

2.1 基本原理

交通噪聲計算機動態模擬方法是利用計算機對交通流進行模擬的同時，提取出路網中各車的實時狀態信息，并實時計算出交通噪聲的一種方法。根據交通流相關理論利用計算機可以對道路交通狀況進行微觀仿真，每隔一段時間對仿真的交通狀態數據進行采樣，得到車輛位置、速度、加速度等信息，將這些信息輸入單車噪聲排放模型可得到動態的交通噪聲排放源，然后結合相應的噪聲傳播衰減模型實時地計算出觀測點處的噪聲，從而實現對交通噪聲的動態模擬（圖1）。模擬一段時間后，可對得到的一系列交通噪聲瞬時值進行處理，計算出連續等效聲級Leq，統計聲級L10、L50、L90，交通噪聲指數TNI等。

目前計算機對交通流的動態模擬技術已非常成熟，交通流的動態模擬可采用微觀交通仿真軟件來實現。以Paramics微觀交通仿真軟件為例，可用Paramics軟件對所研究的道路場景進行建模，實現對交通流的動態模擬，同時通過自編的插件程序實時對仿真的微觀交通流數據進行采集，并實時計算各時刻的車輛噪聲排放和觀測點處噪聲的動態變化。

2.2 噪聲計算模型

2.3 單輛車噪聲排放的測定

式（1）的車輛勻速行駛時的噪聲排放量LC和變速噪聲修正值ΔLA交通噪聲計算模型的基礎，直接影響到模擬結果的準確性。國內對單車噪聲排放已有一些研究成果和規范，張玉芬在1989年通過實驗測量得到了當時條件下的單輛車噪聲排放計算模型[11]。JTGB 03-2006（公路建設項目環境影響評價規范）中也提供了一套單輛車噪聲排放模型[12]。但這些模型只建立了車輛速度與噪聲之間的關系，沒有反映出車輛加、減速的影響，且由于時間的推移，車輛降噪技術的提高，以及各地區道路環境條件的差異等，這些模型在本地使用有一定程度的誤差。因此，我們采用實驗方法對車輛在參考距離處的勻速噪聲LC和變速噪聲修正值ΔLA進行重新測定。

實驗場景依照GB 1495-2002（汽車加速行駛車外噪聲極限值及測量方法）進行設置[13]。選取四周50m范圍內無明顯噪聲反射物的空曠區域為實驗場地，路面材料為瀝青混凝土材料。實驗時，聲級計離地面高1.2m，距車行線7.5m。共對1176輛機動車在勻速、加速、或減速時的噪聲進行了測量，包括小型車591輛，中型車217輛，大型車368輛。分車型對車輛勻速通過時的噪聲測量結果LC和車輛在加速或減速行駛時的噪聲排放與相同速度下的勻速噪聲的差值ΔLA進行統計，從而得到LC與ΔLA 的統計模型。實驗數據與統計模型見文獻[14]。

3 應用實例

通過對峽谷型道路十字交叉口和公交車站兩類交通噪聲高污染區域的實地監測，并采用交通噪聲動態模擬方法進行對比，同時根據實測數據和模擬結果對這兩類場景的交通噪聲進行分析。

3.1 峽谷型道路交叉口

建筑物包圍下的峽谷型道路信號控制十字交叉口是城市道路平面交叉口的主要形式。2009年6月，我們對廣州市海珠區某峽谷型道路交叉口的交通流量和交通噪聲進行了實地調查。該交叉口的各個進口均為雙向四車道，車道寬度約3.75 m，建筑物到道路中心線的距離和各噪聲監測點的位置如圖2所示。調查時間是5：30 AM ～ 8：30 AM。交通流量采用人工計數的方法進行調查，分車型記錄各進口車道左轉、右轉、直行的車輛數。交通噪聲采用AWA6218+型噪聲統計分析儀進行測量，每隔1秒記錄一次噪聲值，以10分鐘為基本單位統計LAeq、L10、L50和L90。

同時采用交通噪聲動態模擬方法對該交叉口的噪聲進行模擬，模擬時，考慮建筑物對噪聲的反射和衍射作用。按照該交叉口的實際參數進行建模，這些參數包括：各道路的幾何參數、道路的拓撲關系、建筑物的幾何參數、交通流量、道路的實際限速、車型比例、信號控制方法等。

按照實測的車流量進各監測點的交通噪聲進行模擬，并與實測結果進行對比。圖3中的（a）、（b）、（c）圖分別為測點1、測點2、測點3在各時間段內的Leq、L10、L50和L90模擬值與實測值曲線，容易看出，各監測點噪聲的各種評價量的模擬值與實測值吻合較好，模擬值與實測值相差小于3 dB。測點3處的交通噪聲比其它兩測點高，原因是測點3更靠近交叉口中心，可接收到更大范圍內的直達聲。由于各道路車流量在5：30 AM ～ 8：30 AM呈增長趨勢，所以交通噪聲在該時間范圍內也呈增長趨勢，模擬值和實測點均反映了這一規律。

3.2 公交車站

公交車站廣泛分布于城市交通路網中，由于公交車通常是大型車，公交車的噪聲在所有車輛噪聲中占較大的比例。公交車的進、出站過程是勻速——減速——停車——加速——勻速的行駛過程。在此過程中噪聲的起伏變化非常大，使得公交車站附近局部區域的噪聲污染更加突出。為掌握公交車站對噪聲的影響，我們對廣州市新港西路某公交車站附近的交通噪聲進行實地測量。同時對靠近公交車站和遠離公交車站的兩個測量點進行噪聲測量，如圖4所示，測量點1與測量點2到道路的距離均為8米，測量點1到公交車站的距離為5米，測量點2到公交車站的距離為200米。采用CENTER322型聲級計對交通噪聲進行測量，測量時間為50分鐘，每5秒記錄一次噪聲數據，每10分鐘計算一次等效聲級和統計聲級。測量的同時用人工計數的方法分車道統計各車型的車輛數量。

同時采用交通噪聲動態模擬方法對該公交車站附近的噪聲進行動態模擬，建模時，各項參數均按照實際參數進行輸入，包括道路的幾何尺寸、各種車型的交通量、道路限速等。將噪聲模擬結果進行統計，并與實測值進行對比，如圖5所示。兩測點Leq、L10和L50的模擬值與實測值非常接近，誤差均小于3dB。由于現場背景噪聲的影響，L90的模擬值比實測值約小5dB。可見，模擬時如果加入適當的背景噪聲，將使模擬結果更加準確。

對測得的噪聲數據進行頻數統計，發現兩測點的噪聲都主要分布72dB到74dB之間，且測點1的噪聲比測點2的噪聲高約2dB。在測量時間內，測點1和測點2所經過的車流量是相當的，但由于公交車進出站的影響，導致公交車站附近的噪聲較高。進一步地，如果將公交車站影響下的模擬結果與沒有公交車站時的模擬結果相減，可得到公交車站對交通噪聲的影響分布圖（圖6）。可見，公交車站對交通噪聲的影響隨噪聲接收點到公交車站的距離的增大而減小，在公交車站附近的局部區域，公交車站對噪聲的影響較大。

4 結語

綜上所述，基于微觀交通流仿真的交通噪聲動態模擬方法可根據模擬的交通流狀況計算出交通噪聲的實時變化，是一種具有較高應用價值的方法。通過與實測數據的比較結果表明：該方法不僅可準確預測等效聲級Leq，對統計聲級L10，L50和L90等的預測也具有較高的準確性。

交通噪聲的動態模擬可對城市道路交通噪聲高污染區域時空分布作出準確的預測，對復雜路網中噪聲監測的優化布點具有很強的指導意義。另外，由于人力物力的限制，交通噪聲的實地監測不可能兼顧到路網中的所有位置，采用該方法可對一些難于監測到的位置交通噪聲進行模擬分析，在一定程度上可彌補實地監測的不足。

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