基于城市環境噪聲污染與監測技術研究

摘要：城市環境的宜居性得到各界廣泛重視，針對噪聲的分析和監測技術也需要謀求進一步優化。基于此，本文以城市環境噪聲污染的類型與危害作為切入點，予以簡述，再以此為基礎，重點分析城市環境噪聲污染的監測技術，給出定位監測技術、分布式范圍監測技術等內容，并以模擬實驗進行論證，服務于后續工作。

關鍵詞：城市環境;噪聲污染;監測技術;智能監測

中圖分類號：X593 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2019）08-0-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.08.078

Research on noise pollution and monitoring technology based on urban environment

Zhang Jing

（Harbin Environmental Monitoring Center Station，Harbin Heilongjiang 150000，China）

Abstract：The livability of urban environment has been widely recognized by all walks of life， and the analysis and monitoring techniques for noise also need to be further optimized. Based on this， this paper takes the type and hazard of urban environmental noise pollution as the entry point， and briefly describes it. Based on this， it focuses on the analysis of urban environmental noise pollution monitoring technology， and gives the location monitoring technology and distributed range monitoring technology. And demonstrate with simulation experiments to serve the follow-up work.

Keywords：Urban environment;Noise pollution;Monitoring technology;Intelligent monitoring

噪聲污染（noise pollution）是現代城市污染的一種，干擾民眾休息、學習和工作以及正常聽覺需要的聲音，統稱為噪聲。當噪聲對人及周圍環境造成不良影響時，就形成噪聲污染。工業化和社會的現代化發展，使噪聲污染的范圍越來越大，影響級別也越來越高，就其危害和監測技術進行分析具有突出的現實意義。

1 城市環境噪聲污染的類型與危害

1.1 城市環境噪聲污染的類型

按來源分析，城市環境噪聲污染可分為三大類，即商業活動噪聲污染、工業活動噪聲污染和交通行為噪聲污染。商業活動的噪聲污染具有團狀分布、時間相對集中的特點，多見于城市商業區、步行街、商圈等處，如日間各商鋪進行的廣告宣傳、流媒體播放的視頻等，集中于早間8：00到晚間23：00之間。工業活動污染包括建筑噪聲、工業區噪聲等。建筑噪聲又可以細化為土木工程和裝修導致的噪聲[1]。工業噪聲具有時間集中、地點分散的特征，可出現于城市各處。交通行為導致的噪聲污染具有帶狀分布特點，集中于各地交通干線處，也包括市區范圍內的鐵路和高速公路、機場以及碼頭等。

1.2 城市環境噪聲污染的危害

城市環境噪聲污染的危害可大致分為兩個方面，即人體危害、其他危害。人體危害包括聽力系統、消化系統危害和神經系統危害。有學者分析發現，當噪聲持續、集中產生，可導致人員聽覺逐步喪失，甚至有誘發耳聾問題的風險。從事建筑工作的工人、居住于鐵路車站附近的民眾，其聽力損傷的發生率較城區內其他民眾高約1.4～3.2倍[2]。消化系統危害牽涉到內分泌失調、消化不良以及潰瘍性病變。分析認為這與噪聲導致的心理、生理變化均存在關聯，如休息不佳導致激素水平異常、情緒波動，可導致胃潰瘍發病率增加，神經系統危害主要體現在失眠、神經衰弱等方面。城市環境噪聲還可能危及候鳥遷徙、都市生態系統，美國學者發現，僅北美地區每年直接、間接死于城市噪聲污染的鳥類就達到200萬只以上，這也對噪聲監測提出了高要求[3]。

2 城市環境噪聲污染的監測技術分析

2.1 定位監測技術

定位監測是最早應用于城市內噪聲監測的技術，德國的部分地區明確給出工業生產的噪聲等級，為明確了解企業是否能夠按照標準執行噪聲控制策略，地方政府安裝了定位監測設備，收集廠區內噪聲情況進行管理。該技術在現代都市中依然具有應用價值，如我國部分工業城市，均建有產業園區，園區內的工業產生活動頻繁，對廠區進行平面圖的收集，建設蛛網式的噪聲監測架構，以園區中央位置為核心，設置一個中央信息收集站，之后以1000～1500m為間隔，以中央收集站為圓點，設置4～8個子收集站，如園區規模較大，可在子收集站外圍繼續以固定間隔設置收集站。每日早間8：00，所有收集站投入工作，對周邊噪聲進行收集，每天晚間18：00（視園區管理計劃調整），將當日信息進行匯總，評估各收集站收集的噪聲強度是否滿足當地管理要求，如存在噪聲過大問題，根據不同信息站收集的信號強度，可鎖定噪聲源，進行針對性管理。定位監測的優勢在于能夠提升管理效率，其不足之處體現在工作范圍、適用性方面，無法勝任所有區域的噪聲監測工作。

2.2 分布式范圍監測技術

分布式范圍監測可滿足各類噪聲來源的監測需求，其基本思路為，利用大數據技術，了解區域范圍內的噪聲源分布特點，確定工作框架，之后選取步行街、開發區、商業區以及交通干線等處，放置可實時收集噪聲信息的工作設備，對噪聲的產生情況、強度等級進行收集。所有的監測設備均可獨立工作，以有線通信的方式，與中央計算機（控制終端）取得連接。借助 CAN總線系統避免各監測設備出現信號互擾，同時進行信息的累積。控制終端的工作人員可結合監測設備傳輸的信息，分析目標范圍內的噪聲情況。以人口規模100萬左右的中等偏大城市為例，可選取20個左右的監測地點，相對均勻、有所偏重的分布于開發區以及商業區、交通干線等處。需要注意的是，分布式范圍監測技術不等同于“平均分布”，同時考慮通信信號衰減和多元噪聲干擾問題，還應在控制終端進行信號的進一步處理，以分離技術將設備收集的噪聲信號進行分別分析，借以了解主要噪聲來源，進行后續監測和管理。

2.3 智能監測技術

智能監測技術既是一種獨立工作模式，也可以投入到分布式范圍監測、定位監測模式中，發揮輔助作用。目前我國的噪聲監測以及其他大部分國家的噪聲監測工作，均沒有完全邁入智能化階段，很多噪聲的分析、收集工作依然依賴人工，如上文所述的噪聲分離技術，仍需人工作業。智能監測技術在常規信息收集的基礎上，額外引入自動化工作理念，結合不同噪聲的頻譜特點，利用集成技術使原本需要人工處理的環節，直接納入到計算機流程之中。如在針對交通噪聲進行監測時，汽車/火車行駛的發出的噪聲往往處于低頻段，而火車/汽車鳴笛時，發出的噪聲多處于高頻段。此前的設備雖然能夠捕捉上述噪聲，但不能進行直接分辨。在智能技術下，可將不同噪聲按頻段特點生成默認程序，輸入到計算機中對監測設備進行控制，完成噪聲收集的同時完成信息的分類識別。管理人員只需要對智能處理后的信息進行匯總，就能了解環境噪聲主要源頭、區域，展開更具針對性的管理。

3 模擬實驗

3.1 模擬對象和方法

選取某城市交通樞紐地帶作為對象，該地區原有的噪聲監測工作為傳統式，只能捕捉噪聲強度，再由人員進行分析和處理。將其工作資料進行加工，獲取噪聲強度、時間等信息內容，輸入計算機中生成實驗模型。采用以智能技術為依托的定位監測模式，以參數調整法進行實驗，實驗分為2組，即常規組（傳統模式組）和定位組，常規組收集100天的工作信息，定位組進行100次模擬實驗。實驗觀察指標為噪音識別正確率、識別時間和警報時間。為獲取科學、靈敏的實驗數據，將該地的噪聲分為三個等級，即強噪音、弱噪音、無噪音。

3.2 模擬過程和結果

定位組100次實驗分為無噪音10次，設定噪音等級低于警報等級，觀察系統能夠識別。弱噪音實驗45次，觀察識別正確率、識別時間和警報時間。強噪音實驗45次，觀察識別正確率、識別時間和警報時間，強噪音模擬額外觀察是否觸發聯動系統，實驗結果如表1：

結果上看，智能模式下的定位監測技術，能夠實現99%的噪聲識別，并實現100%的報警聯動，只在弱噪音模式下出現一次錯誤判斷。故障原因在于數據收集不夠廣泛、精確，引發誤操作。較常規人工作業的效率明顯提升。這也意味著上述技術和理論具有理想的可應用價值和空間。

4 總結

綜上，現代城市噪聲污染問題日益突出，予以監測和控制也對技術提出了很高要求。城市環境噪聲污染的類型多樣，危害人體健康，也可能對其他自然界的活動帶來破壞。監測技術上，包括定位監測技術、分布式范圍監測技術、智能監測技術、聯動監測技術等。模擬實驗中，當噪聲超過默認級別時，各類工作系統均可敏銳進行捕捉，且用時較短，這表明上述技術和理論具有理想的應用價值。

參考文獻

[1]張鄲.城市商業密集區社會生活噪聲監測工作的探討[J].農家參謀，2018（18）：221.

[2]呂振山，張義波.城市噪聲污染監測的相關問題及對策[J].資源節約與環保，2018（03）：94.

[3]彭帆.基于大數據建模的城市噪聲地圖研制方法與案例研究[D].北京：清華大學，2016.

收稿日期：2019-03-25

作者簡介：張京（1983–），女，漢族，本科學歷，工程師，研究方向為環境監測。