城市路網對交通噪聲的影響比較
——以大連市典型片區為例

路曉東，蔡 軍，祝培生

（大連理工大學 建筑與藝術學院，遼寧 大連116023）

噪聲污染已發展成為制約人們生活質量提高的社會問題[1-2]，對身體健康的有害影響從不舒適、溝通困難、睡眠問題到心理和心血管病變[3-6]。其中道路交通噪聲大約占80%的來源[1]。交通噪聲來源于道路上車輛的行駛，受到車流量和車速影響，而每條路上的車流量和車速又與城市路網密切相關[7]。宏觀層面，路網的等級結構完成車輛在空間的配置，每條路上交通負荷均與其有很大關系；微觀層面，不同的路網間距影響著車速、車流密度等[8-9]。城市路網規劃應將道路交通噪聲作為重要的考慮因素。

以往研究大都借助于數值模擬探討路網對噪聲的影響。Wang 等通過比較中國武漢與英國曼徹斯特交通噪聲與城市形態的差異，發現不同的道路覆蓋率對城市交通噪聲有顯著影響[10]。Salomons討論了城市形態及交通特征對交通噪聲的影響規律[11]。Tang等通過對澳門的噪聲模擬，指出狹窄道路、高密度的路網可能會導致較低的噪聲污染[12]。我國學者也展開大量相關研究[13-14]。這些成果所借助的噪聲數值模擬，大都將車流視為穩態的線聲源[15]。這盡管部分反映了真實情況，但卻無法反映如紅綠燈、駕駛條件或道路交叉路口的影響[16-17]。為此，有學者[18-19]提出了噪聲動態模擬方法，建立交通微觀仿真模型，獲取噪聲實時預測，但目前側重點是微觀層面的城市交叉口及局部路網，對城市路網規劃的指導作用有限，且所需的交通流基礎數據及其跟車模型與實際往往存在偏差。

未來中國路網規劃有可能發生大的變化。2016年初中國政府要求新建住區要推廣“街區制”，“原則上不再建設封閉住宅小區，已建成的住宅小區和單位大院要逐步打開”，這表明路網規劃將由“疏路網、大街區”向“密路網、小街區”的轉變。本文通過對典型區域的噪聲實測與分析，試圖明確兩種路網規劃對交通噪聲的影響規律，以供城市規劃管理及設計者參考。

1 方法

1.1 實驗設計

常規的交通噪聲測試大都是在路邊連續測試一段時間[20]，衡量的是道路的綜合噪聲水平，但期間空閑無車時的背景噪聲會掩蓋噪聲指標與交通流的對應關系。為能使噪聲能盡可能反映其間飽含的交通信息，在測試中進行以下設定。

(1)選取路段中間進行測試

完整的駕駛過程會是路口加速，而后平穩行駛，到下一個路口減速。路口的加速、減速都是瞬間行為，影響因素復雜。而路段中間行駛相對平穩，道路本身會很大程度上影響車速、車頭間距及車流密度等，進而影響交通噪聲。為探究路網對交通噪聲的影響，本文選取路段中間進行測試。

(2)記錄每組車輛駛過的短時噪聲

實際交通流中，在路網及信號燈控制下，部分車輛成組的現象是很常見的，尤其是當車流量較大但又未達到飽和[21]。實驗僅記錄每組車輛經過時的短時噪聲，使得噪聲值有明確的行駛車輛相對應，進而保證噪聲與車流量、車速的關系較為明晰。具體的車組劃分依據為：平均每車道的車輛數大于1；組內車輛處于“跟車”狀態，即車頭時距小于5秒，也即在平均車速為30 km/h 的情況下，車頭間距不超過40米；不同車組之間的距離不小于100 m。車輛單獨駛過，車頭距過大，車組間距過小等情況下的數據，均未采用。

(3)減少背景噪聲干擾

測試中消除噪聲干擾措施有：測點位于路肩，測點距后側建筑距離遠超過2 m，可認為避免了來自建筑反射聲的影響，接收到的噪聲基本以直達聲為主，不需對數值進行修正[22]；測試前進行背景噪聲測試，確保車輛駛過時噪聲超出背景噪聲10 dB以上；排除因信號燈，車輛緩行擁堵的數據；排除包含如摩托車、自行車等其他車輛噪聲的數據；測試期間不受其他噪聲源干擾。

1.2 樣本區域的選擇

本文選擇了兩個典型樣本，均為方格路網，面積均為500 m×500 m（圖1）。

圖1 樣本區域

片區A 位于大連市中心區“三八廣場”，形成于20世紀80年代，主次干道明顯，城市支路網密集，道路密度高（17.3 km/km2），支路網間距大致為80 m×140 m，每棟住宅都直接臨近城市道路，是“密路網、小街區”的典型代表。片區B 位于大連市次中心，“幸福E家”小區附近，形成于2010年，6條城市道路將用地均勻分成四塊，也是四個住宅組團，每塊大約0.06 km2，道路間距大致為240 m，道路密度小（11.8 km/km2），是“疏路網、大街區”的典型代表。兩個片區均有兩條城市主干路，見圖1粗實線示意，其余道路為城市次干路。

1.3 實驗組織

在路段中間布置測試區間（60 m～80 m）及噪聲測點，見圖2所示。

實驗采取多頻次，短時間噪聲測試。先期進行交通觀測，若車流量過少，則放棄對該路段的選擇。每個測點記錄的數據不少于10組，測試的噪聲指標包括LAeq、Lmax、Lmin、LN（含L10、L50、L90）。LAeq是連續等效A 聲級，表征噪聲強度的大小；LN為統計聲級，反映了N%的聲壓級超過的值，其中L10表征了噪聲峰值，L90表征了噪聲背景值。交通流數據（車速、車流量）的獲得依賴于同期錄制的交通視頻。車速是每組車輛駛入、駛出測試區間的平均車速，即區間車速。車流量由測試期間駛過的車輛等比換算成每小時流量。

圖2 測試方法簡圖

實驗安排在工作日的下午1:00－3:00 進行，持續進行4 天。測試期間交通順暢，天氣晴朗，無風。測試儀器為AWA 6228 型聲級計（一級）、激光測距儀以及攝像機。路面均為常規瀝青路面，坡度＜3%，每車道寬度均為3.5 m 左右。實驗共獲得191組測試數據，其中包括片區A的9個測試區間的126組有效數據，片區B 的6 個測試區間的65 組有效數據。每組數據的平均測試時間為38.8 s（SD=30）。

2 討論

2.1 兩種路網下噪聲值比較

對噪聲指標進行均值分析，片區A 較片區B，LAeq均值差為2.5 dB。由圖3可見，片區A主干路、支路的各個噪聲指標均大于片區B。

圖3 兩個片區的噪聲各指標對比

而后對各噪聲指標進行獨立樣本T 檢驗，結果均表明不同的路網下噪聲強度存在顯著差異。同時進行片區A 與片區B 噪聲均值差的計算，由圖4可知，兩種路網下，噪聲各指標中差值最大的均為Lmax，最小的均為Lmin。同時各統計聲級(L10，L50，L90)也大致呈現越是噪聲峰值，差值越大的規律。這表明較之交通噪聲的背景值，交通噪聲的峰值更易受到路網影響。

圖4 兩個片區的噪聲各指標均值差

這種差異產生的機制較為復雜，可以預想的有兩方面原因。一方面是因為兩種路網對交通量的分配，車速的構成上存在較大差別。另一方面是因兩種路網實際上反映了片區在城市中的區位：片區A處于市中心，“密路網、小街區”模式是為應對周邊交通量大的特點；片區B 處于次中心，“疏路網、大街區”模式是為應對交通量相對較少的特點。交通總量的區別自然會使二者的交通噪聲也存在較大差別。前者可通過交通流數據的分析，進一步驗證，后者則需要以城市規劃的視角進行更多典型片區的調研。

2.2 兩種路網下噪聲與交通流的相關性比較

將調研所得到的各個測試區間的噪聲值與相應交通流數據，即車流量和車速，進行Pearson 相關分析，結果見表1。

可見，在不同片區、不同道路等級下，片區A 和片區B的交通特性（車速和車流量）都與噪聲值之間存在顯著相關(p＜0.05），且大都是正向的（r＞0），這就意味著在車速和車流量增加的情況下，噪聲值也可能隨之增加，反之亦然。還可見，較之車速，車流量與噪聲指標具有更強的相關性。除去片區B的支路，所有其他道路，車流量與噪聲指標的相關性都要大于車速。這可能與車流量和車速的波動程度有關。車速和車流量的量綱不同，故本文使用變異系數，即標準差與均值的比值，來比較它們的波動程度。如圖5－圖6所示。

圖5 車流量、車速的變異系數比較

兩個區域的主次干路的車流量變異系數均大比例超過車速變異系數。這可能是因在交通非高峰時段，駛過測點的成組車輛的數量隨機性強，波動幅度大，使得對噪聲的影響更大，同時信號燈對交通流的干預較強，車速波動幅度不大。由圖6LAeq與車流量、車速的散點圖也可獲得相似的直觀判斷。LAeq與車流量的散點圖大致呈現線性的關系，而與車速的散點圖則較為離散，規律性不強。

存在一種假設可能，即車流量與車速變異系數的比值表征了二者與噪聲相關性的強弱。對該例而言，片區B 的主路車流量與車速變異系數比為2.76(0.62/0.23)，為四組比值的最高值，噪聲指標與車流量相關性最高，與車速相關性最低；片區B的支路車流量與車速變異系數比為1.68(0.46/0.27)，為四組比值的最小值，噪聲指標與車流量的相關性最低，與車速相關性最高。片區A主次干道的數據也呈現一樣的規律。

另外，如表1所示，兩個片區主路的噪聲指標與交通流指標的關系趨勢接近，較為一致，但支路呈現相反的趨勢。片區A支路的噪聲與交通流關系與主路呈現一致的趨勢，片區B支路則相反，其噪聲指標與車流量相關性不顯著，甚至有負相關的趨勢，與車速則大都呈現顯著的正相關。這可能是因城市主干路主要承擔遠距離出行，受局部區域的影響較小，交通噪聲也就與路網關系不大；而城市支路主要承擔近距離交通出行，噪聲更易受到局部路網的影響。這也表明城市路網的不同主要會影響城市次干路的交通噪聲。

表1 噪聲指標與交通指標相關性分析

圖6 LAeq與車流量、車速散點圖

2.3 兩種路網下噪聲與路段長度的相關性比較

“疏路網、大街區”和“密路網、小街區”兩種路網的差異是路網間距，也就是交叉口間的路段長度。有相關研究表明，增大路段長度，降低路網密度，可提高車速[23]，但也有文獻持不同意見[24]。這使得路段長度對交通噪聲的影響并不明確。所選的片區A、B 的路段長度（均值105 m VS.192 m）與路網密度（17.3 km/km2VS.11.8 km/km2）存在較大差異，可以作為樣本，更好地探究這一問題。本例在一個測點會獲取多組交通噪聲數據，每個數據所對應的測試時間均很短，且并非連續測試，很多不符合要求的駛過車輛均已排除，這使得同一測點所獲取的噪聲數據隨機，均可視作獨立數據與路段長度進行相關分析。同時，由于片區A和B的主干路均只有兩條，樣本數偏少，故僅對次干路的數據進行分析，包含片區A 支路的7 個測點91 組數據，片區B 支路的4 個測點46組數據。如表2所示。

表2 噪聲指標與路段長度相關性分析

由表2可見，片區A 支路的路段長度與噪聲指標大都呈現顯著的正相關，路段越長，噪聲越大，而與噪聲背景值(L90，Lmin)相關性不顯著。

而片區B支路的路口長度與噪聲的相關性大都不顯著，但與噪聲背景值(L50，L90)呈顯著的負相關。這兩種路網下，路段長度對噪聲的影響趨勢相反，反映出道路交通噪聲的復雜性，就本例而言，路段長度越長，噪聲未必一定會增加，需要擴大樣本調研，從機制方面入手，得到清晰的結論。

3 結語

本文進行典型片區的比較，探究“疏路網、大街區”、“密路網、小街區”兩種路網下的交通噪聲及其影響因素的差異。就研究樣本而言，兩種路網會影響到交通噪聲級的分布。具體為，較之噪聲的背景值，兩種路網的不同更易影響到噪聲的峰值；較之城市主干路，更易影響到城市支路。在城市區域，較之車速，車流量波動相對大，隨之與噪聲指標具有更強的相關性。車流量變異系數與車速變異系數的比值可反映噪聲與二者相關性的強弱。比值越大，說明車流量波動越大，越容易影響噪聲級，比值越小，說明車速波動越大，越容易影響噪聲級。路段長度與噪聲存在一定的相關性，但二者關系受到其他因素制約，相關性并不穩定，需要進一步的研究。

整體來說，路網與交通噪聲存在著密切聯系，城市規劃者應對不同的路網所導致的噪聲有所考慮，防治措施應有所區別，其內在影響機制有待補充樣本，進一步研究。