機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)研究綜述

彭笑非, 王博, 葉家全, 蘇剛, 謝蕾

(中國(guó)民航局第二研究所空管工程技術(shù)研究所, 成都 610041)

隨著中國(guó)機(jī)場(chǎng)數(shù)量逐漸增多、規(guī)模逐步擴(kuò)大、航班起降架次穩(wěn)步提升,機(jī)場(chǎng)噪聲影響了周邊民眾生活品質(zhì)的提升,成為僅次于空氣污染的第二大環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素[1],也制約著機(jī)場(chǎng)規(guī)劃建設(shè)和地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。中國(guó)民航大學(xué)于2018年對(duì)中國(guó)民用運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)噪聲影響進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,約有20%的機(jī)場(chǎng)噪聲影響較為嚴(yán)重[3]。根據(jù)中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院所開展的飛機(jī)噪聲影響人口數(shù)量研究,生活在大于 70 dB 范圍內(nèi)的人數(shù)約占年旅客吞吐量的0.98%[4],按照2021年4.4億人次[5]的吞吐量計(jì)算,上述范圍內(nèi)的人數(shù)將突破430萬(wàn)人。已有研究表明,較高分貝的飛機(jī)噪聲除了與睡眠質(zhì)量惡化直接相關(guān)外,還與高血壓、心血管疾病的死亡率增加有關(guān)[6]。

為了緩解機(jī)場(chǎng)周圍日趨嚴(yán)重的噪聲污染問題[7],《中華人民共和國(guó)環(huán)境噪聲污染防治法》[8]于2022年6月正式施行,要求機(jī)場(chǎng)對(duì)周圍民用航空器噪聲進(jìn)行監(jiān)測(cè),有效開展機(jī)場(chǎng)噪聲污染防治工作;《“十四五”民用航空發(fā)展規(guī)劃》[9]、《“十四五”民航綠色發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃》[10]等一系列規(guī)劃更是對(duì)全面提升機(jī)場(chǎng)噪聲綜合治理能力[11]提出了新要求。

機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)作為開展機(jī)場(chǎng)噪聲綜合治理工作的重要基礎(chǔ),有助于機(jī)場(chǎng)掌握噪聲態(tài)勢(shì)、部署治理措施、評(píng)估減噪成效,在推進(jìn)機(jī)場(chǎng)全面綠色轉(zhuǎn)型[12]的過程中起到了重要作用。如何科學(xué)有效地運(yùn)用技術(shù)手段對(duì)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲進(jìn)行精細(xì)化、智能化的預(yù)測(cè),受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。國(guó)外有關(guān)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲影響的研究在19世紀(jì)80年代已經(jīng)盛行,中國(guó)此時(shí)還處于起步階段。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,國(guó)內(nèi)外均形成了一系列研究成果。

為進(jìn)一步總結(jié)研究成果,呈現(xiàn)噪聲預(yù)測(cè)進(jìn)展、把握研究趨勢(shì),現(xiàn)首先介紹機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲的定義、評(píng)價(jià)指標(biāo);其次,依據(jù)數(shù)據(jù)源的不同,分別深入介紹基于噪聲-功率-距離(noise-power-distance,NPD)曲線[13-14]的計(jì)算方法以及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的預(yù)測(cè)方法,列舉噪聲預(yù)測(cè)應(yīng)用現(xiàn)狀;最后,梳理兩類方法的共性與差異、總結(jié)優(yōu)勢(shì)與不足,通過分析其互補(bǔ)性,揭示兩種方法融合發(fā)展的研究趨勢(shì),并在此基礎(chǔ)上提出空地聯(lián)合、數(shù)字組網(wǎng)的噪聲預(yù)測(cè)新思路,為進(jìn)一步推進(jìn)其融合使用提供參考。

1 噪聲預(yù)測(cè)基本概念

1.1 定義

航空器在執(zhí)行起飛、爬升、巡航、下降等飛行活動(dòng)時(shí),都會(huì)給附近區(qū)域帶來不同程度的飛機(jī)噪聲。飛機(jī)噪聲是由一系列不同頻率聲音組成的混合噪聲,具有聲壓級(jí)高、低頻(<250 Hz)噪聲大、噪聲源非穩(wěn)態(tài)運(yùn)動(dòng)、影響范圍廣、時(shí)空間斷性及累加性等特征[15]。

為進(jìn)一步刻畫航空器飛行活動(dòng)對(duì)周邊區(qū)域的噪聲影響情況,相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)首先定義了具體范圍,“機(jī)場(chǎng)周圍”是指由地方人民政府劃定的、受飛機(jī)通過(起飛、降落、低空飛越)噪聲影響的區(qū)域[16]。

由于機(jī)場(chǎng)周圍區(qū)域分布較廣,涉及大量的航空器飛行活動(dòng)區(qū),并且航空器機(jī)型復(fù)雜且多樣,依托監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)每一位置進(jìn)行測(cè)量難度較大、成本高昂,只能選取部分敏感區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè),由于缺乏大量未知區(qū)域的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),不利于機(jī)場(chǎng)掌握整個(gè)噪聲影響態(tài)勢(shì)。因此,機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)需求旺盛,為刻畫航空器飛行活動(dòng)對(duì)周邊區(qū)域影響范圍和程度提供有力支撐。該技術(shù)旨在機(jī)場(chǎng)周邊區(qū)域內(nèi)劃設(shè)若干預(yù)測(cè)點(diǎn),結(jié)合航空器飛行活動(dòng)情況,采用相應(yīng)手段輸出目標(biāo)機(jī)型在指定預(yù)測(cè)點(diǎn)的暴露聲級(jí),基于不同預(yù)測(cè)點(diǎn)的聲級(jí)大小,由點(diǎn)及線地繪制飛機(jī)噪聲等值線圖,從而直觀地呈現(xiàn)飛機(jī)噪聲的影響范圍和程度。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

國(guó)際上廣泛使用晝夜等效聲級(jí)Ldn作為機(jī)場(chǎng)噪聲評(píng)價(jià)量,該評(píng)價(jià)量考慮了人們對(duì)飛機(jī)噪聲的晝夜敏感性差異,將夜間飛機(jī)噪聲增加10 dB的補(bǔ)償量后得到的一晝夜等效連續(xù)A聲級(jí);選取暴露聲級(jí)LAE作為單次飛行事件噪聲預(yù)測(cè)指標(biāo)[17],該評(píng)價(jià)量是指在規(guī)定測(cè)量時(shí)段內(nèi)或?qū)δ骋华?dú)立噪聲事件,將其聲音能量等效為1 s 作用時(shí)間的A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)。

中國(guó)采用以噪聲度為基礎(chǔ)的計(jì)權(quán)等效連續(xù)感覺噪聲級(jí)LWECPN作為機(jī)場(chǎng)噪聲評(píng)價(jià)量,該評(píng)價(jià)量采用能量平均的方法,反映了飛機(jī)噪聲全天平均每秒對(duì)人的作用[18];單次飛行事件噪聲預(yù)測(cè)指標(biāo)包括有效感覺噪聲級(jí)LEPN(考慮了持續(xù)時(shí)間和純音修正后的感覺噪聲級(jí))與暴露聲級(jí)LAE。

2 噪聲預(yù)測(cè)典型方法

由于飛機(jī)噪聲傳播具有多普勒效應(yīng)[19],且傳播過程中會(huì)受到大氣影響、地面吸收效應(yīng),不適用于傳統(tǒng)的交通載具噪聲預(yù)測(cè)方法。通過對(duì)中外文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同,現(xiàn)階段機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲的預(yù)測(cè)方法可歸納為基于NPD曲線計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的噪聲預(yù)測(cè)。

2.1 基于NPD曲線計(jì)算的噪聲預(yù)測(cè)

基于NPD曲線計(jì)算的噪聲預(yù)測(cè)方法的核心是基于地面預(yù)測(cè)點(diǎn)到飛行軌跡的最短距離以及最短距離位置處推力、速度等參數(shù),結(jié)合NPD曲線插值得出理論噪聲級(jí),再根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正。經(jīng)過多年發(fā)展,形成了以國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)為載體的常規(guī)方法與學(xué)術(shù)研究驅(qū)動(dòng)下的改良方法。

2.1.1 常規(guī)方法

為有效緩解機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)難等問題,美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)(society of automotive engineers,SAE)于1986年發(fā)布了標(biāo)準(zhǔn)SAE AIR 1845[20],詳細(xì)介紹了飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法,并于2012年發(fā)布修訂后的新標(biāo)準(zhǔn)SAE AIR 1845A[21]。

針對(duì)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)或者通用航空機(jī)場(chǎng),以LAE作為單架飛機(jī)在預(yù)測(cè)點(diǎn)上的暴露聲級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo),單次飛行事件的噪聲理論計(jì)算公式為

LAE=LAE(P,d)+Δv-Λ(β,L)+ΔL+Δφ

(1)

式(1)中:LAE為單架航空器在地面預(yù)測(cè)點(diǎn)的暴露聲級(jí);LAE(P,d)為發(fā)動(dòng)機(jī)的功率P和地面計(jì)算點(diǎn)與航線的垂直距離d(斜線距離)在已知的NDP數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行插值獲得的聲級(jí);Δv為速度修正因子,Λ(β,L)為側(cè)向衰減因子;ΔL為針對(duì)在飛機(jī)起跑點(diǎn)后面的計(jì)算點(diǎn)施加的修正因子;Δφ為轉(zhuǎn)彎航跡持續(xù)時(shí)間修正因子。

國(guó)際民航組織于1988年發(fā)布了標(biāo)準(zhǔn)ICAO Circular 205[22],計(jì)算方法與美國(guó)SAE AIR 1845類似,之后將其計(jì)算方法納入ICAO 9911[23]和附件16-環(huán)境保護(hù)[24],并沿用至今。歐洲民航會(huì)議(European Civil Aviation Conference,ECAC)基于ICAO Circular 205對(duì)1987年版標(biāo)準(zhǔn)ECAC Doc 29[25]所涉機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了修訂,于1997年發(fā)布了第二版,并沿用至今。

中國(guó)在沿用美國(guó)SAE AIR1845計(jì)算方法的基礎(chǔ)上,基于中國(guó)國(guó)情進(jìn)行了改良,形成了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《機(jī)場(chǎng)周圍區(qū)域飛機(jī)噪聲環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(征求意見稿)》(以下簡(jiǎn)稱國(guó)標(biāo)征求意見稿)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《民用機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲計(jì)算和預(yù)測(cè)》(以下簡(jiǎn)稱民航標(biāo)準(zhǔn))[26]、《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則聲環(huán)境》(以下簡(jiǎn)稱環(huán)評(píng)標(biāo)準(zhǔn))[27]。國(guó)內(nèi)外涉及機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法的標(biāo)準(zhǔn)詳見圖1。

圖1 國(guó)內(nèi)外涉及機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)文件Fig.1 Standards documents for prediction of aircraft noise around airports at home and abroad

通過對(duì)比分析,國(guó)內(nèi)外有關(guān)噪聲預(yù)測(cè)的常規(guī)方法有共性與差異,見表1。

表1 常規(guī)方法的共性與差異Table 1 Common and differences of conventional methods

2.1.2 改良方法

基于NPD曲線的常規(guī)計(jì)算方法,國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過大量理論、試驗(yàn)研究,對(duì)常規(guī)方法進(jìn)行突破和改進(jìn),形成了一系列最新研究成果。

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要針對(duì)計(jì)算體系不夠統(tǒng)一、預(yù)測(cè)結(jié)果不夠直觀、未有效結(jié)合航跡特征、新機(jī)型應(yīng)用難度大、噪聲源聲功率預(yù)測(cè)不夠精準(zhǔn)等不足,形成了多種改良方法。

在統(tǒng)一計(jì)算體系方面,劉洲等[28]根據(jù)飛行航線的幾何特點(diǎn),于2012年建立了通用地、適合各種機(jī)型不同航線的噪聲計(jì)算模型,完善了飛機(jī)噪聲計(jì)算體系。在預(yù)測(cè)結(jié)果可視化方面,劉洲等[29]于2013年將地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)技術(shù)引入飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)過程中,極大地提升了模型的空間數(shù)據(jù)處理與分析能力。在結(jié)合航跡特征方面,張召悅[30]于2013年建立了一套基于航跡特征的離場(chǎng)飛行程序噪聲預(yù)測(cè)方法,之后提出了基于航跡分段模型的飛行程序噪聲評(píng)估方法,進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)效率[31];閆國(guó)華等[32]于2018年在分析離場(chǎng)航跡特征的機(jī)場(chǎng)上,經(jīng)過多普勒效應(yīng)修正、幾何發(fā)散衰減修正和大氣吸聲衰減修正,得到起飛時(shí)風(fēng)扇噪聲預(yù)測(cè)模型。在新機(jī)型應(yīng)用方面,孫慧[33]于2017年建立了適用于噴氣式飛機(jī)的邊線噪聲衰減數(shù)據(jù)庫(kù),為C919等新機(jī)型噪聲預(yù)測(cè)和噪聲適航審定奠定基礎(chǔ)。在噪聲源聲功率預(yù)測(cè)方面,閆國(guó)華等[34]于2020年提出了一種用于發(fā)動(dòng)機(jī)核心機(jī)適航噪聲的計(jì)算框架,提高噪聲源聲功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

國(guó)外學(xué)者主要著眼于降低理論計(jì)算所需參數(shù)的獲取難度、提升參數(shù)的準(zhǔn)確性。

Pretto等[35]主要克服飛機(jī)推力參數(shù)難以準(zhǔn)確獲取等不足,于2019年提出了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲理論預(yù)測(cè)方法,通過相關(guān)網(wǎng)站獲取已公布的機(jī)場(chǎng)布局、空域條件、航跡信息、機(jī)型參數(shù)等數(shù)據(jù),然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理,再利用航跡數(shù)據(jù)以及飛行程序構(gòu)建典型飛行事件,從中獲取較為準(zhǔn)確的推力信息,并基于NPD曲線計(jì)算出噪聲聲級(jí)。

為了進(jìn)一步提升重建的飛行事件與航跡信息的匹配度,減小航空器推力引起的噪聲預(yù)測(cè)誤差,Pretto等[36]于2022年提出了新的改進(jìn)方法,進(jìn)一步考慮有關(guān)航班運(yùn)行、機(jī)場(chǎng)天氣、航空器性能參數(shù)、機(jī)場(chǎng)跑道和地形高程的大量數(shù)據(jù),在指定的飛行程序中解鎖合理自由度,使得重建的飛行事件與實(shí)際航跡數(shù)據(jù)相匹配,經(jīng)過理論計(jì)算獲取了更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的噪聲預(yù)測(cè)

通過在機(jī)場(chǎng)周圍布設(shè)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn),結(jié)合航跡數(shù)據(jù)進(jìn)行交互分析或者單純挖掘噪聲點(diǎn)數(shù)據(jù),能夠有助于探究噪聲傳播及時(shí)空分布規(guī)律,進(jìn)而依托已知噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)未知點(diǎn)的飛機(jī)噪聲。相關(guān)學(xué)者展開了大量研究,具體形成了監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互預(yù)測(cè)與監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)兩種方法。

2.2.1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互

監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互的噪聲預(yù)測(cè)方法的原理是基于噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)的噪聲數(shù)據(jù)和飛行軌跡信息,結(jié)合噪聲傳播機(jī)理,由噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)的聲壓級(jí)和飛機(jī)位置,反推飛機(jī)的聲源聲功率,并由此預(yù)測(cè)出地面各預(yù)測(cè)點(diǎn)受飛機(jī)影響的聲壓級(jí)大小。

從飛機(jī)到接收者的噪聲傳播包括通過空氣的直接傳播,在地面、屏障和建筑表面及通過湍流和不均勻大氣的反射、衍射和散射[37]?！董h(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則 聲環(huán)境》依據(jù)《聲學(xué)戶外聲傳播衰減第1部分:大氣聲吸收的計(jì)算》[38]與《聲學(xué)戶外聲傳播衰減第2部分:一般計(jì)算方法》[39]規(guī)定了移動(dòng)的或者是固定的戶外點(diǎn)聲源或點(diǎn)聲源組傳播衰減計(jì)算方法以及大氣吸收衰減、地面效應(yīng)衰減等參數(shù)具體的計(jì)算方法,可以預(yù)測(cè)已知噪聲源在有利于聲傳播的氣象條件下指定預(yù)測(cè)點(diǎn)處的聲級(jí),為解析航空器噪聲的傳播機(jī)理奠定了基礎(chǔ)。

袁芳[40]在2022年基于上述傳播衰減方法設(shè)計(jì)出監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法,如圖2所示。

圖2 交互預(yù)測(cè)示意圖[40]Fig.2 Schematic diagram of interactive prediction[40]

該方法首先在機(jī)場(chǎng)周圍區(qū)域布置多個(gè)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)與廣播式自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)地面站[41],實(shí)時(shí)采集噪聲數(shù)據(jù)與飛機(jī)航跡信息(包含飛機(jī)的位置、高度、速度以及時(shí)間);然后結(jié)合地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)接收到的噪聲變化情況、考慮噪聲傳播的延時(shí)效應(yīng)分段構(gòu)建有效航跡,再整合多段有效航跡形成飛機(jī)的有效航跡[42];之后基于戶外點(diǎn)聲源的傳播理論解析噪聲傳播機(jī)理,結(jié)合噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)和有效航跡信息反推聲源大小并推演地面其他預(yù)測(cè)點(diǎn)的噪聲暴露聲級(jí)。

2.2.2 基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘

基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建3個(gè)階段,見圖3。

圖3 噪聲數(shù)據(jù)挖掘三階段示意圖Fig.3 Three stages of noise data mining

該方法原理是通過在機(jī)場(chǎng)周邊布置大量的噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)[43],采集大批量、長(zhǎng)周期的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲數(shù)據(jù),然后對(duì)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和深入分析,過濾環(huán)境噪聲等不正常數(shù)據(jù),再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列等各類智能算法探究監(jiān)測(cè)點(diǎn)噪聲數(shù)值及分布規(guī)律,建立機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)模型。

在噪聲數(shù)據(jù)采集階段,楊東等[44]、丁偉杰[45]、虞月[46]、金建龍[47]、肖驍[48]構(gòu)建了機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲感知網(wǎng)絡(luò)體系三級(jí)架構(gòu)。首先在機(jī)場(chǎng)周邊區(qū)域布置大量的噪聲數(shù)據(jù)感知節(jié)點(diǎn),然后通過ZigBee技術(shù)[49]將采集到的噪聲數(shù)據(jù)匯聚至匯聚節(jié)點(diǎn),再通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將噪聲數(shù)據(jù)由匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸至中心處理平臺(tái)。

在噪聲數(shù)據(jù)處理階段,王尚北等[50]、溫冬琴等[51-52]、谷飛[53]、尤華[54]廣泛使用時(shí)段平均法、滑動(dòng)平均法等初級(jí)濾波算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。由于沒有考慮到機(jī)場(chǎng)周圍環(huán)境噪聲,在一定程度上損失了數(shù)據(jù)的精度和準(zhǔn)確性。陳亙[55]通過模擬實(shí)驗(yàn)探究了環(huán)境背景噪聲對(duì)飛機(jī)噪聲監(jiān)測(cè)結(jié)果的影響,為噪聲濾波工作奠定了基礎(chǔ)。丁偉杰[45]根據(jù)噪聲序列的短時(shí)趨勢(shì)對(duì)噪聲進(jìn)行了分類,并充分考慮監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)噪聲數(shù)據(jù)的時(shí)空分布特點(diǎn),設(shè)計(jì)了改進(jìn)的粒子濾波算法,實(shí)現(xiàn)同步過濾局部環(huán)境噪聲與保留航空噪聲的效果。

在噪聲預(yù)測(cè)階段,近年來各位學(xué)者主要通過集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列分析等智能算法構(gòu)建噪聲預(yù)測(cè)模型。在集成學(xué)習(xí)技術(shù)方面,謝華等[56]通過對(duì)機(jī)場(chǎng)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣訓(xùn)練得到多個(gè)預(yù)測(cè)模型,再對(duì)其進(jìn)行選擇集成,輸出效果更好的預(yù)測(cè)模型。徐濤等[57]根據(jù)距離、功率、速度、風(fēng)力、溫度、濕度等預(yù)測(cè)參數(shù)的可獲取性,動(dòng)態(tài)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,從而在參數(shù)缺失的條件下仍可預(yù)測(cè)出相應(yīng)噪聲值。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面,杜繼濤[15]將推力、高度、直線距離、平均風(fēng)速等作為學(xué)習(xí)要素,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集到的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,針對(duì)該機(jī)場(chǎng)定制了噪聲預(yù)測(cè)模型。在關(guān)聯(lián)分析技術(shù)方面,谷飛[53]通過ATNSOA-Apriori算法挖掘多個(gè)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則,實(shí)現(xiàn)從已知監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)其他點(diǎn)位噪聲值的目的。在時(shí)間序列技術(shù)方面,王尚北[58]結(jié)合機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲時(shí)空序列的特性,提出基于時(shí)空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型。在跨技術(shù)融合方面,徐濤等[59]提出一種基于快速極限學(xué)習(xí)機(jī)和差分進(jìn)化算法的機(jī)場(chǎng)噪聲一體化預(yù)測(cè)模型,采用改進(jìn)的差分進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)對(duì)重構(gòu)參數(shù)和模型參數(shù)的同步優(yōu)化選擇,無(wú)需人工干預(yù)。蘇瀚[60]綜合考慮機(jī)場(chǎng)噪聲的主要影響因素,利用空間擬合算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,使之具有更高的預(yù)測(cè)精度和更強(qiáng)的泛化能力。徐濤等[61]提出一種基于空間擬合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成預(yù)測(cè)模型,通過聯(lián)合使用多個(gè)基學(xué)習(xí)器,有效提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

2.3 噪聲預(yù)測(cè)應(yīng)用現(xiàn)狀

在掌握基于NPD曲線計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的兩大類噪聲預(yù)測(cè)方法原理的基礎(chǔ)上,各國(guó)著眼于預(yù)測(cè)方法的實(shí)際運(yùn)用,開發(fā)了一系列機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)軟件與噪聲監(jiān)控系統(tǒng),并在機(jī)場(chǎng)規(guī)劃建設(shè)、機(jī)場(chǎng)運(yùn)行、機(jī)場(chǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)等階段都發(fā)揮了重要作用。

在噪聲預(yù)測(cè)軟件方面,基于NPD曲線的理論計(jì)算方法,美國(guó)航空管理局(FAA)支持開發(fā)了機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)軟件INM(integrated noise model)[62],美國(guó)國(guó)防部(DOD)支持開發(fā)了軍用機(jī)場(chǎng)的噪聲預(yù)測(cè)軟件NOISEMAP[63],美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)開發(fā)了與NOISEMAP模型配合使用以獲得更加準(zhǔn)確的噪聲預(yù)測(cè)結(jié)果的噪聲預(yù)測(cè)軟件RNM(rotor noise model)[64]。此外,Wyle 實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的 NMsim、德國(guó)的 soundPLAN 和波音公司的 BCOP(Boeing clime out program)等軟件也得到規(guī)?；瘧?yīng)用[65]。中國(guó)目前應(yīng)用較多的是升級(jí)后的INM 軟件,杭州愛華智能科技有限公司等企業(yè)通過研發(fā)、優(yōu)化機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)軟件,逐步實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)軟件的推廣應(yīng)用。

基于較為成熟的噪聲預(yù)測(cè)技術(shù)手段,目前世界上80%的大型機(jī)場(chǎng)均已建成機(jī)場(chǎng)噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(airport noise monitoring system,ANMS)[3],包括中國(guó)的北京首都、上海浦東、廣州白云、成都天府等國(guó)際機(jī)場(chǎng)[66]。該系統(tǒng)主要用于分析航班起降噪聲影響、監(jiān)測(cè)不同飛行程序的執(zhí)行情況、預(yù)測(cè)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲等。

機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)作為開展機(jī)場(chǎng)噪聲綜合治理工作的重要基礎(chǔ),是機(jī)場(chǎng)掌握噪聲態(tài)勢(shì)、落實(shí)及優(yōu)化減噪措施的有力工具,助力民航機(jī)場(chǎng)的綠色化發(fā)展,在機(jī)場(chǎng)規(guī)劃建設(shè)、機(jī)場(chǎng)運(yùn)行、機(jī)場(chǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)等階段都發(fā)揮了重要作用。

在機(jī)場(chǎng)規(guī)劃建設(shè)階段,通過對(duì)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲進(jìn)行預(yù)測(cè),繪制噪聲分布等值線圖,助力于政府單位掌握機(jī)場(chǎng)噪聲的影響范圍和程度,從而科學(xué)制定機(jī)場(chǎng)周圍區(qū)域用地規(guī)劃[67],預(yù)先設(shè)定降噪措施,為機(jī)場(chǎng)環(huán)境評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。

在機(jī)場(chǎng)運(yùn)行階段,通過對(duì)比分析不同時(shí)段、不同運(yùn)行模式的噪聲級(jí)大小,診斷機(jī)場(chǎng)周圍噪聲激增環(huán)節(jié)與因素[68],有助于制定機(jī)隊(duì)機(jī)型與飛行程序優(yōu)化策略、開展基于噪聲的機(jī)場(chǎng)時(shí)刻容量精細(xì)化管理等減噪措施[69]。

在機(jī)場(chǎng)運(yùn)行事后評(píng)價(jià)階段,可對(duì)多類型減噪措施的具體成效進(jìn)行綜合評(píng)估,優(yōu)選最合適的減噪措施。同時(shí)也為機(jī)場(chǎng)定期開展環(huán)境評(píng)價(jià)提供數(shù)據(jù)支撐,也可作為數(shù)據(jù)源向公眾公布機(jī)場(chǎng)噪聲影響情況及減噪措施的具體成效。

3 噪聲預(yù)測(cè)方法對(duì)比及展望

3.1 噪聲預(yù)測(cè)方法對(duì)比

基于NPD曲線的計(jì)算方法與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的預(yù)測(cè)方法是現(xiàn)階段典型的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法,前者基于機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)的理論計(jì)算公式、以多參數(shù)輸入、高計(jì)算負(fù)擔(dān)為代價(jià)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果,后者依賴于機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)、飛機(jī)噪聲傳播機(jī)理以及各類智能算法來實(shí)現(xiàn)更高效、直接的預(yù)測(cè)。對(duì)兩類方法進(jìn)行綜合對(duì)比,詳細(xì)分析兩種方法的優(yōu)勢(shì)與不足,見表2。

表2 機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)方法綜合對(duì)比Table 2 Comprehensive comparison of aircraft noise prediction methods around the airport

通過對(duì)比梳理出兩種方法的優(yōu)勢(shì)與不足,基于NPD曲線計(jì)算的噪聲預(yù)測(cè)方法過于依賴大量的參數(shù)輸入,無(wú)法覆蓋各類機(jī)型,未能有效利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算過程進(jìn)行優(yōu)化和校準(zhǔn),改良方法僅限于對(duì)輸入?yún)?shù)的進(jìn)一步修正和部分計(jì)算參數(shù)的優(yōu)化,未改變整體計(jì)算思路;監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的預(yù)測(cè)方法過于依賴監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),缺乏對(duì)噪聲傳播機(jī)理的進(jìn)一步解析,預(yù)測(cè)精度和適用性受限。

兩種預(yù)測(cè)方法雖有各自的優(yōu)勢(shì)和不足,但具有互補(bǔ)性,通過理論研究進(jìn)一步解析飛機(jī)噪聲傳播機(jī)理,并依托監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)修正傳統(tǒng)理論算法的經(jīng)驗(yàn)誤差,實(shí)現(xiàn)航空器聲功率與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的推演與反算;同時(shí)利用對(duì)地面噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的挖掘?qū)W習(xí),剖析飛機(jī)噪聲在地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)的分布規(guī)律,借助理論計(jì)算結(jié)果優(yōu)化分布推演結(jié)果。然后經(jīng)過互相修正與校準(zhǔn)過程,綜合兩類預(yù)測(cè)結(jié)果并輸出最終結(jié)果。

由于兩種方法具備互相交融的可操作性,充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢(shì),利用互補(bǔ)性彌補(bǔ)各自短板,從而全面優(yōu)化預(yù)測(cè)流程、拓寬應(yīng)用場(chǎng)景、降低經(jīng)驗(yàn)誤差,理論計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相融合成為了研究趨勢(shì)。

3.2 噪聲預(yù)測(cè)展望

通過對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外有關(guān)噪聲預(yù)測(cè)的大量研究工作,機(jī)場(chǎng)噪聲預(yù)測(cè)呈現(xiàn)出單純依靠理論計(jì)算或者監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逐步向理論計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相融合方向發(fā)展的趨勢(shì),基于此提出了空地聯(lián)合、數(shù)字組網(wǎng)的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)思路,見圖4。

圖4 預(yù)測(cè)新思路示意圖Fig.4 Schematic diagram of new prediction ideas

該思路首先進(jìn)行預(yù)測(cè)前期工作,包括收集航跡、機(jī)場(chǎng)地理信息等數(shù)據(jù)、優(yōu)選人工智能模型等;再進(jìn)行噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)的合理布局,通過布設(shè)數(shù)量較少且成本較低的傳感器實(shí)現(xiàn)數(shù)字組網(wǎng);然后進(jìn)行噪聲數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理,以獲取純凈的飛機(jī)噪聲。之后分別進(jìn)行監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互以及監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)工作。其中,監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互重點(diǎn)考慮飛機(jī)噪聲的多普勒效應(yīng)以進(jìn)一步解析噪聲傳播機(jī)理[70],依托該機(jī)理與噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)聲功率反推與預(yù)測(cè)點(diǎn)聲級(jí)推演;監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘則進(jìn)一步剖析不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的噪聲值分布規(guī)律,依托理論計(jì)算結(jié)果對(duì)預(yù)測(cè)出的未知點(diǎn)數(shù)值進(jìn)行修正;最后將兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)制定相互修正機(jī)制,輸出最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

依托上述思路形成的方法將全面提升理論計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的兩種預(yù)測(cè)方法契合度,提高地面預(yù)測(cè)精度、增強(qiáng)噪聲態(tài)勢(shì)感知能力,有助于機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)向空地聯(lián)合化、數(shù)字化、精細(xì)化方向前進(jìn)。

未來,基于該思路設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)方法可在微觀層面,為機(jī)場(chǎng)開展噪聲監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)工作提供定制化、可視化產(chǎn)品,為相關(guān)單位開展環(huán)評(píng)工作提供噪聲評(píng)估咨詢服務(wù);在宏觀層面,將為地方政府、民航監(jiān)管單位提供優(yōu)質(zhì)的機(jī)場(chǎng)噪聲數(shù)據(jù)服務(wù),為公眾打造機(jī)場(chǎng)周邊飛機(jī)噪聲空地聯(lián)合的信息展示平臺(tái)。

4 結(jié)論

通過梳理國(guó)內(nèi)外有關(guān)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)的大量文獻(xiàn),依據(jù)數(shù)據(jù)源的不同,歸納出基于NPD曲線計(jì)算的預(yù)測(cè)方法與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的預(yù)測(cè)方法,詳細(xì)介紹了兩類預(yù)測(cè)方法的原理與實(shí)際運(yùn)用情況,通過剖析對(duì)比兩種方法,得到以下結(jié)論。

(1)基于NPD曲線計(jì)算的噪聲預(yù)測(cè)方法較全面地考慮了對(duì)飛機(jī)噪聲產(chǎn)生影響各種因素,符合具體型號(hào)飛機(jī)的噪聲傳播規(guī)律,易于指導(dǎo)機(jī)場(chǎng)開展噪聲預(yù)測(cè)工作,但是存在過于依賴大量的飛行參數(shù)輸入、無(wú)法覆蓋各類機(jī)型、未能有效利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算過程進(jìn)行優(yōu)化和校準(zhǔn)等問題。

(2)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的噪聲預(yù)測(cè)方法通過監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與航跡數(shù)據(jù)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)等方式實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè),避免了理論模型中的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)帶來的計(jì)算誤差,拓寬了預(yù)測(cè)渠道,衍生了大量預(yù)測(cè)模型,但是存在噪聲傳播解析工作不夠完善、噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布設(shè)成本較高、預(yù)測(cè)模型通用性較差等缺點(diǎn)。

(3)兩種預(yù)測(cè)方法雖有各自的優(yōu)勢(shì)和不足,但具有互補(bǔ)性,通過理論研究進(jìn)一步解析飛機(jī)噪聲傳播機(jī)理,并依托監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)修正傳統(tǒng)理論算法的經(jīng)驗(yàn)誤差,實(shí)現(xiàn)航空器聲功率與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的推演與反算;同時(shí)利用對(duì)地面噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的挖掘?qū)W習(xí),剖析飛機(jī)噪聲在地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)的分布規(guī)律,借助理論計(jì)算結(jié)果優(yōu)化分布推演結(jié)果。

(4)基于上述兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)及可互補(bǔ)性,揭示了理論計(jì)算與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相融合的研究趨勢(shì),通過優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),全面優(yōu)化預(yù)測(cè)流程、拓寬應(yīng)用場(chǎng)景、降低經(jīng)驗(yàn)誤差。

基于研究趨勢(shì),提出了空地聯(lián)合、數(shù)字組網(wǎng)的機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)新思路,通過布設(shè)量少、成本低的傳感器實(shí)現(xiàn)數(shù)字組網(wǎng),依托監(jiān)測(cè)點(diǎn)與航跡數(shù)據(jù)交互以及監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)空地聯(lián)合,打造理論計(jì)算與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)兩類方法的協(xié)同運(yùn)行平臺(tái),實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)周圍飛機(jī)噪聲預(yù)測(cè)的數(shù)字化、精細(xì)化。未來在微觀層面,可為機(jī)場(chǎng)開展噪聲監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè)工作提供定制化產(chǎn)品,為有關(guān)單位開展環(huán)評(píng)工作提供噪聲評(píng)估咨詢服務(wù);在宏觀層面,將為地方政府、民航監(jiān)管單位提供優(yōu)質(zhì)的機(jī)場(chǎng)噪聲數(shù)據(jù)服務(wù),為公眾打造機(jī)場(chǎng)周邊飛機(jī)噪聲空地聯(lián)合的信息展示平臺(tái)。