環境噪聲自動監測系統的應用與質量控制措施

摘要：隨著國家對環境噪聲污染治理的力度不斷加強，環境噪聲自動監測系統的應用范圍持續擴大，為環境噪聲評價和噪聲污染治理提供了及時可靠的數據支持。本文對環境噪聲自動監測系統在應用中出現的問題進行總結，并從計量、現代數字信息技術應用和人員專業技能角度對監測系統的質量控制進行深入分析，并提出改進措施，旨在進一步提升環境噪聲自動監測系統的質量控制水平。

關鍵詞：環境噪聲；自動監測系統；質量控制

中圖分類號：X839.1文獻標志碼：ADOI編碼：10.3969/j.issn.1674-4977.2025.01.023

2021年3月，“加強環境噪聲污染治理”首次被納入《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中。另外，新修訂的《中華人民共和國噪聲污染防治法》于2022年6月5日起實施。環境噪聲防治的關鍵在于進行準確有效的環境噪聲監測，通過對環境噪聲數據進行連續、實時采集來確定噪聲污染情況及變化趨勢。傳統的人工監測采集方法難以全面捕捉噪聲狀況[1]。隨著人工智能、物聯網和大數據技術的迅猛發展，環境噪聲自動監測系統的應用范圍在不斷擴大，逐漸可以滿足監測需求，但其在系統的應用和質量控制方面還存在著一些問題。

1環境噪聲自動監測系統概述

1.1環境噪聲自動監測系統簡介

環境噪聲自動監測系統能夠實時監控噪聲污染源，是提升環境噪聲控制和聲環境質量的關鍵。該系統能有效解決人工監測過程中耗時、費力及數據代表性不足等問題，為環境噪聲評價和污染治理提供了堅實的技術支持。為了滿足環境自動監測工作的需要，我國相繼發布了HJ 906—2017《功能區聲環境質量自動監測技術規范》和HJ 907—2017《環境噪聲自動監測系統技術要求》，分別對功能區聲環境質量自動監測的監測方法、主要監測項目、數據有效性、監測數據統計、質量保證和質量控制等技術要求，以及環境噪聲自動監測系統的技術要求、性能指標和檢測方法作出規定[2]。環境噪聲自動監測系統主要由噪聲自動監測終端和噪聲監控系統組成，其中噪聲自動監測終端作為環境噪聲自動監測系統的戶外采樣組件，主要包括戶外傳聲器單元和數據采集控制單元。這一終端為噪聲監控系統提供實時且準確的數據，其性能質量直接影響整個環境噪聲自動監測系統的效能。

1.2環境噪聲自動監測系統的國內外應用情況

1966年，法國第四大城市圖盧茲建成了世界上首個環境噪聲監測系統。該系統主要對機場附近的噪聲進行監測并評價。早期的噪聲監測系統通常使用聲級計進行單點的噪聲數據監測。隨著現代信息技術的不斷發展，環境噪聲監測系統也在不斷發展，相繼出現了動態測量范圍更大、分析功能更全、數據存儲量更大的環境噪聲自動監測系統，如挪威Nor？ sonic公司生產的Nor1520型和BK公司生產的CR243系列噪聲監測系統。這些系統可對監測終端進行遠程控制，并通過RS232、GSM、GPS等方式對噪聲數據進行傳輸。隨著互聯網和移動通信技術的發展，BK公司生產的3639型噪聲監測系統開始應用Wi-Fi、LAN和4G網絡等通信技術進行數據傳輸，部分產品還具備了太陽能發電和氣象監測等功能[3]。上述公司的產品具有性能穩定、數據準確、使用便捷等特點，已在城市車站、機場、建筑工地和學校等區域的環境噪聲監測中獲得廣泛應用。

國內較早進行環境噪聲自動監測系統研發的企業主要有杭州愛華儀器有限公司、國營四三八〇廠嘉興分廠、北京聲望聲學技術有限公司、北京瑞森新譜科技股份有限公司等。其中，杭州愛華儀器有限公司作為國內聲學測量領域的龍頭企業之一，已制定了企業標準《環境噪聲自動監測系統》，并依據相關標準研發出AWA6218J型噪聲自動監測系統。該系統已在部分城市部署，其頻率范圍為10 Hz～20 kHz，測量上限可以達到141 dB（A），可對監測數據進行自動存儲和上傳，同時實現數據的遠程傳輸與控制功能。此外，該系統還配有氣象模塊，可對環境中的氣壓、溫度、風速、風向等環境參數進行測量。AWA6218J型噪聲監測系統雖然可以對不同數據類型針對的事件進行判斷，如儀器啟動、關機、斷電、機箱門被打開、存儲器不足和電池電壓不足等，但這些事件都是利用傳感器獲取的信息進行判斷，沒有通過具體的噪聲數據信息對監測終端的質量狀況進行分析。此外，北京瑞森新譜科技股份有限公司研發生產的NM2000型噪聲自動監測系統，具有采集、處理、存儲和傳輸等功能，可以通過LAN口進行遠程訪問，其動態測量范圍能夠達到106 dB。

1.3環境噪聲自動監測系統應用中的問題

1.3.1監測系統布點位置選擇不明確

雖然HJ 640—2012《環境噪聲監測技術規范城市聲環境常規監測》、HJ 907—2017《環境噪聲自動監測系統技術要求》中對噪聲自動監測系統的監測點位提出了要求，但其中涉及的很多技術細節并未明確，如輔助設備的配置和安裝問題等。規范中缺少對噪聲數據一致性和有效性的評價，在一定程度上影響了數據的利用。

1.3.2噪聲數據的存儲、處理和分析能力不足

環境噪聲數據具有典型的大數據特征。面對日益增長的數據量，原有的環境噪聲自動監測系統通常利用刪除“舊數據”的方式存儲“新數據”，這種方式不但無法提高噪聲數據的存儲量，而且無法有效利用噪聲歷史數據對噪聲特點以及噪聲監測終端的質量情況進行分析。

1.3.3缺乏針對環境噪聲監測系統的計量方法

沒有經過計量部門計量檢定的環境噪聲監測系統，測得的數據無法確保其準確性。雖然國家在2014年頒布了檢定規程JJG 1095—2014《環境噪聲自動監測儀》，但其中的大部分檢定項目只是單純地對聲學指標進行計量檢定，沒有涉及數據采集控制單元的數據傳輸性能，無法滿足目前環境噪聲自動監測系統的計量需求。

2環境噪聲自動監測系統的質量控制措施

2.1創新計量測試方法

戶外傳聲器單元和數據采集控制單元作為環境噪聲自動監測系統的重要組成部分，需要被長期布置在戶外進行工作。因此，這些組件需要經受住環境的考驗，具有一定的穩定性和可靠性[4]。為了滿足環境噪聲自動監測系統的計量需求，必須根據具體的檢定參數和計量條件要求，設計合適的計量檢測方法。對于整個系統戶外部分的檢測指標可以包括聲靈敏度級、頻率響應、整機噪聲、溫度穩定性、相對濕度穩定性和傳聲器風罩防風能力等。此外，還應重點關注數據采集控制單元的電壓、電流、數據采集率和數據傳輸速率等性能指標。對于系統中涉及的聲學計量指標，根據JJG 188—2017《聲級計》和JJG 778—2019《噪聲統計分析儀》中的對應方法進行計量檢定，但這些聲學指標通常需要在消聲室內進行，因而，未來可以考慮在便攜式消聲箱技術上進行研究創新，以滿足戶外測試的需求。

2.2加大人工智能、物聯網和大數據技術的應用

人工智能技術的應用可以幫助環境噪聲監測系統對噪聲源進行識別，并對噪聲異常事件進行分析，協助噪聲管理部門解決噪聲污染問題，提升環境噪聲自動監測系統的質量控制能力。例如，在采集噪聲數據的過程中，使用神經網絡模型可以更加精確地獲取噪聲信息，進而解決信道中數據冗余問題；在噪聲結果分析過程中，使用深度強化學習模型對噪聲圖譜進行學習和識別，使得噪聲源識別的準確性獲得提高；在噪聲異常數據處理的過程中，利用聚類算法篩選出異常數據，使用噪聲數據對淺層神經網絡進行訓練，通過異常數據來對整個系統的質量狀況進行判斷。另外，物聯網技術在噪聲監測系統中的應用也越來越廣泛，通過在一定范圍內布置相當數量的傳感器網絡，可以實現區域內的噪聲數據自動獲取，并可以將這些數據傳輸至城市數據處理中心。這不僅提高了環境噪聲監測時效性，還能將數據進行可視化，為城市環境噪聲治理提供技術支持[5]。環境噪聲數據展現出大數據的特征，因此，大數據技術在環境噪聲監測系統中的應用正變得日益廣泛。例如，通過Kafka、Flink、Storm等算法和分布式計算、邊緣計算等數據處理技術，進一步分析噪聲事件的分類以及噪聲源的分布。面對日益增長的噪聲數據量，有必要進一步加大人工智能、物聯網和大數據技術在環境噪聲自動監測系統中的應用，以此加強對環境噪聲自動監測系統的質量控制。

2.3強化噪聲監測人員的專業技能

環境噪聲監測人員是自動監測系統的直接操作者，其專業技能水平直接影響整個系統的質量狀況。首先，監測人員在日常工作中需要熟悉相關環境噪聲監測標準，嚴格按照國家標準中的要求對噪聲進行監測，及時保存并上傳監測數據。其次，定期對監測人員進行培訓，聘請有資質的專家組建成技術團隊，對監測過程實施監督與指導，及時糾正問題，增強監測人員的責任意識，提高專業技術能力，同時還應定期舉辦技術交流會，對監測過程中出現的技術問題以及數據處理問題進行交流。最后，在充分利用現有資源的前提下，合理組建環境噪聲自動監測小組，舉辦專業技能比賽，以此來提升監測人員的專業能力[6]。面對日益復雜的環境噪聲監測條件，為了保證環境噪聲監測系統的工作質量，提高噪聲監測數據的可靠性和準確性，強化噪聲監測人員的專業技能水平是必不可少的。

3結束語

噪聲防治對于保障人民群眾的身心健康至關重要。隨著環境噪聲自動監測系統應用范圍的擴大，其質量狀況直接影響著環境噪聲污染治理的成效。未來我們應重視環境噪聲自動監測系統的質量狀況，加快推進環境噪聲自動監測系統的計量方法和裝置的研究，并充分利用人工智能、物聯網和大數據技術為監測系統數據的安全存儲、高效處理和準確分析提供幫助，同時強化監測人員專業技能，進而為環境噪聲污染防治提供有力支持。

參考文獻

[1]劉暢.環境噪聲監測中的問題及質量控制措施研究[J].環境與發展，2020，32（11）：146-147.

[2]晏敏鋒，陳更新.環境噪聲自動監測系統綜述[J].中國環保產業，2022（6）：40-42.

[3]沈莘，劉小峰，向超勝.城市噪聲污染及監測方法綜述[J].電子測量技術，2017，40（11）：201-207.

[4]全樂強，鄧彬彬.淺談環境噪聲自動監測儀計量的重要性[J].中國環保產業，2022（6）：65-68.

[5]侯佩佩.環境噪聲監測技術發展現狀及趨勢[J].電聲技術，2023，47（7）：140-142.

[6]朱小蓉.環境噪聲監測的問題分析及解決對策[J].新型工業化，2021，11（4）：41-42，48.

作者簡介

姚亮宇，男，1995年出生，助理工程師，碩士，研究方向為聲學與無線電計量測試。

（編輯：侯睿琪，收稿日期：2024-05-15）