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    城市地鐵與道路復合交通噪聲源識別方法研究

    2020-12-26 06:38:42許雪記徐文文殷承啟姜文靜
    環(huán)境科技 2020年6期
    關鍵詞:騰龍敏感點聲級

    許雪記,徐文文,殷承啟,張 瑋,姜文靜,胡 婕

    (1.華設設計集團股份有限公司,江蘇 南京 210014;2.江蘇省交通運輸環(huán)境保護工程技術研究中心,江蘇 南京 210014)

    0 引言

    隨著城鎮(zhèn)化進程不斷加快,大城市出行難問題越來越嚴重。與其他交通工具相比,城市軌道交通具有高速快捷、運輸量大、舒適安全、空間利用率高、環(huán)境污染低等優(yōu)勢,在解決城市交通擁堵問題時,成為大城市、特大城市優(yōu)先發(fā)展的公共基礎設施[1-2],近年來,城市地鐵交通得到蓬勃發(fā)展。

    隨著大城市軌道交通網(wǎng)絡的不斷發(fā)展,地鐵運力的不斷提升,地鐵、城市道路通行產(chǎn)生的聲環(huán)境問題引起了社會各界的普遍關注,尤其是地鐵高架路段,沿線用地開發(fā)強度大,軌道交通與沿線居民生活區(qū)距離接近,軌道交通高架段對沿線居民日常生活的干擾程度有增加趨勢[3-5]。周寧暉等[6]對南京地鐵1號線高架段、車廂內和站臺上環(huán)境噪聲進行了調查,并將地鐵與城市快速路的噪聲貢獻值進行對比分析;沈曼莉等[7]用現(xiàn)場實測方法,檢測了沈陽1號線地鐵列車運行時車廂內、站臺上以及地鐵站外環(huán)境噪聲最大值;黃述芳等[8]對北京地鐵5號線地下線路風亭和冷卻塔周圍11 處聲環(huán)境敏感點進行了噪聲監(jiān)測,并分析了地鐵對于交通噪聲的增量;陳正英等[9]對蘇州軌道交通1號線敏感點噪聲進行了監(jiān)測,結果表明實測噪聲值對背景噪聲的增量在3~6 dB(A)之間;吳云霞[10]對成都地鐵2號線高架段的噪聲特性進行了研究,并分析了Canda/A 軟件在地鐵噪聲預測中的適用性。

    現(xiàn)階段城市地鐵高架段與城市主干道、快速路等不可避免的存在并行現(xiàn)象,此類復合交通噪聲的影響,在針對某種單一噪聲源采取降噪措施后,對聲環(huán)境敏感點的影響并未顯著降低,造成了環(huán)保投資與環(huán)境效益不匹配的現(xiàn)象。本文以某市地鐵高架段為例,針對城市地鐵與地面道路并行路段,提出監(jiān)測以及軟件模擬的方法,識別出噪聲影響較大的聲源,為有效聚焦噪聲防治的主要方向、實現(xiàn)最小工程投資下的最大環(huán)境效益提供技術支撐。

    1 材料與方法

    1.1 城市地鐵與地面道路復合噪聲源的識別方法

    在某市地鐵高架段區(qū)間選取敏感點1~6 處開展噪聲源識別,各敏感點的主要地面道路噪聲源見表1。針對上述敏感點,選擇部分敏感點采用多通道間斷性噪聲監(jiān)測、交通量與噪聲值耦合性監(jiān)測、噪聲仿真模擬預測、特殊評價量監(jiān)測4種方法來進行主要噪聲源識別。

    表1 地面道路噪聲源

    (1)多通道間斷性噪聲監(jiān)測

    利用多個聲級計同步監(jiān)測,不同聲級計采集相對應的聲源噪聲,監(jiān)測時段根據(jù)不同交通方式的運行特征呈間斷分布,最終運用噪聲疊加原理分解出目標噪聲值。

    (2)交通量與噪聲值耦合性監(jiān)測

    交通量與噪聲值同步監(jiān)測,通過回歸擬合分析不同交通方式的交通量與整體環(huán)境噪聲的耦合關系,判斷出主要噪聲源。

    (3)噪聲仿真模擬預測

    通過Cadna/A 噪聲模擬軟件將不同交通方式的交通量以及地形數(shù)據(jù)錄入,模擬出不同交通源。

    (4)特殊評價量模擬

    針對交通噪聲,一般使用等效聲級LAeq作為評價指標,但是對于復合交通,有必要分析最大聲級Lmax以及列車通過時聲級LAeq(t),并將特殊評價量與標準評價量進行數(shù)據(jù)對比。

    1.2 噪聲仿真模擬模型

    (1)Cadna/A 軟件

    Cadna/A 軟件是一套得到我國環(huán)保部門認證的噪聲計算軟件,集成了HJ 2.4 — 2009,Schall03,ISO 9613,RLS—90 等標準,在軌道交通運輸部門和公路交通等方面廣泛應用,分析計算三維模擬區(qū)域聲級分布優(yōu)勢突出。本次使用的為德國Schall03 模式[11]。

    (2)模型驗證

    采用噪聲仿真模擬軟件Cadna/A 開展軌道交通預測模擬前,需先驗證Cadna/A 用于軌道交通預測的適用性,本文在晝間及夜間選取地鐵高架段沿線56 處敏感點有地鐵通過的時段開展噪聲監(jiān)測,用積分聲級計連續(xù)1 h 測量等效連續(xù)A 聲級,每個點位監(jiān)測2 d,每晝夜各監(jiān)測1 次,再將Cadna/A 仿真的噪聲預測值與對應點位的噪聲實測平均值利用SPSS 軟件進行T 檢驗,以探討Cadna/A 用于軌道交通預測的適用性。

    2 結果與討論

    2.1 多通道間斷性噪聲監(jiān)測結果分析

    分別選取敏感點1~4 以及敏感點6 開展無列車經(jīng)過時的噪聲現(xiàn)狀值監(jiān)測,該5 處監(jiān)測點覆蓋了3條地面道路污染源。并對噪聲監(jiān)測結果進行分析。

    (1)和平路沿線敏感點1,2 監(jiān)測點。敏感點1處和平路噪聲監(jiān)測值與地鐵噪聲差值范圍在0.4~3.5 dB(A),敏感點2 差值范圍在0.2~6.9 dB(A),可以看出龍華和平路沿線敏感點,道路噪聲貢獻高于地鐵噪聲貢獻,地面道路為主要噪聲源。

    (2)騰龍路沿線敏感點3,4。敏感點3 處騰龍路噪聲監(jiān)測值與地鐵噪聲差值范圍在-9.8~-5.9 dB(A),敏感點4 監(jiān)測點差值范圍在5.4~5.9 dB(A),對于敏感點3,地鐵是其主要噪聲源;而敏感點4 由于其處于地鐵站處,軌道交通行駛速度較慢,且地鐵站有一定的遮擋作用,此外由于現(xiàn)場條件,在現(xiàn)場監(jiān)測時,噪聲監(jiān)測未正對著軌道交通,而是從敏感點側方進行監(jiān)測,綜合上述原因導致對于敏感點4,地面道路是其主要噪聲源。

    (3)民塘路沿線敏感點6。敏感點6 的民塘路噪聲貢獻與地鐵噪聲差值范圍在-2.3~0 dB(A),因此對于敏感點6,地鐵是其主要噪聲源。

    2.2 交通量與噪聲值耦合性監(jiān)測結果分析

    項目組于地鐵二期沿線敏感點1(區(qū)間1,和平路)、敏感點5(區(qū)間2,騰龍路)、敏感點6(區(qū)間3,民塘路)開展24 h 噪聲值監(jiān)測,并記錄24 h 道路車流量以及地鐵車流量。選取3 處24 h 監(jiān)測點地鐵運營時的噪聲監(jiān)測值與地面道路交通量進行線性擬合,擬合情況見圖1~圖3。由圖1~圖3可知:

    (1)敏感點1 的噪聲監(jiān)測值與和平路車流量高度正相關,相關系數(shù)達到0.84,與地鐵車流量相關系數(shù)為0.433,結合現(xiàn)場觀測可知和平路車流量較高,最高可超過10 000 輛/h,因此可認為對于敏感點1監(jiān)測點,和平路是其主要噪聲污染源。

    (2)與2.1 節(jié)中的敏感點3 不同,敏感點5 雖然也位于區(qū)間2 內,但距離騰龍路更接近,其噪聲監(jiān)測值與騰龍路車流量呈正相關,相關系數(shù)為0.44,與地鐵車流量也呈正相關,相關系數(shù)為0.47。現(xiàn)場觀測時,騰龍路相比于地鐵更接近敏感點,但車流量較低,因此對于敏感點5,地鐵以及騰龍路均產(chǎn)生一定的影響,影響程度相當。綜合來看,對于騰龍路沿線敏感點,由于騰龍路交通量較低,且騰龍路與軌道交通處于并列的位置關系,除地鐵站處敏感點外,距離騰龍路更近的敏感點,地面道路是主要噪聲源,相比地鐵的噪聲影響更大。

    (3)對于敏感點6,可以看出,民塘路車流量與噪聲監(jiān)測值之間無明顯的相關性,與地鐵車流量呈正相關,相關系數(shù)為0.56,結合現(xiàn)場觀測可知民塘路車流量較少,因此可認為對于敏感點6,其地鐵噪聲貢獻值高于地面道路。

    上述3 處敏感點的監(jiān)測分析結論與2.1 節(jié)相吻合。

    圖1 敏感點1 噪聲監(jiān)測值與地面交通量擬合曲線

    圖2 敏感點5 噪聲監(jiān)測值與地面交通量擬合曲線

    圖3 敏感點6 噪聲監(jiān)測值與地面交通量擬合曲線

    2.3 噪聲仿真模擬預測結果分析

    2.3.1 模型驗證結果

    選取某市地鐵高架段沿線56 處敏感點進行噪聲軟件預測及現(xiàn)場實測,將噪聲模擬值與實測值進行對比,各監(jiān)測點位處的晝間模擬聲級與實測聲級的偏差絕對值的平均值為1.7 dB(A),夜間模擬聲級與實測聲級的偏差絕對值的平均值為1.5 dB(A)。因此,本次采用的計算模型的模擬結果與實際情況偏差較?。? dB(A)以內)。預測值與監(jiān)測值配對樣本T檢驗結果見表2 和表3,由表2 和表3可以看出在顯著性水平為0.05 時,晝間、夜間相伴概率Sig=0.000 <0.05,拒絕原假設,可認為實測值和模型預測值具有明顯的相關性。由配對樣本T 檢驗結果可知,實測值、預測值晝夜配對樣本T 檢驗的相伴概率Sig分別為0.121 和0.122,均大于0.05,應接受原假設,可認為互相配對的2 組數(shù)據(jù)沒有顯著性差異,即晝夜的預測值與監(jiān)測值無顯著性差異,因此Cadna/A軟件預測某市地鐵噪聲現(xiàn)狀是可信的。

    表2 晝夜成對樣本相關系數(shù)1

    表3 晝夜成對樣本檢驗2

    2.3.2 結果分析

    以敏感點3,5為對象,以區(qū)域地形圖為基礎,利用Cadna/A 預測模型摸清軌道交通沿線噪聲影響現(xiàn)狀。

    (1)敏感點3

    敏感點3位于區(qū)間2 內,現(xiàn)已建4 棟建筑,其中首排建筑分別為30 層和33 層,3 樓以上為居民區(qū),主要地面道路噪聲源為騰龍路。地鐵與地面道路的噪聲模擬結果見表4。由表4可以看出,除了1 樓由于聲影區(qū)衰減導致地鐵影響小于道路的影響外,其余樓層因地鐵產(chǎn)生的噪聲影響均高于道路,可以看出對于敏感點3,差值范圍為5.0~6.9 dB(A),地鐵是其最主要的噪聲污染源,影響程度顯著高于騰龍路,結論與2.1 節(jié)一致。

    表4 敏感點3 現(xiàn)狀噪聲模擬結果 dB(A)

    (2)敏感點6

    敏感點6位于區(qū)間3 內,首排為3 棟30 層居民區(qū),1~5 層為商鋪,敏感點范圍內基本無聲屏障遮擋,主要地面道路噪聲源為民塘路,地鐵與地面道路的噪聲模擬見表5。由表5可以看出,與敏感點3 相同,除了1 樓由于聲影區(qū)衰減導致地鐵影響小于道路的影響外,其余樓層因地鐵產(chǎn)生的噪聲影響均高于道路,差值范圍為0~1.6 dB(A),可以看出對于敏感點6,地鐵的噪聲影響程度略高于民塘路,結論與2.1 節(jié)一致。

    表5 敏感點6 現(xiàn)狀噪聲模擬結果 dB(A)

    2.4 3種方式適用性分析

    上文提到的多通道間斷性噪聲監(jiān)測、交通量與噪聲值耦合性結果監(jiān)測以及噪聲仿真模擬預測的優(yōu)缺點見表6。

    表6 3種噪聲源識別方法對比

    2.5 特殊評價量

    雖然軌道交通噪聲的主要評價量是等效連續(xù)A計權聲級,但運行列車是間歇性噪聲,有無列車通過時的聲壓級相差較大,軌道交通噪聲具有暫時性和間歇性等特點,軌道列車行駛速度較快,因此地鐵周邊受其噪聲一次性影響時間較短。考慮本項目列車駛過時間為6.3 s 左右,通過將車流量進行等效換算,模擬出列車駛過時的噪聲級,以敏感點6為例,敏感點6 處列車駛過聲級在74.9~77.7 dB (A),與等效噪聲Leq的差值在16.7~20.2 dB(A),由此可知地鐵通過時段的噪聲影響較大,進行噪聲控制時應注意地鐵駛過時的噪聲影響。

    3 結論

    (1)根據(jù)現(xiàn)階段城市地鐵高架段與城市主干道、快速等地面道路并行現(xiàn)象較多,降噪措施缺乏針對性的情況,提出多通道間斷性噪聲監(jiān)測、交通量與噪聲值耦合性結果監(jiān)測以及噪聲仿真模擬預測等3種城市地鐵與道路復合交通噪聲源識別方法。

    (2)多通道間斷性噪聲監(jiān)測方法限制因素較多,但其操作簡單,適用于單一敏感點且周圍其他噪聲源較少的情況:交通量與噪聲值耦合性結果監(jiān)測方法限制因素低于多通道間斷性噪聲監(jiān)測,且更準確,但是在城市建成區(qū)內實施難度較大,適用于單一或多個敏感點且周圍交叉路口較少的情況:噪聲仿真模擬預測方法準確性最高,且可以獲得詳細的噪聲預測值,宜用于區(qū)域性主要交通噪聲源辨別以及降噪效果分析等情況。

    (3)對于城市復合交通,應注意列車通過時段的最大聲級Lmax以及列車通過時等效聲級LAeq(t),以敏感點6為例,可以看出對于軌道交通,地鐵通過時段的噪聲影響較大,進行噪聲控制時應注意地鐵駛過時的噪聲影響。

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