噪声模型在交通噪声预测评价中的分析研究
发布时间：2020-12-13 11:39
噪声污染和水污染、空气污染、固废污染并称为当代社会的四大污染,其中噪声污染因为其广泛性、瞬时性和不易控制,越来越受到人们的关注。在噪声污染中,道路交通噪声污染是主要成分,要想有效的控制交通污染,在道路建设前对其进行声环境影响评价是不可或缺的一步,它可以为后续噪声污染防治提供科学依据,有利于建设更好的人居环境质量。建立准确、实用的道路交通噪声预测模型已成为相关部门迫切需要。本文依据的是《环境影响评价技术导则·声环境》（HJ2.4-2009）中推荐的公路（交通）运输噪声预测模型,根据此模型的建模思路,建立了适合评价区域的基于交通流的噪声预测模型。利用该噪声预测模型对评价区域平安大街和南园大道进行声环境影响评价,提出污染防治措施,并且与理论值进行比较,探究该模型预测的准确性,最后对通车后的平安大街进行噪声值监测,分析区域噪声分布及衰减情况,将实测值与预测值比较,对本模型预测过程中的参数选取、背景值及预测结果提出优化和修正建议。得出主要结论如下:（1）通过对平安大街与南园大道工程噪声预测,得出如下结论:平安大街沿线敏感点近中远昼夜噪声值均分别满足《声环境质量标准》（GB3096-2008）2类...
【文章来源】：河北工程大学河北省
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
等响曲线
有限路段的修正函数，A—B 为路段，P 为预测点rection function of limited section, A-B: road, P: predictio因素引起的修正量，dB(A)，可按下式计算：123ΔL =ΔL- ΔL+ΔL坡度路面ΔL =ΔL+ΔL12atmgrbarmiscΔ L =A+A+A+A 线路因素引起的修正量 ，dB(A)；—道路纵坡修正量，dB(A)；—道路路面材料引起的修正量，dB(A)； 声波传播途径中引起的 衰减量，dB(A)； 由反射等引起的修正量 ，dB(A)。出，当ψ +ψ=π12时，车道中心线到预测点的选取道路两侧第一排房屋，敏感点离道路中心线，使得12ψ + ψ无限接近于 π ，所以此时可以忽
式中：β ——道路纵坡坡度，%；②路面修正量(路面Δ L)根据《环境影响评价技术导则·声环境》(HJ2.4-2009)，路面噪声修正量见表2-9。表 2-9 路面噪声修正量一览表Table 2-9 Road noise correction list路面类型不同行驶速度修正量 km/h30 40 ≥50沥青混凝土 0 0 0水泥混凝土 1.0 1.5 2.0本工程道路路面为沥青混凝土路面，修正值取 0。(b)声波传播途径中引起的衰减量(2ΔL )①高路堤或低路埑两侧声影区衰减量当预测点处于高路堤或低路埑的声照区内，barA =0。预测点在高路堤或低路埑两侧的声影区内引起的附加衰减量声影区Δ L决定于声差δ ，声程差由图 2-3 计算：即 δ = a+b c。再由图 2-4 查出barA 。
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市主干道交通噪声预测评价与防治措施[J]. 刘开国,史本杰,黄锦樘,胡喜生,邱荣祖. 山东理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于Cadna/A软件的某高层建筑交通噪声预测评价研究[J]. 刘畅荣,王志勇,汪婷婷. 中外建筑. 2016(09)
[3]道路交通噪声预测模型实践探析[J]. 户文成,王蓓蓓,吴瑞,蒋从双. 环境影响评价. 2016(04)
[4]基于RLS90模型与Kriging插值的城市交通道路噪声预测——以湖南省长沙市芙蓉区某小区为例[J]. 周强波,徐翰. 安徽农业科学. 2016(04)
[5]法国NMPB交通噪声预测模型及适用性研究[J]. 乐晓妍,毕煜龙,来庆云,周建. 环保科技. 2015(04)
[6]广东省道路交通噪声预测统计模型[J]. 宋旭辉,范东平,徐文彬. 环境工程学报. 2014(11)
[7]基于FHWA的城市交通噪声预测模型研究[J]. 王艳华,赵志强,丁建立,冯霞,徐涛,吕宗磊. 环境科学与技术. 2014(09)
[8]基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法研究[J]. 王峥嵘,何杰,章晨,尹荣蓉. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2014(01)
[9]交通噪声FHWA模型的改进研究[J]. 许迅雷. 安全与环境学报. 2013(04)
[10]公路环境影响评价中运营期噪声源强计算方法使用的研究[J]. 王英伟,王钊. 内蒙古科技与经济. 2012(24)
硕士论文
[1]基于RLS90的城市道路交通噪声预测及交通流影响因子分析[D]. 方文杰.长安大学 2017
[2]城市道路噪声特性研究及噪声地图信息系统构建[D]. 乐晓妍.浙江大学 2015
[3]基于参数学习的城市道路交通噪声预测与可视化研究[D]. 赵志强.中国民航大学 2015
[4]城市道路声环境影响评价[D]. 叶建能.石家庄铁道大学 2014
[5]赤峰市道路交通噪声影响因素分析与降噪措施研究[D]. 海洋.吉林大学 2012
[6]城市道路交通噪声影响因素与传播规律分析[D]. 刘涛.长安大学 2009
[7]交通噪声预测模型在城市主干路上的应用研究[D]. 朱荣涛.吉林大学 2008
[8]灰色理论在城市道路交通噪声预测中的应用研究[D]. 余鑫.武汉科技大学 2004
本文编号：2914487
【文章来源】：河北工程大学河北省
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
等响曲线
有限路段的修正函数，A—B 为路段，P 为预测点rection function of limited section, A-B: road, P: predictio因素引起的修正量，dB(A)，可按下式计算：123ΔL =ΔL- ΔL+ΔL坡度路面ΔL =ΔL+ΔL12atmgrbarmiscΔ L =A+A+A+A 线路因素引起的修正量 ，dB(A)；—道路纵坡修正量，dB(A)；—道路路面材料引起的修正量，dB(A)； 声波传播途径中引起的 衰减量，dB(A)； 由反射等引起的修正量 ，dB(A)。出，当ψ +ψ=π12时，车道中心线到预测点的选取道路两侧第一排房屋，敏感点离道路中心线，使得12ψ + ψ无限接近于 π ，所以此时可以忽
式中：β ——道路纵坡坡度，%；②路面修正量(路面Δ L)根据《环境影响评价技术导则·声环境》(HJ2.4-2009)，路面噪声修正量见表2-9。表 2-9 路面噪声修正量一览表Table 2-9 Road noise correction list路面类型不同行驶速度修正量 km/h30 40 ≥50沥青混凝土 0 0 0水泥混凝土 1.0 1.5 2.0本工程道路路面为沥青混凝土路面，修正值取 0。(b)声波传播途径中引起的衰减量(2ΔL )①高路堤或低路埑两侧声影区衰减量当预测点处于高路堤或低路埑的声照区内，barA =0。预测点在高路堤或低路埑两侧的声影区内引起的附加衰减量声影区Δ L决定于声差δ ，声程差由图 2-3 计算：即 δ = a+b c。再由图 2-4 查出barA 。
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市主干道交通噪声预测评价与防治措施[J]. 刘开国,史本杰,黄锦樘,胡喜生,邱荣祖. 山东理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于Cadna/A软件的某高层建筑交通噪声预测评价研究[J]. 刘畅荣,王志勇,汪婷婷. 中外建筑. 2016(09)
[3]道路交通噪声预测模型实践探析[J]. 户文成,王蓓蓓,吴瑞,蒋从双. 环境影响评价. 2016(04)
[4]基于RLS90模型与Kriging插值的城市交通道路噪声预测——以湖南省长沙市芙蓉区某小区为例[J]. 周强波,徐翰. 安徽农业科学. 2016(04)
[5]法国NMPB交通噪声预测模型及适用性研究[J]. 乐晓妍,毕煜龙,来庆云,周建. 环保科技. 2015(04)
[6]广东省道路交通噪声预测统计模型[J]. 宋旭辉,范东平,徐文彬. 环境工程学报. 2014(11)
[7]基于FHWA的城市交通噪声预测模型研究[J]. 王艳华,赵志强,丁建立,冯霞,徐涛,吕宗磊. 环境科学与技术. 2014(09)
[8]基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法研究[J]. 王峥嵘,何杰,章晨,尹荣蓉. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2014(01)
[9]交通噪声FHWA模型的改进研究[J]. 许迅雷. 安全与环境学报. 2013(04)
[10]公路环境影响评价中运营期噪声源强计算方法使用的研究[J]. 王英伟,王钊. 内蒙古科技与经济. 2012(24)
硕士论文
[1]基于RLS90的城市道路交通噪声预测及交通流影响因子分析[D]. 方文杰.长安大学 2017
[2]城市道路噪声特性研究及噪声地图信息系统构建[D]. 乐晓妍.浙江大学 2015
[3]基于参数学习的城市道路交通噪声预测与可视化研究[D]. 赵志强.中国民航大学 2015
[4]城市道路声环境影响评价[D]. 叶建能.石家庄铁道大学 2014
[5]赤峰市道路交通噪声影响因素分析与降噪措施研究[D]. 海洋.吉林大学 2012
[6]城市道路交通噪声影响因素与传播规律分析[D]. 刘涛.长安大学 2009
[7]交通噪声预测模型在城市主干路上的应用研究[D]. 朱荣涛.吉林大学 2008
[8]灰色理论在城市道路交通噪声预测中的应用研究[D]. 余鑫.武汉科技大学 2004
本文编号：2914487
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