声环境导则中公路交通噪声预测模式核心部分推导及问题分析

范红兵

(南京科泓环保技术有限责任公司，南京　210000)



声环境导则中公路交通噪声预测模式核心部分推导及问题分析

范红兵

(南京科泓环保技术有限责任公司，南京210000)

摘要：声导则中，公路交通噪声预测模式是一个半经验模式。通过对该模式进行详细的推导，以正确理解导则模式的来龙去脉，然后对该模式的相关问题给出了深入分析，以便在实际工作中正确运用及进一步开发公路噪声预测模式。讨论表明，在实际工作中，声源处理、参考点位置、多车道、气象条件等模型参数，应结合具体情况进行合理修正。并建议换一种噪声预测建模思路，不采用导则中的半经验模型，而采用概率分布的形式，对影响噪声水平的车流速度、流量和源强等变量进行描述建模。

关键词：声环境影响评价 ；公路交通噪声；噪声预测模式；导则模式

公路交通噪声预测模式在《环境影响评价技术导则 声环境》(HJ 2.4—2009)中的主要核心模式如下[1]：

由于该导则模式是一个半经验模式，且忽视了交通流作为一个有机整体所特有的系统性，孤立地考虑车流流量和速度对噪声评价指标的影响程度，使其仅适用于车辆相互干扰较小的自由流下的交通状态，而对于约束流交通状态和混合车型交通流状态则无法适用[2- 3]。为此，本文首先对该模式进行详细的推导，以正确理解导则模式的来龙去脉，然后对该模式的相关问题给出了深入分析，以便在实际工作中正确地运用，以及进一步开发公路噪声预测模式。

1预测模式核心部分推导

公路噪声预测模型如图1所示。单辆汽车沿平直道路AB匀速行驶，观察点位于垂直于车道垂直距离为D的位置P上，车速为V，汽车通过垂直位置的时刻为t=0。

A~B为路段，P为预测点图1　有限路段公路噪声预测模型图Fig.1　Highway noise prediction model of finite section

假定：

1)汽车声源可作为点声源处理。

2) 在垂直于车道D0处，测得汽车匀速行驶过程中的最大A声级为L0。显然，汽车通过垂直位置时A声级最大，D0被称为参考位置距离，相应的声级为参考辐射声级。

3)不考虑汽车辐射噪声的指向性，仅考虑声波能量的几何发散衰减。

那么，单辆任意时刻t的A声级为：

在t1~t2时间内，单辆汽车行驶时观察点的等效A声级为：

假设T时间段内有N辆车通过，往往认为某一类车的车速相近，忽略速度之间的差别。则该时段T内总的等效声级为：

上式就是在T时间内，以相同速度V匀速行驶的N辆车驶过垂直位置后在观察点产生的等效A声级的计算式。

2讨论

导则中公路交通噪声预测模型适用范围为：双向六车道及以下的高速公路、一级公路和二级公路，其他公路可做参考；预测点在距离噪声等效行车线7.5 m远处；车辆平均行驶速度在48～140 km/h之间；预测精度为±2.5 dB。由于公路交通噪声预测计算中模式、源强的选用及参数的确定都会较大地影响结果的准确性，从上文推导的假定，有以下问题需要进一步探讨。

(1)声源处理。推导中，导则模式中把汽车声源可作为点声源处理。实际上，应根据小时交通流量的不同，将公路噪声源划分为点声源和线声源处理。

目前，在环评实际操作中，小型车、中型车、大型车源强的取值见交通部导则。交通部导则中，源强主要与车速有关(在纵坡的情况下会作一定的修正)[5]。这种孤立地考虑车流流量和速度对噪声评价指标的影响程度，仅适用于车辆相互干扰较小的自由流下的交通状态，而对于约束流交通状态和混合车型交通流状态则无法适用。

另外，对于间断流设施，特别是信号交叉口、无信号交叉口、环岛等间断流交通路段，由于车辆时常处于“停停走走”的状态，因此车流速度普遍较低。同时，车辆加、减速操作频繁。这些因素都与交通噪声之间存在密切关联，但当前模型中尚未给予考虑[6]。

关于声源的高度，导则模式中未给出，在FHWA模型中声源高度取1 m，而RLS90模型中声源高度取0.5 m。

(2)参考点位置。由于三级以上多车道公路每条机动车道宽度为3.5~3.75 m，对于4车道以上的道路，参考点定为7.5 m明显不合常理。FHWA预测模式中参考点的位置为15 m，新导则预测模式为7.5 m，RLS90 模型中参考点距离道路中心线25 m。美国联邦公路管理局认为，参考点位置的距离小于15 m时，某些大车的噪声发散不能满足球面发散要求。

(3)多车道。导则中预测模式在使用时不分车道，以整条道路的车流量进行预测。对于六车道及八车道，导则模式存在明显的缺陷。

(4)在具体的道路预测中应注意不同的修正条件。对于城市道路，应考虑两边反射的影响；对于高架道路，在交通噪声预测模式中增加一项防撞护栏的降噪量;对于立交区，分别计算主路到预测点的噪声级及匝道到预测点的噪声级，然后叠加。

(5)导则模式中未考虑气象条件的影响，应增加考虑空气温度、湿度、风等对噪声扩散的影响。

3结语

导则中公路交通噪声建模思路主要为统计模型和半经验模型，由本文的推导可知导则模型存在明显的局限。在实际工作中，应结合具体情况选择合适的噪声预测模型并对模型参数进行合理修正，以便形成一些可供区域参考的统一模型及修正参数。

最后，建议换一种建模思路，采用概率分布的形式，对影响噪声水平的车流速度、流量和源强等变量进行描述建模，并适当参考RLS90 模型[7]。

参考文献(References)：

[1]环境保护部. HJ 2.4—2009 环境影响评价技术导则 声环境[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2010.

[2]刘小明, 李超, 荣建. 道路交通噪声预测模型研究[J]. 北京工业大学学报, 2009, 35(7): 953- 959.

[3]王建辉. 公路交通噪声预测模式对比分析[J]. 山西交通科技, 2011(4):76- 77.

[4]沈红霞. 高速公路交通噪声预测模式分析比较研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2003.

[5]交通部. JTG B03-2006 公路建设项目环境影响评价规范[S]. 北京: 人民交通出版社, 2006.

[6]张音波, 张玉环, 范东平, 等. 道路交通噪声预测的研究进展[J]. 环境污染与防治, 2012, 34(6): 77- 81.

[7]邓佳, 赵剑强, 张晓宁, 等. 公路交通噪声预测模型FHWA与RLS90的比较[J]. 环境工程学报, 2012, 06(2): 687- 691.

Derivation and Analysis of the Core Part of Highway Traffic Noise Prediction

Model in theTechnicalGuidelinesforNoiseImpactAssessment

FAN Hong-bing

(Nanjing Kehong Environmental Technology Co.,Ltd., Nanjing210000,China)

Abstract:In theTechnicalGuidelinesforNoiseImpactAssessment, highway traffic noise prediction model is a empirical model. In this paper, the guideline model were derived in detail in first, to correctly understand the model. And then, the related problems of the model were given in-depth analysis, in order to correct use the model in actual work, and further development of highway traffic noise prediction model. The discussion shows that, the model parameters such as sound source treatment, reference point location, multilane highways, meteorological condition and so on, should be reasonably modified in combination with the actual situation. And a suggestion is recommended that the noise predictive modeling ideas should not using the semi-empirical models, and takes the form of probability distributions, which describe the modeling using the affecting the noise level variable, such as traffic speeds, flow and sound sources.

Key words:noise impact assessment；highway traffic noise； noise prediction model；guideline model

作者简介：范红兵(1983—)，男，硕士研究生，环境工程专业，主要从事环境影响评价及环保工程设计，E-mail：478994491@qq.com

收稿日期：2015-12-20

中图分类号：X827

文献标识码：A

文章编号：2095-6444(2016)01-0076-03

DOI:10.14068/j.ceia.2016.01.021