北京市典型道路交通噪声排放特征

张 健，刘嘉林，鹿海峰，荆红卫，李 彬，姜 磊，何延军

北京市环境保护监测中心，北京 100038

道路交通噪声污染一直以来是城市建设不可回避的问题，对此污染的投诉也一直居高不下[1-2]。很多学者对道路交通噪声做过研究，包括监测方法研究、排放特征分析、治理措施研究等[3-8]，取得了一定结果并且一部分措施得到了落实，对缓解道路交通噪声起了一定的作用。前期的研究大多依靠手工监测，在时间序列上不够精细，由于其局限性，对于24 h变化特征的研究较多，而对年度变化特征研究相对较少。北京市自2008年起建设了北京市噪声自动监测系统[9]，在全市范围内建立了30多个道路交通噪声监测站点，开展了连续多年的监测，具备了进行精细特征分析的基础。因此，本文通过研究近几年的监测数据，分析了北京市道路交通噪声的排放情况，力求为环境管理提供有效支撑。

1 监测系统

自动监测系统的传声器选择符合《测量传声器 第4部分：工作标准传声器规范》(GB/T 20441.4)的N-1210C户外传声器单元，监测终端为TB-N002型，符合中国国家计量检定规程《声级计检定规程》(JJG 188—2002)，可实时在线传输。

装置示意图如图1所示。

图1 噪声自动监测系统示意图Fig.1 Schematic diagram of the noise automatic monitoring system

2 监测方案

北京市的道路结构是方格网式和环形加放射式道路网混合型城市道路[10]，主要分成4个等级，本研究对每个等级选择一到两个典型的监测站点，对其监测的数据进行分析。道路具体划分等级及监测点位信息如表1所示。

表1 噪声自动监测点位信息Table 1 The information of noise automatic monitoring sites

3 数据分析方法

噪声水平以连续等效A声级Leq表示，它是用噪声能量按时间平均的方法来评价噪声对人影响的指标，计算公式如下。

式中：LpA为某时刻t的瞬时A升级，dB；T为规定的测量时间。

选用的数据为审核后的数据，对于24 h数据，若出现数据中断或其他原因导致采集率低于75%，则该24 h将不计入统计；对于月均值，若超过7 d的数据无效，则该月不计入统计。

每年对所有监测站点进行一次24 h手工比对，实时传输过程中如有数据异常会在4 h内进行确认修复，并对监测过程中出现的异常数据进行剔除。

2016年道路交通噪声手工监测车流量数据是使用计数器统计20 min内双向的车辆。

4 结果讨论

4.1 不同道路等级噪声分布特征

对北京市2013—2016年不同等级道路年Leq进行分析，结果如图2所示。除主干线②外每个监测站点的噪声年均排放水平基本稳定。不同等级道路Leq存在一定差值，监测的站点中，环路年均Leq最高，环路①高于环路②，且都在70 dB以上；其次是主干线①，监测值多数在68 dB以上，而主干线②变化幅度较大，最高值在70 dB以上；随后是次干线和支线，其中支线①低于次干线②而高于次干线①。最高的环路①与最低的次干线①每年Leq相差10 dB左右。

图2 不同等级道路2013—2016年平均Leq箱线图与车流量曲线图Fig.2 Annual average Leq distribution and traffic graphs of different levels of road in 2013-2016

噪声水平高低可能与道路的规格、周边环境以及车流量有关系[11-13]。结合2016年道路交通噪声手工监测数据结果，不同等级道路的噪声排放水平与车流量具有较高的相关性。与之前学者研究结论[14]不同的是，支线①作为城市支线道路，噪声值高于城市次干线道路监测点次干线①，支线①车流量为1 623辆/h；次干线车流量为468辆/h，因此推测由于支线①车流量尤其是大型车流量高于次干线①，且支线①周围无绿化，噪声衰减较弱，可能导致支线①噪声监测值较高。根据此研究对象可得出不同等级道路的噪声排放值从大到小顺序依次为快速路>主干线>次干线和支线，噪声排放值大小与车流量密切相关。

4.2 不同等级道路噪声值随时间变化特征

4.2.1 逐月变化特征

不同道路类型2013—2017年逐月数值比较见图3。从图3可以看出，不同等级道路逐月变化存在一定的周期性特征，以快速路特征最为明显，而支路的周期性特征较弱，这与快速路车流量相对稳定、影响因素较支路小有关。具体的特征表现为2月开始，噪声水平处于相对低位，至7月开始升高，至11月达到峰值。这与北京城市特征较为相关，2月处于春节假期，城市人口处于低位，人类活动水平较弱，车流量相对较少，故而噪声水平较低，9月开学季开始，人类活动水平较高，再加上夏秋季节人类活动水平较高，车流量升高，噪声水平开始上升。

图3 不同等级道路噪声逐月排放水平Fig.3 The monthly noise emission of roads at different levels

具体到道路，环路①7月噪声水平较低，这与站点附近绿化水平较高、植被的吸声作用影响可能较大。环路②2016年秋冬季节噪声水平未周期性上升反而下降，这可能与10月开始设置公交专用道有关，专用道的设置，使得大型公交车更加畅行，加速的次数减少，响应产生的噪声也相对较少。其次，专用道的设置也使得其他车道车行相对缓慢，也降低了噪声水平。另外发现，支线①噪声水平起伏较大，这可能是因为城市支线多交叉分布于人群生活区，会有人们生活噪声的影响。

因此，加强绿化、合理规划道路使用对降低噪声有一定的作用。

4.2.2 逐时变化特征

选取4月1—7日的监测数据，选择4种等级道路的代表性站点，分析其一周的24 h变化曲线。如图4所示。

图4 不同等级道路噪声一周逐时变化曲线Fig.4 The level of 24-hours emissions of road noise in one week

不难发现，道路的24 h噪声排放特征比较明显。昼间噪声(06：00—22:00)明显高于夜间噪声(22:00至次日06:00)，交通早高峰(07：00—09:00)的噪声值处于全天最高水平。这与人们的生活方式关系密切，此时段交通流量较高。

不同等级道路比较来看，昼夜差值区别较为明显，其中以道路支线①的差值最高，达到20 dB以上，快速路环路①的差距最小为8 dB左右。可能是因为城市支线夜间车流量明显减少，噪声本底值低所致。

从一周的噪声水平特征来看，不难发现，周末夜间噪声要高于工作日，这可能是因为周末夜间人群活动时间跨度较大，车流量降低水平较工作日低所致。

4.3 主干线②逐月数值变化特征原因分析

与其他道路噪声排放逐年呈稳定趋势不同，主干线②交通噪声呈下降趋势，如图5所示。

主干线②监测站点位于北京市丰台区，南面2 km处即为大红门商品批发市场群。该站点噪声水平的下降可能与丰台区非首都功能疏解尤其是大红门地区大型批发市场的疏解有关。

图5 主干线②监测站点2013—2017年逐月Leq值Fig.5 2013—2017 Monthly Leq value of main line ②

2015年4月通过的《京津冀协同发展规划纲要》明确将分布在北京城区上百个小商品交易市场作为重点疏解对象，从2014年始，丰台区便陆续开展了疏解工作，尤其对大红门地区，预计2017年底疏解全部的45家市场[15]。在疏解市场的同时，对市场的经营人员也进行了疏解，丰台区人口在2017年出现了转折[16]，终止了人口的连续上涨，尤其是常住外来人口继续保持下降态势，2016年末丰台区常住外来人口79.9万人，占全区常住人口比重35.4%，同比下降0.7个百分点；较上年末减少3.9万人，同比下降4.7%。将主干线②站点近几年年均噪声排放水平与大红门市场疏解数量及丰台区外来人口数量增速进行相关分析，结果见表2。

表2 主干线②监测数据及周边非首都功能疏解情况表Table 2 The main line 2 monitoring data and surrounding non-capital function relief situation

注：“—”表示数据未公布。

从表2可以看出，噪声排放水平与外来人口增速呈正相关，与疏解市场数量呈负相关。可见，外来人口增速降低，疏解市场数量增加，噪声排放水平会下降。这可能是因为随着市场数量增加，人口的减少，使得大红门周边地区人们活动水平降低，车流量相应减少，使得辐射到的主干线②站点附近噪声排放水平相应降低。非首都功能的疏解对降低噪声排放、提高人们的生活环境质量具有较好的成效。

5 结论

北京市不同等级的道路噪声排放具备一定的特征，排放水平的大小顺序依此为城市高速路>城市主干线>城市支路和城市次干线，随时间变化方面，道路噪声存在一定的周期性排放特征，24 h变化特征比较明显，这些特征与周围环境、车流量、人们活动等因素相关。部分道路存在特异性，主干线②站点噪声出现了逐年下降趋势，经分析，与北京市非首都功能疏解存在一定关系。

对北京市不同等级道路噪声排放特征进行的分析发现，采取一定的规划和管理措施，如加强绿化，合理规划道路使用以及对非首都功能的疏解，都能够在一定程度上降低道路噪声的排放。