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城市环境噪声污染与监测技术分析

2020-10-21李栓柱

神州·下旬刊 2020年5期
关键词:分析策略噪声污染城市环境

李栓柱

摘要:我国城市化推进,城市工业经济得到长足发展,但随之衍生出的城市治理质量问题却格外严峻。噪音污染是影响城市居住环境的重要指标,近年来污染程度不断加强,严重降低了城市居民的生活满意度,不利于城市文明管理的效益提升。本文对噪音污染进行分析,对相关工作人员在城市环境噪声污染中利用监测技术予以解决的关键性措施探索。

关键词:城市环境;噪声污染;监测技术;分析策略

引言

城市交通发达,在维持日常经济运输的同时,也产生了大量嘈杂的声音。而除此以外,随着城市居住面积的大幅度骤减,城市区域分布不合理也造成空间狭窄的特点,在声音快速传播的过程中对居民的生活产生了剧烈的影响,不仅造成居民的生活质量下降,同时容易危害居民的生理活动,影响区域管理水平,促使矛盾加剧,无法构建和谐城市治理体系。因此,必须对此进行解决,而在噪音污染的处理过程中,最为关键的是由于噪音产生来源不一,且随着人员和车辆以及其它工作制造的声波移动,如果不及时监测并固定位置,就难以立即采取有效措施。所以当务之急是寻求科学有效的监测技术扶持,能够最大程度的防患于未然。

一、城市环境噪声污染的影响

从近年来城市噪声污染的发生情况来看,噪声污染产生的频率越来越大。但是绝不仅仅是传统意义的集中于人员车辆产生的噪声,随着我国科技的突破,对于城市环境噪声污染也有了更大深入研究的工作力度[1]。科学家通过技术化手段进行噪声污染上限的标准化制定,对一切可能超过这一标准的声音统称为噪音。在分析过程中发现城市生活中的车辆运输以及人员流动带来的声音远比噪音标准更高,但还有一些工业污染方面和水环境活动产生的声音,同样接近噪音污染的标准。城市环境是具有传导性的,以人员流动性来说,当某人制造了噪音,被其传染的人员也可能再次制造噪音;而在车辆运输中,当车辆发生高分贝的噪声,通常可能是车速过快或者车轴损坏产生的倾轧,特别是交通事故引发的噪声,而当这些事情发生后,桥梁会因大肆破坏产生噪声、警报声回响,这些都是城市环境中的噪声。

所以最为关键的是找到所有引起城市噪声的源头,对其源头环境可能引发噪声的过程进行遏制,对传导过程进行管理并且加以改良,从而使城市环境中引发噪音的可能性下降。但因为组成城市噪声环境的来源较多,而且这些源头分布分散,具体的内部结构又复杂,如果逐个进行监测,容易耗费大量成本。而且监测活动必须是前期就开始安排的,如果等到制造噪音的活动已经开始产生再进行监测,就可能因为不及时而功亏一篑。以工业生产为例,工业机器产生的大量声波能够制造噪音,对城市的通讯系统和运行装置产生影响,但工业机器生产是提升工业质量必须的部分,所以只能对工业生产所处的环境监测,对造成工业机器噪声过大的因素提前调节,如果等机器生产过程再进行监测并控制,可能因为机器无法再停下来,而其它引发机器噪声过大的元素无法更换而放弃。比如引发机器生产噪声过大的因素有工厂的室内屏蔽系统较差、机器质量较差、人员没有正确操作等,如果进行更换就需要全部停工,这就会造成工业效益降低,无法达成目标。所以,应用能够扩大范围的监测技术极为必要,且这种技术能够对各种因素的标准有系统性的对比数据,可以及时提前的控制,从而减少消耗成本。

二、城市环境噪声污染的检测技术

(一)GIS地理信息系统技术

GIS地理信息系统又被称为“地学信息系统”,是用于輸入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统,GIS地理信息系统技术可以对地球上存在的现象以及所发生的的事件进行数据收集并加以分析,通过图表等方式将分析结果呈现出来。对于城市环境中存在的噪声污染,有关部门可以使用GIS信息检测技术,通过对一定空间内噪声的分贝以及单一化噪声污染信息进行采集并加以分析,从而根据分析结果实现有效治理。由于GIS地理信息系统具有使用便利、结果准确等特点且在使用GIS地理信息系统进行信息采集的过程中完全不需要人工进行控制与管理,能够在一定程度上节约人力成本。近些年来,包括城市环境噪声检测在内的众多领域已经广泛应用GIS地理信息系统[2]。GIS地理信息系统应用也较为便捷,位置与地理信息作为GIS地理信息系统的核心与基础,用户在设定需要检测的位置和经纬度坐标后,GIS地理信息系统就可以一方面监测环境中的噪声污染数据,一方面将监测到的噪声分贝、声波频率等进行上传处理,将该地的噪声污染情况进行检测并加以分析,最终以图表的形式将数据简洁明了的呈现出来[3]。

(二)GDMA1X/EVDO信息检测技术

这种技术最大的优势在于能够实现网络自动化的监控管理,相比于地理信息技术而言,它在搜索噪声范围方面并不突出,但是能够实时对所检测的范围进行定点监测,从而更新不同时间段噪声发生的情况。同时,这种技术能够实现无人管理,自动利用网络数据库对噪声传导的终端进行整合管理,对噪声污染可能引发的各个元素进行系统覆盖,加强了噪声污染内部的监测力度。而且網络自动检测系统中含有检测服务和操作维护中心等具体介质,能够将监测部分传达的噪声传导速率记录,对其制造噪声的影响力度排序,帮助工作人员优化最先管理的方面,并且匹配了最优改良方案,能实现监测与技术化管控双重目标。

三、结束语

综上所述,在我国城市化工业化水平不断进步的同时,也应对城市环境进行有效管理和调节优化,从而能够提升城市居民的居住质量,推进和谐社会的内部建构。噪音污染是城市环境中影响居民生活质量的关键部分,在近年来问题逐渐突出,必须予以解决。而噪声污染的来源较多,范围分布较广,为了实现噪声合理控制,必须在基于城市发展不中止的基础上进行管控,而这就必须促使解决噪声的措施及时而迅速,并且提前对噪声环境进行控制。因此,监测技术的投入必不可少,本文提出了相关技术的应用方向,望予以重视。

参考文献:

[1]吴文乐,郭斌,於志文.基于群智感知的城市噪声检测与时空规律分析[J].计算机辅助设计与图形学学报,2014,26 (04):638-643.

[2]刘茗.基于噪声检测的自适应中值滤波算法[J].计算机应用,2011,31 (02):390-392+405.

[3]陈健,郑绍华.基于方向中值的图像椒盐噪声检测算法[J].计算机应用,2012,32 (10):2790-2792+2797.

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