铁路服役期长期噪声数据获取方法浅析

宣晓梅，李志强，李晏良，辜小安

（1.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 节能环保劳卫研究所，北京 100081）

引言

从整体环境保护的角度来讲，铁路在大宗货物运输以及联运和客运交通方面比其他运输方式更具有优势，但是铁路运输引起的噪声污染问题不可小觑，不仅影响身心健康，更会成为制约高速铁路提速和发展的关键因素。能够获取铁路服役期间稳定持续的噪声数据是分析铁路噪声机理、噪声源及开展噪声防治工作的前提，而目前我国铁路车外噪声数据依然依靠人工采集，很难获取长期、稳定、持续的数据。德国2019年4月刚刚投入使用的实时噪声在线监测系统已经收集了一年多的铁路噪声数据，为铁路行业开展噪声自动监测活动起到了示范作用。在此之前德国铁路大量噪声数据获取的另一个渠道就是噪声地图[1]，经过三次修订后的铁路噪声地图已经形成了一个完整的系统，覆盖范围宽广。借助实时噪声监测系统和噪声地图，德国将积累大量铁路服役期间的稳定持续的噪声数据。充分了解德国现有噪声数据收集的模式对开展我国铁路服役期间噪声数据的收集工作意义重大。

1 噪声自动监测系统

1.1 监测系统简介

德国于2019年首次上线使用了铁路噪声在线监测系统，覆盖了全国三分之二的货运网络，基本代表了整个德国货运铁路的整体水平。虽然建立之初是为了监测更换制动系统后货运铁路的实际降噪效果，但实际运营后获取的大量稳定持续的数据显然高于预期。

综合考虑线路列车运行的车流量、测点周围环境、基础设施结构和噪声控制措施等综合事项后确定了19个测量站，目前已全部投入监测使用。

1.2 监测系统数据分析

噪声实时监测使用的测量量包括AF计权声压级LAF(t)、AF计权声压级最大值LAFmax、列车通过暴露声压级TEL和等效声压级Lm,T等，输出结果包括噪声实时水平、单次列车参数及平均声辐射水平等。依据ISO噪声测量标准要求[2]，测点位置位于距离轨道中心线7.5 m、轨面以上1.2 m处。

1.2.1 噪声实时水平分析

自动监测系统会实时连续监测各通过列车的噪声水平。图1给出了某站24 h内车辆经过的实时噪声水平，此段时间内，共有150辆车经过，经历一次会车。列车驶入测量站时噪声值会突然增加，驶离后噪声值回落至背景噪声值。

1.2.2 单次列车参数

借助传声器和车轴计数器，监测系统可以对每一趟车进行噪声数据的自动采集，车头车尾数据自动识别及数据处理，机车相应的参数被自动记录并存储进服务器，包括车辆驶入时间，占用轨道，行驶方向，车辆类型，暴露时间，车辆长度和速度等，这大大减少了人工监测带来的误差。

图1 噪声实时水平

1.2.3 平均声辐射水平分析

为了衡量平均声辐射，在对基础数据处理后，可输出一段时间等效声压级曲线图。图2为某站某月内每天的等效声压级图。

图2中不仅给出了等效声压级值，同时还给出通过客车和货车的数量，长期稳定、持续的噪声数据对于分析铁路噪声变化规律及影响因素之间的关联提供了基础数据。

2 铁路噪声地图分析

2.1 覆盖范围

德国铁路噪声地图的绘制工作开始较早[3]，地图覆盖范围设定为年交通量超过3万列的主要铁路线和有铁路线穿过的人口超过10万居民的聚集区。目前覆盖了超过16 500 km的主要铁路线和70个大都市区，总的噪声测绘覆盖面积约50 000平方公里[4]。

2.2 地图数据输出类型

噪声地图输出类型有两大类，噪声等值线图和人口暴露影响图。噪声等值线图应用噪声等级和配色方案[5]来划分噪声值域，再现铁路两侧声传播过程。人口暴露影响图采用了噪声识别数法（LKZ-超标分贝数与受害人数的乘积）[1]，不同LKZ值网格用不同颜色标识，这种方法既考虑了超标分贝数，又考虑了受影响的人数，能够确定铁路沿线超标噪音对暴露人口的影响范围，能更加全面地反映噪声污染的影响。

2.3 噪声地图数据分析

以铁路干线和城市聚居区为例给出噪声地图的输出形式。

2.3.1 铁路干线

1）噪声等值线图

选取某个年交通量超过3.8万列的干线铁路为例。图3为同一段铁路噪声日夜对比图。

从图3中可以看出，白天轨道中心颜色较深，表明轨道附近的噪声普遍在75 dB以上，随后颜色由中心向外逐渐变浅，表明随着距离的增加声压向轨道两侧逐级衰减。夜晚同一地点噪声辐射的数值比白天略低 5～10 dB。

2）人口暴露影响图

选取同一段铁路，给出图4 Lden/Lnight人口暴露影响日夜对比图。

图2 平均声辐射水平

图3 干线铁路 Lden /Lnight噪声等值线图

从图4中可以看出，白天LKZ＜10的网格较多，说明该条线路没有穿过人口密集的地区，对人口暴露的影响范围也较小，对比同一地点的人口暴露图可以发现夜晚LKZ值要略高于白天，这与夜晚功能区限值严于白天有关。

2.3.2 城市聚居区

1）噪声等值线图

选取某个人口超过60万的城市为例，城市中有多条干线铁路穿过，截取城市中铁路交叉集中地区的噪声图为例。 图5 为城市Lden/Lnight噪声等值线图。

从图5中可以看出穿越该城区的铁路线路运量非常繁忙，通过查询地图信息可知某条轨道年运量超过了20万列/年。从图左半部分可以看出，白天在城市中穿梭的列车由于降低了行驶速度，因而辐射的噪声比在空旷地区低了很多，但是由于城市人口密集，很多地方的轨道两侧都不得不采用声屏障措施。

2）人口暴露影响图

图6为同一地点的人口暴露影响日夜对比图。

从图6中可以看出，无论是白天黑夜，穿过城区的铁路噪声对人口的影响都较大。尤其是夜里，靠近铁路沿线的受高噪声困扰的人群数很多。

结合上述两种地区的噪声图我们可以发现噪声等值线图虽然反应了铁路两侧噪声的传播情况，却不能仅凭等值线图就断定为噪声污染，必须加入人口暴露等因素综合而定，尤其是铁路穿越人口聚居的城区时，人口暴露影响图更能体现噪声污染的实际状况。

图4 干线铁路Lden /Lnight人口暴露影响图

图5 城市Lden /Lnight噪声等值线图

图6 城市Lden /Lnight人口暴露影响图

3 结语及建议

德国铁路噪声地图自三轮修订以后已形成了铁路噪声管理的重要基础数据库，它不仅可用于达标管理、判断声级贡献量，还可以确定区域长期平均噪声水平等；而噪声实时自动监测系统自开通后运营稳定，数据记录详实，还可避免：①因人工定期抽样监测的方法造成的人力物力浪费；②连续数据跟踪监测能力缺失导致的铁噪声状况失真；③数据样本数量不足以支持深入系统分析噪声变化的需求。噪声地图和实时自动监测系统相辅相成，为德国铁路噪声防治提供了基础数据，同时也为城市发展、交通网络、住宅开发的规划提供了决策参考依据。

我国噪声地图研究起步较晚，目前仅有针对个别城市的噪声地图绘制[6]，并未推广应用，专门针对铁路进行的噪声地图绘制工作还未启动，相关技术研究刚刚起步。对于自动噪声监测系统，我国也仅有部分城市建设了环境噪声自动监测系统，但在铁路噪声自动测试领域，特别是高速铁路车外噪声自动监测方面，目前还缺少运用的先例，铁路环境噪声测试依旧主要以现场测试为主，虽有科研院所启动了铁路噪声系统自动监测的相关研究[7]，但距离推广应用还有一定距离。

德国铁路在噪声领域的管理经验值得为我国借鉴，随着我国铁路的迅猛发展，人工监测所得的样本数量势必难以全面掌握我国铁路网噪声影响状况，采用在线自动噪声监测系统可能成为噪声监测领域的发展趋势。建议我国铁路工作者尽快借鉴德国铁路成熟的噪声地图及在线监测系统设计理念、运营经验，并综合考虑我国铁路的特点开发设计出适合我国国情的铁路噪声地图系统及噪声自动监测系统，为分析铁路噪声，特别是高速铁路噪声变化规律，研究解决对策、制定相关技术规范等提供实时、持续、大量的数据支持。