城市噪声污染监测与评价方法研究

胡亦晨

上海市环境监测技术装备有限公司 上海 201108

目前，城市噪声污染问题日益凸显，给居民健康带来了严重影响。城市噪声污染监测与评价是解决城市噪声污染问题的关键步骤之一，而其准确度和有效性对于城市噪声治理的成效具有至关重要的作用。目前，国内外在城市噪声监测与评价方面的研究取得了一定的进展，但仍存在一些问题，例如监测方法不够全面、评价方法不够准确、监测与评价系统建设缺乏统一标准等。因此，开展城市噪声污染监测与评价方法的研究，具有重要的理论意义和实践价值。本文将系统地探讨城市噪声污染的监测与评价方法，旨在为城市噪声污染治理提供科学的决策依据和技术支撑。

1 城市噪声污染的概述

1.1 城市噪声的来源

城市噪声的来源是多种多样的，包括交通噪声、工业噪声、建筑施工噪声、社会噪声和环境噪声等。交通噪声是城市噪声污染的主要来源之一，来自于各种交通工具的行驶和交通设施的运行。工业噪声则来自于各种工业设施的运行，包括机械设备、生产线和厂房等。建筑施工噪声是由建筑施工过程中的机械设备、工具和车辆等引起的。社会噪声则是由人类活动产生的噪声，如音乐、人声、广播等。环境噪声则来自于自然环境中的各种声音，如风声、水声等。不同来源的城市噪声具有不同的特点，频率、强度、时域和空域分布等各不相同[1]。因此，对城市噪声污染进行有效的监测和评价需要针对不同来源的噪声进行详细分析，以制定针对性的控制措施。

1.2 城市噪声对人类健康的影响

城市噪声污染是当代城市环境中的一大公共卫生问题。长期暴露于高噪声环境中会给人类健康带来严重影响。首先，高噪声水平会对人的听力系统造成损害，例如听力损失和耳鸣等。其次，城市噪声也会引起心理压力和情绪失调，进而导致失眠、焦虑、抑郁等心理问题。此外，高噪声环境还会对人的心血管系统、内分泌系统、免疫系统等产生不良影响，从而增加心脏病、高血压、糖尿病等疾病的发病率。特别是在儿童和老年人中，这种影响更为明显。因此，城市噪声污染对人类健康造成的影响不容忽视。

1.3 城市噪声污染的监测与评价方法概述

城市噪声污染的监测需要对噪声进行实时或定期的测量，以确定污染源、污染程度和污染特征等信息，为城市环境管理提供科学依据。城市噪声污染的评价需要对测量结果进行分析和综合，评估噪声对人体健康和环境影响的程度，为决策提供科学依据。城市噪声污染的监测方法主要包括基于测量设备、基于模型和基于人工智能的监测方法。基于测量设备的方法是利用专门的噪声测量设备进行实时或定期的测量，包括固定监测点和移动监测点。基于模型的方法则是通过建立噪声传播模型，预测噪声污染分布和影响范围[2]。基于人工智能的方法是将机器学习、深度学习等算法应用于城市噪声监测，提高监测效率和准确度。城市噪声污染的评价方法主要包括静态评价、动态评价和基于GIS的评价方法。静态评价方法是根据噪声测量数据或模拟结果进行定量或定性的评价，主要包括单点评价、等效级评价和统计分析评价等。动态评价方法是根据噪声时变特征进行评价，主要包括时间特征评价、频谱特征评价和统计特征评价等。基于GIS的评价方法是将噪声测量数据与地理信息系统相结合，分析噪声分布规律和空间特征。

2 城市噪声监测方法

2.1 基于测量设备的监测方法

基于测量设备的城市噪声监测方法，通过设备的安装、运行和数据采集，可以直接获得城市噪声的实时监测数据，常见的测量设备包括噪声计、声级计和噪声传感器等。噪声计和声级计是两种广泛应用的测量设备，噪声计一般采用频率加权法，按照国际标准ISO1996-2进行测量，能够准确测量不同频率范围内的声音强度，具有广泛的应用领域。声级计则是一种更加精确的测量设备，它能够测量声音的声压级和频率响应等参数，适用于噪声污染源的实时监测和频谱分析等方面。此外，噪声传感器是一种基于MEMS技术的新型噪声测量设备。它具有体积小、功耗低、精度高等优点，能够实时采集噪声数据，并通过与云端通讯实现数据的集中管理与分析，可广泛应用于城市噪声污染监测领域。在基于测量设备的监测方法中，需要注意设备的准确性和可靠性。设备的准确性可以通过定期校准和检测来保证，而设备的可靠性则需要在设备的选型、安装和维护方面做好相应工作，确保设备能够稳定运行并采集到准确的数据。

2.2 基于模型的监测方法

基于模型的城市噪声污染监测方法，对城市噪声污染的来源、传播和接受规律的理论分析，建立相应的数学模型，用于预测噪声污染水平。基本思路是通过建立噪声传播数学模型，分析噪声源和受体之间的空间关系，计算预测不同区域的噪声水平，并与实测值进行比较，进而评估噪声污染状况。这种方法具有成本低、实时性好等优点，适用于对城市噪声污染的大范围监测。在建立噪声传播模型时，需要考虑多种因素的影响，如地形、建筑物、道路交通等。因此，建模的过程需要较为全面的噪声污染源数据和准确的环境参数，如建筑高度、路面类型、交通流量等。基于模型的监测方法需要准确建立噪声源和受体的数学模型，并采用数值模拟方法进行计算，需要具备较高的数学模型和计算机模拟技术。不同的数学模型有其适用的场景和局限性，如Gaussian模型适用于平原区域的噪声传播，但对山区等地形复杂的区域效果不佳。因此，需要根据实际情况选择合适的模型，并结合实测数据进行不断调整和完善。

2.3 基于人工智能的监测方法

基于人工智能的城市噪声监测方法，可以通过模式识别和预测来实现对噪声污染的准确监测。基于人工神经网络的监测方法中，人工神经网络会学习噪声监测设备采集的数据，并根据其特征对噪声污染进行分类和预测。该方法具有监测精度高、实时性强等优点，但需要大量数据进行训练，且网络结构的设计和参数的设置对监测结果有着很大的影响。另一种基于人工智能的城市噪声监测方法，通过学习一些已知的噪声样本，能够构建一个分类器，从而将噪声信号进行分类。基于支持向量机的监测方法能够对非线性噪声信号进行分类，具有较好的泛化能力和分类精度。然而，该方法对噪声特征的选择和分类器的设计有一定的要求。此外，基于深度学习的城市噪声监测方法也成为了研究热点，该方法利用深度神经网络进行特征提取和分类，能够更好地学习数据的高阶特征，从而提高监测精度和可靠性[3]。但是，该方法需要大量的数据和计算资源，且对网络的结构和参数的调节有一定的技术难度。

3 城市噪声评价方法

3.1 静态评价方法

静态评价方法是常见的城市噪声污染评价方法之一，其基本思路是通过对城市噪声环境的分析，利用适当的数学模型，对城市噪声污染进行定量分析和评价。静态评价方法通常分为两种类型，即基于标准的评价方法和基于专家经验的评价方法。基于标准的评价方法是将噪声监测数据与国家或地方政府的相关标准进行比对，以判断城市噪声污染的等级和严重程度。而基于专家经验的评价方法则是利用专家对城市噪声环境的认知和经验，综合考虑噪声源、环境特征、噪声对人体健康的影响等因素，对城市噪声污染进行评价。

在基于标准的评价方法中，常用的评价指标包括噪声级别、声音频率分布、持续时间等。这些指标可以通过现场噪声监测仪器进行实时监测和分析。在基于专家经验的评价方法中，专家的经验和知识通常通过定量分析方法进行归纳总结，建立专家咨询系统，以协助决策者进行城市噪声污染评价。无论是基于标准的评价方法还是基于专家经验的评价方法，都有其优点和不足。基于标准的评价方法相对简单易行，且评价结果具有客观性和可比性；而基于专家经验的评价方法则能综合考虑各种因素，具有较高的可靠性和准确性。但由于城市噪声环境的复杂性和变化性，单一的评价方法难以全面评价城市噪声污染，因此需要综合采用多种评价方法，并结合实际情况进行调整和完善。

3.2 动态评价方法

城市噪声污染的动态评价方法与静态评价方法的区别在于，动态评价方法更加关注城市噪声污染的时空变化情况，能够更准确地反映噪声污染对城市居民的影响。动态评价方法主要包括以下几种：时频分析、周期性分析和多元统计分析。其中，时频分析是一种较为常用的方法，它通过将时域和频域相结合来分析噪声信号的时空特征，进而评估城市噪声污染水平。时频分析可将噪声信号进行小波分解，从而提取出信号的时频特征，进而分析噪声污染的时空变化规律。另一种动态评价方法是周期性分析。它主要基于噪声信号的周期性变化，通过对信号的周期性进行分析来评估噪声污染的程度。周期性分析方法通常包括周期检测、周期分析和周期识别三个步骤。多元统计分析是一种较为复杂的动态评价方法，它能够综合考虑多种因素对城市噪声污染的影响[4]。它可以将噪声信号与其他环境因素进行关联分析，进而评估城市噪声污染水平。

3.3 基于GIS的评价方法

基于GIS（地理信息系统）的城市噪声污染评价方法，是一种基于空间数据的动态评价方法，基本思想是将城市噪声监测数据与地理信息数据相结合，通过空间分析技术将噪声污染情况可视化，从而更好地了解噪声污染的空间分布和变化趋势。GIS技术可以实现噪声污染的空间数据分析、噪声源分布分析、噪声污染的空间可视化等。具体来说，基于GIS的城市噪声污染评价方法包括以下步骤：首先，收集城市噪声监测数据和相关的地理信息数据，如建筑物分布、交通流量等。然后，利用GIS软件对这些数据进行处理和分析。这包括数据的空间插值、分类、统计分析等操作。接下来，利用GIS技术将处理后的数据可视化，生成噪声污染的热力图、等值线图等，直观地显示噪声污染的空间分布。最后，通过对可视化结果的分析，得出噪声污染的程度、分布、变化趋势等评价结果。

4 城市噪声污染监测与评价系统

4.1 监测与评价系统的概述

城市噪声污染监测与评价系统是一种基于计算机技术和传感器技术的综合系统，其主要功能是对城市噪声污染的程度进行实时监测，并根据监测结果对城市噪声污染的程度进行评价。该系统包含了监测设备、数据处理模块、评价模块等多个部分，能够实现对城市噪声污染的实时、准确、可靠的监测和评价。

4.2 监测与评价系统的架构设计

城市噪声污染监测与评价系统的整体架构设计如图1所示。系统由传感器、信号调理模块、数据采集模块、数据处理模块和评价模块等多个部分组成。

图1 城市噪声污染监测与评价系统架构

传感器用于实时监测城市噪声污染的数据，信号调理模块则用于对传感器采集到的原始数据进行处理和校准。数据采集模块用于将处理后的数据传输至数据处理模块，数据处理模块则是对数据进行预处理、过滤、分析和统计，并对城市噪声污染的程度进行评价。最后，评价模块则将评价结果反馈至数据处理模块，并将结果显示在界面上，供用户查看。

4.3 监测与评价系统的实现技术

城市噪声污染监测与评价系统的实现技术主要包括传感器技术、信号处理技术和数据处理技术。传感器技术是城市噪声污染监测与评价系统的核心技术。传感器可以实时监测城市噪声污染的数据，并将数据传输至数据处理模块。根据传感器的特性和功能，可以将传感器分为声学传感器、振动传感器和电子传感器等多个类型。信号处理技术是对传感器采集到的原始数据进行处理和校准，以提高数据的可靠性和准确性。在信号处理过程中，主要采用滤波、采样、放大、校准等多种技术手段，以保证数据的准确性和稳定性。数据处理技术是城市噪声污染监测与评价系统的关键技术之一。数据处理技术的主要任务是对采集到的数据进行预处理、过滤、分析和统计，并对城市噪声污染的程度进行评价。数据处理技术主要包括数据处理算法、数据分析方法和模型建立等技术手段。在实现技术方面，城市噪声污染监测与评价系统还需要考虑数据传输和存储等方面的问题。数据传输主要采用无线通信技术，可以实现传输距离远、传输速率快、传输稳定等优点。而数据存储方面，可以采用数据库技术，以实现数据的快速存取和查询。

5 结语

本文综述了城市噪声污染监测与评价方法的研究现状，从城市噪声的来源、对人类健康的影响、监测与评价方法的概述、监测方法、评价方法以及监测与评价系统等方面进行了详细的阐述。此外，本文还介绍了监测与评价系统的概述、架构设计和实现技术。然而，这些方法在实际应用中还存在一些问题和局限性，需要进一步完善和优化。综上所述，本文研究为城市噪声污染的监测与评价提供了理论基础和应用指导，但在未来的研究中仍需要更多的努力和探索。