环境噪声自动监测系统的应用与质量控制措施

摘要：随着国家对环境噪声污染治理的力度不断加强，环境噪声自动监测系统的应用范围持续扩大，为环境噪声评价和噪声污染治理提供了及时可靠的数据支持。本文对环境噪声自动监测系统在应用中出现的问题进行总结，并从计量、现代数字信息技术应用和人员专业技能角度对监测系统的质量控制进行深入分析，并提出改进措施，旨在进一步提升环境噪声自动监测系统的质量控制水平。

关键词：环境噪声；自动监测系统；质量控制

中图分类号：X839.1文献标志码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1674-4977.2025.01.023

2021年3月，“加强环境噪声污染治理”首次被纳入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中。另外，新修订的《中华人民共和国噪声污染防治法》于2022年6月5日起实施。环境噪声防治的关键在于进行准确有效的环境噪声监测，通过对环境噪声数据进行连续、实时采集来确定噪声污染情况及变化趋势。传统的人工监测采集方法难以全面捕捉噪声状况[1]。随着人工智能、物联网和大数据技术的迅猛发展，环境噪声自动监测系统的应用范围在不断扩大，逐渐可以满足监测需求，但其在系统的应用和质量控制方面还存在着一些问题。

1环境噪声自动监测系统概述

1.1环境噪声自动监测系统简介

环境噪声自动监测系统能够实时监控噪声污染源，是提升环境噪声控制和声环境质量的关键。该系统能有效解决人工监测过程中耗时、费力及数据代表性不足等问题，为环境噪声评价和污染治理提供了坚实的技术支持。为了满足环境自动监测工作的需要，我国相继发布了HJ 906—2017《功能区声环境质量自动监测技术规范》和HJ 907—2017《环境噪声自动监测系统技术要求》，分别对功能区声环境质量自动监测的监测方法、主要监测项目、数据有效性、监测数据统计、质量保证和质量控制等技术要求，以及环境噪声自动监测系统的技术要求、性能指标和检测方法作出规定[2]。环境噪声自动监测系统主要由噪声自动监测终端和噪声监控系统组成，其中噪声自动监测终端作为环境噪声自动监测系统的户外采样组件，主要包括户外传声器单元和数据采集控制单元。这一终端为噪声监控系统提供实时且准确的数据，其性能质量直接影响整个环境噪声自动监测系统的效能。

1.2环境噪声自动监测系统的国内外应用情况

1966年，法国第四大城市图卢兹建成了世界上首个环境噪声监测系统。该系统主要对机场附近的噪声进行监测并评价。早期的噪声监测系统通常使用声级计进行单点的噪声数据监测。随着现代信息技术的不断发展，环境噪声监测系统也在不断发展，相继出现了动态测量范围更大、分析功能更全、数据存储量更大的环境噪声自动监测系统，如挪威Nor？ sonic公司生产的Nor1520型和BK公司生产的CR243系列噪声监测系统。这些系统可对监测终端进行远程控制，并通过RS232、GSM、GPS等方式对噪声数据进行传输。随着互联网和移动通信技术的发展，BK公司生产的3639型噪声监测系统开始应用Wi-Fi、LAN和4G网络等通信技术进行数据传输，部分产品还具备了太阳能发电和气象监测等功能[3]。上述公司的产品具有性能稳定、数据准确、使用便捷等特点，已在城市车站、机场、建筑工地和学校等区域的环境噪声监测中获得广泛应用。

国内较早进行环境噪声自动监测系统研发的企业主要有杭州爱华仪器有限公司、国营四三八〇厂嘉兴分厂、北京声望声学技术有限公司、北京瑞森新谱科技股份有限公司等。其中，杭州爱华仪器有限公司作为国内声学测量领域的龙头企业之一，已制定了企业标准《环境噪声自动监测系统》，并依据相关标准研发出AWA6218J型噪声自动监测系统。该系统已在部分城市部署，其频率范围为10 Hz～20 kHz，测量上限可以达到141 dB（A），可对监测数据进行自动存储和上传，同时实现数据的远程传输与控制功能。此外，该系统还配有气象模块，可对环境中的气压、温度、风速、风向等环境参数进行测量。AWA6218J型噪声监测系统虽然可以对不同数据类型针对的事件进行判断，如仪器启动、关机、断电、机箱门被打开、存储器不足和电池电压不足等，但这些事件都是利用传感器获取的信息进行判断，没有通过具体的噪声数据信息对监测终端的质量状况进行分析。此外，北京瑞森新谱科技股份有限公司研发生产的NM2000型噪声自动监测系统，具有采集、处理、存储和传输等功能，可以通过LAN口进行远程访问，其动态测量范围能够达到106 dB。

1.3环境噪声自动监测系统应用中的问题

1.3.1监测系统布点位置选择不明确

虽然HJ 640—2012《环境噪声监测技术规范城市声环境常规监测》、HJ 907—2017《环境噪声自动监测系统技术要求》中对噪声自动监测系统的监测点位提出了要求，但其中涉及的很多技术细节并未明确，如辅助设备的配置和安装问题等。规范中缺少对噪声数据一致性和有效性的评价，在一定程度上影响了数据的利用。

1.3.2噪声数据的存储、处理和分析能力不足

环境噪声数据具有典型的大数据特征。面对日益增长的数据量，原有的环境噪声自动监测系统通常利用删除“旧数据”的方式存储“新数据”，这种方式不但无法提高噪声数据的存储量，而且无法有效利用噪声历史数据对噪声特点以及噪声监测终端的质量情况进行分析。

1.3.3缺乏针对环境噪声监测系统的计量方法

没有经过计量部门计量检定的环境噪声监测系统，测得的数据无法确保其准确性。虽然国家在2014年颁布了检定规程JJG 1095—2014《环境噪声自动监测仪》，但其中的大部分检定项目只是单纯地对声学指标进行计量检定，没有涉及数据采集控制单元的数据传输性能，无法满足目前环境噪声自动监测系统的计量需求。

2环境噪声自动监测系统的质量控制措施

2.1创新计量测试方法

户外传声器单元和数据采集控制单元作为环境噪声自动监测系统的重要组成部分，需要被长期布置在户外进行工作。因此，这些组件需要经受住环境的考验，具有一定的稳定性和可靠性[4]。为了满足环境噪声自动监测系统的计量需求，必须根据具体的检定参数和计量条件要求，设计合适的计量检测方法。对于整个系统户外部分的检测指标可以包括声灵敏度级、频率响应、整机噪声、温度稳定性、相对湿度稳定性和传声器风罩防风能力等。此外，还应重点关注数据采集控制单元的电压、电流、数据采集率和数据传输速率等性能指标。对于系统中涉及的声学计量指标，根据JJG 188—2017《声级计》和JJG 778—2019《噪声统计分析仪》中的对应方法进行计量检定，但这些声学指标通常需要在消声室内进行，因而，未来可以考虑在便携式消声箱技术上进行研究创新，以满足户外测试的需求。

2.2加大人工智能、物联网和大数据技术的应用

人工智能技术的应用可以帮助环境噪声监测系统对噪声源进行识别，并对噪声异常事件进行分析，协助噪声管理部门解决噪声污染问题，提升环境噪声自动监测系统的质量控制能力。例如，在采集噪声数据的过程中，使用神经网络模型可以更加精确地获取噪声信息，进而解决信道中数据冗余问题；在噪声结果分析过程中，使用深度强化学习模型对噪声图谱进行学习和识别，使得噪声源识别的准确性获得提高；在噪声异常数据处理的过程中，利用聚类算法筛选出异常数据，使用噪声数据对浅层神经网络进行训练，通过异常数据来对整个系统的质量状况进行判断。另外，物联网技术在噪声监测系统中的应用也越来越广泛，通过在一定范围内布置相当数量的传感器网络，可以实现区域内的噪声数据自动获取，并可以将这些数据传输至城市数据处理中心。这不仅提高了环境噪声监测时效性，还能将数据进行可视化，为城市环境噪声治理提供技术支持[5]。环境噪声数据展现出大数据的特征，因此，大数据技术在环境噪声监测系统中的应用正变得日益广泛。例如，通过Kafka、Flink、Storm等算法和分布式计算、边缘计算等数据处理技术，进一步分析噪声事件的分类以及噪声源的分布。面对日益增长的噪声数据量，有必要进一步加大人工智能、物联网和大数据技术在环境噪声自动监测系统中的应用，以此加强对环境噪声自动监测系统的质量控制。

2.3强化噪声监测人员的专业技能

环境噪声监测人员是自动监测系统的直接操作者，其专业技能水平直接影响整个系统的质量状况。首先，监测人员在日常工作中需要熟悉相关环境噪声监测标准，严格按照国家标准中的要求对噪声进行监测，及时保存并上传监测数据。其次，定期对监测人员进行培训，聘请有资质的专家组建成技术团队，对监测过程实施监督与指导，及时纠正问题，增强监测人员的责任意识，提高专业技术能力，同时还应定期举办技术交流会，对监测过程中出现的技术问题以及数据处理问题进行交流。最后，在充分利用现有资源的前提下，合理组建环境噪声自动监测小组，举办专业技能比赛，以此来提升监测人员的专业能力[6]。面对日益复杂的环境噪声监测条件，为了保证环境噪声监测系统的工作质量，提高噪声监测数据的可靠性和准确性，强化噪声监测人员的专业技能水平是必不可少的。

3结束语

噪声防治对于保障人民群众的身心健康至关重要。随着环境噪声自动监测系统应用范围的扩大，其质量状况直接影响着环境噪声污染治理的成效。未来我们应重视环境噪声自动监测系统的质量状况，加快推进环境噪声自动监测系统的计量方法和装置的研究，并充分利用人工智能、物联网和大数据技术为监测系统数据的安全存储、高效处理和准确分析提供帮助，同时强化监测人员专业技能，进而为环境噪声污染防治提供有力支持。

参考文献

[1]刘畅.环境噪声监测中的问题及质量控制措施研究[J].环境与发展，2020，32（11）：146-147.

[2]晏敏锋，陈更新.环境噪声自动监测系统综述[J].中国环保产业，2022（6）：40-42.

[3]沈莘，刘小峰，向超胜.城市噪声污染及监测方法综述[J].电子测量技术，2017，40（11）：201-207.

[4]全乐强，邓彬彬.浅谈环境噪声自动监测仪计量的重要性[J].中国环保产业，2022（6）：65-68.

[5]侯佩佩.环境噪声监测技术发展现状及趋势[J].电声技术，2023，47（7）：140-142.

[6]朱小蓉.环境噪声监测的问题分析及解决对策[J].新型工业化，2021，11（4）：41-42，48.

作者简介

姚亮宇，男，1995年出生，助理工程师，硕士，研究方向为声学与无线电计量测试。

（编辑：侯睿琪，收稿日期：2024-05-15）