基于城市环境噪声污染与监测技术研究

2019-10-18 15:25张京
环境与发展 2019年8期
关键词:噪声污染城市环境监测技术

摘要:城市环境的宜居性得到各界广泛重视,针对噪声的分析和监测技术也需要谋求进一步优化。基于此,本文以城市环境噪声污染的类型与危害作为切入点,予以简述,再以此为基础,重点分析城市环境噪声污染的监测技术,给出定位监测技术、分布式范围监测技术等内容,并以模拟实验进行论证,服务于后续工作。

关键词:城市环境;噪声污染;监测技术;智能监测

中图分类号:X593 文献标识码:A 文章编号:2095-672X(2019)08-0-02

DOI:10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.08.078

Research on noise pollution and monitoring technology based on urban environment

Zhang Jing

(Harbin Environmental Monitoring Center Station,Harbin Heilongjiang 150000,China)

Abstract:The livability of urban environment has been widely recognized by all walks of life, and the analysis and monitoring techniques for noise also need to be further optimized. Based on this, this paper takes the type and hazard of urban environmental noise pollution as the entry point, and briefly describes it. Based on this, it focuses on the analysis of urban environmental noise pollution monitoring technology, and gives the location monitoring technology and distributed range monitoring technology. And demonstrate with simulation experiments to serve the follow-up work.

Keywords:Urban environment;Noise pollution;Monitoring technology;Intelligent monitoring

噪声污染(noise pollution)是现代城市污染的一种,干扰民众休息、学习和工作以及正常听觉需要的声音,统称为噪声。当噪声对人及周围环境造成不良影响时,就形成噪声污染。工业化和社会的现代化发展,使噪声污染的范围越来越大,影响级别也越来越高,就其危害和监测技术进行分析具有突出的现实意义。

1 城市环境噪声污染的类型与危害

1.1 城市环境噪声污染的类型

按来源分析,城市环境噪声污染可分为三大类,即商业活动噪声污染、工业活动噪声污染和交通行为噪声污染。商业活动的噪声污染具有团状分布、时间相对集中的特点,多见于城市商业区、步行街、商圈等处,如日间各商铺进行的广告宣传、流媒体播放的视频等,集中于早间8:00到晚间23:00之间。工业活动污染包括建筑噪声、工业区噪声等。建筑噪声又可以细化为土木工程和装修导致的噪声[1]。工业噪声具有时间集中、地点分散的特征,可出现于城市各处。交通行为导致的噪声污染具有带状分布特点,集中于各地交通干线处,也包括市区范围内的铁路和高速公路、机场以及码头等。

1.2 城市环境噪声污染的危害

城市環境噪声污染的危害可大致分为两个方面,即人体危害、其他危害。人体危害包括听力系统、消化系统危害和神经系统危害。有学者分析发现,当噪声持续、集中产生,可导致人员听觉逐步丧失,甚至有诱发耳聋问题的风险。从事建筑工作的工人、居住于铁路车站附近的民众,其听力损伤的发生率较城区内其他民众高约1.4~3.2倍[2]。消化系统危害牵涉到内分泌失调、消化不良以及溃疡性病变。分析认为这与噪声导致的心理、生理变化均存在关联,如休息不佳导致激素水平异常、情绪波动,可导致胃溃疡发病率增加,神经系统危害主要体现在失眠、神经衰弱等方面。城市环境噪声还可能危及候鸟迁徙、都市生态系统,美国学者发现,仅北美地区每年直接、间接死于城市噪声污染的鸟类就达到200万只以上,这也对噪声监测提出了高要求[3]。

2 城市环境噪声污染的监测技术分析

2.1 定位监测技术

定位监测是最早应用于城市内噪声监测的技术,德国的部分地区明确给出工业生产的噪声等级,为明确了解企业是否能够按照标准执行噪声控制策略,地方政府安装了定位监测设备,收集厂区内噪声情况进行管理。该技术在现代都市中依然具有应用价值,如我国部分工业城市,均建有产业园区,园区内的工业产生活动频繁,对厂区进行平面图的收集,建设蛛网式的噪声监测架构,以园区中央位置为核心,设置一个中央信息收集站,之后以1000~1500m为间隔,以中央收集站为圆点,设置4~8个子收集站,如园区规模较大,可在子收集站外围继续以固定间隔设置收集站。每日早间8:00,所有收集站投入工作,对周边噪声进行收集,每天晚间18:00(视园区管理计划调整),将当日信息进行汇总,评估各收集站收集的噪声强度是否满足当地管理要求,如存在噪声过大问题,根据不同信息站收集的信号强度,可锁定噪声源,进行针对性管理。定位监测的优势在于能够提升管理效率,其不足之处体现在工作范围、适用性方面,无法胜任所有区域的噪声监测工作。

2.2 分布式范围监测技术

分布式范围监测可满足各类噪声来源的监测需求,其基本思路为,利用大数据技术,了解区域范围内的噪声源分布特点,确定工作框架,之后选取步行街、开发区、商业区以及交通干线等处,放置可实时收集噪声信息的工作设备,对噪声的产生情况、强度等级进行收集。所有的监测设备均可独立工作,以有线通信的方式,与中央计算机(控制终端)取得连接。借助 CAN总线系统避免各监测设备出现信号互扰,同时进行信息的累积。控制终端的工作人员可结合监测设备传输的信息,分析目标范围内的噪声情况。以人口规模100万左右的中等偏大城市为例,可选取20个左右的监测地点,相对均匀、有所偏重的分布于开发区以及商业区、交通干线等处。需要注意的是,分布式范围监测技术不等同于“平均分布”,同时考虑通信信号衰减和多元噪声干扰问题,还应在控制终端进行信号的进一步处理,以分离技术将设备收集的噪声信号进行分别分析,借以了解主要噪声来源,进行后续监测和管理。

2.3 智能监测技术

智能监测技术既是一种独立工作模式,也可以投入到分布式范围监测、定位监测模式中,发挥辅助作用。目前我国的噪声监测以及其他大部分国家的噪声监测工作,均没有完全迈入智能化阶段,很多噪声的分析、收集工作依然依赖人工,如上文所述的噪声分离技术,仍需人工作业。智能监测技术在常规信息收集的基础上,额外引入自动化工作理念,结合不同噪声的频谱特点,利用集成技术使原本需要人工处理的环节,直接纳入到计算机流程之中。如在针对交通噪声进行监测时,汽车/火车行驶的发出的噪声往往处于低频段,而火车/汽车鸣笛时,发出的噪声多处于高频段。此前的设备虽然能够捕捉上述噪声,但不能进行直接分辨。在智能技术下,可将不同噪声按频段特点生成默认程序,输入到计算机中对监测设备进行控制,完成噪声收集的同时完成信息的分类识别。管理人员只需要对智能处理后的信息进行汇总,就能了解环境噪声主要源头、区域,展开更具针对性的管理。

3 模拟实验

3.1 模拟对象和方法

选取某城市交通枢纽地带作为对象,该地区原有的噪声监测工作为传统式,只能捕捉噪声强度,再由人员进行分析和處理。将其工作资料进行加工,获取噪声强度、时间等信息内容,输入计算机中生成实验模型。采用以智能技术为依托的定位监测模式,以参数调整法进行实验,实验分为2组,即常规组(传统模式组)和定位组,常规组收集100天的工作信息,定位组进行100次模拟实验。实验观察指标为噪音识别正确率、识别时间和警报时间。为获取科学、灵敏的实验数据,将该地的噪声分为三个等级,即强噪音、弱噪音、无噪音。

3.2 模拟过程和结果

定位组100次实验分为无噪音10次,设定噪音等级低于警报等级,观察系统能够识别。弱噪音实验45次,观察识别正确率、识别时间和警报时间。强噪音实验45次,观察识别正确率、识别时间和警报时间,强噪音模拟额外观察是否触发联动系统,实验结果如表1:

结果上看,智能模式下的定位监测技术,能够实现99%的噪声识别,并实现100%的报警联动,只在弱噪音模式下出现一次错误判断。故障原因在于数据收集不够广泛、精确,引发误操作。较常规人工作业的效率明显提升。这也意味着上述技术和理论具有理想的可应用价值和空间。

4 总结

综上,现代城市噪声污染问题日益突出,予以监测和控制也对技术提出了很高要求。城市环境噪声污染的类型多样,危害人体健康,也可能对其他自然界的活动带来破坏。监测技术上,包括定位监测技术、分布式范围监测技术、智能监测技术、联动监测技术等。模拟实验中,当噪声超过默认级别时,各类工作系统均可敏锐进行捕捉,且用时较短,这表明上述技术和理论具有理想的应用价值。

参考文献

[1]张郸.城市商业密集区社会生活噪声监测工作的探讨[J].农家参谋,2018(18):221.

[2]吕振山,张义波.城市噪声污染监测的相关问题及对策[J].资源节约与环保,2018(03):94.

[3]彭帆.基于大数据建模的城市噪声地图研制方法与案例研究[D].北京:清华大学,2016.

收稿日期:2019-03-25

作者简介:张京(1983–),女,汉族,本科学历,工程师,研究方向为环境监测。

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