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环境影响评价中的噪声预测理论模型

2009-02-21 11:24 183 查看
之前在许昌市规划项目中研究了城市的噪声污染问题,对规划方案进行了噪声评价,得到了相关的结果和治理方案,这属于环境影响评价的内容,下面是研究所采用的噪声模型。

道路交通噪声预测理论模型

1.1 FHWA模型

1978年,Barry和Reagan在美国提出FHMA模型,这种模型是针对连续的公路进行噪音预测的数学模型。FHMA将所有机动车分为了三类:私家车,中型卡车和重型卡车。针对路况,交通和车型,提出噪音等级预测公式。FHWA将连续的道路分割成为线段,然后参考每一类车辆在平常情况下行驶时的平均噪音等级,首先根据车流量和其他交通因素进行修正,然后根据地图坐标用垂直距离和角度进行修正,再判断道路情况(hard site or soft site),最后计算周围环境算出最终的噪音等级。与其他模型不同,FHMA更注重观测者与噪音源的距离和观察角度。

FHWA模型在国内外应用十分广泛,我国交通部出台的《公路建设项目环境影响评价(试行)》中采用的噪声预测模型就是在FHWA模型的基础上结合经验值制定的[7]。模型包括两部分,公式如下:

第一步:i型车辆行驶于昼间或夜间,预测点接收到小时交通噪声值按下式计算:

(LArq)I = (公式一)

其中:

(LArq)i——i型车辆行驶于昼间或夜间,预测点接收到小时交通噪声值,dB;

LWoi——第i型车辆的平均辐射声级,dB;

N——第i型车辆的昼间或夜间的平均小时交通量(按附录B计算),辆/h;

u——i型车辆的平均行驶速度,km/h;

T——LArq的预测时间,在此取lh;

ΔL距离——第i型车辆行驶噪声,昼间或夜间在距噪声等效行车线距离为r的预测点处的距离衰减量,dB;

ΔL纵坡——公路纵坡引起的交通噪声修正量,dB;

ΔL纵坡——公路路面引起的交通噪声修正量,dB。

第二步:各型车辆昼间或夜间使预测点接收到的交通噪声值应按下式计算:

(公式二)

式中:(LArq)L、(LArq)M、(LArq)S——分别为大、中、小型车辆昼间或夜间,预测点接收到的交通噪声值,dB;

(LArq)交——预测点接收到的昼间或夜间的交通噪声值。

ΔL1——公路曲线或有限长路段引起的交通噪声修正量,dB;

ΔL2——公路与预测点之间的障碍物引起的交通噪声修正量,dB。

FHWA模型对数据的要求比较高,通常用于对现状道路的噪声评价和精确分析,由于在城市规划中很难对未来的交通数据做出精准的预测,所以在对规划方案的预测评价中通常不使用该模型,但交通部出台的参考模型中提出的经验值是可以直接使用的,可以简化计算的过程。

1.2 CRTN模型

CRTN是英国交通部开发的一个交通噪音模型,跟FHWA模型一样,它同样是基于连续道路的,只不过,它的公式跟FHWA模型略有不同,CRTN模型更主要考虑的是影响噪音产生和传播的因素,从客观的角度对基本噪音等级进行修正,包括以下两步[8]:

第一步,根据交通流量、车速、轻重型车的比例、公路宽度、公路坡度及路面特性,预测离车道边缘10米处的基准噪声声级。该噪声声级是一定时段内的峰值噪声声级。计算公式和参数如下:

基准声级 = 参考声级 + 速度与车型修正+ 道路坡度修正 (公式三)

1 h 参考声级(L10) = 42. 2 + 10Lg Q (假定无重型车、车速75 km/ h)  dB(A)

速度与车型修正= 33lg[ (V + △V) + 40 + 500/ (V + △V) ]+ 10lg[1 + 5p/ (V + △V) ] - 68. 8dB(A)

道路坡度修正= 0. 3G dB(A)

△V = [0. 73 + (2. 3 + 1. 15p/ 100) 3 p/ 100 ] 3 G km/ h

式中:Q 为预测时段内的车流量;V 为修正后的车速;P 为重型车的比例;G为道路坡度。

第二步考虑交通噪声传播中的距离衰减及反射、阻挡、吸收等各因素,预测单一交通路段对某接受点的噪声影响声级。预测公式和参数如下:

预测声级= 基准声级 + 距离衰减修正+ 地面吸收修正+ 声屏障阻挡修正+ 声源有限长修正+ 墙体反射修正 (公式四)

距离衰减修正= - 10 ×log (d/ 13. 5)

地面吸收修正=5. 2 ×I ×log (3/ ( d + 3. 5) )   H < 0. 75

声源有限长修正= 10 ×log (α/ 180)

墙体反射修正= 1. 5 ×(反射视角之和/α)

其中:d ———预测点到车道中心线的垂直距离;

I ———软地面植被覆盖率;

H ———地面植被高度;

α———预测点对声源的视角。

CRTN模型对数据的要求比FHWA模型低,其要求和精度满足城市规划中对规划方案的噪声预测标准,综合考虑,本文主要采用CRTN模型进行噪声预测和评价分析。
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