环境噪声监测技术研究

郭志强

徐州徐测环境检测有限公司221002

摘要：随着我国城市化建设的不断扩大，环境噪声的监测成为社会关注的重点，随之而来的环境噪声技术及相关的预测技术成为噪声监测的焦点。本文对环境检测技术现状展开分析，对技术水平与效果进行了简析，并提出相关技术融合的基础，以提高整体检测质量与水平。

关键词：噪声污染；噪声监测；检测技术

1噪声监测及预测技术的应用现状

欧洲国家对于环境噪声管理的研究开展较早，2002年6月，欧盟就公布了环境噪声评价与管理指令，要求各成员国在5年时间内，结合噪声监测技术和噪声预测技术，绘制以干线道路、铁路和机场为主要噪声源的大区域策略性噪声地图，以求拟定缓解噪声的行动计划。相比欧洲国家，我国在环境噪声监测技术和预测模型方面的研究目前还处于起步阶段［1］，从实施和应用角度来讲，主要存在以下问题:

(1)技术融合与数据融合不充分。环境噪声监测相关的软硬件系统由各专业厂商独立研发，其数据结构、数据接口、软件开发接口、软件实施细节均处于封闭状态。当实施相对大型的城市环境噪声监控项目时，多源数据的融合和管理变得十分困难，极大削弱了数据价值的挖掘深度。另外，技术的封闭使得软硬件协同应用变得阻碍重重，技术人员将大量的精力消耗在不同体系结构软硬件的适配上。

(2)技术实施难度大且周期长。对于较为大规模的环境噪声预测项目，如城市噪声地图绘制，实施周期往往一年或几年，人力物力开销很大。我国正处于城市化进程大发展时期，城市建设速度很快，导致了各种数据时效性与较长实施周期之间的矛盾。因此，对环境噪声监测系统的系统柔性和环境噪声预测模型的迭代响应速度提出了更高的要求。

(3)系统自动化和智能化程度不高。相较于目前，大数据、云计算、物联网等技术的飞速发展，环境噪声监测软硬件及预测软件的研发水平仍存在差距，主要是系统自动化和智能化程度不高，在一定程度上导致环境噪声监测、预测项目实施周期较长。针对上述问题，本文将探讨环境噪声监测技术与预测模型的融合，以提升环境噪声管理效率、优化管理质量相关方法和技术。

2噪声监测及预测融合的技术框架

数据驱动的噪声地图绘制参考框架给出了一个利用监测数据来参与噪声地图修正迭代计算的参考模型。在此基础上，可以进一步扩展出环境噪声监测技术与预测模型融合技术框架。该框架主要包括两部分，第一部分是将多源监测数据进行

为应对监测设备的接口和数据格式多样的问题，需要建立统一的中央数据仓库来存储多源监测数据，并且需要建立相应的数据转换和数据迁移服务来进行数据规约。另外还需要专门的物理量计算模块对各类必要统计数据进行计算。需要指出的是，该系统需要有较强的容错性来应对因数据采集和数据传输的不可靠性导致的数据不完整等问题。

3噪声监测及预测融合的关键技术

3.1监测设备及数据管理系统

环境噪声监测数据的积累是一个复杂的系统工程。高质量、长时间的数据积累是噪声管理研究和实施的重要前提。如西班牙马德里在2002年左右实施噪声地图项目时，已经累积了30年的监测数据，城市部署了400多个固定监测点，并且进行了4000多次移动监测，为得到高质量噪声地图提供了保障。环境噪声监测设备的发展主要经历了3个技术阶段:第一阶段是手持设备现场监测，人工成本和时间成本高，且监测数据的导出、整理和汇总也需要消耗大量时间;第二阶段是全天候无人值守监测站点，目前大多数监测站的数据接口开放度不够，当组建一个由多种品牌设备构成的监测网络时，其数据融合将产生较多问题;第三阶段为基于云平台的监测网络，由多种监测终端结合云计算和云存储平台构成的一体化软硬件系统。通过中间件技术充分消解硬件接口的不一致性，能够对外提供高质量、柔性化的数据分析和数据可视化服务。

3.2预测反演及修正技术

环境噪声预测模型需要利用监测数据对其计算过程进行修正，改善后续预测计算的质量。这种修正过程是一个持续的迭代过程，需要监测数据不断更新，不断地驱动预测计算过程。目前，基于监测数据的反演和修正已经取得了一些研究成果预测模型通过对传播衰减矩阵的计算来得到预测结果值。上述反演方法无法处理传播路径不准确产生的误差，只能处理源强信息不准确而产生的误差。由于衰减矩阵的求解十分复杂，涉及的衰减量很多，所以利用有限的监测数据来反演衰减矩阵难度很大。目前，针对不同预测误差来源需要采取不同的修正策略，总结如下:

(1)因预测模型不适用而产生的误差。此类误差往往是由于预测区域的城市环境或交通流特征与预测模型的适用范围存在较大距离而产生。有两种解决策略，一种是假设预测模型误差出现在声源计算部分，通过监测值对源强进行修正;另一种是对预测模型本身进行修正，通过大量实验及利用回归分析等方法对声源模型的相关系数进行调整。

(2)声源信息不准确产生的误差。车速信息、车型比例等交通流信息更新不及时会产生声源误差。其应对策略一般有两种，一种是将交通监测装置、气象监测装置等与环境噪声预测系统进行数据联动，保证所有数据处于最新状态，增强声源信息的时效性;另一种是通过监测数据反演出等效源强，其中等效源强一般用单位长度声功率级来表示。利用第二种方法时需要注意监测点数目往往少于声源数目，且声源的粒度很难统一。但由于商用预测软件求解过程一般被视为黑箱，难以进行如此粒度的假设操作，只有在自研的高度可控的预测软件包中才能实现。

(3)传播过程中产生的误差。由于传播模型一般固定不变，此类误差主要由计算原始数据和真实环境数据不一致造成。为降低此类误差，地理信息数据的及时更新至关重要。传播模型软件化实现是另外一个关键，即传播模型计算模块是否能处理复杂的反射绕射环境，及复杂地形的影响。

4监测数据与预测模型的融合平台

目前，环境噪声预测的关键技术研发已经取得了一些初步成果，如图3所示。基于这些平台，可以实现环境噪声监测数据与预测模型的融合。

4.1开放式动态噪声地图计算平台

基于监测数据的开放式动态噪声地图计算平台集成了多种环境噪声监测设备的数据源地图计算结果。

4.2相干环境噪声计算工具

相干环境噪声计算工具在传统环境噪声预测模型的基础上增加了相位计算功能，针对特殊需求进行快速相干噪声分布图计算。

4.3噪声地图实时渲染系统

噪声地图实时渲染提供了数据驱动的三维建筑物和噪声地图渲染引擎，能够根据GIS数据自动生成3D建筑物模型，并能够实现二维和三维噪声地图的等值线、温标图、差值等显示方法。，能够将异构数据规约化处理，并针对环境噪声预测计算平台实现基于监测数据的声源反演算法，可用于动态更新噪声

5结语

环境噪声的检测与治理离不开环境噪声管理。具体而言，环境噪声管理是典型的跨学科技术领域，涉及环境声学、测量仪器仪表、计算机与互联网、高性能计算、地理信息系统等技术。同时，有关政策措施与相关技术标准也直接影响着环境噪声管理程度。因此，充分结合现有技术优势，在数据层面、模型层面、算法层面和技术层面进行深度融合，是未来提升环境噪声管理技术水平的重要举措。这将极大的提高我国噪声环境监测治理能力与水平。

参考文献:

[1]李楠，冯涛，李贤徽，等．交通噪声地图的声源反演及修正计算［J］．中国环境科学，2013，33(6):1081-1090.

[2]李楠，冯涛，刘斌．噪声地图求解中的多源数据融合方法［J］．噪声与振动控制，2013，33(S1):167-169.