[00140572]深圳城市环境噪声识别监测技术研究

当前环境噪声控制基本以声压级作为指标,然而实践证明声源类别也是噪声污染的一个重要因素。以等效连续声级、统计声级来反映噪声对人的影响已不能解决日益复杂的城市建成环境导致的噪声问题,在深圳城市噪声实际监测中发现,夏季生态环境良好区域的噪声值经常出现超出国家噪声标准的情况。在这些地方,仅以声级大小已无法对噪声环境进行有效地判断,声源已经成为城市噪声环境测量中一个不可忽略的因素。但是,目前识别环境噪声类别的理论研究还不完善,环境噪声识别的技术方法还有待深入挖掘,本项目正是基于这一背景,从理论层面全面梳理了国际噪声环境研究的最新成果,将声景观理论中人们对不同环境声的感知研究应用到环境噪声监测中,通过界定人们对不同环境噪声的安静度评价,创造性地提出基于噪声源主观评价的环境声源分类方法,并通过人工智能技术加以认知,从而将声源识别引入噪声监测中,提出更加精准的噪声检测技术方法。 深圳是我国南海之滨的一座现代化都市,它由三十多年前的边陲渔村发展成为现代化都市,声音环境发生了巨大改变,导致城市中既存在以自然为主的声环境,也存在以人的活动为主的社会声环境,以及汽车、机械声为主的环境。正是由于深圳城市声环境的丰富性及多样性,本课题以深圳市为对象,通过大量广泛的调研,获得不同时空状态下的深圳城市声环境片段,通过对5万多个声源片段的分析,总结了自然声、生活声、机械声三大类声源的特性,以及混合声源的特性,找出区别不同声源特征量,确定声源识别因子,进而通过人工神经网络加以识别,从而建立一套基于声源识别的城市环境噪声监测技术方法,构建以声源识别为核心的噪声自动监控模型,解决当前仅仅基于声级来测量噪声污染的偏差。这一技术将能够更好地应对城市公园、广场、商业街等各种空间环境,准确掌握这些环境中的噪声情况,使噪声监测能够反映环境声对人的影结果。 本研究应用前景有： （1）以声源为噪声指标,完善现有的监测指标和技术标准,自动获取不同城市环境的噪声情况以及声源活动情况,掌握城市声环境状况,从而方便噪声管理; （2）通过声源识别技术,可以通过噪声源的指向性特点,在工业噪声或商业活动噪声严重的地区,明确噪声源的来向,找到对噪声负主要责任的工厂或商铺,从而明确责任,方便噪声执法; （3）以声源识别模型为基础,通过关联典型城市空间类型与噪声情况,明确城市空间形式与城市噪声的关系,从而为城市规划和管理提供有益指导; （4）噪声源识别技术还可以应用在生态环境保护领域,通过对鸟虫等发声动物的识别,可以明确这些动物的种类,可以掌握这类动物的活动规律,进而更加科学合理地对生态区内的动物进行保护。