一种基于动态交通流的长直公路周边区域噪声预测方法

摘要

本发明公开了一种基于动态交通流的长直公路周边区域噪声预测方法，其方法是通过精确定义车辆在公路路段的微观运行轨迹，建立车辆源排放模型，同时构建噪声传播模型，得到完整的一套噪声预测方法，本方法包括如下步骤：（1）将预测地点的动态交通流仿真车型分类，建立动态交通流仿真模型；（2）确定不同车型的参考辐射声级，同时考虑交通组成，距离衰减，声屏障插入损失计算噪声预测声级，并考虑路面粗糙度、坡度和路边地面类型对其修正。本发明方法在充分吸收其他学科相关研究思想的基础上，突破传统噪声预测方法的局限性，能够准确预报敏感区域的噪声声级。

说明书

技术领域

本发明涉及交通环境评估领域，尤其涉及应用于上述领域中对敏感区域的噪 声评估方面。

背景技术

高速公路作为我国运输线路的主动脉，吸引着数以万计的车流量，而长直路 段又作为高速公路的典型路段，周边的敏感区域受到噪声的污染程度在机动车日 益增长的同时逐年扩大。

噪声预测的方法是依据噪声源的模型，并结合几何声学、室内声学等理论基 础，考虑影响声波各类参量，从而计算声环境敏感点的连续等效声级。模型的建 立常常是出于声环境影响评价的需要。其中影响噪声敏感点连续等效声级的因素 有：车辆构成，行车速度，路面结构，路堤高度，公路线形，临街建筑物尺寸等 等。交通噪声预测模型经历了如下几个阶段的发展，第一阶段，上世纪50到60 年代，统计回归以及实测模型；第二阶段，上世纪80年代至今，加入丰富实地 路径衰减修正项的预测模型。国外较为成熟且应用比较广泛的交通噪声传播模型 主要有FHWA公路交通噪声预测模型，CRTN模型，RLS90模型等。这些模型 虽然从宏观上能够较为迅速便捷地预测交通产生的噪声量，但是因为精度的缺 乏，往往与实测值有一定的偏差，因此，如何更为精确地定义车辆在路段的运行 轨迹，就成为精准预测交通噪声的关键，目前，还没有普适性的方法能够基于单 车运行轨迹从而构建交通路段周边敏感区域噪声级的精确预测。

发明内容

本发明针对国内外噪声预测技术的不足，旨在解决如何精确预测高速公路长 直路段周边声环境的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于动态交通流的高 速公路长直路段周边声环境噪声预测方法。步骤如下：

第一步：建立公路长直路段动态交通流仿真模型

（1）将车型分为三类，分别是小汽车（car）、公共汽车(bus)及重型货车(HGV)。 也就是将实际观测的小客车、小货车映射至小汽车集合，将大货车、拖挂车、集 装箱车映射至重型货车集合进行车型统计。分类标准如下：

表1动态交通流车型分类标准

（2）选取车辆时间、车辆类型和速度3个变量，建立动态交通流仿真的车 辆状态序列矩阵：

$\left(\begin{array}{ccccc}{t}_0^i& .& .& .& t_0^n\\ v_0^i& .& .& .& v_0^n\\ c_0^i& .& .& .& c_0^n\end{array},---\left(1\right)\right)$

是第i辆车到达的时间，是第i辆车到达的速度，是第i辆车的类型。

（3）动态交通流车辆行驶模型计算：动态交通流模型是为了更好地描述单车 是在高速公路上的运行轨迹。路网上所有车辆的在每一个仿真步长中的实时位置 由下列公式描述：

x_i(t+Δt)＝min(x_i(t)+uΔt,x_i-1(t)-S_min)   (2)

x_i(t+Δt)是下一时刻第i车到达的位置，u是自由交通流下所能达到的最大速 度，通常由实地观测得出，S_min是指在拥堵情况下两车之间保持的最小距离。

(4)依据车辆状态矩阵和车辆行驶模型，模拟过程中,当仿真时钟t等于车辆到 达时间时,矩阵中的该列数据将作为初始值输入车辆行驶模型;反之,则时钟向前 推进一个步长Δt(通常取1s)。其程序流程为:判断是是否成立；若成立，则令 并代入车辆行驶模型计算；反之，则令t＝t+Δt,循环上述步骤，直至 仿真结束。

第二步：建立基于动态交通流的公路长直路段噪声预测模型

（1）参考辐射声级的确定。一般不同的车型之间参考辐射声级相差较大，所 以要分别给出。衡量某一车型(单辆汽车)在截面以速度S行驶时的噪声大小，模 型中取参考位置D₀＝15m处（垂直于行车线）的参考能量平均辐射声级。因本方 法将车型分成三类，各类车的参考辐射声级经验统计公式得出：

$\overline{L_{\mathrm{ocar}}}=38.1\mathrm{lo}{g}_{10}{S}_{\mathrm{car}}-2.4\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(3\right)$

$\overline{L_{\mathrm{obus}\left(\mathrm{MT}\right)}}=33.9\mathrm{lo}{g}_{10}{S}_{\mathrm{bus}\left(\mathrm{MT}\right)}+16.4\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(4\right)$

$\overline{L_{0\mathrm{HGv}}}=24.6{\log }_{10}{S}_{\mathrm{HGV}}+38.5\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(5\right)$

指的是小型车（car）的参考辐射声级，S_car代表的是该车型通过截面的 速度；指的是bus的参考辐射声级，S_bus(MT)代表的是该车型通过截面的速 度；指的是重型货车（HGV）的参考声级，S_HGV代表的是该车型通过截面 时的速度。

（2）考虑交通组成和距离衰减的辐射声级测算。

本方法实际计算时候做了一定的假设，假设车辆经过高速公路敏感点截面时 垂直情况下辐射声级最大，这时候仅仅考虑距离衰减的情况，单车车辆对敏感点 噪声级的贡献为：

$L_t=\overline{L_0}-20{\log }_{10}\frac{R}{D_0}=\overline{L_0}-20{\log }_{10}\frac{D_0^2}{D^2+{\left(\mathrm{st}\right)}^2}\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(6\right)$

L_t为车辆在截面处仅仅考虑距离衰减时的噪声辐射声级，R为车辆离开敏感点 的实际距离，D₀为参考距离（通常为15m）。s为该单车通过截面的速度。该速 度由第一步中动态交通流仿真矩阵计算结果（t）获得。

一段时间内（通常为1个小时）对时间做积分，从而得到单车对敏感点贡献 的等效声级为：

$L_{\mathrm{Aeq}}\left(T\right)10{\log }_{10}\frac{1}{t_2-t_1}{\int }_{t_2}^{t_1}{10}^{L_t/10}\mathrm{dt}=\overline{L_0}+10{\log }_1\frac{1}{T}{\int }_{t_2}^{t_1}\frac{D_0^2}{D^2+{\left(\mathrm{st}\right)}^2}\mathrm{dt}\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(7\right)$

按照经验，我们可以做进一步假设，车辆正好处在与敏感点截面垂直的时间 段，预测点获得最大声级，且远远大于该车处于非垂直距离时所贡献的声级，因 此模型可以简化为：

$\left(\begin{array}{c}{L}_{\mathrm{Aeq}}\left(T\right)\approx \overline{L_0}+10{\log }_{10}\frac{1}{T}{\int }_{-\infty }^{+\infty }\frac{D_0^2}{D^2+{\left(\mathrm{st}\right)}^2}\\ \approx \overline{L_0}+10{\log }_{10}\left(\frac{{\mathrm{\pi D}}_0}{\mathrm{sT}}\right)+10{\log }_{10}\left(\frac{D_0}{D}\right)\left(\mathrm{dBA}\right)\end{array}\right)---\left(8\right)$

考虑到该车型一段时间经过敏感点截面的流量N，敏感点噪声声级计算公式 为：

$\left(\begin{array}{c}{L}_{\mathrm{Aeq}}\left(N_{i,j}T\right)\approx 10{\log }_{10}\left[\underset{j=1}{\overset{N_{i,j}}{\Sigma }}{10}^{L_{\mathrm{Aeq}\left(T\right)/10}}\right]\\ =10{\log }_{10}\left[\frac{1}{N_i}\underset{j=1}{\overset{N_{i,j}}{\Sigma }}\left({10}^{\overline{L_0}}j{/}_{10\times \frac{{\mathrm{\pi D}}_0}{s_{j}T}\times \frac{D_0}{D}}\right)\right]\left(\mathrm{dBA}\right)\end{array}\right)---\left(9\right)$

（3）声屏障插入损失计算方法

考虑到高速公路长直路段的特殊性，声屏障的长度可以看成无限长，即忽略 左右的衍射点，仅考虑声音衍射发生在屏障上方的情况，因此，声屏障的插入损 失公式可简写为：

$A_{\mathrm{bar}}=-10{\log }_{10}\left[\frac{1}{3+{20N}_1}\right]\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(10\right)$

（4）考虑到所有车型及声屏障插入损失的的噪声预测模型如下：

$L_{\mathrm{Aeq}}\left(N_{i,j}{\mathrm{TA}}_{\mathrm{bar}}\right)=10{\log }_{10}\left[\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N_{i,j}}{\Sigma }}\left({10}^{\overline{L_0}}j{/}_{10\times \frac{{\mathrm{\pi D}}_0}{s_{j}t}\times \frac{D_0}{D}}\right)\right]-10{\log }_{10}\left[\frac{1}{3+{20N}_1}\right]\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(11\right)$

$L_{\mathrm{Aeq}}(N,T,A_{\mathrm{bar}}\mathrm{Total})=10{\log }_{10}\left[{\Sigma }_{\mathrm{alldirectionin}}{10}^{\left[10{\log }_{10}\left({\Sigma }_{i}10^{L_{\mathrm{Aeq}}(N_{i,j},T,A_{\mathrm{bar}})}{/}_{10}\right)\right]{/}_{10}}\right]\left(\mathrm{dBA}\right)---\left(12\right)$

（5）路面粗糙度、坡度和路边地面类型的修正。机动车辆在平路、上坡与 下坡行驶状态差别很大，上坡时发动机大转速，辐射噪声增强，排气噪声也增大； 下坡时制动下行，因此下坡比上坡噪声明显减弱，比平路行驶也小。噪声差主要 取决于路面坡度。该方法对此作了简化处理，当重型货车（HGV）及bus上坡时， 坡度小于0.002不加修正，坡度在0.003到0.004加2dB(A)，坡度在0.005到0.006 加3dB(A)，坡度大于0.007加5dB(A)。对下坡或小车不加修正。

相对于现有技术，本发明的有益效果是：

（1）本方法遵循“实地调查”→“模型构建”→“仿真模拟”的基本思路进行 论述。其中：

“实地调查”通过对所研究对象的实地调查，掌握其交通流状况、交通设施规模、 道路条件及研究区域物理特征和地形条件；

“模型构建”通过实地调查的结果，构建微观交通流仿真模型和敏感点等效声级 计算模型；

“仿真模拟”是指在确定噪声传播衰减机理的基础上，仿真计算区域周边敏感点 的噪声数值；

（2）充分研究国内外已有的研究成果，特别是在国际上刚刚起步、国内上还 基本处于空白的情况下，充分吸收其他学科的相关研究思想。

（3）对于交通工程师以及环评人员来说，在较为宏观的噪声预测模型基础上， 能够准确预报敏感区域的噪声声级。

附图说明

图1为公路长直路段噪声衍射点分布；

图2为具体实施实例中预测和实测数据对比。

具体实施方式

实施例子：南京机场高速交通对南京航空航天大学校园噪声影响分析。

第一步：实地调研，调研高峰、平峰时间段内车型比例，车流量，平均速度、 道路参数。

表2机场高速南航校园路段交通组成（veh/h）

第二步，选定预测敏感点（点1位于操场，距离声屏障18m，点2位于宿舍， 距离声屏障40m）并采用交通仿真器对该路段进行动态交通流仿真，并输出车辆 运行文件（单车在预测点截面的速度、加速度）

（1）在交通仿真器内输入交通组成数据（车型比例、车流量）；

（2）根据调研数据并结合经验分别给出所有车型的预期自由流速度。

（3）在敏感点截面设置数据采集器采集单车经过该采集器时的瞬时速度和

加速度。

第三步：由公式：

$L_{\mathrm{Aeq}}\left(N_{i,j}{\mathrm{TA}}_{\mathrm{bar}}\right)=10{\log }_{10}\left[\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N_{i,j}}{\Sigma }}\left({10}^{\overline{L_0}}j{/}_{10\times \frac{{\mathrm{\pi D}}_0}{s_{j}t}\times \frac{D_0}{D}}\right)\right]-10{\log }_{10}\left[\frac{1}{3+{20N}_1}\right]\left(\mathrm{dBA}\right)$

$L_{\mathrm{Aeq}}(N,T,A_{\mathrm{bar}}\mathrm{Total})=10{\log }_{10}\left[{\Sigma }_{\mathrm{alldirectionin}}{10}^{\left[10{\log }_{10}\left({\Sigma }_{i}10^{L_{\mathrm{Aeq}}(N_{i,j},T,A_{\mathrm{bar}})}{/}_{10}\right)\right]{/}_{10}}\right]\left(\mathrm{dBA}\right)$

预测敏感点的噪声声级，并用在实地用声级计测量对比验证模型的精确性。