小博士低频噪音隔音贴膜,最好的隔音贴膜

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1、Vol.25No.31999环境保护科学总第93期城市道路噪声预测方法的修正StudyontheMethodologyoftheTrafficNoisePredictionofUrbanRoadsinShenyang李秀鸿张振维(沈阳环境科学研究所沈阳110005)邱明煊(沈阳市城建项目办公室)占美(沈阳市环境监测中心站)提要采用类比分析的方法,对美国联帮公路管理署噪声预测模式(FHWA)进行修正研究,并在沈阳世行贷款交通项目高架路及地面路快速道路噪声预测中予以应用.关键词道路噪声预测模型类比分析AbstractByanalogicalanalysis,

2、itstudiesonmodificationofUSFHWAModel,andusesthismodifiedmodeltopredeictthetrafficnoiselevelalongtheproposedviaductsandsurfaceroadsintheWorldBankfinanced-ShenyangUrbanTrafficProject.KeyWordsTrafficnoiseofroadPredictionmodelAnalogicalanalysis+S-131引言式中:Leqi——第i种车辆的交通噪声级,dB;Li——第i种

3、车辆在距路中心7.5m处的平均噪声级,dB;沈阳市拟利用世界银行贷款,对一环路和Qi——第i类型车辆的交通量,辆/h;北一路~联合路进行改造,部分道路修建高架T——第i类型车辆的观测时间,h;快速道路和地面路拓宽,以缓解沈阳市城市交Vi——第i类型车的车速,km/h;通紧张状况,满足经济发展的需求.沈阳环科所r——观测点距路中心线距离,m;承担了该项目的环境影响评价工作.a——与地面覆盖物吸收特性有关的衰减在项目道路噪声预测中,我们对美国联帮因子;公路管理署FHWA模式采用类比分析方法进S——噪声传播途中屏障的减噪声,dB行修正、检验,并在沈阳市世行贷

4、款交通项目高(与路基结构、地形和房屋建筑等架路和地面路道路噪声预测中予以应用.有关);i=3——取三种类型车(按大、中、小三类2道路噪声预测模型型).对于上述道路交通噪声预测模型,在美国和日本已被广泛地应用公路交通噪声预测上.道路噪声预测模型选用美国联邦公路管理署FHWA模型,系等间距排列的不连续线声3美国FHWA模型修正源模型.其模型如下:30.1LeqiLeq=10lg∑10虽然美国联邦公路管理署的FHWA模型i=1Qi7.51+a已经广泛用于世界各地公路交通噪声预测,但Leqi=Li+10lg+10lg()TVir考虑到我国国情,应用于城市高架道路

5、交通、地本文研究过程中,得到了李炳光老师的指导和帮助,深表感谢.收稿日期1999-01-12修回日期1999-04-20—42—理条件和道路条件及管理方面可能与美国有所点,声传播衰减多考虑是公路与受声预测点之不同.因此,我们应用此模型前,要对其进行修间的地面(土地、植被)声吸收(a)是必要的.而正非常必要,修正后再应用.城市道路(街道)路面是混凝土结构,考虑路面反射就非常必要.3.1道路噪声预测类比分析因此,引用FHWA公路噪声预测模式(简称(FHWA模式)预测城市道路噪声影响,要考3.1.1引用FHWA模式的修正对于城虑混响声增量、路面反射声增量.特别

6、是对道路市道路噪声影响预测,引用FHWA公路噪声两测高层住宅更为重要了.预测模式,必须考虑几点声学问题.城市道路沈阳交通改造工程,基中有地面道路拓宽由于两侧多为楼群建筑包围,机动车辆噪声的和新建高架快速道路两种类型.应用FHWA辐射,处在受建筑物阻挡,反复多次反射的声峡谷区内的混响声场中.如图1所示.而郊区公路模式,对这两种类型道路结构噪声影响预测的混响声增量和反射声增量的获得,用理论模式计算并选用适当的声学参量修正FHWA模式是比较复杂的,特别是对高架道路两侧高楼层预测点就更难于计算应用.从本工程实用性出发,采用沈阳市已建成并使用的同类型道路的类比测

7、试方法,获得混响和反射增量.结合用FHWA模式的计算(对靠路面第一层,没有受显著的朝向高层反射增量,只有混响增量)与实图1道路两侧有高层建筑形成际测得结果的偏差,来确定其增量值,是比较简多次反射的混响声场示意图单而且实用.的两侧多是比较开阔地带,机动车辆噪声处在3.1.2道路噪声预测类比测试为了了解自由、半自由声场中.城市道路噪声预测引用高架路的建设和地面路拓宽变成快速道路后,FHWA模式计算中,要考虑混响声增量.城交通噪声对周围环境的污染程度和影响规律,市道路噪声,对两侧高层居民的影响不可忽略,我们对沈阳市内现有典型的高架路崇山路五三不仅要考虑混响声

8、增量,而且要考虑路面反射医院——穗港馨都段和地面路南五马路御膳酒声增量.因为建筑

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