基于路段速度的信号交叉口运行评价方法

交叉口是城市道路交通系统中的重要组成部分,现有的交叉口运行评价方法大多基于交通调查数据,无法高效地对全路网的交叉口进行实时的评价,为此,提出一种基于路段速度的信号交叉口运行评价方法,可以实现对交叉口运行状况全路网、实时的评价。将路段速度数据与交叉口位置数据进行匹配,采用交叉口进口道临近路段的速度判定交叉口的服务水平等级,然后通过拥堵频率统计识别常发性拥堵交叉口,并根据常发拥堵的时段不同将其分为三类,即高峰拥堵交叉口、平峰拥堵交叉口和全天拥堵交叉口,以便后续有针对性地对各类交叉口进行专项治理与管控。实测数据表明,该评价方法的服务水平平均绝对误差为0.32,误差仅为6.33%,说明所提出的交叉口运行评价方法的有效性。

考虑兴趣点的噪声暴露评价模型的构建及应用

文章构建了一种考虑兴趣点的噪声暴露评价模型,模型考虑了目前城市区域多类型用地杂糅,与早期的声环境功能区划分不匹配的实际情况,根据区域内各类型兴趣点的数量设置超标限值,再结合噪声暴露人群属性对区域噪声污染进行评价。并将模型应用于深圳市,基于深圳市噪声地图数据、兴趣点数据和人口密度数据等,对深圳市噪声污染情况进行评价,并将评价结果与不考虑兴趣点对声功能区影响的模型进行对比,证明模型符合实际情况,能更客观地评估区域的噪声污染情况。

基于速度分布的信号交叉口噪声排放统计模型

为提高噪声地图信号交叉口噪声预测精度,该文建立了一种基于速度分布的信号交叉口噪声排放统计模型。首先通过交通仿真采集交通流和噪声数据,再拟合交叉口进出口道的速度分布曲线,然后在线性假设下采用结构方程模型构建噪声排放模型。结果表明,信号交叉口进口道速度分布呈偏态分布,出口道速度分布呈正态分布。模型拟合指标表明模型拟合良好,残差分析表明模型线性假设成立。实测数据验证结果表明该模型相比于平均速度模型预测精度提高,预测平均误差从2.8 dB下降到0.9 dB。速度分布划分越细,模型预测值越高,取划分间隔为5 km/h可将平均误差控制在1 dB以内。

2016年广州市道路交通噪声污染情况及频谱特性分析

对2016年广州市核心区范围内100个道路监测点和18个噪声敏感建筑物监测点采集到的交通噪声数据进行分析,结果表明:道路监测点昼间平均等效声级为70.3 dB,夜间平均等效声级为70.2 dB,道路监测点和噪声敏感建筑物监测点在夜间的交通噪声污染较为严重。0—Ⅱ类噪声敏感建筑物前测点主要受交通噪声的影响,而建筑物本身对交通噪声的遮挡作用使后测点的声环境质量明显高于前测点。道路监测点频谱特性分析表明,道路交通噪声的声能量主要集中在1 000~1 250 Hz频段范围内,可针对该特性对道路交通噪声进行控制和防治。

2017年广州市道路交通噪声监测与分析

2017年12月期间,选取了广州市主城区98条道路及15栋噪声敏感建筑物,在昼间、夜间道路交通噪声排放峰值期间进行噪声监测实验,综合分析了2017年广州市道路交通噪声污染情况以及噪声频谱特性。道路监测点昼间平均等效声级为72.5 dB,夜间平均等效声级为72.4 dB;噪声敏感建筑物监测点昼间平均等效声级为67.5 dB,夜间平均等效声级为68.0 dB。分析监测实验中的噪声频谱数据,结果显示:各等级道路监测点的频谱能量贡献率曲线在1 000 Hz处达到峰值,用于声屏障设计的等效频率大多数都是800 Hz;噪声敏感建筑物前测点和后测点的等效声级平均相差9 dB,而且前、后测点噪声能量集中于不同的频段,1类、2类噪声敏感建筑物前测点的噪声能量主要集中在高频段,后测点的噪声能量主要集中在低频段,而3类噪声敏感建筑物受道路交通噪声和工业噪声影响,前测点的噪声能量集中频段比后测点的略低。

2015年广州市道路交通噪声监测与分析

在广州市内选取了100条道路及18栋噪声敏感建筑物,于2015年11月进行昼夜噪声监测实验,综合分析了2015年广州市道路交通噪声污染现状。分析结果显示:道路昼夜等效声级分别为70.83,70.10 d B,噪声敏感建筑物昼夜等效声级分别为63.47,61.09 d B。昼间快速路、主干路及各类噪声敏感建筑物周边环境的噪声污染较严重,夜间仅12.5%的次干路周边等效声级在标准限值以内。