基于FHWA的兰州市道路交通噪声预测模型的建立

结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择兰州市主、次干道共计52条、142个监测点的建模采样数据,并应用统计学原理分析了影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,最终得出了符合兰州市道路交通特征的噪声污染统计预测模型.随后通过兰州市15个监测点的预测与实测对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在兰州市道路交通噪声污染的预测评价中.

公路交通噪声预测模型FHWA、RLS90与规范模型的对比

对山东省济南-菏泽高速公路的部分路段进行交通噪声24 h连续监测,并根据实测的交通量和车辆行驶速度,运用FHWA模型、RLS90模型和规范模型进行噪声预测,将实测值与预测值进行对比分析可知,规范模型的预测值准确性更强.对高速公路单车噪声源强进行进一步实测分析,结果表明规范模型的源强计算值和源强实测值比较接近.考虑优化车型分类方式,将未满载的大客车归为中型车进行噪声预测,可使规范模型噪声预测值更为准确.

基于FHWA的城市交通噪声预测模型研究

结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择城市主、次干道监测点的建模采样数据,分析比较FHWA噪声预测模型的预测值,研究影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,提出符合实测道路交通特征的噪声污染统计噪声预测模型。随后应用噪声预测模型对监测点噪声污染进行预测,并与实测值对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在城市道路交通噪声污染的预测评价中。

交通噪声FHWA模型的改进研究

为了更好地对西安市的交通噪声进行控制,结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA),通过对西安市道路交通特征的研究,建立了改进型交通噪声污染模型。该模型不但拥有传统噪声模型的修正项,而且针对西安交通道路特征,增加了混响声修正和声反射修正,城市道路两旁建筑物一层主要受混响声影响,高层则受到混响声和反射声的共同影响。这两项影响因子的引入,充分体现了城市道路噪声环境与高速公路的不同,在实测数据的检验中具有更高的精度。最后对西安市环境噪声的监测数据进行了分析。结果表明,监测值与预测值误差为±1.0 dB,具有较高的一致性,此模型可用于西安市道路交通噪声的预测评价。

基于FHWA模型的航道两侧噪声评价范围的探讨

为确定航道两侧噪声评价范围,引入美国道路交通FHWA模型,并对模型中的参数进行了重新定义,考虑到航道实际环境状况,加入水面衰减修正项,建立了基于FHWA的航道噪声预测模型。随后对连云港疏港航道、盐河航道以及丹金溧漕河航道的噪声监测数据中分别随机抽取了13、10和10个测点数据用于模型验证,结果表明预测值与实测值具有较高的一致性,说明该模型可以应用。最后运用文中所建立的模型对3级、5级和6级航道两侧评价距离进行了计算,计算结果比GB/T15190-94中所确定的通过1、2、3类标准适用区时的评价距离分别小23、20、18 m;16、14、13 m和10、6、7 m。

关于FHWA的加筋土挡墙设计指南对比分析

为了对比分析FHWA-NHI-00-043和FHWA-NHI-10-024这2个版本的异同,从而深入理解FHWA有关加筋土挡墙设计方法的发展方向与趋势,通过算例较为细致地对比分析了二者设计方法的不同之处,包括抗滑移验算、基底合力偏心距验算、侧向土压力Kr计算和拉拔稳定性验算等。分析结果表明:基于极限平衡理论的设计方法比较保守,并且与挡墙实际工作状态相差较远,而荷载与抗力系数法较为经济安全,且符合挡墙实际工作状态;荷载与抗力系数法的设计理念和极限状态法相关。美国的加筋土挡墙设计方法正在逐步向极限状态法发展。

基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法研究

以美国FHWA噪声模型为基础,以VISSIM软件为交通流预测平台,给出了基于FHWA模型与交通流仿真的道路噪声预测方法,实现了通过现状调查数据对拓宽后路段进行噪声预测的目的;并以南京航空航天大学附近的一段双向6车道的高速路作为研究对象,结合实际路况及统计学理论对噪声预测模型进行修正,修正模型的预测结果与实测值的误差在1.5dB范围内,匹配性良好;在对拓宽后的道路噪声预测后发现:道路拓宽之后的噪声值总体呈增高趋势;交通量增加之后,噪声值进一步加大;另外,虽然大中型车在交通量中占据较小的比例,但对交通噪声值的大小起决定性作用.

基于FHWA模型的集装箱卡车服务区停车位数量计算方法研究

随着集装箱运输业的快速发展,集装箱卡车的停车需求加剧,服务区的建设越来越迫切,如何合理的满足停车需求,就显得尤为重要.为了确定集装箱卡车服务区停车位数量,文中基于美国联邦公路局(federal highway administration,FHWA)模型的基础上,引入集装箱卡车流量的月高峰系数、空载率和港口吞吐量等参数,重点对高峰流量的预测进行分析,构建了集装箱卡车流量预测的改进FHWA模型.以上海市洋山港为例,计算了洋山港地区的服务区停车位规模,通过与《日本高速公路设计要领》规范方法的计算结果和服务区实际停车位数量设计进行对比,进一步验证了模型的有效性.结果表明,集装箱卡车的流量月高峰系数、空载率和港口吞吐量等参数的引入,有助于更合理的计算集装箱卡车服务区的停车位数量.

应用FHWA噪声数学模型进行公路交通噪声预测的研究

一、前言公路噪声影响预测是一个复杂的过程,要真实地反映和预测公路噪声水平,必须用大型的计算机作模拟分析。目前,国内外专家学者已提出不少方法,并建立了数学模型。下面我们以某一拟建的城镇为例。

FHWA公路交通噪声预测模型在广清高速公路花都段的应用研究

通过运用FHWA公路交通噪声预测模型对广东某高速公路交通噪声进行预测。根据车流量实测数据以及设计速度,通过模型对敏感点噪声结果进行计算,并根据计算结果,反向计算满足声环境功能区划的最大行车速度,并对不同车型,不同设计速度的降噪效果进行了分析。结果有望对同类高速公路噪声预测提供指导和依据。

FHWA模式在宾馆、展厅建设项目环评中的运用

美国ＦＨＷＡ模式在公路建设项目环境影响评价中已被广泛运用，但在大型宾馆、展览馆厅等建设项目中尚未引用。本文通过在武汉展览馆重建项目环评中运用ＦＨＷＡ模式，对解放大道两侧声学环境进行了预测和实测对比．并就运用中的有关参数取值和注意事项进行了讨论。

FHWA模式在港口建设项目环评中的应用

秦皇岛新港港口建设项目环评运用了美国FHWA公路噪声预测模式．对东港路等3条道路2侧的声学环境进行了预测．并就运用的有关参数取值和注意事项进行了讨论．

FHWA模式在港口建设项目环评中的应用

运用美国ＦＨＷＡ公路噪声预测模式对秦皇岛新港港口建设引起的相关公路两侧声学环境变化进行了预测。通过预测与实测结果对比，证明ＦＨＷＡ模式不仅适用于公路建设项目环境影响评价，而且适用于港口建设项目环境影响评价。

公路交通噪声预测模型FHWA与RLS90的比较

为了了解我国长期以来使用的两种公路交通噪声预测模型,即美国联邦公路局(FHWA)模型和德国RLS90模型的预测精确性,通过理论分析,比较了RLS90分段模型、RLS90长直线模型、FHWA模型的差异,并通过实际测量值对3种模型的计算结果进行了验证,表明RLS90模型在高速公路交通噪声预测中略优于FHWA模型。

公路噪声对东洞庭湖自然保护区水鸟的影响评价

噪音对动物,尤其是鸟类的正常生活具有严重的不利影响.在东洞庭湖自然保护区内,分布有大量的水鸟,本文作者在保护区内部进行了实地考察,利用美国FHWA噪声预测模型对公路噪声之于东洞庭湖自然保护区内水鸟的影响进行了评价,发现该区交通噪声会对一些水鸟的各种行为产生干扰,从而影响水鸟在保护区的栖息.

嘉兴市秀洲区环境噪声预测及评价

运用模糊聚类方法对秀洲区环境噪声质量进行分析,判断该区域的总体噪声污染水平。根据道路交通现状与规划情况,通过分析,简化运用FHWA模型,对秀洲区2011、2015和2020年的道路交通噪声污染情况进行定量预测,为秀洲区声环境质量保护目标的制定提供依据,可供其它城镇预测交通噪声的参考。

省域路网规划噪声环境影响评价方法研究

省域路网规划噪声环境影响评价属于战略环境评价,其评价方法尚在发展之中。以湖北省骨架公路网规划为例,针对规划的不确定性和宏观性,引入情景分析和经验拟合FHWA模型,对路网噪声影响进行了预测,并结合G IS进行分析,得出评价结论。建立的评价方法对大范围交通规划噪声环境影响评价有借鉴意义。

面向城市规划的美国交通噪声防治借鉴

美国联邦公路管理局(FHWA)从上世纪70年代起便从宏观层面着手,通过规划技术进行有预见性的交通噪声防治,近年来着重倡导与噪声兼容的土地利用规划(NCP),并进行相应的技术支持与政策引导,随后一些州制定了相关法规,并将交通噪声防治列入城市总体规划的必须包含的内容之一。其中,所取得的经验可对解决我国交通噪声问题提供参考,被我国城市管理部门及设计人员所借鉴。

城市道路交通噪声的预测及评价

运用噪声测量基本方法,测量了大连市西南路某路段交通噪声值并统计出不同类型的机动车流量数据。在比较国内外各种道路交通噪声预测模型特点的基础上,选择了一种修正预测模型,预测出理论噪声值。计算预测值与实际测量值的误差,分析误差产生的原因。利用噪声测量值计算出噪声污染的各种评价指标,最后根据有关的噪声标准进行差别,得到该路段的交通噪声已超过规定限值,对城市居民的日常生活带来了不良影响的结论。

基于视频的车辆检测在交通噪声预测中的应用

目前交通噪声预测使用的FHWA模型,在实际应用中以人工方式来统计通过的车辆数和车型,此法成本高,易产生偏差。通过引入检测线上发生改变像素的连接程度,提出基于中介度量理论和车辆长度信息的车辆检测算法,自动获得道路通过的车辆数和车型,车辆检测结果可与FHWA预测模型有效结合。实验结果表明,算法达到了很好的效果,为FHWA模型提供了准确的车流量数据。