Расчетная модель оценки шумового воздействия автотранспортными потоками (на примере микрорайона Втузгородок, г. Екатеринбург)

Шумовое загрязнение – это физическое загрязнение, характеризующееся превышением естественного уровня шума и ненормальным изменением звуковых характеристик (периодичность, сила звука и т.д.).

Главный источник шумового загрязнения городов, селитебных территорий – это транспорт (автомобильный, железнодорожный). В крупных городах автотранспортные потоки вносят значительный вклад в шумовое загрязнение.

Для анализа шумовой загрязненности были выбраны улицы микрорайона Втузгородок, города Екатеринбург вблизи учебных и жилых корпусов Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. В пределах этого микрорайона нет больших торговых центров, предприятий, автомобильных стоянок. Поэтому выбор мест в пределах этого микрорайона позволил нам найти зависимость шумового загрязнения лишь от одного фактора – плотности автомобильного потока.

Первичное исследование проводилось натурным измерением - шумомером Center 32 второго класса точности согласно ГОСТ 20444-2014 «Шум. Транспортные потоки. Методы определения шумовой характеристики»:

1. Места для проведения измерений шумовых характеристик выбраны на прямолинейных участках улиц и на расстоянии не менее 50 метров от перекрестков, транспортных площадей и остановочных пунктов;
2. Участки улиц должны быть с чистой и сухой поверхностью проезжей части;
3. Время проведения измерения было выбрано в периоды максимальной интенсивности движения (утром с 8:00 до 9:00, днем с 13:00 до 14:00 и вечером с 18:00 до 19:00 часов);
4. Время измерения должно составлять не менее 5 минут.

Для проведения измерения было выбрано 12 точек, отличающихся плотностью автотранспортных потоков, шириной улицу, плотностью застройки.

Полученные измерения послужили основой для экспериментального анализа. С помощью интервального метода все полученные значения были разбиты на 8 равных интервалов и построен график зависимости эквивалентного уровня шума от плотности измеренного потока за 10 минут. График зависимости представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Зависимость эквивалентного уровня шум от плотности транспортного потока

В соответствии с графиком был выбран вид аналитической зависимости – логарифмическая зависимость:

где х – плотность автотранспортного потока; у – эквивалентный уровень шума; a, b - коэффициенты.

С помощью математического анализа экспериментальных данных были получены числовые значения коэффициентов (a=1,104; b=10,473) и итоговая расчетная формула:

Используя полученную расчетную формулу и измеренные значения плотности автотранспортных потоков были проведены расчеты эквивалентного уровня шума.

Значения натурных, расчетных измерений, а также отклонений и погрешности измерений представлены в таблице.

Таблица

Результаты натурных и расчетных измерений уровня шума

Отклонения в расчетных значениях модели оценки шумового загрязнения колеблются от 0,00006 дБ, что соответствует шумомеру 1-го класса точности до 2,97595, что выбивается из прогнозного ряда. Соответствие отклонений расчетных значений различным классам шумомеров представлены на рисунке 2.

Исходя из диаграммы, можно сделать вывод, что большая часть расчетных значений попадает в погрешности измерений шумомеров 1-го, 2-го, 3-го класса точности. Но все же, значения, которые не попадают в допустимые погрешности не превышают 3 дБ. Это позволяет оценить уровень шума в приблизительных значениях.

Рис. 2. Соответствие отклонений расчетных значений различным классам шумомеров

Созданная расчетная модель может послужить основой для создания мобильного приложения. Данное приложение позволит посчитать примерный уровень шума человеку, не используя специальных приборов или сложных расчетных формул и узнать какое воздействие данный уровень шума производит на человека. Так же со временем использования приложения будет создаваться шумовая карта города, после чего, можно будет взглянув на карту узнать средний уровень шума в том или ином районе города. Макет приложения на рисунках 3-5.

Рис. 3. Макет приложения

Рис. 4. Макет приложения

Рис. 5. Макет приложения