國內外鐵路噪聲預測模式的對比分析研究

岳思

摘要：指出了在鐵路事業快速發展的當前，構建和諧、安全的鐵路運行環境，是鐵路事業健康發展的有力保障。噪聲是鐵路運行中的突出問題。如何實現對鐵路噪聲預測模型的科學構建.對于提高預測精準度，具有十分重要的意義。立足德國Cadna軟件闡述，分析了日本鐵路噪聲預測模型和國內鐵路噪聲預測模式，通過模型比較分析，為我國鐵路噪聲預測模式的優化構建、修正國內鐵路噪聲預測方法提供參考。

關鍵詞：國內外;鐵路噪聲;預測模型;對比分析

中圖分類號：U270 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9944（2019）14-0151-02

1引言

當前，我國鐵路事業步入新的發展階段，中國高鐵路網的構建，強調鐵路建設安全的有效推進。噪聲是鐵路事業發展中的突出問題，鐵路噪聲污染所形成的擾民問題，對于區域性鐵路網建設形成較大影響。為此，鐵路噪聲預測模型的科學構建，能夠為鐵路噪聲的科學控制提供有力依據，進而保障鐵路事業的和諧發展。在鐵路噪聲預測模式的構建中，我國起步較晚，但發展快速，取得了諸多的發展成果。相比于發達國家，我國噪聲預測模型的構建有所改進，但也存在不足。以期通過國內外鐵路噪聲預測模式的對比分析，進一步研究鐵路噪聲預測模式的構建方法。

2國內鐵路噪聲預測模式

目前我國在鐵路環境影響評價中進行聲學計算的主要依據是《鐵路建設項目環境影響評價噪聲振動源強取值和治理原則指導意見（2010年修訂稿）》（鐵計[2010]44號）和《環境影響評價技術導則聲環境》HJ 2.4-2009，在鐵路噪聲預測方法主要采用模式預測法、比例預測法等。

2.1比例法預測法

比例法預測法在鐵路改擴建項目的噪聲計算結果性等方面可靠性高，為鐵路噪聲防控提供了可靠依據。如下所示，是基于比例模型下預測方法：

在受聲點處，其噪聲的生成受到諸多因素影響。因此，在模型計算中需要對其進行修正，設定修正系數，提高噪聲預測模型的有效性。在此過程中，需要注意幾點：①列車在運行中，由于運行位置較遠，那么其噪聲輻射到受聲點可忽略不計，為受聲點的背景噪聲，在進行模型計算中，該點不做修正處理;②在對于3～10dB的噪聲中，需要對其進行修正;③對于<3dB噪聲，在預測中可視為無效的測量數據。

2.2模式預測法

模式預測法原則上適用于所有項目，選用計算模式時應特別注意模式的使用條件和參數的選取，預測模型如下：

3德國Cadna軟件在鐵路噪聲預測中的應用

隨著鐵路交通運輸事業的不斷發展，構建安全鐵路運輸線路，對于提高鐵路事業發展起到重要作用。噪聲預測是鐵路噪聲控制的重要基礎，其預測方法多樣化，要求科學采取預測方法，提高鐵路噪聲預測方法的有效性。當前，在鐵路噪聲預測中，德國Cadna軟件的應用廣泛，并具有良好效果。

3.1Cadna軟件的特點

當前，Cadna軟件在鐵路噪聲預測中的應用較為廣泛，在預測應用中具有以下特點：①可預測各類噪聲源的復合影響。如線聲源、點聲源等的面生源預測;②預測中對預測點、生源等的數量無限制，噪聲源的輻射聲壓級可通過A計算權值表示;③在對任意形狀的建筑物群、地形等要素的考慮中，可以將其作為屏障予以考慮;④三維彩色圖形輸出方式實現預測結果的可視化、形象化。

3.2Cadna軟件在噪聲預測中的計算方法

Canda/A噪聲預測軟件是按照德國Schall 03導則為基礎的鐵路噪聲預測模式法，將鐵路線劃分為若干小段，每一段簡化為點聲源，形成有限長的系列點聲源，分別計算每個點聲源對受聲點作用的聲級后，按能量疊加合成總的A聲級。

式（3）中i為通過的列車總數;DF2為列車類型修正值;Do為剎車類型修正值;DL為火車長度的修正值;DV為速度修正值;DFb為鐵軌類型的修正值;DBr為橋梁修正值;Da.為交叉道口的修正值;Dra為鐵路彎道進行修正值。3.3Cadna/A源強問題

Cadna/A軟件不能按照44號文要求輸入不同列車的源強，只能在軟件數據庫中尋找國外車型再反推特定點處的列車源噪聲值，但對于鐵路上行駛多種車型，在同一預測點處難以修正，而且在車速不同時源強不同，需重新修正源強噪聲。

4日本鐵路噪聲預測模式

日本在鐵路噪聲預測模式的構建中，處于先進技術領域。特別是新干線的運行預測模式，形成了相對完善的預測模式體系。日本鐵路噪聲預測模式的構建，充分立足于列車運行噪聲的產生因素，進行個噪聲要素的有效控制。如圖1所示，是日本鐵路噪聲預測模式中的噪聲要素。在預測模式的計算中，一是計算出各噪聲點的噪聲聲級，并基于計算方法，對噪聲進行量化計算。日本的該計算方法，對于我國在鐵路噪聲預測模式的構建方面，起到了重要的參考意義;二是對于不同運行狀態的列車，在噪聲預測模式的計算中，存在較大的差異性，旨在更好地提高預測模式計算的準確性。

式（7）中Lw.A為車輛上部空氣動力噪聲聲功率級（dB）;ra為受聲點到車輛上部的直線距離（m）;△La為障礙物引起的聲衰減（dB）;△2為地表面影響的修正值（dB）。

在對國內外噪聲預測模型分析的基礎之上，可以得出：①模型的設定都是基于若干噪聲源點展開，模型均存在噪聲源的局限性。因此，在模型的構建中，以線聲源、點聲源為主，在模型計算中雖然簡單，但在實際的準確度等方面有待進一步的提高。我國在噪聲預測模型的構建中，以點聲源的方式展開，通過比例法實現模型的構建及計算;②列車在運行中，其聲波的傳播，是從聲源向四周擴散的，這就會形成能量衰減。大地衰減和障礙物衰減是各國普遍考慮的影響因素。從模型分析來看，德國、日本考慮的因素也較少;我國考慮的聲衰減因素比較全面，我國假設聲源為指向性聲源，并在噪聲預測時考慮了指向性衰減因素。但尚未發現基于鐵計[2010]44號文所開發的商用軟件，目前用于鐵路噪聲預測的商用軟件（如Cadna/A）等所依據的計算模式是德國的Schall03方法，該方法與44號文的計算模式有一定的差異，因此，在應用基于國外軟件計算鐵路噪聲時應作適當修正。

5結語

在新的歷史時期，我國鐵路事業步入了新的發展階段，但隨著高鐵的不斷發展，鐵路噪聲問題日益突出，成為影響鐵路事業健康發展的重要因素。本文比較分析了德國、日本與國內鐵路預測模型，從模型構建、方法計算等方面，對國內外模型的特點及方法做出了評價分析，為我國修正預測模式、提高計算準確性，發揮積極有效的作用。