城市功能區聲環境質量監測時間代表性研究

趙佳美 戶文成 溫香彩 張 萌 汪 贇

(1 中國環境監測總站 北京 100012)

(2 北京市勞動保護科學研究所 北京 100054)

0 引言

隨著城市化進程加快，噪聲污染已經滲透到人們生產生活的各個方面。長時間接觸噪聲不僅會損害人的聽力，還會導致人體的循環系統、內分泌系統、心腦血管等出現狀況[1?3]。目前，世界上許多國家已經開展了對聲環境質量的監管。日本在有關聲環境質量標準里將城市劃分為AA 類區、A 和B 類區、C類區三種，要求各類區選擇一天或者多天的監測結果代表全年的噪聲水平[4]；自2002年歐洲噪聲指令發布以來，歐洲許多城市也都被要求量化管理環境噪聲[5]。我國則按區域的使用功能特點和環境質量要求將城市功能區劃分為0、1、2、3、4(包括4a和4b 類)五種類型，各城市定期定點開展功能區聲環境質量監測，監測時間為每季度1 次，每次連續監測24小時[6]。

由于各地作息習慣區別、自然環境季節性變化等原因，從長期來看聲環境質量具有波動性，如何用具有代表性的短時間監測結果代表長期聲環境質量平均水平是國內外環境噪聲監測技術難點之一。Hueso 等[7]、B?kowski等[8]對城市道路交通噪聲數據進行了研究，根據各監測日期噪聲水平與其所在周的噪聲平均水平之間的標準差及誤差，確定道路交通噪聲最具代表性的監測日期。Geraghty 等[5]對城市環境噪聲時間變化進行研究，得出若使用短時間噪聲測量結果代表長時段噪聲水平需對監測時段謹慎選擇。我國的功能區聲環境質量特征不同于其他國家，應根據實際特點對監測時間開展研究。但限于我國自動監測基礎較薄弱，缺乏長期監測數據，因此現有研究較少，且僅針對道路交通噪聲(4類區)開展[9?10]。本文選用4 個典型的功能區監測點位(涵蓋2 類區、3 類區和4 類區這3 類主要聲功能區)的長期監測數據，分析了不同功能區點位長期噪聲波動特征，探討我國功能區聲環境監測如何選擇能代表年度平均水平的監測時間，為我國功能區聲環境監測提供借鑒。

1 功能區聲環境質量監測概況

1.1 我國功能區噪聲監測標準

根據我國《聲環境質量標準》(GB 3096–2008)，按區域的使用功能特點和環境質量要求，將聲環境功能區分為五種功能類型。在對各功能區進行監測時采用“定點監測法”，即選取一個或多個能代表城市功能區環境噪聲平均水平的測點，監測得到測點的24 小時連續數據形成晝間和夜間等效連續A 聲級，以此來了解該點晝夜聲環境質量[6]。各等效連續A聲級計算公式如下所示：

(1)晝間等效連續A聲級計算公式為

(2)夜間等效連續A聲級計算公式為

注：Li為晝間或夜間小時等效連續A聲級。

1.2 監測數據采集

根據《2018 中國環境噪聲污染防治報告》，2017年全國城市2類、3類和4a類功能區共監測了16424點次，占總監測點次的75.21%，因此這三類聲環境功能區是城市中最主要的三類功能區類型，也是聲環境質量監測的重點。

本研究在這三類功能區中選取了4 個典型的監測點位進行監測。選取方法是首先通過在各類功能區開展全覆蓋的網格普查監測，粗選出其等效連續A 聲級與該功能區平均等效連續A 聲級無顯著差異，能反映該類功能區聲環境質量特征的測點若干個作為備選，再通過實地勘察，了解周圍環境狀況，排除易受其他固定或突發噪聲源干擾的位置，選擇合適測點布設長期自動監測點位，因此所選監測點對于各聲環境功能區特點具有較好的代表性。A 監測點位于2 類功能區，處于某公園內，四周林木較多，無其他遮擋，主要聲源是公園內人們休閑發出的聲音以及自然聲，包括蟲鳴鳥叫等；B 監測點位于2類功能區，點位周邊為辦公樓及住宅區域，距離最近的公路約40 m，該道路車流量較小，該監測點主要聲源是人們生活活動及車輛進出等噪聲；C 監測點位于經濟技術開發區，處于3 類功能區內，周圍是一些工業企業，主要聲源為周邊工廠企業運作、車輛運行等聲音；D監測點位于中心城區主干路旁邊，處于4a 類功能區內，主要聲源為道路交通噪聲。測量時間為2016年1月1日–2016年12月31日，各監測點每日均進行連續24 小時噪聲監測。監測內容包括：各監測點的分鐘等效連續A 聲級Leq、L5、L10、L50、L90、L95、Lmax、Lmin、SD等。通過監測獲得A監測點有效樣本個數526034 個；B 監測點獲得有效樣本個數488864個；C 監測點獲得有效樣本個數526707個；D監測點獲得有效樣本個數402361 個。

1.3 長期分布特征分析

由于自動監測獲取的數據量較大，為了更好地呈現各監測點監測時間內聲環境質量水平隨時間分布情況，本文設計采用多時間維度聲級分布圖，通過不同顏色標識出等效連續A聲級大小。以B監測點1月份監測結果為例，示例圖如圖1所示，橫坐標軸代表監測日期(如：1月1日–1月31日)，縱坐標軸代表時間(24 小時)；圖中灰色部分代表該時間段數據缺失。圖中直觀反映出聲環境質量分布具有很強的規律性和時間周期性：晝夜間等效連續A 聲級差異規律明顯；等效連續A 聲級具有以一周為周期的周期性分布特征等。

圖1 B 監測點1月份聲環境質量監測結果Fig.1 The monitoring results of acoustic environmental quality at monitoring site B in January

利用上述表征方法，將A、B、C和D 4個監測點位監測日期內(連續12 個月)功能區噪聲連續24 小時自動監測結果分別繪制如圖2所示。

根據圖2可以看出，4 個監測點隸屬不同功能區，其各月監測數據差異性也各不相同：A 監測點處于2類功能區，該監測點于6月–8月聲級較高，與其他月份相比明顯上升，考慮該監測點處于公園附近及當地環境，可能主要受到鳴蟬噪聲影響，故該監測點受季節變化影響較大。B 監測點處于2 類功能區且監測點位于生活辦公區，該監測點夏秋季6月–9月夜間等效連續A 聲級平均水平高于其他月份，即該監測點季節性特點較為明顯。C 監測點處于3 類功能區，受季節變化或工業作業影響，下半年噪聲水平相對低于上半年噪聲水平。2月上旬5日–11日左右為農歷新年假期，該時間段聲級在全年最低。此外，C 監測點休息日與非休息日間晝夜間等效連續A 聲級存在明顯的差別：休息日期間的噪聲強度相對低于非休息日的噪聲強度。D監測點處于4a 類功能區，主要受到交通噪聲影響，該監測點全年晝夜間等效連續A 聲級變化相對穩定，月與月之間聲級變化較小，晝夜間等效連續聲級差距較小，夜間安靜時段少，噪聲污染較為嚴重。

各監測點具有不同的聲環境特點，其各月噪聲水平分布也有差異，本文采用以下方法進行詳細分析探討其差異與規律。

2 監測時間優化分析

2.1 分析方法

非參數統計方法適用于總體分布不能用確定的實參數來刻畫或者不確定數據總體分布形態的情形， 具有不受總體的限定、 適用范圍廣等優點[11]。常用的多獨立樣本的非參數檢驗方法有Kruskal-Wallis H 檢驗(簡稱K-W 檢驗)、Jonckheere-Terpstra 檢驗、中位數檢驗等方法。KW 檢驗檢驗適合進行多個獨立樣本的檢驗，檢驗效率達到0.95[12]，故本研究采用此方法進行判斷功能區噪聲監測數據的差異性進行分析。

K-W 檢驗的基本思想是將數據轉化為秩統計量[13]。即將多個樣本排序并排秩，然后將各組的樣本秩求均值，如果各組樣本平均秩大致相等，則多個總體分布沒有明顯差異，反之則有顯著差異。

2.2 年監測時間優化

本次研究利用采集的小時噪聲數據，計算得到各日的晝夜間等效連續A聲級。以各監測點一年12個月的晝夜間等效連續A 聲級有效數據作為樣本，采用Shapiro-Wilk檢驗對4 個監測點的各樣本進行正態分布檢驗。根據檢驗結果得知A、B、C、D 4 個監測點正態分布特性不統一，因此本研究根據樣本分布特性采用非參數檢驗方法中的K-W 檢驗對各月樣本之間的差異進行檢驗分析。

本研究通過SPSS 軟件，利用K-W 檢驗分析本次研究的4 個監測點位各月之間數據的差異性。為了能夠更好地表征各分樣本之間的差異顯著性結果，本文為每個監測點繪制了各月晝夜間等效連續A 聲級差異性比較的矩陣圖，如圖3(a)和圖3(b)所示。圖中灰色方格部分表示相對應的二者具有顯著性差異(顯著水平為0.05)；空白方格部分表示相對應的二者無明顯差異；部分數據無效，除自對應的月份外也為黑色方格。

圖2 A、B、C、D 監測點一年聲環境質量監測結果Fig.2 The monitoring results of acoustic environmental quality at monitoring sites A,B,C,D in a year

圖3 A、B、C、D 監測點各月晝夜間等效連續A 聲級差異顯著性Fig.3 Significance indication for between month comparisons of day-time and night-time equivalent sound level A at monitoring sites A,B,C,D

根據圖3可以看出：對大多數月份來說，晝間等效連續A 聲級在月與月之間沒有表現出明顯的差異性，主要的差異月份在每年的1月和2月，因此若要選擇短期監測時間代表全年水平最好不要選擇在1月和2月。對于A監測點，8月和10月也是晝間等效連續A 聲級與全年差異較大的兩個月份。而夜間等效連續A 聲級月與月之間的一致性相對晝間較差，A 監測點和B 監測點主要體現在春夏季和秋冬季之間的差別；C 監測點各月夜間等效連續A 聲級并沒有明顯的季節和月份規律，說明企業夜間工況不穩定導致噪聲排放不穩定，對這類聲源應長期監測；D 監測點夜間等效連續A 聲級各月的一致性較高，僅1月、2月和12月與其他月份有明顯差異。

由于各月份之間聲環境質量水平存在一定的差異性，特別是夜間等效連續A聲級的代表性較低，采用一年監測1 次的監測結果難以代表全年聲環境質量的總體水平。但本次研究通過將4 個監測點一年的數據劃分為4個季度分析發現：一個季度內的3個月份以無顯著差異為主。各季度內3 個月的晝間等效連續A聲級差異性明顯的占11.36%，無顯著差異的數量占88.64%；各季度內3 個月的夜間等效連續A聲級差異性明顯的占18.18%，無顯著差異的數量占81.82%。4 個監測點季度內月間和一年內月間晝夜間數據差異顯著性對比結果如表1所示。

通過表1可以看出，各監測點季度內差異性水平整體低于月間差異性水平，因此以季度為單位，每季度監測一次較為合理。

此外，在本組試驗的4 個點位一年監測結果中可以發現，各個季度內第2 個月份與季度內其他月份一致性更好：晝間等效連續A聲級一致性達90%，夜間等效連續A聲級的一致性達93%。因此各季度在季度的第二個月份進行監測的結果更能代表所在季度的聲環境質量水平。

表1 季度內月間和一年內月間差異顯著性統計結果對比Table1 Comparison of the statistical results of significant comparisons between months in the quarter and between months in a year

2.3 周監測時間優化

利用K-W 檢驗方法檢驗A、B、C 和D 監測點一年中每周中各日之間差異性進行檢驗(顯著性水平為0.05)，得出結果為A、D 監測點為一周內各日之間晝/夜間等效連續A 聲級均無顯著差異(A 監測點為公園內，D監測點為道路交通噪聲，各日間無明顯差異說明兩點的噪聲水平情況較為穩定，這也與實際情況相符)；B監測點晝間等效連續A聲級差異顯著性如圖4所示，夜間等效連續A 聲級無顯著差異；C監測點差異顯著性如圖5所示。

圖4 B 監測點日之間差異顯著性(晝間)Fig.4 Significance indication for between day comparisons of day-time at monitoring site B

圖5 C 監測點日之間差異顯著性Fig.5 Significance indication for between day comparisons of day-time/night-time at monitoring site C

由圖4看出，B 監測點晝間等效連續A 聲級僅周三、周四與周日間具有顯著差異，其他各日之間無顯著差異，即可選擇除周日的日期作為代表監測日期。由圖5可知，C監測點工作日晝間噪聲值間相似性較大，差異性較小，夜間噪聲值周二至周六間差異性不顯著。故綜合來看，可以選擇周二至周五之間的日期作為代表監測日期，利用代表監測日期的監測結果表征監測點這一周的噪聲水平。

3 結論

根據本文分析得出以下結論及建議：(1)本文分析的4個監測點位季度內月間差異性明顯低于一年內月間差異性，季度內的3 個月份中各月之間無顯著差異的比例占80%以上，因此對這4 個測點每季度進行一次監測較為合理，且在每季度的第二個月份進行監測所得數據更有代表性。(2)選取一周內具有代表性的監測時間也可以采用差異性對比方法，本文中4 個監測點位在周二至周五之間的日期進行監測更具代表性。以上結論適用于2 類、3 類和4a類區聲環境特點相似的點位，并為其他不同特點的功能區監測點位提供了監測時間優化方法。

現階段我國大部分城市采用人工監測方式進行功能區聲環境質量監測，選取合理的監測時間既可以保證數據的有效性，也可以有效節約人力、物力等成本，在實際工作中具有重要意義。