功能区噪声精准定污溯源案例分析—科技助力，奏响宁静乐章
发布时间：
2025-07-25 00:00
来源：
在城市化进程日益加速的当下，噪声污染如同一个隐匿却又极具破坏力的 “隐形杀手”，悄然渗透进我们生活的每一个角落。从车水马龙的城市主干道，到机器轰鸣的工厂园区，到建筑施工的建筑工地，再到人声鼎沸的商业街区，噪声污染无孔不入，严重干扰着人们的正常生活、工作与学习，甚至对身心健康造成了不可小觑的负面影响。
噪声污染防治与人民群众生活息息相关，是最普惠民生福祉的组成部分，是生态文明建设的重要内容。为深入贯彻习近平总书记“还自然以宁静、和谐、美丽”的重要指示精神，贯彻落实《中华人民共和国噪声污染防治法》，积极回应人民群众对优美环境的新要求新期待，生态环境部按照党中央、国务院关于深入打好污染防治攻坚战的决策部署，实施噪声污染防治行动，制定《“十四五”噪声污染防治行动计划》。 明确提出到 2025 年，全国声环境功能区夜间达标率达到 85% 的目标，为噪声污染治理工作指明了前进方向。
截至 2024 年 12 月底，全国 338 个地级及以上城市累计完成 4005 个点位的自动监测系统建设，（见下图一：各省（自治区、直辖市）已建成声环境质量自动监测系统分布图）。
目前全国声环境质量自动监测系统从2025年1月1日至今已经运行有半年之久，如何运用这半年积累的大量数据（包括噪声数据、录音数据、视频数据）来分析自动站点周边声环境质量变化情况以及站点周边主要噪声源能量贡献情况？我们可以利用噪声自动监测子站（噪声子站需具备分钟超标数据都能录音功能）、声纹识别仪（识别准确率达到85%以上）、声源定位抓拍仪以及能够进行相关大数据计算功能的平台管理软件等，实现声环境质量的精准定污溯源分析。
✦相关分析案例✦
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案例1： 某1类功能区站点在2月份夜间达标率达到了95%以上，而到了3月份夜间达标率下降到了70%左右，到了6月夜间达标率为个位数，现场调查站点周边环境未有改变，是什么原因造成了达标率骤降呢？ 定污溯源分析： 我们结合该站点噪声数据、音频数据进行了相关分析发现，在2月份夜间超标事件不足百条，整体环境比较安静； 3月份夜间超标事件达到1701条，从声纹识别大类来看，自然噪声超标事件1384条，数量占比达到了81.36%，能量占比达到了58.47%；从小类分析自然噪声主要是雨声和鸟叫声为主，从超标事件时间段可以看到超标噪声事件主要集中在早上5点至6点时间段内，达到了820余条。相关数据见下表：
▲图一：3月份超标声源类型（大类）
▲图二：3月份超标声源类型（小类）
▲图三：3月超标事件时段分析 6月份该站点夜间超标事件达到了10086条，从声纹识别大类来看，自然噪声超标事件9679条，数量占比达到了95.97%，能量占比达到了97.93%；从小类分析自然噪声主要是虫鸣（8084条事件）和鸟叫（1309条事件）声为主，超标时间段从可以看到从夜间10点开始逐渐递增，直到早上4点至6点达到顶峰。相关数据见下表：
▲图四：6月份超标声源类型（大类）
▲图五：6月份超标声源类型（小类）
▲图六：6月超标事件时段分析 数据分析结论： 该1类功能区站点夜间声环境质量在3月到6月达标率下降的主要原因为自然噪声，非人为活动产生的噪声造成该站点夜间数据超标。其中3月为鸟叫声为主，到了6月份其主要噪声源为虫鸣；同时也可以发现鸟叫主要是从早上3点多开始，主要集中在早上5点至6点；而虫鸣噪声持续时间比较长，夜间长期存在。
案例2： 某1类功能区站点在2月份夜间达标率达到了95%以上，而到了3月份夜间达标率下降到了70%左右，到了6月夜间达标率为个位数，现场调查站点周边环境未发生改变，是什么原因造成了达标率骤降呢？ 定污溯源分析： 将1类功能区原其他厂商的子站更换成AHAI6218J（具有录音提前量技术）、AHAI2065声源定位抓拍系统和AHAI4018声纹识别仪。通过该系统对夜间突发大噪声进行抓拍后，发现其为汽车和电动自行车进入小区出入口道闸的鸣笛声音。 数据分析结论： 1类声功能区夜间噪声限值为45dB,如果在夜间出现多次70dB的鸣笛噪声，经过能量的等效平均计算后，很容易造成夜间等效值（Ln）超过标准限值。相关单位后期可以通过优化该小区出口道闸管理程序，以及在道闸周边设置禁止鸣笛标识，减少该类噪声的污染。
案例3： 某4a类声功能区站点周边拥有多条道路，如何判断其主要声源贡献量来来自哪里？ 定污溯源分析： 该4a类声功能区站点配置了我公司的AHAI2065声源定位抓拍系统，通过对该站点一个月的声源定位数据进行最大声源来源方向能量（如图七）和数量（如图八）进行的相关分析。我们可以看到其主要交通噪声来源方向是该站点135°~225°方向。通过现场实地调查发现主要由两个原因造成此方向声音来源最大：其一，在该站点140°方向有红绿灯，车辆起步时发动机噪声较大；其二，在该站点270°~225°方向道路边有树木，其具有一定吸声和隔声作用，而在135°~225°方向没有树木的遮挡，所以噪声比较大；
▲图七：最大声源来源方向（能量）
▲图七：最大声源来源方向（次数） 数据分析结论： 通过声源来源方向的能量和数量分析之后，精准找到该站点主要声源来源后，可以通过在道路边界种植树木、建议合理设置红绿、改造吸声路面以及鼓励低噪声车辆（如新能源车）等措施减少道路交通噪声的污染。 |
✦ 科技引领，共筑宁静家园 ✦
通过以上几个案例分析，我们可以发现运用噪声自动监测系统积累的大量噪声数据，加上配套设备的录音数据、视频数据、声源定位数据以及车流量数据和气象数据等，并结合大数据管理平台软件的综合分析能力，可以让我们实现对声环境质量进行精准定污溯源，让噪声无所遁形。
环境噪声污染治理是一项长期而艰巨的任务，关乎每一位民众的生活品质与身心健康。随着全国声环境质量自动监测系统的全面建成，以及声纹识别、声源定位等先进技术在噪声监管领域的广泛应用，我国的环境噪声污染治理工作正逐步迈入精准化、智能化的新阶段。通过加大管制措施，各部门协同合作，持续发力，我们有信心、有能力解决好噪声污染这一民生痛点，还民众一个宁静、和谐的生活环境。
让我们携手共进，充分发挥科技的力量，积极参与到环境噪声污染治理工作中来，共同守护我们的宁静家园，让美丽中国的画卷因 “宁静” 而更加动人。
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