田晓东
摘 要：针对高校校园声环境质量监测与评价治理问题，采用模块化设计思路和大数据分析方法，设计实现高校校园环境噪声监测与分析系统，通过人机交互方式设定监测参数，以及监测数据的实时处理，为高校校园声环境监测和改善提供必要的依据和支撑。
关键词：声环境；
监测；
校园；
噪声监测；
数据采集
中图分类号：TP274 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2024）19-0027-04
Abstract：
Aiming at the problem of monitoring and evaluation of college campus acoustic environment quality， using modular design idea and big data analysis method， the university campus environmental noise monitoring and analysis system is designed and realized， and the monitoring parameters are set by human-computer interaction. And the real-time processing of monitoring data provides the necessary basis and support for the monitoring and improvement of campus acoustic environment.
Keywords：
acoustic environment; monitoring; campus; noise monitoring; data acquisition
噪声是一类引起人烦躁或音量过强而危害人体健康的声音。噪声污染不仅扰乱人们的正常生活，还会引起人们生理和心理上的不良反应，其现已成为影响城市居民身体健康和生活质量的主要来源之一，受到社会的广泛关注[1]。自2022年6月正式实施的《中华人民共和国噪声污染防治法》明确指出各级政府要组织建设噪声污染监测治理网络体系，开展噪声污染专项监测治理。
高校校园是学生在校内进行学习和生活的外界环境，良好的校园环境可以促进学生的身心健康，使学生有充沛的精力从事各项活动，保障学习任务的高质量完成。高校处在城市之中，其噪声污染问题越来越多，对学生学习生活带来严重影响。由于学生数量增加，周边市政道路发展，社会车辆进入校园的频次和种类也在增加，还有围绕高校商业圈的发展迅速，使得校园内的噪声的影响严重，对师生的学习、生活、工作产生了不良影响[2]。近十年来国内诸多高校相继开展了校园部分功能区的声环境监测工作，但没有对噪声数据的有效利用等问题开展研究。本文基于数据分析和挖掘技术，充分全面提取环境噪声检测数据特征，在完善治理措施的同时，探讨其数据信息利用方法和应用领域，而且后续可将相关的理论方法推广到社会治理、智慧城市建设等领域，具有重要的经济效益和社会效益。
1 系统总体设计
1.1 法规标准依据
世界各个国家和国际标准化组织针对噪声的监视、测量与评价、噪声的排放及声环境质量都有相应的标准，开展本系统设计需严格按照相关法规标准进行，以确保数据真实可信，参照执行的法规标准主要有[3]：GB 3096—2008 《声环境质量标准》；
中华人民共和国国家环境保护标准：HJ 906—2017《功能区声环境质量自动监测技术规范》；
中华人民共和国国家环境保护标准：HJ 907—2017《环境噪声自动监测系统技术要求》。
1.2 监测方案
为了评价不同声环境功能区不同时段的声环境质量，了解功能区环境噪声时空分布特性，根据GB 3096—2008《声环境质量标准》规定，采用定点测量方法对校区进行监测。选择在无雨无雪的天气条件下进行测量，风速在5 m/s以下，测量中监测点与任一建筑物的距离不小于3.5 m，距地面的垂直距离不小于1.2 m。测量过程中，应手持声级计，声级计距离身体不小于0.5 m，并尽量远离能反射声音的建筑物[4]。
1.3 监测点位选择
综合考虑功能分区、范围大小、附近路网情况等，在校园园区内选取监测点8个，覆盖主要功能分区和噪声分布特征明显的区域，如教学区、运动场、食堂、图书馆、南北区之间的道路桥洞等部位，如图1所示。经实地勘察，初步选定北区图书馆南侧、西区学前教育学院办公楼前区域、西区宿舍楼区域、南区宿舍区北侧过街桥洞南口附近区域、南区知新楼和职校中间南侧区域、南区护理学院实验楼和篮球场之间区域、北区体育馆北侧和南区学生食堂前8个点位。各噪声点监测区域位置分布和噪声源特性分析见表1。
1.4 监测时间点选择
根据GB 3096-2008《声环境质量标准》中的规定，昼间是指06∶00—22∶00之间的时段，夜间是指22∶00—次日06∶00之间的时段。鉴于此并结合实际情况，本次的噪声测量在时间点的设置上，为了全面测量校园环境噪声水平，考虑到学校的正常上课状况和测量结果的全面性，设定检测周期为4周，每周一、周三、周六，上午（08∶30—11∶30）、下午（15∶30—17∶30）、晚上（22∶00—23∶00）等时间段开展噪声实地测量。统筹兼顾了学生上午上课时间、傍晚体育活动和晚上休息时间，连续开展4周。监测日期上区分夏季和冬季，分别在6月份和12月份各开展一个监测周期。
1.5 数据采集
在监测开始前做好标准设备的校准工作，每隔5 s进行一次采样，连续100次，计算连续等效声压级作为当前监测点的环境噪声指标数据。在系统自动进行数据采集的同时，采取人工方式对监测点周围的声学环境进行定性分析并记录。
2 监测系统功能组成
校园环境噪声监测系统的主要功能是实现校园环境噪声的信号采集、记录保存、远程传输、分析处理、报警提示和查询利用等，系统功能框图如图2所示。该监测系统主要包括监测点模块、数据传输模块、监控中心模块，其中监测点模块主要包括信号采集前端单元、接口单元、数据分析单元、数据存储单元与监测参数设置单元等；
数据传输模块主要包括数据发送单元、数据接收单元等；
监控中心模块主要包括监控平台、信息检索查询、信息综合分析、可视化显示、综合指令发布等单元，系统结构框图如图3所示。
3 数据处理方法
3.1 等效连续A声级法
噪声是无规律的、起伏不定的，即非稳态的，所以采用等效连续A声级法用于非稳态噪声的评价，其定义为某时间段内的非稳态噪声的瞬时A声级。用能量平均的方法，以一个连续不变的A声级来表示该时间段内噪声的声级，将所测得的100个数据从大到小排列，第10%个数据、第50%个数据、第90%个数据作为计算数据进行计算[5-6]。
等效连续A声级Leq采用如下公式
Leq=L50+d2/60，d=L10-L90。
3.2 噪声污染指数法
为了准确描述校园总体声环境质量水平，本研究采用噪声污染指数法，全面系统反映校园总体环境噪声，其噪声污染指数计算公式为
根据《声环境质量评价技术规范》等标准，利用噪声污染指数进行环境噪声污染等级划分，见表2。
4 数据分析
依据GB 3096—2008《声环境质量标准》中规定的声环境功能区监测方法，采用定点测量方法对校区8个监测点进行环境噪声监测，并利用记录下的噪声数据及相关信息进行了系统分析。
监测点模块监测软件操作界面如图4所示，部分监测数据见表3和表4。
校园声环境质量特点分析。
第一，从总体上看（以6月份为例），校园整体环境处于可控水平，在部分时段和部分监测点位存在噪声超标情况。
监测点1位于生活区，其主要噪声源来源于城市主干道大型车辆和来往学生的交谈、校内车辆等，上午和下午的噪声水平相当，处于标准阈值附近，晚上噪声声压级处于标准范围内。
监测点2位于文教区，其主要噪声源来自于城市主干道大型车辆、上下课的学生行进和交谈等，其噪声水平与监测点1大致相当，略高一点。
监测点3位于文教区，其主要噪声源来自于城市主干道大型车辆和来往学生的交谈、校内车辆以及鸟鸣声等，全天噪声值处于超标状态。
监测点4位于生活区，且处于南北区的交通关键节点上，其主要噪声源来自于城市主干道大型车辆、来往学生的行进交流、南北区间过往车辆等，噪声水平处于各监测点的最大值（晚上除外），主要原因是上午和下午来往学生较多、距离城市主干道距离较近，且缺少树木、声屏障等遮挡等，晚上过往车辆和行人明显减少，噪声水平下降明显。
监测点5位于文教区，其主要噪声源来自于校外道路车辆行驶和鸣笛、校外附近市场以及学生交谈等。由于灵海路车辆车速相对较慢，且监测时间该处学生相对较少，噪声水平处于标准范围内，晚上受校外车辆以及校园东侧区域施工等因素的影响噪声略有超标。
监测点6位于文教活动区，主要噪声源来自于学生运动场活动、校园东侧区域施工等，白天噪声均超标，晚上学生活动减少，噪声水平明显下降。
监测点7位于活动区，主要噪声源来自于城市主干道大型车辆、鸟鸣等，噪声水平在白天受过往车辆的影响时有超标，优点在于绿化带相对较宽，不足在于距离山体较近树木较多，鸟鸣声较明显。
监测点8位于生活区，主要噪声源来自于食堂设备、校内外通行车辆以及过往学生行进交谈等，此处白天行人、车辆不断，声环境较为嘈杂，但晚上声环境较好，昼夜间噪声水平相差较大。
第二，从月份上看，6月份校园环境噪声均值为55.885 dB（上午）、56.43 dB（下午）、45.92（晚上），均处于超标水平，超标率分别为1.6%、2.59%和2.04%，超标程度相对较弱。12月份校园环境噪声均值为55.06 dB（上午）、56.32 dB（下午）、43.85 dB（晚上），较6月份均有下降，晚上噪声水平处于达标状态。这主要是冬季校园文化相对较少，学生室外活动频次减少，由于天气寒冷等原因夜间外出活动减少幅度更为明显。
第三，从监测点位置上看，靠近城市主干道和学生活动密集的地方环境噪声水平较差，其中以监测点4最有代表性，该监测点紧靠城市主干道，来往大型车辆较多；
处于南区和北区西区的通行节点，学生上课和业余活动通过频次和人次均较高；
该处绿化带设置不足，宽度和密度均有待提高。
5 结束语
在对高校校园声环境监测系统设计开发进行全面、准确的需求分析的基础上，文中采取定点观测方式对校园声环境进行了监测，设计开发数据处理分析模块，实现友好的人机交互和数据的实时处理，并可根据实际情况进行声光报警。随着工作的进一步开展，监测数据愈加完善，可考虑引入深度学习等算法实现噪声分类和预测等，同时还可对监测数据进行更深入分析，提出改进措施和建议。
参考文献：
[1] 熊莲.高校环境噪声分析与评价——以乐山师范学院为例[J].资源节约与环保，2021（1）：128-129.
[2] 徐雪丽，曹丽娜，董纤凌，等.高校校园噪声监测及评价——以上海大学宝山校区为例[J].上海大学学报（自然科学版），2021 27（4）：730-740.
[3] 金昊雯，祝榕婕，孙露，等.基于ArcGIS的校园环境噪声分析和评价研究[J].环境科学与管理，2019，44（3）：186-190.
[4] 杨金美，胥东亭，王亚，等.潍坊学院校园声环境监测与评价[J].潍坊学院学报，2019，19（6）：41-46.
[5] 何正艳，米梦寒，魏沈钰，等.校园环境噪声的监测与评价[J].实验室科学，2020，23（6）：13-18.
[6] 李长昊，于彤，于梓涵，等.校园环境噪声检测技术与方法[J].中国现代教育装备，2017（11）：12-14.
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