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基于近年来我国绿色建筑的发展和设计阶段噪声环境预测评价方式的多样性,总结了一般预测方法所暴露的部分问题和对结果的影响因素,最后通过一个上海地区的绿色建筑在设计阶段环境噪声预测评价案例来分析影响程度。
绪论
城市的高速发展,城镇市民生活水平的不断提高,使得人们对生活环境质量的要求也越来越高,在这一发展态势下,住宅内部和住宅区域内整体声环境的优劣逐渐成为消费者购房选择中重点关注的问题之一。
自GB/T50378《绿色建筑评价标准》出台后,我国的绿色建筑就对建筑周边外部噪声水平和室内噪声级有了较高的限值要求,且均为控制项指标。对于从设计阶段就参与相关评审的建筑来说,其声环境合格性与否的评价方式主要以考查环境噪声预测结果及其各建筑围护结构隔声性能和降噪设计为主,因而预测方法的合理性和建筑构件实验室声学性能与实际工程效果的差异直接影响着预测结果的准确性。本文就一般预测工作中可能发生的问题及其影响程度作探讨研究。
预测结果准确度的影响因素分析
现有环境评价资料的有效性 道路交通噪声、工业噪声和社会生活噪声是城市外环境噪声的三个主要来源,就住宅区域而言,大多数情况下道路交通噪声才是最大的噪声源头。目前主要的噪声模拟预测软件对于交通噪声源强的设置都是通过对道路昼夜时段车流量和重型车比例的统计来完成的,而不少评估项目以既有的地块环境评价书中提供的交通状况描述为依据进行模拟中的道路属性设置,当然这在一定程度上简化了工作,但如果该环境评价参数形成的时间与评估项目的时间之间跨度过大,使周边道路状况发生了实质性的改变,如道路扩宽、车道数和公路性质变更等,这对于预测结果的准确性影响就很大了。再者,交通流量在评估项目建成后的几年中,可能随城市交通大环境发展产生的变化趋势也是应该考虑的重要因素。
交通流量的统计方法 依上所述,当发现交通状况与现有资料描述已发生较大变化,则表明新的统计工作是必不可少的,而接下来需要探讨的问题是:如何才能获得具有代表性的统计结果?通过连续多日进行24小时全天候车流量统计来获取结果显然是不切实际的。深入理解环境评价的根本目的,笔者认为该类统计在监测日的选择上应挑选最不利点,如对于城市主干道的统计应挑选典型工作日,对商业区道路应挑选休息日;在监测时间的选择上应尽可能的覆盖各个重要时段,以不同时间的统计结果分别表征昼夜交通高峰时段和非高峰时段的车流量状况。
统计中出现的误差 近年来,以欧洲软件为主的各种环境噪声预测软件得到了较为广泛的应用,国内使用较多的包括德国的SoundPLAN、Cadna/A和英国的Noisemap等,此类软件展示的声波粒子传播模式在模拟上相对比较准确。但噪声源设定的误差仍然客观存在,为保证预测结果的准确性,可在项目位置周边选取一定的位置采用实测的方法进行类比测试,以此来修正软件计算结果的误差,同时也可起到检验计算模型和边界条件准确性的作用。
案例分析
笔者于2009年11月对上海地区内环高架道路沿线某规划中的住宅小区,进行绿色建筑设计阶段声环境预测评估,现以其为典型案例,结合上述观点进行具体分析。
拟建小区主要建筑为22层高层住宅,底部3层为商业住宅,内环高架为双向6车道城市快速路,高约13米。最近的拟建楼房距内环高架道路约35米,距高架下方地面道路约30米,噪声环境恶劣,道路与小区位置关系可见图1。
交通噪声源强的初步确定 由于业主提供的环境评价资料已有5年之久,经现场了解,虽然道路硬件设施未出现大的翻修和变更情况,但流量状况已发生了实质性变化,故咨询组先后两次对道路状况和车流量重新进行了定位和勘查,方法如下表所示。
第一次勘查的同时,笔者发现10:00~12:00的监测结果无法有效表征上半日的交通状况;同样的,夜间22:00~00:00的监测结果显示高架交通流量仍没有得到有效控制,而00:00后车流明显下降,表明其亦无法代表整个夜间(22:00~06:00)的噪声源强。随后的第二次勘查新增了07:00~09:00和00:00~02:00两个监测时段,同时因10:00~12:00等交通非高峰时段的流量随时间变化较大,将每个时段的监测总时间延长到30min以上。
分别将两次流量统计结果输入Cadna/A噪声预测软件对道路源强进行设置,预测小区室外噪声水平,详见表3。
显然,由于监测时段更具代表性,监测采样时间百分比更大,使得第二次监测统计指导下的模拟结果更具真实性,从中也可以看出噪声预测结果尤其是夜间数据存在明显差异。
噪声源强的类比测试校准 作者进一步在评价区域北侧同样临近内环高架的高层住宅公寓西立面选取一个典型观测点(位于9楼高度,约距地面25.5米,西立面外窗外侧0.5米,详见图2),同时对该点进行24小时连续等效声级的实测和软件数值模拟,通过两者之间数据差异的类比来校准交通噪声源强。数据对比可见表4。
一方面,表4中的实测与模拟结果之间的误差数据表明,预测软件模型已经可以较为真实地反映小区建成后的交通噪声源对其产生的声能辐射情况。另一方面,也可以确定依据昼间交通流量统计设定的噪声源基本准确,而夜间的噪声源设定仍然存在较大误差,换而言之22:00~02:00的车流量统计数据仍然不能表征夜间交通的整体状况。但昼间数据之间的高度吻合使我们可以尝试以调整夜间等效声级模拟结果的方式来获取更为准确的夜间流量。
调整模拟中的内环高架道路的夜间流量至3110~3140辆/h时,类比测试点的夜间等效声级稳定在69.1dB(A),在此工况下再次计算小区夜间室外噪声分布,数据结果变化为43~54dB(A)。
根据项目的需要,从近两年上海内环高架流量的增幅趋势,可对该路段今后两年中的车流量变化做出预测,预计在2011年,昼间可达5540辆/h,夜间可达3240辆/h。在此状况下,拟建住宅区域的昼间噪声约为46~60dB(A),夜间噪声约为43~54dB(A)。
结论
综合上述观点,对于住宅类绿色建筑在设计阶段的噪声预测评估的传统方法,应考虑到以下问题以保证预测结果的准确性:
1)对于现有的环境评价书中交通噪声源相关资料和数据的引用,应在赴现场进行实际勘查后确定其有效性,严重不符的需重新监测统计。
2)对于以软件模拟为基础的住宅区域环境噪声预测,相关的现场交通流量统计应在充分考虑了交通流量日变化可能性的基础上进行,确保模拟工作中的交通源强设定真实有效。
3)为保证预测结果的准确性,可在项目位置周边选取一定的位置采用实测的方法进行类比测试,以此来检验软件模型并修正交通流量统计的误差。
绪论
城市的高速发展,城镇市民生活水平的不断提高,使得人们对生活环境质量的要求也越来越高,在这一发展态势下,住宅内部和住宅区域内整体声环境的优劣逐渐成为消费者购房选择中重点关注的问题之一。
自GB/T50378《绿色建筑评价标准》出台后,我国的绿色建筑就对建筑周边外部噪声水平和室内噪声级有了较高的限值要求,且均为控制项指标。对于从设计阶段就参与相关评审的建筑来说,其声环境合格性与否的评价方式主要以考查环境噪声预测结果及其各建筑围护结构隔声性能和降噪设计为主,因而预测方法的合理性和建筑构件实验室声学性能与实际工程效果的差异直接影响着预测结果的准确性。本文就一般预测工作中可能发生的问题及其影响程度作探讨研究。
预测结果准确度的影响因素分析
现有环境评价资料的有效性 道路交通噪声、工业噪声和社会生活噪声是城市外环境噪声的三个主要来源,就住宅区域而言,大多数情况下道路交通噪声才是最大的噪声源头。目前主要的噪声模拟预测软件对于交通噪声源强的设置都是通过对道路昼夜时段车流量和重型车比例的统计来完成的,而不少评估项目以既有的地块环境评价书中提供的交通状况描述为依据进行模拟中的道路属性设置,当然这在一定程度上简化了工作,但如果该环境评价参数形成的时间与评估项目的时间之间跨度过大,使周边道路状况发生了实质性的改变,如道路扩宽、车道数和公路性质变更等,这对于预测结果的准确性影响就很大了。再者,交通流量在评估项目建成后的几年中,可能随城市交通大环境发展产生的变化趋势也是应该考虑的重要因素。
交通流量的统计方法 依上所述,当发现交通状况与现有资料描述已发生较大变化,则表明新的统计工作是必不可少的,而接下来需要探讨的问题是:如何才能获得具有代表性的统计结果?通过连续多日进行24小时全天候车流量统计来获取结果显然是不切实际的。深入理解环境评价的根本目的,笔者认为该类统计在监测日的选择上应挑选最不利点,如对于城市主干道的统计应挑选典型工作日,对商业区道路应挑选休息日;在监测时间的选择上应尽可能的覆盖各个重要时段,以不同时间的统计结果分别表征昼夜交通高峰时段和非高峰时段的车流量状况。
统计中出现的误差 近年来,以欧洲软件为主的各种环境噪声预测软件得到了较为广泛的应用,国内使用较多的包括德国的SoundPLAN、Cadna/A和英国的Noisemap等,此类软件展示的声波粒子传播模式在模拟上相对比较准确。但噪声源设定的误差仍然客观存在,为保证预测结果的准确性,可在项目位置周边选取一定的位置采用实测的方法进行类比测试,以此来修正软件计算结果的误差,同时也可起到检验计算模型和边界条件准确性的作用。
案例分析
笔者于2009年11月对上海地区内环高架道路沿线某规划中的住宅小区,进行绿色建筑设计阶段声环境预测评估,现以其为典型案例,结合上述观点进行具体分析。
拟建小区主要建筑为22层高层住宅,底部3层为商业住宅,内环高架为双向6车道城市快速路,高约13米。最近的拟建楼房距内环高架道路约35米,距高架下方地面道路约30米,噪声环境恶劣,道路与小区位置关系可见图1。
交通噪声源强的初步确定 由于业主提供的环境评价资料已有5年之久,经现场了解,虽然道路硬件设施未出现大的翻修和变更情况,但流量状况已发生了实质性变化,故咨询组先后两次对道路状况和车流量重新进行了定位和勘查,方法如下表所示。
第一次勘查的同时,笔者发现10:00~12:00的监测结果无法有效表征上半日的交通状况;同样的,夜间22:00~00:00的监测结果显示高架交通流量仍没有得到有效控制,而00:00后车流明显下降,表明其亦无法代表整个夜间(22:00~06:00)的噪声源强。随后的第二次勘查新增了07:00~09:00和00:00~02:00两个监测时段,同时因10:00~12:00等交通非高峰时段的流量随时间变化较大,将每个时段的监测总时间延长到30min以上。
分别将两次流量统计结果输入Cadna/A噪声预测软件对道路源强进行设置,预测小区室外噪声水平,详见表3。
显然,由于监测时段更具代表性,监测采样时间百分比更大,使得第二次监测统计指导下的模拟结果更具真实性,从中也可以看出噪声预测结果尤其是夜间数据存在明显差异。
噪声源强的类比测试校准 作者进一步在评价区域北侧同样临近内环高架的高层住宅公寓西立面选取一个典型观测点(位于9楼高度,约距地面25.5米,西立面外窗外侧0.5米,详见图2),同时对该点进行24小时连续等效声级的实测和软件数值模拟,通过两者之间数据差异的类比来校准交通噪声源强。数据对比可见表4。
一方面,表4中的实测与模拟结果之间的误差数据表明,预测软件模型已经可以较为真实地反映小区建成后的交通噪声源对其产生的声能辐射情况。另一方面,也可以确定依据昼间交通流量统计设定的噪声源基本准确,而夜间的噪声源设定仍然存在较大误差,换而言之22:00~02:00的车流量统计数据仍然不能表征夜间交通的整体状况。但昼间数据之间的高度吻合使我们可以尝试以调整夜间等效声级模拟结果的方式来获取更为准确的夜间流量。
调整模拟中的内环高架道路的夜间流量至3110~3140辆/h时,类比测试点的夜间等效声级稳定在69.1dB(A),在此工况下再次计算小区夜间室外噪声分布,数据结果变化为43~54dB(A)。
根据项目的需要,从近两年上海内环高架流量的增幅趋势,可对该路段今后两年中的车流量变化做出预测,预计在2011年,昼间可达5540辆/h,夜间可达3240辆/h。在此状况下,拟建住宅区域的昼间噪声约为46~60dB(A),夜间噪声约为43~54dB(A)。
结论
综合上述观点,对于住宅类绿色建筑在设计阶段的噪声预测评估的传统方法,应考虑到以下问题以保证预测结果的准确性:
1)对于现有的环境评价书中交通噪声源相关资料和数据的引用,应在赴现场进行实际勘查后确定其有效性,严重不符的需重新监测统计。
2)对于以软件模拟为基础的住宅区域环境噪声预测,相关的现场交通流量统计应在充分考虑了交通流量日变化可能性的基础上进行,确保模拟工作中的交通源强设定真实有效。
3)为保证预测结果的准确性,可在项目位置周边选取一定的位置采用实测的方法进行类比测试,以此来检验软件模型并修正交通流量统计的误差。