公路噪声预测方法
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声是指机动车和行人等交通活动所产生的声音在周边空气中的传播和衰减产生的声场。
公路噪声环境对人类健康、居民安宁、社区活力等方面产生深远的影响。
因此，对于公路噪声环境进行评价和预测显得至关重要。
公路噪声环境评价方法主要包括分析法、计算法和实测法。
分析法是通过考虑声源、传播路径和接受者等因素，计算噪声水平，以预测环境噪声级。
计算法则是依据噪声传播规律，结合交通流量、道路特征以及环境特征，采用计算模型计算噪声水平。
实测法则是通过测量公路噪声级及其频谱特征，确保噪声水平符合规定标准。
公路噪声环境预测方法的选择应结合具体情况进行。
例如，在新建公路规划中，应采用计算法，从设计阶段开始，对交通流量、道路特征、环境特征等因素进行精确计算，并提前预测公路噪声水平。
当公路已建成并运营，可采用实测法，通过实时监测公路噪声，确保公路噪声水平符合规定标准。
对于特殊情况，如强噪声点、高速公路陡坡下坡处、路面纹理粗大等，则需采用分析法。
综上所述，公路噪声环境评价及预测方法应符合具体情况。
在评价和预测过程中，应充分考虑声源、传播路径和接受者等因素，同时结合计算法、实测法和分析法。
这样才能预测、评估公路噪声环境对人类健康、居民安宁、社区活力等方面所带来的深远影响。
对常用的几种公路交通噪声预测模式的探讨
车 流 量 ； ＿测 量 车 辆 辐 射 声 级 的 参 考 位 置 距 离 ， 。 １ｍ ； Ｄ旷＿ Ｄ ＝５ Ｄ一 从 车 道 中 心 到 预 测 点 的 垂 直 距 离 ， ｜ 第 ｉ 车 的平 均 ｍ；厂 ｓ 类
车速／ｍ ｈ 卜 计 算等效声 级 的时间／ｈ 一地 面覆 盖系数 ， ｋ ／： ｌ；
路 建 设 项 目环 境 影 响 评 价 中 ． 通 噪 声 预 测 模 式 的 精 确 性 是 交
影 响 预 测 结 果 的 主 要 因素 之 一 。 因 此 ， 文 对 几 种 常 用 公 路 本 交 通 噪声 预 测 模 式 ． 各 模 式 预 测 结 果 产 生 差 异 的 原 因 进 行 及 分析 ． 以期 在 实 际 工 作 中 尽 可 能 采 用 误 差 较 小 的 预 测 模 式 及 参数 。 目前 国 际 上 有 多 种 公 路 噪 声 预 测 模 式 和 不 同 的 预 测 软 件 ．如 德 国 的 Ｃ ｄ ａ 模 式 是 在 求 得 公 路 交 通 辐 射 声 级 ， ａｎ／ Ａ 并 计 算 空 气 吸 收 和 距 离 衰 减 ． 面 吸 收 和 气 候 影 响 修 正 、 形 地 地 和 建 筑 物 修 正 等 后 进 行 预 测 的 ．该 模 式 适 用 的 范 围 较 广 ． 也
１ 常 用 高 速 公 路 交 通 噪 声 预 测 模 式
１１ 美 国 联 邦公 路 管 理 局 （ ＨＷＡ） 路 噪 声 预 测 模 式 ． Ｆ 公
美 国 于 １７ ９ ８年 １ ２月 发 布 了 Ｆ ＷＡ 高 速 公 路 交 通 噪 声 Ｈ 预测 模式 （ 以下 简 称 Ｆ Ｗ Ａ模 式 ）该 模 式 以 等 效 连 续 声 级 Ｈ ，
式 目前 ， 境 保 护 部 新 发 布 的 《 境 影 响 评 价 技 术 导 则 一 声 环 环
噪声污染预测方法
《环境规划》电子教材噪声污染预测方法一、交通噪声预测本节介绍美国联邦公路管理局（FHWA ）公路噪声预测模式预测公路交通噪声。
将公路上汽车流按照车种分类（如大、中、小型车），先求出某一类车辆的小时等效声级30lg 10lg 10lg 10211000-∆+⎥⎦⎤⎢⎣⎡ψψΦ+⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=+S D D T S D N L h Leq a a i i Ei i ππ），（）（）（（4.65）22cos 2121ππ≤ψ≤-ψψ=ψψΦ⎰ψψ••••••d a a ）（），（ （4.66）式中：i h Leq ）（——第i 类车的小时等效声级，dB （A ）； Ei L ）（0——第i 类车的参考能量平均辐射声级，dB （A ）； i N ——在指定时间T （1h ）内通过某预测点的第i 类车流量；0D ——测量车辆辐射声级的参考位置距离，15m 0=D ；D ——从车道中心到预测点的垂直距离，m ；i S ——第i 类车的平均车速，km/h ：T ——计算等效声级的时间，1h ；a ——地面覆盖系数，取决于现场地面条件，0=a 或5.0=a ；a Φ——代表有限长路段的修正函数，其中21ψψ，为预测点到有限长路段两端的张角，rad ；S ∆——由遮挡物引起的衰减量，dB （A ）； 混合车流模式的等效声级是将各类车流等效声级叠加求得。
如果将车流分成大、中、小三类车，那么总车流等效声级为：]101010lg[103211.01.01.0）（）（）（）（h Leq h Leq h Leq T Leq ++= （4.67）二、工业噪声预测模式工业噪声源有室外和室内两种声源，应分别计算。
一般来讲，进行环境噪声预测时所使用的工业噪声源都可按点声源处理。
1）室外声源a.按下式计算某个声源在预测点的倍频带声压级：oct oct oct L r r r L r L ∆--=）（）（）（00/lg 20 （4.68） 式中：）（r L oct ——点声源在预测点产生的倍频带声压级；）（0r L oct ——参考位置0r 处的倍频带声压级；r ——预测点距声源的距离，m ；0r ——参考位置距声源的距离，m ；oct L ∆——各种因素引起的衰减量（包括声屏障、遮挡物、空气吸收、地面效应引起的衰减量）。
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声环境影响评价及预测方法分析公路噪声是城市环境中不可忽视的污染源之一，它不仅给居民带来不适感，还可能对身体健康造成潜在的风险。
对公路噪声环境影响的评价及预测方法分析具有重要意义。
本文将从公路噪声的特点、影响因素、评价方法和预测技术等方面进行分析，以期为相关研究提供理论支持和参考。
一、公路噪声的特点公路噪声是指由于汽车行驶时引起的机械声和空气动力噪声。
其特点包括频谱广、持续性强、变化快、影响范围大等。
具体来说，公路噪声频谱分布在20Hz-5kHz之间，主要集中在500Hz-2kHz，这与人耳的感知特性相吻合。
公路噪声的持续性很强，尤其是在高速公路等主干道上，24小时不间断地产生噪声。
由于汽车运行速度快、数量大，公路噪声的变化速度也较快，瞬时噪声水平可能会出现较大波动。
由于影响范围大，公路噪声容易扩散至周围居民区，给人们生活和工作带来不利影响。
二、公路噪声影响因素公路噪声的影响因素包括交通流量、车辆类型、速度、路面条件、周围环境等。
交通流量是决定公路噪声强度的关键因素之一，流量大的主干道和快速路噪声通常会更高。
不同类型的车辆产生的噪声也有所不同，如卡车、摩托车等噪声相对较大。
车辆行驶速度也会对噪声水平产生影响，通常速度越快，噪声级别越高。
路面条件的好坏也会直接影响公路噪声的产生和传播，平整的路面和新型的减震材料能有效减少噪声产生。
周围环境，如建筑物、地形等也会对公路噪声的传播产生影响，开阔的区域和高层建筑会减缓噪声传播速度。
三、公路噪声环境影响评价方法公路噪声环境影响评价方法通常包括主客观评价两种。
主观评价是通过调查问卷等方式，对受噪声影响的居民进行问卷调查，了解其对公路噪声的感受和态度。
主观评价的优点在于能真实反映受影响者的感受和需求，但也存在着主观性强、难以定量化的缺点。
客观评价则是通过测量和分析公路噪声水平、峰值等参数，结合环境影响评价标准，对公路噪声环境影响进行定量化评价。
客观评价的优点在于结果客观、可比较性强，但存在不能全面反映受影响者实际感受的不足。
公路工程设计中的声环境评估与噪声控制
公路工程设计中的声环境评估与噪声控制公路是人们出行的重要交通方式之一，但由于道路上车辆的噪声污染，对周围环境和居民的健康产生了负面影响。
因此，在公路工程设计中，声环境评估和噪声控制成为了必要的环节。
本文将探讨声环境评估的方法和技术，以及噪声控制的策略和措施。
首先，进行声环境评估是公路工程设计中的重要环节。
声环境评估旨在评估公路建设和运营对周围环境产生的噪声影响，以及对居民的影响。
评估的内容包括交通流量、车辆类型、车速、路段特征等因素。
评估时，可以采用噪声地图、噪声分布模型等方法，来预测和评估公路噪声的分布情况。
通过实地调查、测量和模拟，可以对公路工程的不同建设阶段进行声环境评估。
其次，噪声控制是公路工程设计中的关键环节，旨在减少公路交通产生的噪音对周围环境和居民的影响。
噪声控制的策略可从源头控制、路径控制和接收者控制三个方面展开。
源头控制是噪声控制的首要方法，主要通过改变车辆和道路的结构，减少噪声源的产生。
例如，在车辆设计中，可采用低噪声轮胎、隔音材料和缓冲材料等措施来降低车辆的噪声排放。
在道路设计中，可以采用降噪材料、减少水泥路面的使用、设置隔音屏障等来减少道路交通噪声。
路径控制是通过优化公路的布局和交通组织，减少噪声的传播路径，以减轻噪声对周围环境和居民的影响。
例如，可以在公路两侧设置绿化带或人行道来分隔公路与居民区，以减少噪声的直接传播。
此外，通过设置降噪墙或隔音屏障等物理隔离设施，也可以有效地控制噪声的传播。
接收者控制是通过对受噪声影响的居民区域进行改造和保护，减少噪声对居民的影响。
例如，在建筑物设计中，可以采用隔音设计和降噪材料来减少室内噪声。
此外，通过为居民提供室内隔音改善措施，如窗户隔音、门隔音等方式，也可以有效地减少噪声对居民的影响。
除了上述的策略和措施，还可以采用控制噪声的运营管理方法，如减少高峰期交通、限制车速、控制车辆通行等方式，来减少公路噪声产生和传播。
总结起来，声环境评估和噪声控制在公路工程设计中具有重要的意义。
环境影响评价中的噪声预测理论模型
环境影响评价中的噪声预测理论模型之前在许昌市规划项⽬中研究了城市的噪声污染问题，对规划⽅案进⾏了噪声评价，得到了相关的结果和治理⽅案，这属于环境影响评价的内容，下⾯是研究所采⽤的噪声模型。
道路交通噪声预测理论模型1.1 FHWA模型1978年，Barry和Reagan在美国提出FHMA模型，这种模型是针对连续的公路进⾏噪⾳预测的数学模型。
FHMA将所有机动车分为了三类：私家车，中型卡车和重型卡车。
针对路况，交通和车型，提出噪⾳等级预测公式。
FHWA将连续的道路分割成为线段，然后参考每⼀类车辆在平常情况下⾏驶时的平均噪⾳等级，⾸先根据车流量和其他交通因素进⾏修正，然后根据地图坐标⽤垂直距离和⾓度进⾏修正，再判断道路情况（hard site or soft site），最后计算周围环境算出最终的噪⾳等级。
与其他模型不同，FHMA更注重观测者与噪⾳源的距离和观察⾓度。
FHWA模型在国内外应⽤⼗分⼴泛，我国交通部出台的《公路建设项⽬环境影响评价（试⾏）》中采⽤的噪声预测模型就是在FHWA模型的基础上结合经验[7]。
模型包括两部分，公式如下：值制定的第⼀步：i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值按下式计算：(L Arq)I =（公式⼀）其中：(LArq)i——i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值，dB；ＬWoi——第i型车辆的平均辐射声级，dB；N——第i型车辆的昼间或夜间的平均⼩时交通量（按附录B计算），辆／h；u——i型车辆的平均⾏驶速度,km／h；T——L Arq的预测时间，在此取lh；ΔL距离——第i型车辆⾏驶噪声，昼间或夜间在距噪声等效⾏车线距离为r的预测点处的距离衰减量，dB；ΔL纵坡——公路纵坡引起的交通噪声修正量，dB；ΔL纵坡——公路路⾯引起的交通噪声修正量，dB。
第⼆步：各型车辆昼间或夜间使预测点接收到的交通噪声值应按下式计算：（公式⼆）式中：（ＬArq）L、（ＬArq）M、（ＬArq）S——分别为⼤、中、⼩型车辆昼间或夜间，预测点接收到的交通噪声值，dB；（ＬArq）交——预测点接收到的昼间或夜间的交通噪声值。
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声环境影响评价及预测方法分析公路噪声是城市环境中重要的环境噪声源之一，会带来许多潜在的健康和社会问题。
为了保护城市居民的健康和生活质量，必须对公路噪声进行评价和预测。
本文将探讨公路噪声环境影响评价及预测方法。
一、评价方法1. A型评价法：用于评估新建公路和已建公路的噪声环境影响。
该方法根据公路位置、车流量、车速和道路类型等因素来计算公路噪声水平，并根据噪声等级曲线和居民噪声接受水平来评估噪声环境对人类的影响。
2. B型评价法：用于评估噪声源和城市噪声的传播。
该方法通过测量和计算噪声源和建筑物之间的距离、地形、环境噪声和噪声源特性等因素来评估噪声传播。
二、预测方法公路噪声的预测是评估公路噪声环境影响的重要步骤。
公路噪声预测方法包括以下几种：1. 经验公式法：该方法利用实测数据和经验公式对噪声进行估算。
例如，利用车流量、车速和路段长度等数据，可以根据经验公式计算得到公路噪声水平。
2. 数值模型法：该方法利用计算机建立公路噪声预测模型，通过模拟车辆运行、传播和衰减等过程来预测公路噪声水平。
数值模型法具有精度高、可靠性好和预测精度长期稳定等特点。
3. 基于GIS的空间分析法：该方法利用地理信息系统 (GIS) 技术，将公路信息、车流量、车速和地形等数据进行空间叠加分析，预测噪声环境。
综上所述，公路噪声环境影响评价及预测方法包括A型评价法、B型评价法和直接测量法等评价方法，以及经验公式法、数值模型法和基于GIS的空间分析法等预测方法。
选择适合的方法可以更准确地评估公路噪声的影响，采取有效的措施保护城市居民的健康和生活质量。
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声环境影响评价及预测方法分析
公路噪声是城市环境中常见的噪声源之一，严重影响人们的生活质量和健康。
因此，
公路噪声环境影响评价及预测方法的研究具有重要意义。
公路噪声环境影响评价主要包括以下几个步骤：确定评价指标、收集数据、分析数据、评价等级和提出改进建议。
常用的评价指标包括噪声水平、声谱分析、声音品质、声频变
化等，可以采用人工测量或噪声监测仪器进行检测。
同时，考虑到噪声的主观感受因素，
还可以采用问卷调查等方法进行主观评价。
公路噪声的预测方法主要分为两种：经验预测法和数学模型。
经验预测法是利用以往
的实测数据和经验公式进行噪声预测，常见的经验预测法有道路噪声预测模型（TRAFFNOISE）、欧洲道路噪声预测模型（ISO路）、美国联邦公路噪声预测模型（FHWA）等。
数学模型则是通过建立数学模型，采用计算机模拟等方法进行预测。
目前常用的数学
模型有传统的噪声传播模型、空气动力学模型、声学计算模型等。
在公路噪声影响评价和预测方法研究中，需要考虑到以下几个因素：
1.公路噪声的主要影响因素包括车速、车流量、道路类型、地形、环境等因素，需要
综合考虑。
2.噪声监测仪器的选择和布局需要合理，保证测量数据的精确性和代表性。
3.噪声主观感受因素需要考虑到，采用问卷调查等方法进行主观评价。
4.预测模型的精度和可靠性需要得到验证。
总之，公路噪声环境影响评价及预测方法的研究在城市环境噪声控制方面具有重要意义，需要综合考虑噪声源、环境、人的主观感受等因素，采用合理的评价方法和预测模型，提出合理的改进建议，保障城市环境的质量和人们的生活健康。
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其次 ,利用式 (4) ,计算等效车流量 (小 、中 、大型 车权重依次为 1 ∶11 5 ∶31 0) ,而后代入式 (10) 计算 车流速度 。
再次 ,假设所有车型速度相等 ,利用式 (7) 、(8) 计算各车道上不同车型车流的噪声级 。
最后 ,利用式 (6) 对所有车道上车流的噪声级进 行求和 ,即公路交通噪声值 ,计算结果见表 1 第三列。 31 3 分析与结论
为了量化噪声预测结果与实测结果之间的拟合 程度 , 采用误差理论中不确定度[6 ,8] 的概念对其进 行衡量 。
首先根据算术平均值的无偏性原理 , 计算误差 均值 :
v = v1 + v2 + … + vn ≈ 01 8 ( dBA)
公路 2009 年 2 月 第 2 期 H IGHWA Y Feb1 2009 No1 2 文章编号 : 0451 —0712 (2009) 02 —0176 —04 中图分类号 : X8391 1 文献标识码 :A
基于速度 —流量关系模型的 公路噪声预测方法
2210 + 36132 ×lg[ f ( Q) ] +ΔL 纵坡 重型车
(8) 式中 : ( L Aeq ) 交 表示公路交通噪声小时等效声 级 ,dB ;ΔL1 表示公路曲线或有限长路段引起的交通 噪声修正量 ,dB ; LAeq( j , i) 表示第 j 车道上第 i 种车型 (通常分大、中、小三种车型) 车辆的小时等效噪声 , dB ;L0i表示第 i 种车型在参照点 (715 m 处) 的平均辐 射噪声级 ,dB ; Ni 表示第 i 种车型的小时交通量 ,辆/ h ; f ( Q) 表示各种车型的平均行驶速度 , km/ h ; T 为 计算等效声级的时间 ,取 1 h ;ΔL距离 表示距噪声等效 行车线距离 r 的预测点处的距离衰减量 , dB ;ΔL地面 表示路面吸收引起的交通噪声衰减量 , dB ;ΔL障碍物 表示噪声传播途中障碍物的障碍衰减量 ,dB 。
速度 —流量模型中的流量指等效车流量 ,即不
同车型流量的加权平均值 , 其计算公式如下 。其中
Qi 表示第 i 种车型的流量 ,ηi 表示第 i 种车型的折算
n
∑ 系数 ,且 ηi = 1 。
i =1
n
∑ Q =
(ηi ·Qi )
(4)
i =1
(2) 速度相等假设 。
现有速度 —流量模型无法区分各车型的速度 ,所
2009 年 第 2 期 李 超等 :基于速度 —流量关系模型的公路噪声预测方法
— 177 —
推导出的表达式只需代入车流量 , 即可计算出 车流速度 。
由于现有速度 —流量模型主要用于计算道路
通行能力 ,如将其引入公路噪声预测模型则必须满 足如下两点假设 。
(1) 等效车流量假设 。
关键词 : 速度 —流量关系模型 ; 噪声预测模型 ; 交通流特性
车流速度是我国公路交通噪声预测模型[1] 中的 重要参数之一 ,其准确性将直接影响声环境评价的 结果 。目前 ,车流速度数据的获取方法有限 ,主要包 括实地测量法和公式计算法两种 。实地测量法可获 得准确的速度数据 ,但调查成本较高 ,调查范围有 限 。公式计算法相对简便易行 ,但预测精度不高 。 此外 ,实际工程应用中 ,亦有将道路设计速度[2] 或车 道限速[3] 视为车流速度的做法 ,该方法忽视了车流 速度的时空变化规律 ,显然欠妥 。车流速度数据失 真或获取困难的问题 ,一方面会阻碍噪声预测模型 的推广应用 ,另一方面会造成预测结果严重偏离实 际 ,进而导致决策失误 。
基本路段同步采集断面交通流特征参数和路侧噪声 级数据 ,利用本文提出的方法计算公路交通噪声级 。 将计算结果与实测噪声值进行比对 ,通过误差分析 , 验证方法的有效性 。 3. 1 试验介绍
为了提高数据的可比性 ,最大限度排除干扰因 素影响 ,本试验在地点选取 、观测条件和数据内容等 方面提出如下要求[1 ,7 ] 。
以为便于工程应用 ,假设各种车型的速度均相等 ,即 :
V i = V = f ( Q)
(5)
基于上述假设 ,将速度 —流量关系式代入公路
交通噪声预测模型 ,可得 :
n
∑ L Aeq交 = 10 ×lg
10 + 0. 1 (Fra bibliotekLAeq) 大
j =1
10 10 + 0. 1 ( LAeq) 中
0. 1 ( L Aeq) 小
(2) 选取车型折算系数 1 ∶11 5 ∶31 0 ,将大 、中
型车等效为小型车 ,计算各时间间隔内单车道上的
等效小客车流量和平均速度 。
(3) 采用非线性回归的方法 ,标定格林希尔治模
型 ,确定速度 —流量关系模型 , 据此绘制 Q —V 曲
线 。标定后模型形式和 Q —V 曲线见式 (9) 、图 1 。
(1) 地点选取 :试验路段需为高速公路 ,道路路 面平坦 ;路面状况良好 ,路面干燥 、洁净 ,且路面类型 为典型沥青混凝土路面 ;根据目测 ,道路线形平直 ,
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
将式 (2) 中的速度视作未知量 , 利用求根公式
求解该一元二次方程 , 可得连续流下速度与流量之
间的关系式 ,见式 (3) 。
V = f ( Q) = Kj +
Kj 2 - 4 × Kj ×Q/ V f 2 × Kj / V f
= V f + V f 2 - V f ×Q
(3)
2
4
Kj
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V = f ( Q)
(1)
式中 :V 表 示 车 流 速 度 , km/ h ; Q 表 示 车 流
量 ,辆 / h。
交通工程领域中 ,有关速度 —流量关系模型的
研究成果很多 ,其中最具开创性意义的当属格林希
尔治抛物线模型 ,模型形式如下 。
Q=
Kj × V
-
V2 Vf
(2)
式中 :V f 表示自由流速度 , km/ h ; Kj 表示堵塞 密度 ,辆 / km ,其余符号意义同上 。
— 178 — 公 路 2009 年 第 2 期
且测点距离道路较近 ;车辆行驶轨迹和接收点周边 30 m 范围内 ,地形平整开阔 ,无高大建筑物 (如静止 车辆 、信息板 、建筑物或山坡等) ;道路远离已知噪声 源 (如飞机场 、施工工地 、铁路或其他大交通流道 路) ,无其他声源干扰 。
(2) 观测条件要求 :观测时段内 ,天气晴朗 ,无 风 、雪 、雨等异常气象干扰 ;本底噪声比所测车辆噪 声至少低 10 dBA 。
(3) 数据要求 :试验数据需包括各车道中心线至 噪声计的垂直距离 ;每 5 min 统计间隔内各车道大 、 中 、小车型的流量 ,以及相应的噪声值 。
满足上述要求的前提下 ,选取京津塘高速公路 分钟寺至十八里店段作为试验地点 。试验时 ,利用 架设在过街桥上的 2 台摄像机分别记录双向车流的 视频信息 ,过街桥北约 100 m 路西侧布设 1 台噪声 计 ,距最外侧车道 81 6 m 远 ,距路面 11 25 m 高的位 置 ,用其记录交通噪声值 。3 台设备校对时间后 ,同 步进行测量 。 3. 2 噪声计算方法
表 1 实测噪声与预测噪声汇总
初始时间 结束时间 预测噪声 a 实测噪声 b 绝对误差 a —b
dBA
dBA
dBA
8 :45 :00 8 :50 :00 8 :50 :00 8 :55 :00 8 :55 :00 9 :00 :00 9 :00 :00 9 :05 :00 9 :05 :00 9 :10 :00 9 :10 :00 9 :15 :00 9 :15 :00 9 :20 :00 9 :20 :00 9 :25 :00 9 :25 :00 9 :30 :00 9 :30 :00 9 :35 :00 9 :35 :00 9 :40 :00 9 :40 :00 9 :45 :00 9 :45 :00 9 :50 :00 9 :50 :00 9 :55 :00 9 :55 :00 10 :00 :00 10 :00 :00 10 :05 :00 10 :05 :00 10 :10 :00 10 :10 :00 10 :15 :00 10 :15 :00 10 :20 :00 10 :20 :00 10 :25 :00 10 :25 :00 10 :30 :00 10 :30 :00 10 :35 :00 10 :35 :00 10 :40 :00 10 :40 :00 10 :45 :00 10 :45 :00 10 :50 :00
2 标定速度 —流量模型参数 本文利用京津塘高速公路基本路段 2004 年 11
月下旬实测的速度 、流量数据 ,采用非线性回归分析
的方法标定格林希尔治模型参数[4] ,确定速度表达
式 f ( Q) 。具体分析步骤如下[5 ] 。
(1) 选取 5 min 作为统计间隔 ,计算各时间间隔
内单方向上小 、中 、大三种车型的流量和平均速度 。
n
其次利用贝赛尔公式计算误差标准差 :
σ^ = v1 2 + v2 2 + … + vn2 ≈ 01 7 ( dBA)
n- 1 再次假设误差服从 t 分布 , 估计随机不确定度 ( n = 25 ,α = 01 05) :
Δ = tα( n - 1) ·σ^ = 21 06 ×0. 70 = 11 4 (dBA)