福州市道路交通噪声变化趋势及影响因子分析
摘要：本文通过对福州市历年交通噪声的变化趋势及相关社会经济统计指标进行灰色关联分析，得出福州市交通噪声的前三主要影响因素分别为车流量、公路通车里程数和市区常住人口。根据福州市近三年交通噪声及相关交通因子的同步监测结果，具体分析了车流量、道路等级、道路宽度、车型比例等交通因子对道路交通噪声的影响，为控制本市交通噪声污染提供理论参考。
关键词：交通噪声；变化趋势；灰色关联分析；道路；交通影响因子
中圖分类号：X839 文献标识码：A 文章编号：2095-672X（2018）05-0207-04
DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2018.05.124
Abstract： Based on the grey correlation analysis of the traffic noise variation trend and relevant socio-economic indicators in Fuzhou over the years， it is concluded that the top three influencing factors of traffic noise in Fuzhou are traffic volume， highway mileage， and urban resident population. According to the synchronous monitoring results of the traffic noise and related traffic factors in Fuzhou in the past three years， the influence of traffic factors such as traffic volume， road class， road width， and vehicle model ratio on road traffic noise was analyzed， providing a theoretical reference for controlling traffic noise pollution.
Key words：Traffic noise；Change trend；Grey relational analysis；Road；Traffic influence factors
随着社会的进步、经济的发展和人民生活水平的不断提高，噪声污染问题也日益突出。噪声污染会对人类产生诸多不良影响，如损伤听力、干扰睡眠、严重的还会危害人们的身心健康，因此，研究和控制噪声污染势在必行。城市区域环境噪声按其来源，可分为生活噪声、交通噪声、工业噪声、施工噪声四大类。根据福州市历年区域环境噪声的监测结果统计，四大噪声来源中，按噪声源影响的面积大小排序，交通噪声排第二位，仅次于生活噪声。按噪声源产生的声级水平排序，交通噪声位于首位，其污染强度最高。由此可见，道路交通噪声已成为福州市噪声污染的重要来源。本文就福州市道路交通噪声的变化趋势及主要影响因子进行分析。
1 数据来源与计算方法
1.1 道路交通噪声及相关交通因子数据来源与评价方法
本文涉及的道路交通噪声及交通影响因子数据来源于福州市环境监测中心站2005～2017年的道路交通噪声的昼间监测数据。道路交通噪声昼间监测每年1次，在正常工作时段内测量。每个测点测量20min等效声级Leq，记录累积百分声级L10、L50、L90、Lmax、Lmin和标准偏差（SD），并同步分类（大型车、中小型车）记录车流量、监测时间、测点所在路段的道路等级、路长、路宽、车道数（单双向）等信息[1]。对全市交通噪声监测结果进行统计时，Leq、平均车流量和平均路宽采用道路长度加权平均法计算。道路交通噪声强度级别按表1进行评价。
1.2 社会经济统计数据来源
市区常住人口、公路通车里程合计、民用车辆拥有量、地区生产总值、城镇居民人均可支配收入等年度统计数据来源于历年《福州统计年鉴》。
2 福州市道路交通噪声变化趋势
2005～2017年福州市道路交通噪声变化趋势见图1。由图可看出，福州市道路交通噪声等效声级和累积百分声级的年际变化曲线基本平行，呈先缓慢上升后出现回落，至2015年达到低值后又有所回升的趋势。年均等效声级Leq由2005年的68.3 dB，经上下波动至2017年的69.3 dB，各年间的秩相关系数为0.258，无明显变化趋势。
2005～2017年福州市不同交通噪声强度的路段占比情况见图2。其中，交通噪声小等于68 dB的路段比例范围为19.9%～48.9%，呈先降后升趋势；交通噪声在68.1 dB～70.0 dB的路段比例范围为12.2%～52.3%，年际变化总体为下降趋势；交通噪声大于70 dB的路段比例范围为12.7%～45.7%，2017年该比例为43.6%，各年间交通噪声大于70 dB的路段比例的秩相关系数为0.698，呈明显上升趋势，可见道路交通噪声的污染情况不容忽视。
3 灰色关联分析法判断各宏观指标对交通噪声的影响程度
道路交通噪声的来源主要有机动车发动机的噪声、进气排气声、喇叭声、启动制动声以及轮胎与路面之间摩擦形成的噪声等。除了机动车自身因素外，随着社会经济的发展，城市化进程的加快，人民生活水平的提高，城市机动车辆不断增长，交通干线迅速发展，社会、人口、经济层面的因素也对道路交通噪声产生一定影响，但是它们之间的影响程度是不确定的，具有一定的灰色性，我们可以把这些相关因素组成的城市道路交通噪声系统看成是一个灰色系统。通过选取可能对交通噪声产生影响的若干指标，通过灰色关联分析，得出各指标对福州市道路交通噪声的影响程度[2]。
3.1 灰色关联分析法的原理
灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小[3]。其具体计算步骤如下：
（1）确定反映系统行为特征的参考数列X0={X0（k）|k=1，2，……，n}和影响系统行为的比较数列Xi={Xi（k）|k=1，2，……，n}，i=1，2，……，m。
（2）对参考数列和比较数列经初值化变换进行无量纲化处理：
（3）計算各指标的关联系数：
ρ∈（0，∞）称为分辨系数，通常取ρ=0.5。
（4）计算各指标的关联度。由于关联系数表示比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度值，它的数值不止一个，是分散性的不便于进行整体比较。因此对各个时刻的关联系数求平均值ri，作为比较数列与参考数列间关联程度的整体量值，即关联度，计算公式如下：
（5）关联度排序。根据各比较数列与参考数列的关联度ri的大小，判断其对参考数列的关联程度。关联度越大意味着该比较数列对参考数列的影响越大。
3.2 计算影响交通噪声相关指标的关联度
将福州市2005～2016年道路交通噪声的平均等效声级作为参考数列，将可能影响道路交通噪声的车流量、道路宽度、市区常住人口、地区生产总值、民用车辆拥有量、公路通车里程数、城镇居民人均可支配收入等统计指标作为比较数列（见表2），经初值化变换无量纲处理后，根据关联系数的公式计算得到各指标对交通噪声的关联度（见表3）。
3.3 结果分析
灰色关联分析结果表明：各指标对福州市道路交通噪声影响的大小顺序为：车流量>公路通车里程合计>市区常住人口>道路宽度>民用车辆拥有量>城镇居民人均可支配收入>地区生产总值。车流量的关联度最大，为0.9594，这表明车流量的大小直接影响交通噪声的声级水平；其次是公路通车里程数，其关联度为0.9452，一般而言，公路通车里程越长，车流量就越容易被稀释，在一定程度上可以降低交通噪声；再次是市区常住人口，，其关联度为0.9191，常住人口数量越多，交通出行的频次就越大，车流量势必相应增加，从而促进交通噪声上升；道路宽度的关联度为0.8652，对交通噪声有一定影响，理论上，道路宽度越大，交通噪声应该越小，但是随着路宽的赠加，车流量和车速也会相应提高，又制约了交通噪声的减轻，所以道路宽度对交通噪声的影响是和其他交通因子共同体现的；民用车辆拥有量、城镇居民人均可支配收入和交通噪声的关联度分别为0.7701和0.6803，对交通噪声的影响不大，推其原因，可能由于停车位紧缺及道路拥堵等原因，部分有能力购置车辆的居民日常出行方式仍是以公共交通或者非机动车为主；地区生产总值与交通噪声的关联度最小，为0.6064，主要是因为一方面，随着地区生产总值的提升，人民生活水平提高，汽车保有量上升，增加了交通噪声的污染，另一方面，地区生产总值的提高也会加大政府对城市道路等基础建设的投入，从而改善交通状况，减少交通噪声污染，二者作用相抵，地区生产总值对城市交通噪声的影响变得不明显。
4 交通因子对交通噪声的影响分析
前文从宏观层面分析了各社会经济指标对道路交通噪声的影响，为了更详细地了解各交通因子对道路交通噪声的具体贡献情况，选取福州市近三年所有道路交通噪声监测点的427个样本进行统计，分析不同车流量、道路等级、道路宽度、车型比例对交通噪声的影响。
4.1 车流量对交通噪声的影响
从前文灰色关联分析法的结论可知，车流量是影响福州市道路交通噪声最重要的因素。国内外大多数道路交通噪声模型的研究结果显示，交通噪声等效声级与车流量的对数存在正相关[4]。本文根据近三年的实际监测数据，利用EXCEL做出交通噪声等效声级与车流量的散点图，对散点图进行趋势线拟合，得到对数趋势线（R2=0.1971）的拟合程度较其他趋势线都大，与文献的结论相符，如图3，当车流量较小时，交通噪声等效声级随着车流量的增加呈明显上升趋势，随着车流量的增大，交通噪声等效声级上升的趋势越来越缓，最终将趋于水平。趋势线的R2值较低，交通噪声上下波动的范围比较大，说明影响交通噪声的因素不仅仅是车流量，还包括其他交通因子。
4.2 车速对交通噪声的影响
车速对交通噪声也有重要的影响作用。根据前人的研究成果，车流量一定的情况下，车速越快，交通噪声值通常也越高。一般情况下，行车速度每减少10km/h，噪声值减少2～3dB（A）[5]。
4.3 道路等级对交通噪声的影响
福州市道路交通噪声监测点位主要分布在快速路、主干路和次干路三个等级道路。根据近三年的监测数据统计，快速路的交通噪声总体平均等效声级最高，为70.6 dB，其次是主干路68.4 dB，最低的是次干路67.6 dB。由统计结果可知，三种道路等级中，道路平均宽度，车流量、噪声累积百分声级的大小顺序均是：快速路>主干路>次干路，见表4。
以所有监测样本的车流量为横坐标，以噪声监测等效声级为纵坐标，分不同道路等级作散点图，然后分别对快速路、主干路、次干路添加对数趋势线（见图4），三条趋势线的R2顺序为：快速路>次干路>主干路，当车流量较小时，不同等级道路的噪声等效声级大小顺序为：主干路>次干路>快速路，随着车流量的增大，噪声等效声级大小顺序变化为：快速路>次干路>主干路。主要是因为次干路和主干路上私家车、公交车、小型货车比较多，上下车、启动制动和装卸活动频繁，而且行人、非机动车也多，多数非机动车道与人行道合并，人车混流，增加了车辆加速减速及鸣笛次数，对主干路和次干路的交通噪声产生了额外的干扰，而快速路上的交通状况相对稳定，额外噪声干扰较少，所以快速路的等效声级与交通量的曲线拟合度R2大于主干路和次干路。当车流量较小时，由车流量产生的噪声也相对较小，额外的干扰噪声所占比例就显得尤为突出，于是出现了主干路、次干路的交通噪声大于快速路的现象。随着车流量的增大，其车流对应的噪声也增大，额外的干扰噪声所占比重随之减少，可逐渐忽略，另一方面，随着车流量增加，主干路和次干路的车速受到限制，一定程度上抑制了噪声的增加，而快速路由于路面较宽，红绿灯少，随着车流量的增加，车速基本不受影响，快速路交通噪声的上升趋势较主干路和次干路更明显，因此，当车流量增加到一定程度时，快速路的交通噪声值就超过了主干路和次干路的交通噪声。
4.4 道路宽度对交通噪声的影响
将2015～2017年福州市道路交通噪声的监测样本按不同道路宽度分类，计算各个宽度范围内的交通噪声平均值并进行比较，初步得出交通噪声随道路宽度的增加呈波动上升趋势。为了考虑车流量的影响，将车流量按每1000辆/h为一个变化梯度，分别计算不同车流量下交通噪声随道路宽度的变化情况，参见表5。由计算结果得出，当车流量为1000～3000輛/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加呈波动下降趋势，但下降趋势不明显；当车流量在<1000辆/h及>3000辆/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加而增加，尤其在车流量为3000～4000辆/h及>5000辆/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加呈显著上升趋势，可见，道路宽度对交通噪声有一定的影响，但没有绝对的相关性，它是和车流量、车速等其他交通因子共同影响着交通噪声。
为了进一步研究道路宽度对交通噪声的影响，以车流量与对应道路宽度的比值为横坐标，交通噪声平均等效声级为纵坐标，同时为了弱化车速的干扰，根据不同道路等级分别计算作图，参见图5，可以看出，随着车流量和道路宽度比值的上升，快速路的噪声值呈明显上升趋势，主干路和次干路噪声值则上下波动。随车流量和道路宽度比值的增加，快速路上的车速不易产生大的变化，曲线的趋势基本可以反映车流量和道路宽度对噪声的影响，即对于车速稳定的路面情况而言，交通噪声对车流量呈正相关，对道路宽度呈负相关。当车流量和道路宽度比值增加时，主干路和次干路出现拥堵的概率增大，车速下降，干扰交通噪声的因素也增多，交通噪声没有明显的变化趋势。
4.5 车型对交通噪声的影响
交通噪声不仅受车流量、道路环境、车速等因素影响，机动车车型的影响也是不可忽略的。一般而言，大型车产生的噪声贡献大于中小型车。根据近三年的监测数据，计算大型车车流量占总车流量的比例，其范围为0～44.2%，以每5%为一个变化梯度做统计，同时为了排除车流量的差异对评价结果产生干扰，分别计算不同车流量范围下交通噪声随大型车比例的变化情况。由于大型车比例大于15%的样本数比较少，于是将大型车比例大于15%的样本合并统计，计算结果参见表6、图6。
由图可知，当总车流量在小于3000辆/h及4000～5000辆/h范围的时候，交通噪声随着大型车所占比例的增加而升高，当总车流量为3000～4000辆/h的时候，大型车比例大于15%的测点噪声均值最低，大型车比例为0的测点噪声均值相对较高，但是这个车流量范围内，大型车比例为0和大于15%的样本数较少（均为2个，占3.4%），代表性不足。总体来看，交通噪声随着大型车流量占总车流量比例的增加而升高。可见，车型对噪声也有重要的影响。
5 结论
（1）自2005年以来，福州市道路交通噪声平均等效声级经上下波动至2017年上升1dB，无明显变化趋势，但交通噪声大于70dB的路段比例由2005年的12.7%经上下波动至2017年的43.6%，呈明显上升趋势，道路交通噪声的污染情况不容忽视。
（2）通过对福州市历年交通噪声变化趋势及相关社会经济统计指标进行灰色关联分析，结果表明，各指标对交通噪声的影响程度大小顺序为：车流量>公路通车里程合计>市区常住人口>道路宽度>民用车辆拥有量>城镇居民人均可支配收入>地区生产总值。
（3）对福州市近三年交通噪声及相关交通因子的同步监测结果进行分析得出：交通噪声与车流量呈对数的正相关；车速越快，交通噪声值越高；不同道路等级比较，当车流量较少的情况下，交通噪声大小顺序为主干路>次干路>快速路，当车流量较大时，交通噪声大小顺序变化为：快速路>次干路>主干路；道路交通噪声和道路宽度没有明显的相关性，但是在车速稳定的情况下，和车流量/道路宽度的比值正相关；随着大型车占总车流量比例的增加，交通噪声也会相应上升。
（4）影响交通噪声的原因多样复杂，除了文中分析的因素外，还有车身状况、路面材料、交通管理手段、道路两侧边界条件等因素共同影响着道路交通噪声，还需要我们继续不断进行分析探讨。
参考文献
[1]HJ 640-2012，环境噪声监测技术规范 城市声环境常规监测[S].
[2]廉婕，马民涛，刘洁.灰色理论及其模型在北京典型城市区域声环境研究中的应用[J].环境监测管理与技术，2013，25（3）：21-25.
[3]李辉，彭晓春，钟志强，等.灰色关联分析法在交通噪声影响因素分析中的应用[J].噪声与振动控制，2012，（2）：93-95.
[4]史本杰，胡喜生，邱荣祖.城市交通噪声的影响因子与治理策略[J].莆田学院学报，2016，23（5）：105-108.
[5]边归国，庄一廷，黄田平，等.福州市城市环境噪声污染来源及防治对策的研究[J].噪声与振动控制，2004，（5）：26-30.
收稿日期：2018-04-29
作者简介：张敏艳（1984-），女，本科，工程师，研究方向为环境监测与环境质量分析。技术文
关键词：交通噪声；变化趋势；灰色关联分析；道路；交通影响因子
中圖分类号：X839 文献标识码：A 文章编号：2095-672X（2018）05-0207-04
DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2018.05.124
Abstract： Based on the grey correlation analysis of the traffic noise variation trend and relevant socio-economic indicators in Fuzhou over the years， it is concluded that the top three influencing factors of traffic noise in Fuzhou are traffic volume， highway mileage， and urban resident population. According to the synchronous monitoring results of the traffic noise and related traffic factors in Fuzhou in the past three years， the influence of traffic factors such as traffic volume， road class， road width， and vehicle model ratio on road traffic noise was analyzed， providing a theoretical reference for controlling traffic noise pollution.
Key words：Traffic noise；Change trend；Grey relational analysis；Road；Traffic influence factors
随着社会的进步、经济的发展和人民生活水平的不断提高，噪声污染问题也日益突出。噪声污染会对人类产生诸多不良影响，如损伤听力、干扰睡眠、严重的还会危害人们的身心健康，因此，研究和控制噪声污染势在必行。城市区域环境噪声按其来源，可分为生活噪声、交通噪声、工业噪声、施工噪声四大类。根据福州市历年区域环境噪声的监测结果统计，四大噪声来源中，按噪声源影响的面积大小排序，交通噪声排第二位，仅次于生活噪声。按噪声源产生的声级水平排序，交通噪声位于首位，其污染强度最高。由此可见，道路交通噪声已成为福州市噪声污染的重要来源。本文就福州市道路交通噪声的变化趋势及主要影响因子进行分析。
1 数据来源与计算方法
1.1 道路交通噪声及相关交通因子数据来源与评价方法
本文涉及的道路交通噪声及交通影响因子数据来源于福州市环境监测中心站2005～2017年的道路交通噪声的昼间监测数据。道路交通噪声昼间监测每年1次，在正常工作时段内测量。每个测点测量20min等效声级Leq，记录累积百分声级L10、L50、L90、Lmax、Lmin和标准偏差（SD），并同步分类（大型车、中小型车）记录车流量、监测时间、测点所在路段的道路等级、路长、路宽、车道数（单双向）等信息[1]。对全市交通噪声监测结果进行统计时，Leq、平均车流量和平均路宽采用道路长度加权平均法计算。道路交通噪声强度级别按表1进行评价。
1.2 社会经济统计数据来源
市区常住人口、公路通车里程合计、民用车辆拥有量、地区生产总值、城镇居民人均可支配收入等年度统计数据来源于历年《福州统计年鉴》。
2 福州市道路交通噪声变化趋势
2005～2017年福州市道路交通噪声变化趋势见图1。由图可看出，福州市道路交通噪声等效声级和累积百分声级的年际变化曲线基本平行，呈先缓慢上升后出现回落，至2015年达到低值后又有所回升的趋势。年均等效声级Leq由2005年的68.3 dB，经上下波动至2017年的69.3 dB，各年间的秩相关系数为0.258，无明显变化趋势。
2005～2017年福州市不同交通噪声强度的路段占比情况见图2。其中，交通噪声小等于68 dB的路段比例范围为19.9%～48.9%，呈先降后升趋势；交通噪声在68.1 dB～70.0 dB的路段比例范围为12.2%～52.3%，年际变化总体为下降趋势；交通噪声大于70 dB的路段比例范围为12.7%～45.7%，2017年该比例为43.6%，各年间交通噪声大于70 dB的路段比例的秩相关系数为0.698，呈明显上升趋势，可见道路交通噪声的污染情况不容忽视。
3 灰色关联分析法判断各宏观指标对交通噪声的影响程度
道路交通噪声的来源主要有机动车发动机的噪声、进气排气声、喇叭声、启动制动声以及轮胎与路面之间摩擦形成的噪声等。除了机动车自身因素外，随着社会经济的发展，城市化进程的加快，人民生活水平的提高，城市机动车辆不断增长，交通干线迅速发展，社会、人口、经济层面的因素也对道路交通噪声产生一定影响，但是它们之间的影响程度是不确定的，具有一定的灰色性，我们可以把这些相关因素组成的城市道路交通噪声系统看成是一个灰色系统。通过选取可能对交通噪声产生影响的若干指标，通过灰色关联分析，得出各指标对福州市道路交通噪声的影响程度[2]。
3.1 灰色关联分析法的原理
灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小[3]。其具体计算步骤如下：
（1）确定反映系统行为特征的参考数列X0={X0（k）|k=1，2，……，n}和影响系统行为的比较数列Xi={Xi（k）|k=1，2，……，n}，i=1，2，……，m。
（2）对参考数列和比较数列经初值化变换进行无量纲化处理：
（3）計算各指标的关联系数：
ρ∈（0，∞）称为分辨系数，通常取ρ=0.5。
（4）计算各指标的关联度。由于关联系数表示比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度值，它的数值不止一个，是分散性的不便于进行整体比较。因此对各个时刻的关联系数求平均值ri，作为比较数列与参考数列间关联程度的整体量值，即关联度，计算公式如下：
（5）关联度排序。根据各比较数列与参考数列的关联度ri的大小，判断其对参考数列的关联程度。关联度越大意味着该比较数列对参考数列的影响越大。
3.2 计算影响交通噪声相关指标的关联度
将福州市2005～2016年道路交通噪声的平均等效声级作为参考数列，将可能影响道路交通噪声的车流量、道路宽度、市区常住人口、地区生产总值、民用车辆拥有量、公路通车里程数、城镇居民人均可支配收入等统计指标作为比较数列（见表2），经初值化变换无量纲处理后，根据关联系数的公式计算得到各指标对交通噪声的关联度（见表3）。
3.3 结果分析
灰色关联分析结果表明：各指标对福州市道路交通噪声影响的大小顺序为：车流量>公路通车里程合计>市区常住人口>道路宽度>民用车辆拥有量>城镇居民人均可支配收入>地区生产总值。车流量的关联度最大，为0.9594，这表明车流量的大小直接影响交通噪声的声级水平；其次是公路通车里程数，其关联度为0.9452，一般而言，公路通车里程越长，车流量就越容易被稀释，在一定程度上可以降低交通噪声；再次是市区常住人口，，其关联度为0.9191，常住人口数量越多，交通出行的频次就越大，车流量势必相应增加，从而促进交通噪声上升；道路宽度的关联度为0.8652，对交通噪声有一定影响，理论上，道路宽度越大，交通噪声应该越小，但是随着路宽的赠加，车流量和车速也会相应提高，又制约了交通噪声的减轻，所以道路宽度对交通噪声的影响是和其他交通因子共同体现的；民用车辆拥有量、城镇居民人均可支配收入和交通噪声的关联度分别为0.7701和0.6803，对交通噪声的影响不大，推其原因，可能由于停车位紧缺及道路拥堵等原因，部分有能力购置车辆的居民日常出行方式仍是以公共交通或者非机动车为主；地区生产总值与交通噪声的关联度最小，为0.6064，主要是因为一方面，随着地区生产总值的提升，人民生活水平提高，汽车保有量上升，增加了交通噪声的污染，另一方面，地区生产总值的提高也会加大政府对城市道路等基础建设的投入，从而改善交通状况，减少交通噪声污染，二者作用相抵，地区生产总值对城市交通噪声的影响变得不明显。
4 交通因子对交通噪声的影响分析
前文从宏观层面分析了各社会经济指标对道路交通噪声的影响，为了更详细地了解各交通因子对道路交通噪声的具体贡献情况，选取福州市近三年所有道路交通噪声监测点的427个样本进行统计，分析不同车流量、道路等级、道路宽度、车型比例对交通噪声的影响。
4.1 车流量对交通噪声的影响
从前文灰色关联分析法的结论可知，车流量是影响福州市道路交通噪声最重要的因素。国内外大多数道路交通噪声模型的研究结果显示，交通噪声等效声级与车流量的对数存在正相关[4]。本文根据近三年的实际监测数据，利用EXCEL做出交通噪声等效声级与车流量的散点图，对散点图进行趋势线拟合，得到对数趋势线（R2=0.1971）的拟合程度较其他趋势线都大，与文献的结论相符，如图3，当车流量较小时，交通噪声等效声级随着车流量的增加呈明显上升趋势，随着车流量的增大，交通噪声等效声级上升的趋势越来越缓，最终将趋于水平。趋势线的R2值较低，交通噪声上下波动的范围比较大，说明影响交通噪声的因素不仅仅是车流量，还包括其他交通因子。
4.2 车速对交通噪声的影响
车速对交通噪声也有重要的影响作用。根据前人的研究成果，车流量一定的情况下，车速越快，交通噪声值通常也越高。一般情况下，行车速度每减少10km/h，噪声值减少2～3dB（A）[5]。
4.3 道路等级对交通噪声的影响
福州市道路交通噪声监测点位主要分布在快速路、主干路和次干路三个等级道路。根据近三年的监测数据统计，快速路的交通噪声总体平均等效声级最高，为70.6 dB，其次是主干路68.4 dB，最低的是次干路67.6 dB。由统计结果可知，三种道路等级中，道路平均宽度，车流量、噪声累积百分声级的大小顺序均是：快速路>主干路>次干路，见表4。
以所有监测样本的车流量为横坐标，以噪声监测等效声级为纵坐标，分不同道路等级作散点图，然后分别对快速路、主干路、次干路添加对数趋势线（见图4），三条趋势线的R2顺序为：快速路>次干路>主干路，当车流量较小时，不同等级道路的噪声等效声级大小顺序为：主干路>次干路>快速路，随着车流量的增大，噪声等效声级大小顺序变化为：快速路>次干路>主干路。主要是因为次干路和主干路上私家车、公交车、小型货车比较多，上下车、启动制动和装卸活动频繁，而且行人、非机动车也多，多数非机动车道与人行道合并，人车混流，增加了车辆加速减速及鸣笛次数，对主干路和次干路的交通噪声产生了额外的干扰，而快速路上的交通状况相对稳定，额外噪声干扰较少，所以快速路的等效声级与交通量的曲线拟合度R2大于主干路和次干路。当车流量较小时，由车流量产生的噪声也相对较小，额外的干扰噪声所占比例就显得尤为突出，于是出现了主干路、次干路的交通噪声大于快速路的现象。随着车流量的增大，其车流对应的噪声也增大，额外的干扰噪声所占比重随之减少，可逐渐忽略，另一方面，随着车流量增加，主干路和次干路的车速受到限制，一定程度上抑制了噪声的增加，而快速路由于路面较宽，红绿灯少，随着车流量的增加，车速基本不受影响，快速路交通噪声的上升趋势较主干路和次干路更明显，因此，当车流量增加到一定程度时，快速路的交通噪声值就超过了主干路和次干路的交通噪声。
4.4 道路宽度对交通噪声的影响
将2015～2017年福州市道路交通噪声的监测样本按不同道路宽度分类，计算各个宽度范围内的交通噪声平均值并进行比较，初步得出交通噪声随道路宽度的增加呈波动上升趋势。为了考虑车流量的影响，将车流量按每1000辆/h为一个变化梯度，分别计算不同车流量下交通噪声随道路宽度的变化情况，参见表5。由计算结果得出，当车流量为1000～3000輛/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加呈波动下降趋势，但下降趋势不明显；当车流量在<1000辆/h及>3000辆/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加而增加，尤其在车流量为3000～4000辆/h及>5000辆/h时，道路交通噪声随着道路宽度的增加呈显著上升趋势，可见，道路宽度对交通噪声有一定的影响，但没有绝对的相关性，它是和车流量、车速等其他交通因子共同影响着交通噪声。
为了进一步研究道路宽度对交通噪声的影响，以车流量与对应道路宽度的比值为横坐标，交通噪声平均等效声级为纵坐标，同时为了弱化车速的干扰，根据不同道路等级分别计算作图，参见图5，可以看出，随着车流量和道路宽度比值的上升，快速路的噪声值呈明显上升趋势，主干路和次干路噪声值则上下波动。随车流量和道路宽度比值的增加，快速路上的车速不易产生大的变化，曲线的趋势基本可以反映车流量和道路宽度对噪声的影响，即对于车速稳定的路面情况而言，交通噪声对车流量呈正相关，对道路宽度呈负相关。当车流量和道路宽度比值增加时，主干路和次干路出现拥堵的概率增大，车速下降，干扰交通噪声的因素也增多，交通噪声没有明显的变化趋势。
4.5 车型对交通噪声的影响
交通噪声不仅受车流量、道路环境、车速等因素影响，机动车车型的影响也是不可忽略的。一般而言，大型车产生的噪声贡献大于中小型车。根据近三年的监测数据，计算大型车车流量占总车流量的比例，其范围为0～44.2%，以每5%为一个变化梯度做统计，同时为了排除车流量的差异对评价结果产生干扰，分别计算不同车流量范围下交通噪声随大型车比例的变化情况。由于大型车比例大于15%的样本数比较少，于是将大型车比例大于15%的样本合并统计，计算结果参见表6、图6。
由图可知，当总车流量在小于3000辆/h及4000～5000辆/h范围的时候，交通噪声随着大型车所占比例的增加而升高，当总车流量为3000～4000辆/h的时候，大型车比例大于15%的测点噪声均值最低，大型车比例为0的测点噪声均值相对较高，但是这个车流量范围内，大型车比例为0和大于15%的样本数较少（均为2个，占3.4%），代表性不足。总体来看，交通噪声随着大型车流量占总车流量比例的增加而升高。可见，车型对噪声也有重要的影响。
5 结论
（1）自2005年以来，福州市道路交通噪声平均等效声级经上下波动至2017年上升1dB，无明显变化趋势，但交通噪声大于70dB的路段比例由2005年的12.7%经上下波动至2017年的43.6%，呈明显上升趋势，道路交通噪声的污染情况不容忽视。
（2）通过对福州市历年交通噪声变化趋势及相关社会经济统计指标进行灰色关联分析，结果表明，各指标对交通噪声的影响程度大小顺序为：车流量>公路通车里程合计>市区常住人口>道路宽度>民用车辆拥有量>城镇居民人均可支配收入>地区生产总值。
（3）对福州市近三年交通噪声及相关交通因子的同步监测结果进行分析得出：交通噪声与车流量呈对数的正相关；车速越快，交通噪声值越高；不同道路等级比较，当车流量较少的情况下，交通噪声大小顺序为主干路>次干路>快速路，当车流量较大时，交通噪声大小顺序变化为：快速路>次干路>主干路；道路交通噪声和道路宽度没有明显的相关性，但是在车速稳定的情况下，和车流量/道路宽度的比值正相关；随着大型车占总车流量比例的增加，交通噪声也会相应上升。
（4）影响交通噪声的原因多样复杂，除了文中分析的因素外，还有车身状况、路面材料、交通管理手段、道路两侧边界条件等因素共同影响着道路交通噪声，还需要我们继续不断进行分析探讨。
参考文献
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[5]边归国，庄一廷，黄田平，等.福州市城市环境噪声污染来源及防治对策的研究[J].噪声与振动控制，2004，（5）：26-30.
收稿日期：2018-04-29
作者简介：张敏艳（1984-），女，本科，工程师，研究方向为环境监测与环境质量分析。技术文
