从静态监测到动态评估：噪声治理的范式升级

传统的噪声治理多依赖固定点监测与事后投诉处理，难以应对城市声景的复杂性与动态性。北京工业大学的研究开创性地提出基于夜间声环境功能区精细化划分的评估方法，将研究区域划分为受噪声影响程度不同的子区，并结合不同车型的噪声贡献进行建模分析[1]。

研究发现，尽管夜间轻型车流量占主导（约90%），但重型车辆的驶入会显著加剧夜间噪声污染。这表明，精细化、差异化的管控策略比“一刀切”的限行更为有效[1]。

在印度尼西亚的案例中，研究揭示了另一种挑战：在摩托车占比超过70%的混合交通流中，摩托车比例与噪声水平呈正相关，而非机动车比例和空间平均速度则有助于降低噪声[2]。这凸显了噪声治理必须结合本地交通结构与城市语境。

噪声映射：从“看得见”到“看得懂”

噪声地图是将抽象的声压级数据转化为直观空间分布图的关键工具，用于识别噪声热点、评估人口暴露并支持科学决策。欧盟自2002年起便通过指令要求成员国编制战略噪声地图[3]。

高精度噪声地图的生成依赖于国际通用的预测模型（如FHWA、CRTN、CNOSSOS-EU等）和专业模拟软件[4]。在多个大型基础设施项目的环境评估中，如澳大利亚Gnarwarre与英国Witney的电池储能系统（BESS）项目，专业团队均采用国际标准ISO 9613-2传播模型，并借助SoundPLAN噪声模拟预测软件进行计算与可视化[5][6]。软件通过集成声源、地形、建筑与气象数据，能够前瞻性模拟项目运行对周边敏感点的噪声影响，为优化布局与设计降噪措施提供量化依据。

AI赋能：噪声预测进入智能时代

传统经验模型在刻画复杂非线性关系时存在局限。人工智能（AI）与机器学习（ML）技术正引领噪声预测的变革。研究表明，人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，其预测精度显著超越传统线性回归方法[4][7]。

例如，采用自动编码器-长短期记忆网络（AE-LSTM）算法的模型，在预测环境噪声水平时表现优异，能够更好地捕捉交通流量、车速、道路特征等多因素间的复杂交互[4]。这为构建动态、实时的城市噪声地图和实现精准的交通噪声管理提供了前所未有的技术可能。

新范式下的城市噪声治理前景

“分析-评估-预测”新范式的核心优势在于其前瞻性与系统性。它允许规划者在道路建设、新区开发或大型项目落地前，预判其噪声影响，并通过模拟不同缓解方案（如声屏障、低噪声路面、交通流优化）的效果进行比选[4][5][6]。

世界卫生组织（WHO）指出，长期暴露于夜间超过40 dB(A)的噪声中，会对健康产生不利影响[3]。新的技术范式正是实现WHO指南目标、建设健康宜居城市的有力工具。

未来，随着物联网传感器、大数据与AI算法的深度融合，城市噪声治理将迈向更精准、更智能、更主动的新阶段。目标将从被动的“减少投诉”转向主动的“提升声景品质”，让宁静重新成为现代城市可及的公共福祉。

 参考文献

  1. Yang Wang, Wenhao Zhang, Jianye Zhang, Dingyue Gao. Traffic noise prediction and evaluation based on acoustic functional zones at night. Journal of Highway and Transportation Research and Development.
  2. Louise Elizabeth Radjawane, Virginia Claudia Lao. Emission and Noise Level Prediction on Mixed Traffic in Local Road, Indonesia. Civil Engineering and Architecture. 2025.
  3. World Health Organization. Night Noise Guidelines for Europe. 2009.
  4. Rohit Patel, Shashi Kant Tiwari, Saurabh Kumar, and Naveen Garg. Noise Modeling, Mapping, and Control: Promotion of Sustainable and Quieter Environment. Handbook of Vibroacoustics, Noise and Harshness. 2024.
  5. Sonus Pty Ltd. Gnarwarre BESS Environmental Noise Assessment. S8049C4. June 2025.
  6. Neo Environmental Limited. Witney BESS Technical Appendix 6: Noise Impact Assessment. 30/06/2025.
  7. Santosh K. Sahu, B. R. S. Kumar, Y. A. Parvez, Ashish Verma. Assessment of noise levels by using noise prediction modeling. The Scientific Temper. 2023.