灰关联熵分析方法在城市交通环境噪声研究中的应用

　　城市环境噪声污染特点具有明显的灰色性,可被看成是一个本征性灰色系统。影响城市环境噪声变化的因素多且复杂,一般可归纳为交通源、工业源、施工源、生活源和其它等5类噪声源。其中对人类影响最广、干扰最大的是城市交通环境噪声,它的污染程度与经济发展、总体规划布局、人口增长、机动车数量、车流量大小等因素有关。近年来,广州市在大气环境、水环境均有所改善的情况下,城市噪声污染仍然很严重,为寻求交通噪声的防治对策,需要对交通噪声影响因素进行研究。本文采用1993年~1997年的统计资料和测量数据,用灰关联熵分析方法对广州城市的交通环境噪声进行了分析,为综合治理噪声提供了科学依据。

　　1 灰关联熵分析方法简介

　　关联熵分析方法实质上是将无限收敛用近似收敛取代,将无限空间问题用有限数列问题取代,将连续的概念用离散的数据列取代,对动态灰过程的发展态势进行整体接近性分析。通过这种方法可以从中分析出主要因素。

　　1.1 灰关联系数的计算

　　首先将被影响数据建立成一个参考数列x0,同时将n种影响因素建立成因素数列xj,即:

式中,|X0(k)-Xj(k)|=Δj(k)为第k点的X0与Xj的绝对差为两极最小差;为两极最大差;为ρ分辨系数,一般取0.5。

　　1.2 灰关联系数分布映射

　　灰关联系数分布映射的映射值Ph称为分布的密度值,即:

　　该函数为序列X的灰熵,XI为属性信息。灰熵具有Shannon熵的全部性质,所以为了消除随机性和不确定性,则灰熵具有最大值,为Hm(x)=1nr。

　　1.4 灰关联熵

　　由熵定律可知,当序列Xj的灰关联熵最大时,意味着Xj各点对参考列的影响是最均衡的,这说明Xj与参考列各点的距离更均衡,即Xj与参考列几何形状更接近,Xj为最强关联列。因此,运用以上模型就可确定影响交通道路噪声的主要因素。

　　2 应用实例

　　本文对广州市的交通道路噪声进行了评价分析。根据已知的资料建立一个时间系列(表1)。

　　以上分析表明,广州市交通环境噪声影响最大的因素是城市人口数量,其次是路面宽与车流量,第三是立交桥和机动车数量。随着广州经济的发展,人口大量增加,人口密度增大,老城区的道路弯窄、人车混行;道路设施严重不足,道路建设与机动车增长极不协调;市内车流量在地面干道和路段的不均衡分布,加之占道经营,行人单车交通意识差,造成部份路面和路段的过分紧张,道路通行能力下降;市内路口平面交叉多,市内停车设施严重不足,导致了交通的拥挤和堵塞,必然造成噪声增大。