城市噪声污染时空分布特征及防控对策

引言 : 由于人口、交通和产业的集聚效应，导致产生大量噪声，这也是现代城市的一大“公害”；根据世界卫生组织研究报告显示，长期处于超过 55 分贝的噪声环境中会影响人的健康；据我国《声环境质量标准》，不同功能区的噪声限制有所区别，但是实际的监测发现大部分城市的噪声超标的占比达到 30% 以上。了解噪声污染的空间- 时间变化规律，有针对性地采取防控措施。

一、城市噪声污染时空分布特征

（一）时间分布特征

城市噪声水平随人类活动规律呈现出“ 双峰双谷” 的特点。日间(6:00～22:00) ，受交通通勤、工业生产和商业等活动的影响，噪声较大；夜间(22:00 ～次日 6:00) 相对较为平静。根据监测数据显示，日间交通干线两侧等效声级 (Leq) 平均为 78.5dB(A)，超过 4 类区标准值 (70dB(A))12.1% ；夜间降至62.3dB(A)，也超出了 4 类区标准值 (70dB(A))13.3% 。其中午间 (12:00～14:00) 时段部分工业停产和居民午休，噪声量略有下降，约为减少 8～10dB(A) ；而晚高峰时段 (17:00～19:00) 噪声由于上下班车流叠加、商家的商业促销活动影响噪声升高至日间噪声峰值。不同功能区昼间和夜间噪声差异幅度有所区别，工业区为 9.2dB(A) ，居住区为 15.6dB(A) ，生活噪声对居民夜间休息影响较大 [1]。

（二）空间分布特征

不同功能区噪声污染呈现显著梯度特征：

工业区以机械噪声和空气动力噪声为主，Leq 均值 75.3 分贝，超 3 类区标准（65 分贝） 15.8% ，夜间超标率达 82% ，高噪声设备集中区域瞬时值可达105 分贝以上 [2]。

交通区主干道两侧 50 米范围内平均 Leq 值为 76.8 分贝，超标率为 91% ，与车流量成正比（ R²=0.89 )，每增加 10% ，噪声值就增加 2.3 分贝。

商业区主要是商业宣传和人群噪声，白天平均为 72.5 分贝（60 分贝），高于二级区（60 分贝） 20.8% ，到了周末则比平时提高 3\~5 分贝，呈“中间高，外围低”的分布格局。居住区受到交通噪音与生活噪音的叠加影响，平均噪声为63.2 分贝，超标率为 65% 。

基于监测数据的统计分析可知，从城市中心向边缘方向呈现出“核心区＞过渡区＞外围区”的噪声值递减变化趋势。以上海市某百万人口城市的城区范围为例，在区域尺度上，该市中心商务区 Leq 均值为 74.1dB(A)，从市中心向外每增加 1km 噪声值降低 1.2～1.5dB(A) ，距市中心 10km 以外郊区居住区则降为58.6dB(A)。相符于噪声随距离衰减的普遍规律。

二、城市噪声污染的防控对策

（一）构建精准化环境监测体系

开展环境监测作为噪声污染防治的基础性支撑工作，需要建立全面覆盖、动态感知的环境监测网，工业区、交通主干道等重点区域要增加布设固定的监测站（两站之间距离不超过 500 米），并配以自动监测仪，实现 24 小时连续实时采样；在巡检中使用移动监测车来检测城中村、城乡接合部等薄弱点位；试验布置微型噪声传感器（精度为 ±0.5 分贝），搭建每平方公里设置 5 个点位的网格化监测系统，并运用 GIS 技术绘制动态噪声地图，对发生污染的重点区域进行精准预警（响应时间 <10 分钟）[3]。

通过提高监测技术能力，引入机器学习算法对信息进行清洗、降噪、压缩等数据处理，采用噪声信号特征识别技术（准确率＞ 95% ）自动识别交通、工业、生活噪声源；开发噪声污染预测模型，综合考虑气象因素（风速、温度）、人群活动情况（交通流量、施工计划）对未来 24 小时噪声污染水平进行预测（误差 <3% ）。建设跨部门数据共享平台，汇集生态环保、公安、交通等部门系统中 200 多个监测点位的数据，组建多维分析库。

（二）实施全链条源头控制策略

根据环境监测情况，在全过程噪声源头控制的基础上，从规划、建设到运营 3 个方面严格控制噪声源，从规划上讲，对照噪声地图划定“高噪声区”和“噪声敏感区”，根据需要设置绿化隔离带或声屏障等空间缓冲区；从建设阶段来说，坚持建设工地和工业企业“三同时”的噪声管理制度，实行工业企业或建筑工地安装在线监测设备，实现噪声数据实时上传到监管平台，超标排放时自动预警并联动执法；从运营阶段而言，建立起噪声源分类清单，针对交通噪声的重点路段做好高频次监测（ ⩾4 次 /d）工作，并通过建立车流量 - 噪声强度相关性（ R2⩾0.85 ），动态调整交通限速、禁鸣管控措施；针对商业噪声源施行边界噪声定检公示制度，对监测结果不合格的商业噪声源纳入环保信用评价名单并实行梯度惩罚。

（三）推进多元共治与长效管理

发挥环境监测作用需要多个主体共同发力。在政府层面，搭建“监测—评估—治理”的闭环式管理，由生态环境部门牵头，根据上年度监测的数据拟定次年的噪声控制计划，并且基于此制定对有关重点治理片区和技术方案进行适时优化和调整；将涉及该领域的公安、交通等部门的数据同时引入生态环境部门，在各个部门之间进行大数据联动协同处理 [4]。企业层面，指导相关企业自行购置一些噪声监测仪器，且让其在对应平台上接入政府数据平台，要求上述企业采取措施降低噪声水平。公众层面，设立公开的数据化信息平台和移动端应用程序，针对具体的区域具体的问题展开监督，在线反馈污染物信息；实现“监测—反馈—执法—公开”的全过程监管，“听”到底，做到从被动治理变为事先掌握预警的主动防控，构建起立体化的“政府监管、企业担责、群众监督”

的全过程闭环机制。

结语

噪声是人类活动和自然共同作用造成的产物，所以我们治理城市噪声问题应该采用规范科学的方法，在未来的城市生活中能够运用相关的技术如物联网、数字孪生体等提升智能化、效率化管理水平，将噪声环境综合调控使得城市声环境质量越来越好，让城市居民生活在安静舒适的环境中。

参考文献

[1] 杨洁 , 贵于晨 , 邵智娟 , 等 . 苏州市区新能源汽车普及对城市道路交通噪声改善效果研究 [J/OL]. 环境工程 ,1-18[2025-06-13].

[2] 谢彩琴 . 城市噪声污染防治策略分析——以成都市为例 [J]. 中国资源综合利用 ,2023,41(12):170-173.

[3] 胡亦晨 . 城市噪声污染监测与评价方法研究 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2023,(23):193-195.

[4] 黄远 . 城市噪声污染及监测方法探析 [J]. 智能城市 ,2019,5(01):48-49.