噪声地图

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燕山大学校园环境噪声实测及防治措施模拟研究
《四川建筑》2024年第6期28-30,共3页李倩 李宜赛 吕东蔚 庄家宇 王田田 谢培元 
2022年大学生创新训练计划项目(项目编号:CXXL2022402);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(项目编号:2023GJJG0787);2023燕中大学创新创业教育教学改革与实践项目(项目编号:2023xjcxcy012)。
以燕山大学为例对其东校区进行网格化划分,监测噪声数据。同时,对校园内环境噪声通过软件CadnaA进行模拟,模拟设置声屏障效果,提出噪声污染防治措施。
关键词：校园噪声 噪声监测 噪声评价 噪声地图 
噪声地图技术在噪声污染防治监管中的发展和应用
《科技导报》2024年第20期110-116,共7页刘磊 户文成 赵杉杉 樊晓剑 
在噪声污染防治监管中,噪声地图技术取得了显著进展。国际上,欧洲国家通过立法支持噪声地图的制作和应用;技术方面,实时监测和动态更新能力的提升,以及与地理信息系统(GIS)的结合,使得噪声地图在精细化管理方面更加有效。国内研究起步较...
关键词：噪声污染 噪声地图 噪声防治 环境管理 
基于LOD1城市模型的噪声数据可视化
《测绘通报》2024年第9期156-160,共5页任萍 陈学业 江鹢 肖海波 梁常德 贺彪 李胜 
近年来,噪声污染日益严重,已成为生态环境类投诉的主要内容。为更直观地查看和分析噪声污染,提升噪声治理和管控能力,本文基于城市信息模型(CIM)和噪声监测数据,结合数据叠加和三维渲染技术,研究大尺度三维噪声地图技术,实现了融合倾斜...
关键词：CIM 噪声监测数据 噪声可视化 三维噪声地图 交通噪声 
基于随机森林模型的北京市五环内噪声地图模拟被引量：1
《中国环境监测》2024年第4期241-250,共10页刘宜婷 白煜 许怀悦 王情 李湉湉 
国家自然科学基金(42071433)。
基于声环境常规监测数据与道路交通、兴趣点、自然与社会经济、气象、空气质量、虚拟变量等特征参数,根据随机森林(RF)算法参数重要性排序结果,采用滑动窗口序贯向前选择法(SWSFS)进行参数选择,构建RF模型,预测北京市五环内100 m×100 ...
关键词：噪声 噪声地图 随机森林 预测 
画一张“升级版”城市噪声地图
《环境》2024年第4期29-31,共3页黄丹雯 
近年来,深圳市噪声投诉量占环保投诉总量超过70%。为推动噪声问题从根源上解决,筑牢声环境质量监管基础,深圳市生态环境局牵头开发了国际上首个基于CIM(城市信息模型)的噪声地图智能应用系统。该系统实现城市区域噪声地图综合展示与分...
关键词：环境保护科学 动态更新 噪声治理 生态环境 噪声问题 噪声地图 噪声预测 升级版 
城市噪声地图的建设及应用研究
《皮革制作与环保科技》2024年第6期183-185,共3页杨碧波 
城市噪声地图是现代环境噪声管理中的一种重要手段,对其进行开发和应用研究有着显著的现实意义。在构建方法上,本文对噪声源的识别分类、声场模拟理论及计算模型进行论述(如ISO 9613-2标准、SoundPLAN等),数据采集技术(由实地测量,遥感...
关键词：噪声地图 辨识和划分 构建方法 GIS 
浅析噪声地图在环境噪声监测中的应用
《中国科技期刊数据库 工业A》2023年第12期160-163,共4页何朋超 张涵 
本文简要描述中国城市化进程中声环境监测现状、声环境特征复杂多变的特点,运用噪声地图技术和噪声扩散模型,对声环境影响因素进行调查、测试和统计分析。将以M市为例,根据其城市建筑特征,研究噪声传播扩散的时空规律和可视化表达,科学...
关键词：噪声地图 道路交通 传播模型 噪声预测 
基于噪声地图技术的居民受噪声污染影响情况研究被引量：1
《黑龙江环境通报》2023年第6期141-144,共4页孙小碧 张磊 
随着我国城市化的不断发展,城市环境噪声问题已成为影响人们日常生活与健康的重要因素。本文以噪声地图技术为基础,结合GIS技术,以贵阳市为例,深入分析噪声污染对城市居民的影响情况,明确高噪声段人口的数量和空间分布特征,总结基于噪...
关键词：噪声地图 城市声环境 噪声 人口 
城市交通噪声地图绘制技术研究被引量：3
《黑龙江环境通报》2023年第6期145-147,共3页高师昀 江玮 
随经济发展和城市化的推进,我国交通建设发展迅速,汽车保有量持续增加,人们在享受城市交通建设所带来便利的同时,也遭受了噪声污染的侵袭。本文以贵阳市二环内区域为例,以交通噪声为主要声源,开展噪声地图绘制技术的研究,阐述噪声地图...
关键词：噪声地图 噪声预测模型 实践研究 
基于曙光CPU-DCU架构的市区噪声地图计算
《智能计算机与应用》2023年第3期16-24,共9页张天宇 李楠 王祉涵 刘斌 冯涛 
北京市教委-市自然基金委联合资助项目(KZ202110011017);国家自然科学基金(61877002);北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金资助项目(L191009);光合基金A类项目(GHFUND A No.20210701)。
为了应对城市交通噪声地图的频繁更新,实现大规模环境噪声地图的快速求解,提出了CPU-DCU并行计算方法,并使用“曙光”超级计算平台上的DCU加速卡进行内核计算。首先,设计了噪声计算数据文件,将GIS数据、噪声监测数据等多源异构数据储存...
关键词：噪声地图 噪声预测 并行加速 DCU加速器 
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