城市严重的交通噪声污染危害公众健康,亟待改善。我国城市层面的噪声管控缺乏广泛普及的噪声识别工具,而多源数据的发展,为城市中噪声的快速评估提供了新可能。以大连市典型城区为例,以城市地块为研究单元,分析城市多源数据与交通噪声...城市严重的交通噪声污染危害公众健康,亟待改善。我国城市层面的噪声管控缺乏广泛普及的噪声识别工具,而多源数据的发展,为城市中噪声的快速评估提供了新可能。以大连市典型城区为例,以城市地块为研究单元,分析城市多源数据与交通噪声的关联性,并探究基于多源数据建立交通噪声预估模型的可行性。研究发现,街景图像数据、空间句法指标、兴趣点(Point of Interest,POI)数据均与交通噪声存在显著相关性。以三类数据分别建立回归模型,均可以解释一定程度交通噪声。研究可助力城市规划层面的噪声防控。展开更多
文摘城市严重的交通噪声污染危害公众健康,亟待改善。我国城市层面的噪声管控缺乏广泛普及的噪声识别工具,而多源数据的发展,为城市中噪声的快速评估提供了新可能。以大连市典型城区为例,以城市地块为研究单元,分析城市多源数据与交通噪声的关联性,并探究基于多源数据建立交通噪声预估模型的可行性。研究发现,街景图像数据、空间句法指标、兴趣点(Point of Interest,POI)数据均与交通噪声存在显著相关性。以三类数据分别建立回归模型,均可以解释一定程度交通噪声。研究可助力城市规划层面的噪声防控。
