离场飞机噪声环境影响预测分析及优化_赵悦.pdf

文章编号:1009-6094(2023)04-1299-06离场飞机噪声环境影响预测分析及优化*赵悦，张凯月(中国民用航空飞行学院机场学院，四川德阳 618000)摘要:基于航迹聚类的飞机噪声快速预测方法，通过航空环境设计工具(Aviation Environmental Design Tool，AEDT)建立飞机噪声环境影响预测模型，对成都双流机场某日离场航班的飞机噪声环境影响进行预测分析及优化。预测结果表明离场飞机噪声 70 dB 以上的区域面积约 19.58 km2，该区域内居民的工作、生活受到飞机噪声的干扰。采取机型组合优化措施，飞机噪声计权等效连续感觉噪声级(WECPNL)70dB 等值线区域内相同位置的飞机噪声 WECPNL 可降低 0.5 1.7 dB;采取飞行剖面优化措施，飞机噪声 WECPNL70 dB 等值线区域内相同位置的飞机噪声 WECPNL 可降低 0 5 dB;机型组合优化、飞行剖面优化均可在一定程度上控制飞机噪声对机场周围区域的影响，可综合考虑采取优化措施以降低离场飞机噪声对机场周围区域的干扰。关键词:环境工程学;飞机噪声;航空环境设计工具(AEDT);降噪操作程序;航迹聚类中图分类号:X593文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0252*收稿日期:2022 02 18作者简介:赵悦，讲师，博士，从事飞机噪声污染防治研究，54616075 qq com。基金项目:中国民用航空飞行学院 2020 年度学院科研项目(J2020 053)0引言随着机场周围城市化水平提高，飞机噪声对机场周围区域产生的环境噪声污染越来越显著1。飞机噪声对机场周围居民的干扰最常表现为烦恼和睡眠障碍2 3，此外，飞机噪声暴露也与某些心血管疾病或心理疾病之间存在相关性4 6。研究发现居住在飞机噪声昼夜声级(DNL)大于 60 dB 地区的居民患高血压的风险增加了约 10%5;居住在飞机噪声昼间等效声级大于 63 dB 或飞机噪声夜间等效声级大于 55 dB 的地区的居民患中风而入院的可能性增加 25%6。飞机噪声问题目前已成为全球机场扩张和建设的最大障碍之一，因此解决机场周围区域的飞机噪声问题对实现航空运输蓬勃发展具有重要意义。国际民用航空组织于 2001 年提出了“平衡方法”7 8，从噪声源(航空器)、机场周围区域土地规划管理、飞机降噪操作程序、运行限制措施 4 个方面提出飞机噪声的控制方法。早期的飞机噪声控制着重于从源头降低飞机噪声，促使飞机制造商不断降低飞机噪声水平，以减小其对环境的影响9。现阶段国外机场更多采用飞机降噪操作程序以降低飞机噪声对机场周围环境的影响10。通常航空器离场时重量重，起飞推力大，因此机场噪声主要源于离场噪声。2015 年，Hebly 等11 提出了定制优化离场剖面的概念，在不改变航空器固定飞行路线的基础上，对航空器的垂直离场剖面进行优化，相对于标准离场程序其在一定程度上可降低飞机噪声的环境影响。与离场航迹优化(飞行线路及垂直剖面优化)相比，使用固定地面航迹会损失一定的飞机噪声降低效果，但也消除了自由离场航迹引入的高度复杂性。2020 年，郝铭飞12 将定制优化离场剖面应用于天津机场终端区和 B738 机型，根据机场终端区相关噪声敏感点进行离场降噪垂直剖面程序优化。然而，目前航空器垂直离场剖面优化主要基于某机场的某一特定机型进行研究，其对于机场总体飞机噪声的控制效果并不清楚。本文采用基于航迹聚类的飞机噪声快速预测方法，以成都双流机场某日离场航班数据为例，对其飞机噪声的环境影响进行预测分析，掌握离场飞机噪声对机场周围区域产生的环境噪声污染;从飞机噪声声源、降噪飞行程序优化等方面提出合理的离场飞机噪声控制措施，对比分析提出的噪声控制措施对机场离场飞机噪声的总体控制效果，从而为机场的离场飞机噪声控制提供一定参考。1飞机噪声预测方法飞机噪声预测方法采用基于航迹聚类的飞机噪声快速预测方法，其计算流程如图 1 所示。首先，基于航班雷达数据，采用基于密度的噪声应用空间聚类算法(Density-Based Spatial Clusteringof Applications with Noise，DBSCAN)13 对机场终端区的航班二维雷达航迹进行聚类分析，对于聚类成簇的航迹集群，通过对集群中所有轨迹进行空间平均来计算集群质心轨迹，并以集群轨迹与质心轨迹间的均方根距离最小为条件，选择最接近质心轨迹的真实航班轨迹作为集群的代表航迹。之后的飞机噪声预测中，代表航迹将用于简化模拟集群航班的飞行轨迹，以降低机场终端区飞机噪声建模预测的9921第 23 卷第 4 期2023 年 4 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 4Apr，2023复杂度。其次，根据航班信息进行机型聚类分析以获取代表机型，即对所有航班进行机型分类，并对每个代表机型选择其平均飞行距离等级，以确定其飞行剖面数据;然后，结合航班雷达数据、代表航迹及代表机型，获取各代表航迹下各类代表机型的飞行架次数据。最后，根据代表航迹、代表机型及代表航迹下各类代表机型的飞行架次数据，基于美国联邦航空管理 局(FAA)的 航 空 环 境 设 计 工 具(AviationEnvironmental Design Tool，AEDT)14 建立飞机噪声预测模型。AEDT 使用国际民航组织(ICAO)/欧洲空中航行安全组织(EUOCONTOL)的飞机噪音和性能数据库(ANP)、航空器基础资料(BADA)作为噪声功率距离数据(NPD)，并根据欧洲民用航空会议(ECAC)29 号文件15 或 ICAO 建议措施 9911 号文件16 提供的方法计算飞机噪声水平，预测分析机场终端区飞机噪声的环境影响。表 1成都双流机场某日离场航班架次及聚类分析结果Table 1Sorties and cluster analysis results of departure flights at Chengdu Shuangliu Airport on a certain day航班架次航迹聚类集群/架机型(架次)259集群 1 230A319(23)、A320(66)、A321(42)、A330(51)、A350(7)、B737 700(4)、B737 800(30)、B747(2)、B777(3)、B787(2)集群 2 4A319(3)、A330(1)集群 3 19A319(2)、A320(10)、A321(2)、A330(3)、B737 700(1)、B737 800(1)未集群 62离场飞机噪声环境影响预测选取成都双流机场某日离场航班，通过 DBSCAN图 1基于航迹聚类的飞机噪声快速预测方法示意图Fig 1Diagram of a fast prediction method for aircraftnoise based on flight track clustering聚类算法对航班雷达航迹进行聚类分析，并对航迹集群内航班进行机型聚类分析，航迹及机型聚类结果如表 1 所示。根据表 1 数据，基于 AEDT 建立离场飞机噪声的预测模型。模型中，各集群航班的飞行轨道以各集群代表航迹进行模拟，并根据表 1 分别对各飞行轨道上飞行的航空器机型及架次进行模拟;未聚类成集群的少量航班，分别根据各自航迹依次建立飞行轨道，并根据各自机型对这些少量航班进行单独的飞机噪声预测。为了评估飞机噪声预测时各集群航班的飞行轨道以各集群代表航迹进行模拟的合理性，在 AEDT 中对比了相同架次的同一机型在集群 3 各分散航迹下飞行和在集群 3 代表航迹下飞行时的飞机噪声计权等效连续感觉噪声级(WECPNL)，如图 2 所示。结果表明，分散航迹、代表航迹下飞行的飞机噪声预测结果差异非常小，以集群代表航迹作为集群航班的统一飞行轨迹进行简化模拟是可行的。离场飞机噪声的计权等效连续感觉噪声级WECPNL 预测结果如图 3 所示。图 3 中黑色点划线为飞机噪声 WECPNL 的 70 dB 噪声等值线。机场图 2分散航迹、代表航迹下飞机噪声预测结果对比Fig 2Comparison of aircraft noise prediction results underscattered track and representative track0031Vol 23No4安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 4 期周围飞机噪声环境标准17 规定机场周围特殊住宅区、居 住 和 文 教 区 由 飞 机 通 过 所 产 生 的 噪 声WECPNL 不应超过70 dB。由图3 可知，飞机噪声在70 dB 以上的区域面积约 19.58 km2，由于成都双流机场周围城市化水平较高，飞机噪声 70 dB 以上区域涉及较多居住、文教区，飞机噪声对该区域内居民的工作、生活形成一定干扰。图 3机场周围离场飞机噪声预测结果Fig 3Prediction results of departure flight aircraft noisearound the airport3离场飞机噪声优化飞机噪声控制的“平衡方法”提出可以从噪声源(航空器)、机场周围区域土地规划管理、飞机降噪操作程序、运行限制措施 4 个方面对飞机噪声环境影响进行控制。优化离场航班机型组合可以在一定程度降低飞机噪声声源强度，从而降低飞机噪声环境影响;基于飞机噪声环境影响对离场航班的飞行剖面进行优化，是飞机降噪操作程序的一种。基于航迹聚类的飞机噪声快速预测方法，预测对比分析机型组合优化、离场飞行剖面优化对离场飞机噪声环境影响的控制效果。3.1机型组合优化离场航班进行机型聚类分析后共涉及 10 个机型(见表 1)，通过对比这些机型的载客量(座位数)、起飞质量及航程参数，参数类似的机型可进行飞机噪声横向对比分析，如表 2 所示。对表 2 中 3 组机型组合的飞机噪声环境影响进行对比预测分析，各机型飞行均选择其平均飞行距离等级及标准离场飞行剖面，为了突出不同机型的离场飞机噪声对比结果，各机型的飞行架次均设置为 20。各组机型的离场飞机噪声计权等效连续感觉噪声级 WECPNL 等值线对比如图 4 所示。由图 4(a)可知，相同噪声等级下，A319 机型的 WECPNL等值线区域面积较 B737 700 机型更小，即 A319 机型的飞机噪声声源强度较 B737 700 机型更小;类似地，A320 机型的飞机噪声声源强度较 B737 800机型更小，B787 机型的飞机噪声声源强度较 A330机型更小。基于上述机型飞机噪声的对比分析结果，对表1 所示成都双流机场某日离场航班的机型组合进行优化，即在参数类似的机型中选择飞机噪声较优机型，以 A319 机型替代 B737 700 机型，以 A320 机型替代 B737 800 机型，以 B787 机型替代 A330 机型。机型组合优化对机场终端区离场飞机噪声的控制效果如图 5 所示。由图 5 可知，与机型组合优化前相比，优化后的离场飞机噪声 WECPNL 等值线分布类似，但相同噪声等级下的 WECPNL 等值线区域面积显著减小，其中机型组合优化后 WECPNL 噪声限值 70 dB 等值线区域面积减小约 18%。此外，在飞机噪声 WECPNL 70 dB 等值线区域内，机型组合优化后相同位置的飞机噪声 WECPNL 降低约 0.5 1.7 dB。因此，机型组合优化可以降低飞机噪声声源强度，从而在一定程度上降低飞机噪声对机场周围区域的干扰。3.2离场飞行剖面优化离场航班飞行采用标准离场飞行程序，其操作步骤及飞行剖面如表 3 中标准离场程序10 所示。离场飞行剖面优化是在不改变飞机离场水平航迹的情况下，基于飞机噪声环境影响对飞机垂直飞行剖面进行优化，优化后的离场飞行操作步骤及飞行剖面如表 3 中优化离场飞行程序所示。飞机爬升至243.84 m(标高 800 ft)后，减小飞机爬升推力直至表 2离场航班的机型参数对比和飞