Оцінювання надійності моделей імітаційного розповсюдження шуму на території забудови
DOI:
https://doi.org/10.26906/znp.2025.65.4216Ключові слова:
моделювання, розповсюдження шуму, кореляційний аналізАнотація
У сучасних умовах шум є одним із домінуючих факторів, що негативно впливають на міську екосистему і, як наслідок, на здоров'я міського населення. Дія шуму знижує продуктивність праці та ефективність відпочинку людей, є однією з основних причин нервових розладів, суттєво знижує рівень якості та безпеки їхньої життєдіяльності. Метою визначення надійності складання імітаційної моделі розповсюдження звуку в міській забудові. Методи досдідження: метод натурних інструментальних вимірювань; картографічний метод прогнозування шумового забруднення від джерел шуму з побудовою 3D моделі звукових полів та статистичні методи обробки і оцінки результатів дослідження. Результати дослідження свідчать про наявність тісного зв’язку між результатами польових інструментальних вимірювань та картографічним прогнозуванням шумового режиму на досліджуваній житловій території. Розрахований коефіцієнт кореляції становив r = 0,889, що вказує на високий рівень узгодженості між порівнюваними масивами даних. Крім того, встановлено, що необхідна кількість спостережень для визначення ступеня кореляції між двома групами порівнюваних значень рівнів звуку становить 12 спостережень.
Посилання
1. European Environment Agency. (2020). Environmental noise in Europe: 2020 (Report No. 22/2019). https://www.eea.europa.eu/
2. Halonen, J. I., Bhattacharya, S., Smith, A., Jones, D., Kummer, B., & Williams, R. (2015). Road traffic noise is associated with increased cardiovascular morbidity and mortality and all-cause mortality in London. European Heart Journal, 36(39), 2653–2661. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehv216
3. Skrzypek, M., Kowalska, M., Czech, E. M., Niewiadomska, E., & Zejda, J. E. (2017). Impact of road traffic noise on sleep disturbances and attention disorders amongst school children living in Upper Silesian Industrial Zone, Poland. International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health, 30(3), 511–520. https://doi.org/10.13075/ijomeh.1896.00823
4. Sankov, P. M. (2024). Organization of noise protection at workplaces in EU countries. In International Science Group (Ed.), New ways of improving outdated methods and technologies: Proceedings of the 16th International Scientific and Practical Conference (pp. 163–168). International Science Group. https://doi.org/10.46299/ISG.2024.2.16
5. Singh, D., Kumari, N., & Sharma, P. (2018). A review of adverse effects of road traffic noise on human health. Fluctuations and Noise Letters, 17(1). https://doi.org/10.1142/S021947751830001X
6. Mascolo, A., Rossi, D., Pascale, A., Mancini, S., Coelho, M. C., & Guarnaccia, C. (2023). Noise assessment during motor race events: New approach and innovative indicators. WSEAS Transactions on Environmental Development, 19, 80–88. https://doi.org/10.37394/232015.2023.19.7
7. Petri, D., Licitra, G., Vigotti, M. A., & Fredianelli, L. (2021). Effects of exposure to road, railway, airport and recreational noise on blood pressure and hypertension. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(17). https://doi.org/10.3390/ijerph18179145
8. World Health Organization. (2019). Noise EURO. World Health Organization. https://www.who.int/
9. Costa, L. G., Cole, T. B., Dao, K., Chang, Y. C., Coburn, J., & Garrick, J. M. (2020). Effects of air pollution on the nervous system and its possible role in neurodevelopmental and neurodegenerative disorders. Pharmacology & Therapeutics, 210, 107523. https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2020.107523
10. Fredianelli, L., Bolognese, M., Fidecaro, F., & Licitra, G. (2021). Classification of noise sources for port area noise mapping. Environments, 8(2), 1–16. https://doi.org/10.3390/environments8020012
11. Fallah-Shorshani, M., Yin, X., McConnell, R., Fruin, S., & Franklin, M. (2022). Estimating traffic noise over a large urban area: An evaluation of methods. Environment International, 170, 107583. https://doi.org/10.1016/j.envint.2022.107583
12. W Group. (2026). IMMI—Noise prediction software. Retrieved January 7, 2026, from https://www.immi.eu/
13. Bravo-Moncayo, L., Lucio-Naranjo, J., Chávez, M., Pavón-García, I., & Garzón, C. (2019). A machine learning approach for traffic-noise annoyance assessment. Applied Acoustics, 156, 262–270. https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2019.01.003
14. Fernandes, P., et al. (2020). Impacts of roundabouts in suburban areas on congestion-specific vehicle speed profiles, pollutant, and noise emissions: An empirical analysis. Sustainable Cities and Society, 62, 102386. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102386
15. Benliay, A., Özyavuz, M., Çabuk, S., & Güneş, M. (2019). Use of noise mapping techniques in urban landscape design. Journal of Environmental Protection and Ecology, 20.
16. Sankov, P. M. (2025). Determination of economic losses due to noise pollution. In Integration of new technologies into science to improve research: Proceedings of the XXIV International Scientific and Practical Conference (pp. 163–168). International Science Group. https://doi.org/10.46299/ISG.2025.1.2413
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Петро Саньков, Юрій Захаров, Вадим Захаров, Наталія Ткач
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
