Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ процесса воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду и методов его исследования 9
1.1 Автотранспортный шум и его влияние на окружающую среду и здоровье населения 9
1.1.1 Транспортный шум в городах 9
1.1.2 Характеристики транспортного шума. Нормирование акустических требований к автотранспорту 10
1.1.3 Факторы, влияющие на уровень автотранспортного шума 14
1.2 Мероприятия по снижению воздействия автотранспорта на акустическую среду .15
1.3 Основные подходы к оценке и прогнозированию воздействия автотранспорта на акустическую среду 19
1.3.1 Экспериментальные методы определения транспортной нагрузки на акустическую среду 19
1.3.2 Методы математического моделирования в исследовании оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду 22
1.3.3 Анализ математических моделей, используемых при оценке шумового воздействия автотранспорта 24
1.3.4 Использование аппарата искусственных нейронных сетей в оценке воздействия автотранспортных потоков на природные среды 32
1.4 Вывод. Постановка цели и задачи исследований 33
Глава 2. Теоретические предпосылки оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду на основе математических моделей 35
2.1 Теоретическое обоснование выбора параметров для оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории 35
2.1.1 Распространение звуковых волн от движения автотранспортных потоков 37
2.2. Методологические аспекты построения математических моделей, соответствующих процессу воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду 40
2.3. Теоретические предпосылки построения полиномиальной модели оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду 42
2.4. Теоретические предпосылки построения нейросетевой модели оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду 49
2.5. Выводы по второй главе 53
Глава 3. Методики проведения экспериментальных исследований 55
3.1 Программа исследования 55
3.2 Методики измерения эквивалентного уровня транспортного шума 55
3.2.1 Методика измерения шумовой характеристики автотранспортного потока 55
3.2.2 Методика измерения шума на селитебной территории и в помещениях жилых и общественных зданий, подверженных воздействию автотранспортных потоков 58
3.3. Определение минимального количества измерений 61
3.4 Методика построения регрессионной модели оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду 62
3.5 Методика построения нейросетевой модели оценки шумового воздействия автотранспортных потоков 69
3.6 Методика построения электронных карт шумового воздействия автотранспортных потоков 77
3.7 Выводы по третьей главе 79
Глава 4. Мониторинг воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории 80
4.1 Исследование транспортной нагрузки на автодороги города 80
4.2 Влияние автотранспортных потоков на состояние акустической среды города 83
4.3 Построение электронных карт шумового воздействия автотранспортных потоков 89
4.4 Выводы по четвертой главе 91
Глава 5. Построение математических моделей оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории 92
5.1 Построение полиномиальной модели 92
5.2 Построение нейросетевой модели 94
5.3 Сравнительный анализ полиномиальной и нейросетевой моделей 99
5.4 Создание банка моделей оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду г. Орла 100
5.5 Практические рекомендации по внедрению результатов моделирования 102
5.6 Экономический эффект использования моделирования для оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду города 105
5.7 Выводы по пятой главе 111
Основные результаты и выводы 112
Список использованной литературы 114
Приложение 127
- Характеристики транспортного шума. Нормирование акустических требований к автотранспорту
- Теоретические предпосылки построения нейросетевой модели оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду
- Влияние автотранспортных потоков на состояние акустической среды города
- Экономический эффект использования моделирования для оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду города
Введение к работе
Актуальность темы. Из всех видов негативного воздействия, оказываемого на природную среду при функционировании транспортного комплекса России, с точки зрения наносимого эколопиеского ущерба, более 35% приходится на долю шума. Около 50% этого ущерба связано с эксплуатацией автомобильного транспорта (более 80% городского населения России проживает в условиях сверхнормативной шумовой нагрузки, обусловленной движением автотранспортных потоков).
Шум ведет к утомлению людей, снижению их работоспособности и (при длительном воздействии) является причиной патологических изменений в органах слуха, нарушений нормального функционирования всех систем организма человека.
Вопросы оценки и прогноза воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду, разработки на их основе рациональных мероприятий по снижению этого воздействия являются крайне актуальными.
Исследования выполнены при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект «Создание модели региональной автоматизированной системы экологического мониторинга» № 06-07-96313).
Цель исследования - оценка и снижение шумового воздействия автотранспортных потоков.
Для достижения данной цели в диссертации поставлены и решены следующие основные задачи:
-
Провести теоретическое обоснование выбора параметров для оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории.
-
Провести мониторинг параметров автотранспортных потоков и уровня шума, создаваемых при эксплуатации автомобилей на автодорогах г. Орла.
-
Выявить теоретические зависимости для эффективной оценки и снижения воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории на основе данных мониторинга.
-
Создать электронную карту шумового воздействия автотранспортных потоков для г. Орла на основе геоинформационных технологий.
-
Разработать практические рекомендации по снижению шума, создаваемого автотранспортом при его эксплуатации на автодорогах города.
-
Рассчитать экономический эффект от рекомендуемых мероприятий, направленных на снижение шума от автотранспортных потоков (на примере г. Орла).
Объект исследования - автотранспортные потоки, движущиеся по автодорогам, в условиях сложившейся инфраструктуры города.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Диссертационное исследование проведено на основе научных трудов отечественных и зарубежных специалистов по проблемам оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городов и методов снижения автотранспортного шума с использованием компьютерного моделирования. В качестве инструментов исследования были использованы основные положения теории звуковых колебаний и волн,
методы математического анализа, средства геоинформационных систем и методы экономического и статистического анализа прогнозирования.
Научная новизна исследования состоит в развитии теории распространения звуковых волн от автотранспортных потоков, движущихся в условиях городской среды, в разработке нейрокомпьютерных моделей оценки и прогноза воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду городской территории.
На защиту выносятся наиболее значимые результаты диссертационного исследования:
1. Результаты мониторинга, проведенного на автодорогах г. Орла:
ранжирование автодорог города по интенсивности, составу и скоростному режиму автотранспортных потоков;
оценка воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду города.
-
Теоретические зависимости (в виде полиномиальной и нейросетевых моделей) для оценки и снижения шумового воздействия автотранспорта при его эксплуатации на автодорогах города.
-
Электронная карта шумового воздействия автотранспортных потоков для г. Орла.
-
Рекомендации по снижению шума, создаваемого автотранспортными потоками, с использованием компьютерного моделирования.
-
Результаты оценки экономического эффекта по снижению шума от автотранспортных потоков на примере г. Орла.
Практическая значимость. Предлагаемые в работе теоретические положения и математические модели являются научной основой и одним из способов разработки мероприятий по снижению шума автотранспортных потоков и рекомендуются использовать при разработке городских и региональных комплексных программ, направленных на повышение эффективности и экологической безопасности эксплуатации автомобилей.
Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов работы. В работе использован комплексный подход к решению рассматриваемой проблемы. Исследования проведены с использованием методов статистической теории и регрессионного анализа. Достоверность результатов, выводов, рекомендаций, сформулированных в диссертационной работе, подтверждается использованием стандартных методик натурных обследований, методов статистической проверки гипотез функциональных зависимостей параметров, сходимостью полученных прогнозных значений с результатами натурных замеров.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были изложены в докладах и обсуждались на следующих семинарах и конференциях:
Научно-практическом семинаре «Экологическая безопасность региона: опыт, проблемы, пути решения», г. Орел, 2004 г.;
Научно-практическом семинаре «Проблемы обеспечения экологической безопасности автотранспортного комплекса», г. Орел, 2004 г.;
Первой международной научно-технической конференции «Эксплуатация и методы исследования систем и средств автомобильного транспорта», г. Тула, 2006 г.;
Конференции и сессии РАЕ «Новейшие технологические решения и оборудование», г. Москва, 2007 г.;
IV-ой, V-ой, VI-ой Международной научно-практической Интернет-конференции «Энерго- и ресурсосбережение XXI век», г. Орел, 2006-2008 гг.;
" на заседаниях кафедр «Сервис и ремонт машин» Орел ГТУ и «Физика» Орел
ГАУ, 2005-2008гг.
Реализация результатов работы. Разработанные модели рекомендованы к внедрению в Центре лабораторных анализов и технических измерений (филиал ЦЛАТИ по Орловской области), в ООО «Ремдорсервис» для оценки воздействия автотранспортных потоков на акустическую среду города, а также в учебный процесс на кафедре «Сервис и ремонт машин» Орел ГТУ и «Физика» Орел ГАУ.
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 16 научных статьях, в том числе 4 в журналах, рекомендованных ВАК.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, основных результатов и выводов, списка использованной литературы, включающего 112 найменованій, и 4 приложений. Работа изложена на 126 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, 25 таблиц.
Характеристики транспортного шума. Нормирование акустических требований к автотранспорту
Шум большинства городских источников включает звуки почти всех полос частот слухового диапазона, но отличается разным распределением уровней звукового давления по частотам и неодинаковым изменением их по времени [17]. Шум, окружающий человека, образуется в результате сложного суммирования шумов многих источников, причем распределение разных видов шума способно изменяться от одного момента времени к другому.
Для оценки городских шумов применяются осредненные величины, измеряемые в течение установленных базисных интервалов времени, отличающихся принципиально по уровню шумовой нагрузки [43]. Согласно международным и национальным стандартам, в отношении деятельности людей к базисным интервалам относят периоды дневного и ночного времени суток.
В качестве основной величины для оценки шумового режима в местах отдыха, проживания и работы населения установлена осредненная величина — эквивалентный уровень звука LA3KB измеряемый в дБА и определяемый как где Ьдэквт (ДБА) — эквивалентный уровень звука, полученный для интервала времени Т, начинающегося в ti и заканчивающегося в t2. Эквивалентный (по энергии) уровень звука, Ьдэкв (дБА) непостоянного шума - уровень звука постоянного широкополосного шума, который имеет та-кое же среднеквадратичное звуковое давление, что и данный непостоянный шум в течение определенного интервала времени.
Предельно допустимый уровень (ПДУ) шума - это уровень фактора, который при ежедневной (кроме выходных дней) работе, но не более 40 часов в неделю в течение всего рабочего стажа, не должен вызывать заболеваний или отклонений в состоянии здоровья, обнаруживаемых современными методами исследований в процессе работы или в отдаленные сроки жизни настоящего и последующих поколений. Соблюдение ПДУ шума не исключает нарушения здоровья у сверхчувствительных лиц.
Допустимый уровень шума - это уровень, который не вызывает у человека значительного беспокойства и существенных изменений показателей функционального состояния систем и анализаторов, чувствительных к шуму.
Максимальный уровень звука (Ьдмакс) - уровень звука, соответствующий максимальному показателю измерительного, прямопоказывающего прибора (шумомера) при визуальном отсчете, или значение уровня звука, превышаемое в течение 1% времени измерения при регистрации автоматическим устройством [36].
По характеру спектра шума, воздействующего на человека, выделяют:
- широкополосный шум с непрерывным спектром шириной более 1 октавы;
- тональный шум, в спектре которого имеются выраженные тоны. Тональный характер шума для практических целей устанавливается измерением в 1/3 октавных полосах частот по превышению уровня в одной полосе над соседними не менее чем на 10 дБ.
По временным характеристикам шума выделяют:
- постоянный шум, уровень звука которого за 8-часовой рабочий день или за время измерения в помещениях жилых и общественных зданий, на территории жилой застройки изменяется во времени не более чем на 5 дБА при измерениях на временной характеристике шумомера "медленно";
- непостоянный шум, уровень которого за 8-часовой рабочий день, рабочую смену или во время измерения в помещениях жилых и общественных зданий, на территории жилой застройки изменяется во времени более чем на 5 дБА при измерениях на временной характеристике шумомера «медленно». Согласно различным нормам, необходимо различать так называемые базисные интервалы для дневного и ночного времени суток (день — с tj = 7 ч. до t2 = 23 ч. и ночь — с ti= 23 ч. до t2 = 7 ч.), в течение которых шумовая нагрузка резко отличается по интенсивности. Однако на практике учет снижения шумовой нагрузки в ночное время представляется трудным с точки зрения оценки и реализации в проектных решениях, поэтому в акустических расчетах, как правило, рассматривается максимальная шумовая нагрузка днем.
Ро - пороговое значение звукового давления, Р0 = 2-10"5 Па; РА(Ц — значение звукового давления в момент времени, скорректированное в соответствии с кривой коррекции шумового сигнала А, Па [63].
В таблице 1.1 рассмотрен эталонный спектр транспортного шума, который предложен в расчетах российскими институтами МНИИТЭП и НИИСФ для его количественной оценки. На его основании приняты расчетные характеристики, заложенные в российский СНиП 23-03-2003, приведенные в таблице 1.2 [102].
Теоретические предпосылки построения нейросетевой модели оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду
Моделирование с помощью нейросетевого аппарата сложных процессов, таких как воздействие автотранспортных потоков на акустическую среду, необходимо проводить по следующим этапам:
- выбрать подмножество элементов для ввода и вывода информации;
- выбрать архитектуру нейронной сети (топологию межнейронных связей);
- выбрать метод обучения.
Будем использовать многослойную нейронную сеть [62]. Многослойные нейронные сети обладают большей представляющей мощностью, чем однослойные, за счет присутствия нелинейности в виде сигмоидальной активацион-ной функции. Данная функция наделяет нейронные сети способностью создавать модели с дополнительной степенью свободы, что недоступно в статистических регрессионных методах.
На рисунке 2.2 показана общая структура многослойной нейронной сети.
Нейронная сеть состоит из нескольких слоев нейронов, которые получают, обрабатывают и передают информацию относительно связей входных параметров и соответствующих откликов. В сеть входят промежуточные слои нейронов, которые не взаимодействуют с "внешней средой", а выполняют классификацию и экстракцию признаков по информации, обеспечиваемой входным и выходным слоями.
Для решения задачи построения численного алгоритма, позволяющего определять значения эквивалентного уровня шума потока автотранспорта, был выбран многослойный персептрон, который представляет собой нейронную сеть с прямой передачей сигнала и нелинейной функцией активации. Обучение будем проводить по алгоритму обратного распространения ошибки, при котором распространение сигналов ошибки происходит от выходов нейронной сети к ее входам, в направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы [64].
Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения подразумевает наличие некоего внешнего звена, предоставляющего сети кроме входных также и целевые выходные образы. В нашем случае в качестве обучающей выборки используются данные экомониторинга (контролируемые значения выбранных в качестве входных нейронов параметры транспортного потока и соответствующее им значение выбранного в качестве выходного нейрона эквивалентного уровня транспортного шума).
После процесса настройки сети, для проверки правильности обучения проводится тестирование. Для этого из имеющихся данных мониторинга формируется тестовая выборка, которая также состоит из пар: вход — требуе-мый выход . Во входном слое имеем N входных образов (параметры транспортного потока) х; в выходном слое имеем Q выходных образов у. Пусть общее число слоев К (входной слой считается нулевым), W - весовой коэффициент синоптической связи, соединяющей i-ый нейрон слоя (к-1) с i-ым нейроном слоя к; SJ — вход і-го нейрона в к-ом слое; ff- — выход і-го нейрона в к-ом слое.
Вход нейрона і в слое к SJ является взвешенной суммой входных сигналов нейрона: где L - число нейронов в слое (к-1) с учетом нейрона с постоянным выходным состоянием +1, задающего смещение.
Выход данного нейрона - это функция активации. Мы выбираем наиболее распространенную и применяемую для АОР - сигмоидальную функцию активации, которая определяется следующим образом:
Первый слой нейронов служит лишь в качестве распределительных точек, суммирование входов здесь не производится. Входной сигнал просто проходит через них к весам на их выходах. А каждый нейрон последующих слоев выдает сигналы S и , как описано в (2.5).
Алгоритм обратного распространения - это итерационный градиентный алгоритм обучения, который используется с целью минимизации среднеквадратичного отклонения текущих от требуемых выходов многослойных нейронных сетей. Согласно методу наименьших квадратов, минимизирующей целевой функцией ошибки нейронной сети является величина
Полный алгоритм обучения сети строится следующим образом [61].
1. Подать на входы сети один из возможных образов и в режиме обычного функционирования нейронной сети, когда сигналы распространятся от входа к выходам, рассчитать значения последних по формулам (2.5, 2.6);
2. Рассчитать для выходного слоя по формуле (2.14). Рассчитать по формуле (2.15) изменение весов tsW слоя К.
3. Рассчитать по формулам (2.13) и (2.15) соответственно для всех остальных слоев: к = (К-1)... 1.
4. Скорректировать все веса в нейронной сети: Wfjj(t) =wfy(t-l)+AWfjJ(t) . (2.16)
5. Если ошибка сети существенна, перейти на пункт 1. В противном случае конец обучения.
Влияние автотранспортных потоков на состояние акустической среды города
Проведение комплексного мониторинга качественного состояния акустической среды города в дальнейшем осуществлялось на автодорогах с интенсивностью транспортных потоков более 5000 АТС/сут., т.е. на 75 автодорогах города (82 участках) в утренние «часы пик» в будние дни. По данным предварительных экспериментов определили минимальное количество измерений (Nnw;) значения эквивалентного уровня транспортного шума на одном участке: Nmm = 24 за 3-х месячный период.
Одновременно определялись характеристики автотранспортного потока: интенсивность - / (АТС/ч), доля грузовых автомобилей и автобусов в потоке — О (%), средняя скорость потока - V (км/ч), параметры улично-дорожной сети: длина перегона (м), ширина проезжей части - / (м), ширина улицы - / (м), этажность застройки - Н (м), коэффициент озеленения - к03 (ед./ЮОм), коэффициент застройки - к3 (%) и эквивалентный уровень шума - Ьжв (дБА). В таблице 4.1 указаны результаты мониторинга, проведенного в 2006г.
Значения эквивалентного уровня шума на исследуемых участках составили:
- на расстоянии 7,5м от середины крайней полосы - 75-84 дБА;
- на границе жилой застройки - 72-82 дБА (0,96-1,13 в долях верхнего значения для зоны тротуаров);
- в жилых помещениях, помещениях учебных, лечебных заведений с окнами, выходящими на автодороги, в зависимости от расположения объекта и состояния стен и окон здания, 1,05-1,5 ДУ при закрытых окнах и 1,63-2 ДУ - при открытых;
- на территории детских площадок, учебных заведений, площадок отдыха микрорайонов и групп жилых домов, находящихся в зоне влияния АД; -1,6-2 ДУ.
Самыми неблагоприятными по уровню загрязнения акустической среды являются участки № 54 по ул. Паровозной, № 67 по ул. Михайлицина, № 72 по ул. Московской, № 75, 81 по ул. Комсомольской. Здесь образуются зоны акустического дискомфорта (со значением эквивалентного уровня шумя более 80 дБ А) как непосредственно у АД, так и на расстоянии - ни границе жилой застройки. Уровень шумовой нагрузки в квартирах жилых домов, которые выходят окнами на данные участки АД, составляет, в зависимости от расположения и состояния стен и окон здания, 1,25-1,5ДУ при закрытых окнах и 1,83-2ДУ -при открытых. При этом превышение ДУ наблюдается как в дневное, так и в вечернее время.
К участкам с наименьшей шумовой нагрузкой на границе жилой застройки (со значением эквивалентного уровня шума менее 75 дБ А) относятся: № 14 по ул. Раздольной, № 17 по ул. Полесской; № 11 по ул. С. Шаумяна, №13 по Наугорскому ш., № 48 по ул. Н. Неман.
На диаграмме рисунка 4.5 показано сравнение результатов, полученных при натурных замерах уровня автотранспортного шума, с санитарно-гигиеническими нормами (допустимым и максимальным уровнями шума на территориях и в помещениях различного назначения).
Систематические замеры эквивалентного уровня транспортного шума, проводимые в течение нескольких лет (2004-2007 гг.) свидетельствуют о ежегодном увеличении зон устойчивого акустического дискомфорта на 20-25%.
Экономический эффект использования моделирования для оценки воздействия автотранспорта на акустическую среду города
Экономическая эффективность разработанных на основе процесса моделирования воздействия автотранспорта на акустическую среду города мероприятий, направленных на снижение транспортного шума определяется согласно методике [27] и рассчитывается на основе следующих показателей:
Капиталовложение в комплекс мероприятий - К (тыс. руб.)
Оценка стоимости оборудования и программного обеспечения, необходимого для функционирования САП, приведена в таблице 5.7 и соответствует ценам прайс-листов производителей компьютерной техники программного обеспечения.
Затраты на заработную плату оператора САП рассчитывалась по формуле
С1 = Сок + Спф + Сен + Сндс, (5.2)
где Сок — оклад оператора;
Спф - отчисления в пенсионный фонд, Спф = 0,14 х Сок;
Сен - единый социальный налог, Сен = 0,12 х Сок;
Сндс - налог на дополнительную стоимость, Сндс = 0,18хСок.
По данным территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Орловской области средняя заработная плата оператора составляет 8 тыс. руб., тогда в (5.2)
Спф = 0,14 х 8,00 =1,12 тыс. руб.
Сен = 0,12 х 8,00 = 0,96 тыс. руб.
Сндс = 0,18 х 8,00 = 1,44 тыс. руб.
Подставив значения Спф, Сен, Сндс в (5.2), получим
С1 = 8,00+1,12+0,96+1,44 = 11,52 тыс. руб. Расчет амортизационных отчислений производится по формуле:
С2 = (К0хА)/100% (5.3)
где КО — первичная стоимость оборудования, А — процент годовой нормы амортизационных отчислений. Годовая норма амортизации по каждому объекту амортизируемого имущества определяется следующим образом:
A = (l/t)xl00% (5.4)
где t - время амортизации в годах, определяемое по технической документации оборудования.
Подставив (5.4) в (5.3) получим С2 = Kl/tl + K2/t2 + КЗЛЗ + K4/t4, отсюда
С2 = 25,00/3 + 4,00/3 + 1,50/3 + 150,00/3 =60,17 тыс. руб./год Расчет затрат на ремонт оборудования осуществляется согласно формуле:
СЗ = (К0хР)/Ю0% (5.5)
где КО — первоначальная стоимость оборудования, Р - процент годовых затрат на ремонт, для компьютерной и оргтехники Р=5%, тогда (5.5)
СЗ = (К1+К2+КЗ+К4)хР/Ю0%. СЗ = (25,00+4,00+1,50+150,00)х5/100 = 9,03 тыс. руб./год Расчет затрат на электроэнергию производится по формуле:
С4 = МхТхЭ, (5.6)
где М - общая мощность оборудования {кВт), Т - общее время работы оборудования в часах, Э - стоимость 1 кВт-ч электроэнергии (руб.) В данном случае
С4 - М(К1) х Т(К1) х Э + М(К2) х Т(К2) х Э + М(КЗ) х Т(КЗ) х Э + +М(К4) х Т(К4) х Э.
Рабочий день оператора и время работы оборудования составляет 8 часов в день (2000 часов в год). Данные потребляемой мощности взяты из технической документации к оборудованию. Стоимость 1 кВт электроэнергии составляет 2 руб. В таблице 5.9 представлены данные мощности, потребляемой оборудованием, а также время его работы за год.
Подставив данные из таблицы в (5.6), получим С4 = 0,2 х 2000 х 2 + (0,17 х 250 + 0,006 х 1750) х 2 + (0,0018 х 1000 + + 0,00072 х ЮОО) х 2 + 0,025 х 2000 х 2 = 1,01 тыс. руб.
Расчет показателя С5 производится из следующих потребностей: 2 пачки бумаги для принтера, 2-х кратная заправка картриджа принтера, 10 CD и 1 флеш-карта.
Итоговые эксплуатационные расходы функционирования САП: С = С1+С2+СЗ+С4+С5 = 11,52+60,17+9,03+1,01+3,70 = 85,43 тыс. руб./год
Приведенные затраты - 3 (тыс. руб./год) Приведенные затраты рассчитываются по формуле 3 = С + 0,12хК. (5.7)
Подставив в (5.7) значения С и К, получим: 3 = 85,43 тыс. руб./год + 0,12 х 183,50 тыс. руб. = 107,45 тыс. руб./год
Предотвращенный годовой ущерб — П (тыс. рубУгод)
Для примера предотвращенный годовой ущерб рассчитан для одного из опасных участков - ул. Комсомольской (перегон от пер. Карачевский до ул. МОПРа).
Согласно [27, 50] расчет экономической эффективности противошумового мероприятия производится по формуле:
П = (В(Ы) - B(L2)) х N х р5 (5.8)
где N — количество людей, подверженных воздействию транспортного шума на расчетной территории,
Р — множитель, имеющий размерность руб./(чел.хгод);
В(Ы) и B(L2) — безразмерные величины, вычисляемые по формулам:
B(Ll)=10 0301 L1-5,3
B(L2)=10 0301xL2-5,3
L1 и L2 - безразмерные целочисленные величины, численно равные максимальным значениям величин эквивалентного уровня шума транспортного потока на расчетной территории.
Множитель (3, являющийся индексом потребительских цен, рассчитан, в соответствии с Положением о порядке наблюдения за изменением цен и тарифов на товары и услуги, определения индекса потребительских цен, утвержденным Постановлением Госкомстата РФ от 25.03.2002 №23 и равен 18,82 руб. на июль 2008 года.
Величина L1 численно равна уровню транспортного шума на указанном участке и составляет 81 дБА.
Если в результате применения противошумовых мероприятий на основе предложенных моделей эквивалентный уровень шума транспортного потока на данном участке снизить на 1дБА (до 80 дБ А), то формула (5.8) примет вид: П, = ((l00 0301x81 - 5,3) - (Ю0-0301 80 - 5,3)) х 18,82 руб./(чел.хГод) = 0,3 тыс. руб./чел. хгод
При снижении шума на 6 дБА (до допустимого уровня в 75 дБА) предотвращенный годовой ущерб равен П6 = ((io-0301x81 - 5,3) - (Ю0-0301 79 - 5,3)) х 18,82 руб./(чел.хГОд) = 0,68 тыс. руб./чел. год
Экономический эффект от реализации мероприятий по снижению шума от автотранспортных потоков, рекомендуемых для ул. Комсомольской г. Орла, на которой проживает более 15% населения города и которая находится в зоне устойчивого акустического дискомфорта составил Пі = 720 тыс. руб. в год, Пб = 1,6 млн руб. в год.
