ГОСТ Р ИСО 1996-1-2019 Акустика. Описание, измерение и оценка шума на местности. Часть 1. Основные величины и процедуры оценки

Приложение Н
(справочное)

Теоретические основы предсказания роста жалоб на шум

На рисунке Е.1 представлены данные исследований степени раздраженности людей в ответ на воздействие авиационного шума в форме доли населения, испытывающих сильное раздражение, в зависимости от . Совокупность этих данных имеет форму облака без четко выраженной формы. Кривые, подогнанные под эти данные, обычно слабо соответствуют их разбросу, что делает предсказательные интервалы очень большими. Так, при 60 дБ предсказанная подогнанной кривой доля населения с высокой степень раздражения будет 16%, в то время как границы 95%-ного предсказательного интервала составляют 3% и 69%. Это слишком большой диапазон. Аналогом данной ситуации было бы, как если при запланированном времени вылета рейса 15 ч мы могли бы только сказать, что в 19 случаях из 20 вылет состоится в интервале между 12 и 22 ч. Такой большой разброс при обработке результатов исследований связан с отсутствием теории, которая объясняла бы вариативность полученных данных. Некоторые объяснения этой вариативности рассматриваются в настоящем приложении.

В [7] и [18] сделано предположение, что рост числа жалоб с увеличением эквивалентного уровня звука на интервале "день - ночь" для шума разных видов транспорта имеет большое сходство с ростом громкости звука с поправкой на время его действия. Известно, что громкость растет пропорционально квадрату звукового давления, возведенному в степень 0,3. Но ощущение громкости усиливается только в течение доли секунды, а потом уже не зависит от продолжительности звука. И напротив, раздраженность сильным шумом прямо пропорциональна его продолжительности. Поэтому в [7] и [18] использовано значение , чтобы сначала преобразовать его в квадрат звукового давления, а затем возвести в степень 0,3, сохранив при этом прямо пропорциональную зависимость от продолжительности шумового воздействия. Таким образом, по сути, предполагалось пропорциональным произведению громкости звука на время его действия. В [7] и [18] сделан вывод, что совокупность собранных данных хорошо объясняется указанной теорией. Теория описывает две трети вариабельности данных и указывает некоторые факторы, объясняющие эту вариабельность. Как результат, это позволяет лучше оценить разброс данных, чем простая подгонка кривых зависимости от .

Примечание 1 - Точный прогноз громкости в соответствии с ИСО 532, ANSI/ASA S3.5 или DIN 45631 требует учета нескольких факторов. Однако в качестве первого приближения достаточно принять, что она растет пропорционально уровню звукового давления в степени 0.3.

В дополнение к предположению о связи доли сильно раздраженного населения с интегрированной по времени громкостью шума было сделано предположение относительно функции перехода от второй величины к первой. Выбранное функциональное соотношение в виде спадающей экспоненты является простейшим (однопараметрическим) видом функции перехода. Она предполагает, что при изменении звука от очень-очень тихого до очень-очень громкого, величина растет от 0 (соответствует 0% раздраженного населения при очень-очень тихом звуке) до 100 (соответствует 100% раздраженного населения при предельно громком звуке).

Предсказание основывается на семействе таких функций перехода, различающихся только масштабированием вдоль оси . В современной практике принято рассчитывать с точностью до 0,1 дБ в диапазоне изменений, установленном пользователем. Однако в настоящем стандарте диапазон изменений определен границами 45 и 75 дБ. Пользователь должен понимать, что в методе, основанном на социально допустимом уровне шума , происходит не подгонка кривой под данные, а, наоборот, подгонка данных под имеющуюся кривую. Другими словами, набор данных, полученных в ходе исследований, т.е. пары значений и , сравниваются с семейством функций перехода. Та кривая , которой данные отвечают в максимальной степени (по критерию максимального правдоподобия или наименьших квадратов), используется для определения .

Представление через функцию перехода имеет вид:

,                                          (Н.1)

где m - доза шума в единицах квадрата давления.

Примечание 2 - В предыдущей формулировке прогнозной функции экспонента задавалась через скалярную величину A, зависящую от рассматриваемой группы населения, и дозу шума m. В представлении формулы (Н.1) форма прогнозной функции определяется единственным параметром m, в то время как величина служит для сдвига прогнозной функции вдоль оси абсцисс с учетом специфики конкретной группы населения.

В формуле (Н.1) показатель степени 0,3 служит для преобразования квадрата давления в величину, пропорциональную громкости звука. Если общую дозу шума представить как и подставить в формулу (Н.1), то получим выражение для доли населения, испытывающего сильное раздражение от транспортного шума, в виде

.                                         (Н.2)

Здесь величина выражена в тех же единицах, что и .

Примечание 3 - Формула (Н.2) совпадает с формулой (Е.1).

Примечание 4 - Численное значение выбрано таким образом, чтобы, с одной стороны, минимизировать сумму квадратов разностей между эмпирически наблюденными значениями и данными, предсказываемыми зависимостью (Н.2), и в то же самое время соответствовать значению 50%. Константа 5,3 дБ в формуле (Н.2), точное значение которой будет 5,306 дБ, необходима именно для того, чтобы подогнать под значение 50%. Выбор значения 50% является произвольным. Вместо этого можно было взять, допустим 10% или 33,3%. Однако после того, как определение было дано (см. 3.6.6), данный уровень уже не может быть изменен.

Таким образом, можно считать, что теория прямо пропорциональной зависимости показателя жалоб населения от произведения громкости звука на длительность его воздействия, подтверждается имеющимися экспериментальными данными. Однако не является той величиной, которая однозначно определяет степень раздраженности населения. В данном методе оставлена дополнительная свободная переменная , позволяющая подогнать статистические данные для разных групп населения, источников шума и т.д.

На момент разработки настоящего стандарта еще отсутствовал теоретически обоснованный опубликованный метод, который позволял бы предсказывать значение для конкретной группы населения. На практике значение находят экспериментальным способом, подгоняя данные, т.е. пары значений (, ), полученные для людей данной группы методом социального опроса, под формулу (Н.2) методом наименьших квадратов. Рисунок Н.1 иллюстрирует этот процесс на примере пар данных (, ), полученных в Австрии в ходе социологического анкетирования в отношении реакции на шум, создаваемый железнодорожным транспортом.

Примечание 5 - Хотя значение в настоящее время теоретически предсказано быть не может, известен ряд факторов, влияющих на . Эти факторы включают в себя привычку населения к шуму данного вида, вид населенного пункта (город, пригород, сельские поселения), вид шума (импульсный, тональный), характер изменения шума во времени.

     X - оценочный уровень шума на интервале "день - ночь" , дБ; Y - доля населения, испытывающего сильное раздражение от действия шума , % ; 1 - 64,3 дБ; 2 - 69,3 дБ; 3 - 74,3 дБ; 4 - 79,3 дБ

Примечание - Наилучшая подгонка (методом наименьших квадратов) данных под кривую данного вида была получена при 69,3 дБ. На рисунке показаны также кривые для значений 64,3; 74, 3 и 79, 3 (т.е. с шагом 5 дБ).

     Рисунок Н.1 - Пример подгонки экспериментальных данных под -кривую