一個完備的機(jī)場噪聲監(jiān)測系統(tǒng)需要在機(jī)場周邊布置盡可能多的監(jiān)測點，從而能夠?qū)崟r全方位地監(jiān)測機(jī)場周邊的噪聲影響。這些監(jiān)測點的噪聲值可能隨著天氣、溫濕度、航跡、跑道的不同而不同。如何能夠在歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)中，找出最優(yōu)化的航跡、跑道等信息，使得噪聲值最小，從而能夠有效地降低機(jī)場噪聲的影響。

　　【摘要】機(jī)場噪聲監(jiān)測點的噪聲值與多方面因素相關(guān)，例如天氣、溫濕度、航跡、機(jī)型等，研究這些影響因素，對于科學(xué)有效地降低噪聲值有著至關(guān)重要的地位。本文采用灰色關(guān)聯(lián)度分析的方法對同一航班不同機(jī)型的影響因素進(jìn)行了分析，并通過實例加以驗證。結(jié)果表明，灰色關(guān)聯(lián)度分析方法在對于影響噪聲值條件的選擇具有可行性。

　　【關(guān)鍵詞】機(jī)場噪聲,噪聲值,灰色關(guān)聯(lián)度,監(jiān)測點

　　1引言

　　隨著社會的進(jìn)步和我國民航事業(yè)的不斷發(fā)展，時至今日，空中交通已經(jīng)成為了人們出行不可或缺的運輸方式，機(jī)場作為空中交通的驛站和城市的窗口，在城市現(xiàn)代化的進(jìn)程中擔(dān)當(dāng)著重要的角色。航空運輸在給城市帶來了便捷和繁榮的同時，也帶來了一系列的環(huán)境問題，其中最嚴(yán)重的當(dāng)屬航空噪聲污染問題，國內(nèi)外的眾多機(jī)場都不同程度的受到航空噪聲的困擾。而且，隨著人們環(huán)境意識的逐漸提高，機(jī)場噪聲的問題日益突出，機(jī)場周圍公眾對機(jī)場噪聲時有抱怨，有的還很強(qiáng)烈，如要求機(jī)場給予經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償、要求關(guān)閉或搬遷機(jī)場，甚至有些人采用不理智行為阻撓飛機(jī)在機(jī)場的起降。機(jī)場噪聲污染問題是一個世界性的難題，嚴(yán)重影響機(jī)場可持續(xù)發(fā)展和機(jī)場與周邊的和諧發(fā)展。治理航空噪聲，預(yù)防噪聲污染，實現(xiàn)機(jī)場航空業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為機(jī)場當(dāng)局不得不面對和解決的一個棘手問題。

　　2灰色關(guān)聯(lián)度分析法

　　2.1灰色關(guān)聯(lián)度的概念

　　灰色系統(tǒng)理論（GreySystemTheory）最早是由華中理工大學(xué)鄧聚龍教授提出的�；疑�系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析是系統(tǒng)態(tài)勢的量化比較分析�；疑�關(guān)聯(lián)度分析法的原理是：若干個統(tǒng)計數(shù)列所構(gòu)成的各條曲線幾何形狀越接近，即越相平行，則它們的變化趨勢越接近，其關(guān)聯(lián)度就越大。關(guān)聯(lián)序反映各評價對象對理想對象（參考對象）的接近次序，即評價對象的優(yōu)劣次序，其中關(guān)聯(lián)度最大的評價對象為最佳。因此，可利用關(guān)聯(lián)序?qū)υu價對象進(jìn)行排序，以對評價對象進(jìn)行比較。

　　2.2灰色關(guān)聯(lián)度的計算

　　2.2.1原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理

　　由于各因素各有不同的計量單位，因而原始數(shù)據(jù)存在量綱和數(shù)量上的差異，不同的量綱和數(shù)量級難以比較。因此，必須要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。常用的方法有初值化、均值化等。

　　（1）初值化。用同一數(shù)列的第一個數(shù)據(jù)去除后面的所有數(shù)據(jù)，得到一個各個數(shù)據(jù)相對于第一個數(shù)據(jù)的倍數(shù)數(shù)列，即初始化數(shù)列。一般地，初值化方法適用于較穩(wěn)定的社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的無量綱化，因為這樣的數(shù)列多數(shù)呈穩(wěn)定增長趨勢，通過初始化處理，可使增長趨勢更加明顯。

　�。�2）均值化。先求出各個原始數(shù)列的平均數(shù)，再用數(shù)列的所有數(shù)據(jù)除以該數(shù)列的平均數(shù)，就得到一個各個數(shù)據(jù)相對于其平均數(shù)的倍數(shù)數(shù)列，即均值化數(shù)列。一般說來，均值化方法比較適合沒有明顯升降趨勢現(xiàn)象的數(shù)據(jù)處理。

　　2.2.2分析模型的建立

　　設(shè)經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)后的理想?yún)⒖紨?shù)列為：

　　x0（k）={x0（1），x0（2），...，x0（n）}（k=1，2，...n）與參考數(shù)列作關(guān)聯(lián)程度比較的P個數(shù)列（比較數(shù)列）為：

　　xi（k）={xi（1），xi（2），...，xi（n）}（k=1，2，...n）（i=1，2，...，p）

　　上式中，n為數(shù)列的長度，即數(shù)據(jù)的個數(shù)。

　　灰色關(guān)聯(lián)度分析方法是基于系統(tǒng)各因素時間序列曲線相似相異程度來衡量關(guān)聯(lián)度大小的量化方法，實際上是用兩條曲線的差值來作為關(guān)聯(lián)度的度量基礎(chǔ)。

　　將第k個比較數(shù)列（k=1，2，...p）各期的數(shù)值與參考數(shù)列對應(yīng)期的差值的絕對值記為：

　　△0k（t）=|x0（t）-xk（t）|t=1，2，...，n

　　對于第k個比較數(shù)列，分別記n個△0k（t）中的最小數(shù)和最大數(shù)為△0k（min）和△0k（max）。對于p個比較數(shù)列，又記p個△0k（min）中的最小者為△（min），最大者為△（max）。

　　于是第k個比較數(shù)列與參考數(shù)列在t時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)可以通過如下式子計算：

　�。�1）

　　（1）式中，？籽表示分辨系數(shù)，用來削弱△（max）過大而使關(guān)聯(lián)系數(shù)失真的影響。0<？籽≤1。

　　2.2.3計算關(guān)聯(lián)度

　　灰色關(guān)聯(lián)度是由灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)演變而來。由于關(guān)聯(lián)系數(shù)太多，信息不集中，不便于比較，為此，一般將比較數(shù)列與參考數(shù)列各個時期的關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映這兩個數(shù)列的關(guān)聯(lián)程度，其計算公式如下：

　　式中，r0k為第k個比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度。若考慮各關(guān)聯(lián)系數(shù)的權(quán)重，便可得比較數(shù)列與參考數(shù)列的加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度，即：

　　式中，？棕（i）為灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)？灼0k（i）在關(guān)聯(lián)度中的權(quán)重。

　　2.2.4排關(guān)聯(lián)度

　　設(shè)r0a為比較數(shù)列A與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度，r0b為比較數(shù)列B與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度，若r0a>r0b，則認(rèn)為比較數(shù)列A對參考數(shù)列的相似程度比比較數(shù)列B大；若r0a3灰色關(guān)聯(lián)度分析法在機(jī)場噪聲監(jiān)測點數(shù)據(jù)集中的應(yīng)用

　　3.1機(jī)場噪聲監(jiān)測點數(shù)據(jù)集的影響因素

　　機(jī)場噪聲監(jiān)測點測量的噪聲值與天氣、溫濕度、飛機(jī)選取的跑道、飛行的航跡以及所采用的機(jī)型、監(jiān)測點的位置等多方面的因素有關(guān)。天氣、溫濕度等自然因素屬于非人為可控制因素。因此，為了降低噪聲值，必須選擇最合適的機(jī)型、跑道等人為可控因素�？衫�用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

　　3.2灰色關(guān)聯(lián)度分析法應(yīng)用步驟

　　取國內(nèi)某機(jī)場一個月內(nèi)的同一航班所產(chǎn)生的噪聲的監(jiān)測數(shù)據(jù)，如表1所示。這里的同一航班可以將天氣、溫濕度、跑道、航跡看成是相同的，唯一不同的是機(jī)型。可采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法幫助選擇合適的機(jī)型使得產(chǎn)生的噪聲值最小。設(shè)有6個被評價對象（B738，B733，B737，A321，B763，A333），每個被評價對象有12個評價指標(biāo)（監(jiān)測點1～監(jiān)測點12）。這樣，第i個被評價對象可描述為xi={xi1，xi2，...，xi12}，i=1，2，...，6。

　　3.2.1確定參考序列

　　根據(jù)各監(jiān)測點的數(shù)據(jù)值，在6個被評價對象中選出各項指標(biāo)的最優(yōu)值組成參考序列x0。

　　x0={x01，x02，...，x012}。因為噪聲值是越小越好，所以這里的最優(yōu)值即噪聲值的最小值。

　　3.2.2無量綱化

　　在實際數(shù)據(jù)中，各評價指標(biāo)的量綱和數(shù)量級有所不同，因而不可以直接進(jìn)行比較，所以必須進(jìn)行無量綱化，來消除原始變量不同量綱的影響。根據(jù)機(jī)場噪聲的特點，本文采用直線形無量綱化公式，即

　　顯然，各指標(biāo)的最優(yōu)值均為1，則最優(yōu)參考序列x0={1，1，...，1}，生成的數(shù)據(jù)如表2所示。

　　3.2.3計算兩級最大差△（max）和最小差△（min）

　　計算過程分為兩個步驟

　　1、計算△ij

　　△ij=|x'ij-1|i=1，2，...，6；j=1，2，...，12

　　2、計算△（max）和△（min）

　　計算結(jié)果如表3所示。

　　3.2.4計算關(guān)聯(lián)度

　　根據(jù)計算公式，計算出

　　被評價對象與最優(yōu)參考序列之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)（�。孔�=0.5），如表4所示。再由關(guān)聯(lián)系數(shù)得到關(guān)聯(lián)度，如表5所示。

　　3.2.5比較和排序

　　因為r0i反應(yīng)的是第i個被評價對象與評價標(biāo)準(zhǔn)序列x0相互關(guān)聯(lián)的程度，因此，如果r0i>r0j，則表明第i個樣本比第j個樣本好。

　　由表5可得實驗結(jié)果：

　　r01>r02>r03>r04>r05>r06

　　所以，綜上所述，在該航班中，選擇A333號機(jī)型可獲得最小的噪聲值。

　　4結(jié)束語

　　本文針對機(jī)場噪聲監(jiān)測點數(shù)據(jù)集的特征，采用了灰色關(guān)聯(lián)度分析法對同一航班不同機(jī)型的歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分析。最后采用國內(nèi)某大型機(jī)場歷史噪聲數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行驗證，通過理論及實驗分析可得，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法選擇出的機(jī)型能夠最大限度地降低監(jiān)測點的噪聲值。

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