主要观点总结
深圳市生态环境局在全国率先构建噪声烦恼度智能监测网络,引入噪声“烦恼度”监测指标,以弥补传统噪声评价方法与市民实际感受的脱节。通过心理声学模型与大数据分析,实现‘降分贝’到‘减烦恼’的治理转型。
关键观点总结
关键观点1: 引入噪声'烦恼度'监测指标
为了解决传统噪声评价方法与市民实际感受的脱节问题,深圳市率先引入了噪声“烦恼度”监测指标,该指标通过量化市民对噪声的主观感受程度,更贴近人的实际感受,为噪声治理提供更科学的依据。
关键观点2: 声环境自动监测网络的建设
深圳市正在开展声环境自动监测网络建设,通过设立40个功能区声环境自动监测子站,对噪声进行实时监测,并引入“烦恼度”的监测指标,以更全面地评估噪声对人群的影响。
关键观点3: 智能设备的应用
深圳市采用智能设备进行噪声污染取证,通过摄像头实时记录声源,并对其进行“可视化”,解决了一直以来噪声污染取证难的问题。
关键观点4: 噪声烦恼度的评价与预测
与传统的单一分贝值评价相比,噪声烦恼度评价从心理声学角度出发,综合考量多个参数,更贴近人的主观感受,为噪声治理提供更为科学的依据。
关键观点5: 深圳方案的推广价值
深圳市在噪声污染治理方面的创新实践,不仅是对国家《“十四五”噪声污染防治行动计划》的积极响应,更为全国城市声环境管理和“宁静城市”建设提供了可复制、可推广的“深圳方案”。
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