Modelo de regressão não linear para prever o ruído do tráfego ambiental

Autores

  • Alana Corsi Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Franciely Velozo Aragão
  • Daiane Chiroli
  • Márcia Santos
  • Eniuce Souza
  • Marcia Sahmed
  • Paulo Soares

DOI:

https://doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-12.1035

Palavras-chave:

Nível Equivalente Sonoro. Ruído de Tráfego. Modelo de Otimização Matemática.

Resumo

Muitos estudos sobre o impacto ambiental em áreas urbanas estão relacionados ao ruído do tráfego rodoviário. O transporte é uma atividade essencial à vida urbana e à economia, seja ele de pessoas ou bens de consumo, os tipos de veículos para transporte são classificados em veículos leves ou pesados. Entretanto, o mau planejamento da roteirização das cidades ocasiona certa movimentação em demasia em alguns pontos, causando níveis excessivos de ruído gerados pelo tráfego rodoviário. Este estudo tem como objetivo apresentar um modelo matemático que represente a relação entre as grandezas Nível Equivalente Sonoro e Volume Veicular, utilizando o modelo de regressão logística não linear, a fim de facilitar a tomada de decisão em relação ao planejamento urbano. Os dados de pressão sonora e volume veicular foram coletados por dez dias durante cinco horas totalizando uma coleta de 50 horas, com um total de 180 mil dados de nível de pressão sonora e 124.316 veículos. O local de coleta de dados foi uma rodovia que passa pela cidade de Maringá, no Paraná, sendo uma rodovia de tráfego intenso. Os resultados mostram que as diferenças entre os níveis de ruído de tráfego medido e previsto variam de -0,3 dB (A) a +0,3 dB (A) e a diferença média foi de -0,006 dB (A). O modelo de previsão de ruído de tráfego rodoviário proposto pode ser utilizado como ferramenta de apoio à decisão no planejamento urbano, levando em consideração as mesmas condições de contorno da rodovia estudada.

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Referências

Aragão, F. V.; Soares, P. F.; Chiroli, D. M. G.; Zola, F. C.; Samed, M. M. A. (2016). Mathematical optimization model for Equivalent Noise Level. Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Vol. 39, Nº 6, 1 – 9.

Bistafa, S. R. (2011). Acústica aplicada ao controle de ruído. Second edition, São Paulo: Edgard Blücher.

Cai, M. et al. (2015). Road traffic noise mapping in Guangzhou using GIS and GPS. Applied Acoustics, 87, p. 94-102.

Debnath, A.; Singh, P. K. (2018). Environmental traffic noise modelling of Dhanbad township area–A mathematical based approach. Applied Acoustics, 129, p. 161-172.

Giraldo, W.; Fernández, A. (2011). Intervalo unitario de tiempo de medición para ruido ambiental. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 10(18), p. 61-68.

Guarnaccia, C. (2013). Advanced tools for traffic noise modelling and prediction. WSEAS Transaction on Systems, 12(2), 121-130.

Hesse, M.; Rodrigue, JP. (2004). The transport geography of logistics and freight distribution. Journal of Transport Geography, 12(3), 171–184.

Koç, Ç. et al. (2016). The impact of depot location, fleet composition and routing on emissions in city logistics. Transportation Research Part B: Methodological, v. 84, p. 81-102.

Kumar, P.; Nigam, S. P.; Kumar, N. (2014). Vehicular traffic noise modeling using artificial neural network approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 40, p. 111-122.

Maijala, P. et al. (2012). Environmental noise monitoring using source classification in sensors. Applied Acoustics, 129, p. 258-267.

Mansouri, N. A., PourMahabadian, M., Ghasemkhani, M. (2006). Road Traffic Noise in Downtown Area of Tehran. Iranian Journal Of Environmental Health Science And Engineering, 3(4), 261-266.

Molina, M. J.; Molina, L. T. (2012). Megacities and Atm ospheric Pollution. Journal of the Air & Waste Management Association, 54, 644-680.

Ow, L. F.; Ghosh, S. (2017). Urban cities and road traffic noise: Reduction through vegetation. Applied Acoustics, 120, p. 15-20.

Ramírez, A.; Domínguez, E. (2013). Modeling urban traffic noise with stochastic and deterministic traffic models. Applied Acoustics, 74(4), p. 614-621.

Ricciardi, N., Crainic, T. G.; Storchi, G. (2003). Planning models for city logistics Operations. Journées de l´Optimization: Optimizations Days. Séance TA6 – Logistique II/ Logistics II.

Silva, L. T.; Mendes, J. F. G. (2012). City noise-air: an environmental quality index for cities. Sustainable Cities and Society, 4, p. 1-11.

Smith, M. E. (2015). Moving Towards a Greener Future: An Investigation of How Transit-Oriented Development Has the Potential to Redefine Cities Around Sustainability. Scripps Senior Theses. 534.

Suthanaya, P. A. (2015). Modelling road traffic noise for collector road (case study of Denpasar City). Science Direct. The 5th International Conference of Euro Asia Civil Engineering Forum (EACEF-5). 125, 467–473.

Taniguchi, E.; Thompson, R. G.; Yamada, T. (1999). Modeling cities logistics. City Logistics I, p. 3-37.

Taniguchi, E.; Thompson, R. G.; Yamada, T. (2014). Recent trends and innovations in modelling city logistics. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 125, p. 4-14.

World Health Organization (WHO) (2009). Night noise guidelines for Europe. Copenhagen: WHO.

Yang, J.; Guo, J.; Ma, S. (2016). Low-carbon city logistics distribution network design with resource deployment. Journal of Cleaner Production, 119, 223-228.

Zannin, P. H. T., Calixto, A., Diniz, F. B., Ferreira, J. A.C. (2003). A survey of urban noise annoyance in a large Brazilian city: the importance of a subjective analysis in conjunction with an objective analysis. Environ. Impact. Assessment. Rev., 23, 245–255.

Publicado

2020-02-07

Edição

Seção

Artigos