住宅楼下传来的汽车鸣笛声，工地上传来的敲击声……随着城市化进程的加快，环境噪声污染日益凸显，成为影响居民生活质量提升的关键因素之一。前不久，西安市生态环境局发布的2024年生态环境执法典型案例中，便有工地夜间施工，车辆运行噪声扰民的案例。如今，随着西安市噪声自动监测数智化管理平台投入使用，实现了全时段、全方位、高精度的噪声智能监测。

鸟叫、人声、机械作业声音自动识别

12月24日，记者在曲江池北路的声环境质量监测子站看到，一块LED显示屏背后竖着一根金属杆，顶端有一个类似“麦克风”的设备，两旁则是用来进行气象监测和环境自然声识别的仪器，还有一个监控摄像头，杆子下方配置一个金属机箱。

“这个‘麦克风’是全天候户外传声器，一旦附近声音超标，就会自动记录。同时，系统会定位声源方向，摄像头随之转动并拍照，这些数据将实时上传。”西安市环境监测站工程师杨震龙介绍，通过这一套设备综合定位，可以让噪声无处遁形。

“鸟叫”58.7分贝、“气流噪声”56.9分贝、“机械设备作业”58.6分贝、“人说话声”55.8分贝、“人活动声”56.7分贝……从数智化管理平台可以看到，不仅能监测到声音大小，还有声源详细描述。

杨震龙介绍，单凭声音大小不能认定其是否属于噪声，例如鸟叫、雨声这类自然声音不属于噪声，机箱中的采集分析设备拥有识别这些声音的功能。相比传统人工审核，该技术显著降低了主观性错误，提高了审核效率与准确性。同时，还可以通过分级数据共享系统，将判别误差反馈至源头，促进声源识别技术持续优化与升级。

一张“声景地图”囊括噪声污染特征

当声环境质量监测子站监测到噪声污染时，数智化管理平台也会发出站点超标警报，区域管理人员通过手机APP便可以看到所负责监测站点的实时数据，实现平台与管理终端一体化协调联动。

记者了解到，西安市环境监测站创新研发了监测点位超标噪声特征图谱，将声源定位技术、声源识别和航拍影像相结合，根据超标声源方位、累计超标录音次数、能量平均值生成方位“玫瑰图”，显示出主要噪声源的声源类型及占比；累计分贝值均值生成能量“玫瑰图”，配合集成在航拍图上，反映的噪声污染时空分布特征，为无形声音“画像”。

“你看这个底图是监测站点实景航拍图，线段长短代表该方向噪声超标累计次数，不同颜色代表该方向超标噪声平均能量。”杨震龙介绍，通过这一套组合勾勒出清晰的“声景地图”，为噪声污染治理提供明确靶向。同时，结合现场踏勘反馈，建立不同功能区的特征图谱案例库，使其随着数据的丰富和声源识别率的提高，更加精准地给声源“画像”。

目前，西安市规划建设了20个这样的声环境质量监测子站，覆盖全市最具代表性的声环境功能区。在“智能助手”的帮助下，西安市噪声监测实现了从人工一年数次采样到自动全天候实时监测，为西安市噪声管理提供了强大的技术支持与决策依据，也为构建宜居城市增添一份助力。

文/视频 本报记者 文晨 代泽均