Zgadzam się
Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.
Road noise pollution constitutes one of the primary health threats to residents living near roads. An important aspect is thelimitation and counteraction of excessive exposure to road noise. Existing protection measures vary in effectiveness and applicability. One of the potential solutions involves activities related to traffic management. Based on a review of currentknowledge and own analyses, the authors propose noise protection measures focused on the noise source. In the monograph 'Modelling and Assessment of Solutions for Protection Against Road Noise' (2017), Bohatkiewicz J. suggested a classification of noise protection measures, where one group involves reducing noise in the emission zone through: optimizing communication efficiency, planning and managing parking zones, organizing, slowing down and directing traffic, Intelligent Transport Systems (ITS) management and direction systems, traffic calming, and rerouting and combining traffic on certain connections related to traffic organization. Existing relationships between road traffic conditions and road noise allow for the selection and application of the aforementioned measures. To verify this thesis, the authors conducted studies and analyses on the impact of road traffic conditions on the noise level. To determine these conditions, the Highway Capacity Manual 6th method was used. Meanwhile, road noise was determined based on simulations using the NMPB-Routes and CNOSSOS-EU models. Traffic management, as well as the potential introduction of autonomous vehicle traffic, can lead to a reduction in road noise emissions. Most research and analysis rely on computer simulation results, due to the small share of autonomous vehicles in current traffic. However, an increase in the number of autonomous vehicles can positively affect road traffic capacity andsafety by increasing vehicle flow capabilities. In scenarios of autonomous vehicle traffic, two basic parameters play a key role: speed and vehicle spacing. By optimizing these parameters, the environmental impact can be minimized. A detailed examination of the impact of road traffic conditions will contribute to the development of new methods for protection againstroad noise. Choosing appropriate traffic and vehicle management scenarios can significantly reduce road noise emissions.
Hałas drogowy stanowi jedno z podstawowych zagrożeń zdrowotnych dla mieszkańców żyjących w pobliżu dróg. Ważnym aspektem jest ograniczenie i przeciwdziałanie nadmiernemu narażeniu na hałas drogowy. Istniejące środki ochronne różnią się skutecznością i zastosowaniem. Jednym z potencjalnych rozwiązań są działania związane z zarządzaniem ruchem. Na podstawie przeglądu aktualnej wiedzy oraz własnych analiz autorzy proponują środki ochrony przed hałasem skoncentrowane na źródle hałasu. W monografii 'Modelowanie i ocena rozwiązań ochrony przed hałasem drogowym' (2017) Bohatkiewicz J. zaproponował klasyfikację środków ochrony przed hałasem, w której jedna grupa polega na redukcji hałasu w strefie emisji poprzez: optymalizację efektywności komunikacji, planowanie i zarządzanie strefami parkingowymi, organizowanie, spowalnianie i kierowanie ruchem, zarządzanie systemami ITS oraz systemami kierowania ruchem, uspokajanie ruchu i przekierowywanie oraz łączenie ruchu na niektórych połączeniach związanych z organizacją ruchu. Istniejące zależności między warunkami ruchu drogowego a hałasem drogowym umożliwiają selekcję oraz zastosowanie powyższych środków. W celu zweryfikowania tezy, autorzy przeprowadzili badania i analizy wpływu warunków ruchu drogowego na poziom hałasu. Aby określić te warunki, wykorzystano metodę 6. podręcznika zdolności drogowych. Tymczasem hałas drogowy określono na podstawie symulacji z wykorzystaniem modeli NMPB-Routes i CNOSSOS-EU. Zarządzanie ruchem, jak również potencjalne wprowadzenie ruchu pojazdów autonomicznych, mogą prowadzić do redukcji emisji hałasu drogowego. Większość badań i analiz opiera się na wynikach symulacji komputerowych, z powodu niewielkiego udziału pojazdów autonomicznych w obecnym ruchu. Jednakże, zwiększenie liczby pojazdów autonomicznych może pozytywnie wpłynąć na zdolność i bezpieczeństwo ruchu drogowego, zwiększając możliwości przepływu pojazdów. W scenariuszach ruchu pojazdów autonomicznych kluczowe znaczenie mają dwa podstawowe parametry: prędkość i odstępy między pojazdami. Optymalizując te parametry, można minimalizować wpływ na środowisko. Dokładne zbadanie wpływu warunków ruchu drogowego przyczyni się do rozwoju nowych metod ochrony przed hałasem drogowym. Wybór odpowiednich scenariuszy zarządzania ruchem i pojazdy może znacznie zmniejszyć emisję hałasu drogowego.
