地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制.pdf

第 43 卷 第 2 期Vol.43,No.22024 年 3 月Journal of Applied AcousticsMarch,2024 研究报告 地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制王翘楚1王红卫1,2熊 威1杨晨曦1李文杰3(1 华南理工大学建筑学院广州510640)(2 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室广州510640)(3 中铁建工诺德城市投资有限公司深圳518000)摘要：随着城市铁路系统的快速发展，铁路沿线建筑内人群对地铁运行产生噪声的抱怨逐渐增多，为控制室内地铁噪声对人群所产生的负面影响，有必要对地铁噪声产生的多维度负面情绪进行评估。采集了79名受试者对建筑内地铁噪声的多维度负面感受(压抑感，不舒适度和不满意度)，基于偏最小二乘法分析了主客观影响因素对多维度负面感受的作用机制，并比较了多维度负面感受在反映地铁噪声影响上的差异。结果表明，多维度负面感受主要取决于主观响度和声学参数，活动干扰度、地铁噪声的敏感度、厌烦度和适应性的影响明显更弱；3个多维度负面感受中，相比于压抑感，不舒适度和不满意度受主观响度的影响轻微更显著，在相同的主观响度感受下，不满意度等级最高。该文可以为地铁沿线建筑物内噪声负面感受的评价和改善提供参考。关键词：地铁噪声；室内声环境；多维度感受；影响因素；作用机制中图法分类号:TB533文献标识码:A文章编号:1000-310X(2024)02-0339-11DOI:10.11684/j.issn.1000-310X.2024.02.012Influencing mechanisms of multi-dimensional perceptions due to noise insidebuildings along metro linesWANG Qiaochu1WANG Hongwei1,2XIONG Wei1YANG Chenxi1LI Wenjie3(1 School of Architecture,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China)(2 State Key Laboratory of Subtropical Building Science South China University of Technology,Guangzhou 510640,China)(3 China Railway Construction Engineering Nord City Investment Co.,Ltd.,Shenzhen 518000,China)Abstract:With the rapid development of urban railway systems,indoor peoples complaints about the noisegenerated by metro operation also increased.In order to control the negative impacts of indoor metro noise onpeople,it is necessary to evaluate the multi-dimensional negative emotions due to metro noise.In this study,79participants were exposed to a series of metro noise samples before being asked to cast their multi-dimensionalnegative perception(depression,discomfort and dissatisfaction)votes.Based on this,this study analyzed themechanisms of subjective and objective influencing factors on the multi-dimensional negative perceptions dueto metro noise using partial least squares(PLS)models,and compared the differences of multi-dimensionalnegative perceptions in reflecting the impacts of metro noise.The results showed that the multi-dimensionalnegative perceptions were mainly determined by subjective loudness and acoustic parameters,the influencesof activity disturbance,metro noise sensitivity,stance and adaptability were significantly weaker;Inaddition,among the three multi-dimensional negative perceptions,compared to depression,discomfort and2022-11-02收稿;2023-01-10定稿作者简介:王翘楚(1992),女,吉林长春人,博士研究生,研究方向:地铁噪声主客观评价。通信作者 E-mail:3402024 年 3 月dissatisfaction were slightly more significantly affected by subjective loudness,and under the same subjectiveloudness perceptions,the levels of dissatisfaction were the highest.The results could provide references forevaluating and improving the negative perceptions due to noise in buildings along metro lines.Keywords:Metro noise;Indoor acoustic environment;Multi-dimensional perceptions;Influencing factors;Action mechanism0 引言随着城市化进程的推进，世界各地的地铁交通系统获得了大力发展1，一些地铁干线不可避免地会穿过建筑物，这将会导致建筑内的振动和二次辐射噪声2。为了制定有效的地铁噪声管控计划，一系列既往研究调研了不同环境下地铁噪声感受的影响机制，而迄今为止提出的地铁噪声感知评估结果主要关注地铁内部、地铁线路附近住宅和商业区内的声环境，而学习空间内的心理需求可能与上述地点存在不同，因此学习状况下的地铁噪声感知评价结果值得深入研究；此外，大多数地铁噪声感知研究基于单个或几个地铁噪声样本进行主观调研，当所研究的地铁噪声样本的声学特性与既往研究中不一致时，评价结果可能不够可靠。因此，为了使研究结论更具有普遍性，需要采集更多的地铁噪声样本展开主观评价实验；另外，鉴于人们对噪声会产生各种负面情绪，如愤怒、失望和不满等3，基于单一声感受指标的噪声负面情绪评估无法完全地反映人们在声环境中的各类型负面感受，因此为了获得更准确且全面的声环境评估结果，需要基于多个主观维度来分析声环境带给人群的多元负面情绪。综上所述，随着地铁沿线建筑内地铁噪声对使用者的影响变得越来越普遍，有必要对建筑内地铁噪声感受的影响机制进行系统研究。因此本研究首先基于偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)模型分析了建筑内地铁噪声多维度负面感受的主次要影响因素，其次基于主要影响因子建立了噪声多维度负面感受的预测模型并分析了多维度负面感受在表征地铁噪声影响上的差别。本研究结果可为建筑内地铁噪声负面情绪的评价和消极影响的降低提供参考。1 研究方法1.1地铁噪声样本的采集本研究选择中国广州直线段和曲线段地下铁路轨道附近的一些高层办公楼作为地铁噪声信号的采集地点。在每个信号采集地点，地铁噪声都是建筑内部的重要噪声源，尤其是在较低的楼层，地铁噪声能够被清晰地听见。地铁噪声的采集时间均选择在早高峰(7:00 a.m.9:30 a.m.)或夜间(9:00 p.m.11:30 p.m.)时间段，此时空间的使用人数较少且背景噪声较低(基本维持在40 dBA 以内)，在该时间段采集地铁噪声可以尽可能避免其他噪声对地铁噪声采集的干扰。为了捕获双耳地铁噪声样本，本研究在各个建筑物不同楼层选择各种形状的室内空间，将人工头沿空间的主要使用方向放置在房间的中心位置并基于人工头开展环境噪声的持续记录，根据室内噪声水平的测量标准4，人工头的高度设置为离地面至少1.2 m，人工头与最近立面之间的距离设置为至少1.5 m。由于在采集地点可以清晰地听到地铁噪声，本研究记录了每个地铁噪声样本的大致开始时间，根据记录的开始时间和人工头收集到的wave文件，地铁噪声信号能够被识别。鉴于地铁噪声的间歇性特征和地铁噪声在室内环境下大约10 s(包括地铁的驶入和驶出)的持续时间1，本研究从各段录声中提取10 s的地铁噪声声频样本用于后续实验。最后，本研究在不同空间内收集了37组地铁噪声样本。1.2实验设计实验设计分为3部分。第一部分是基于地铁噪声声学参数的聚类分析筛选出有代表性的地铁噪声样本展开后续调研，参考既往研究5，将总等效连续A声级(LAeq)、总等效连续声压级(LZeq)和总等效连续C声级(LCeq)定义为左耳和右耳声压级数据的能量平均值，而将总响度、总粗糙度、总尖锐度和总波动度定义为左耳和右耳数据的算术平均值。根据之前的大规模调研，在地铁沿线建筑内部的大多数空间中，双耳地铁噪声暴露水平处于5065 dBA之间6，因此地铁噪声样本的总LAeq被设置为50 dBA、55 dBA、60 dBA 和65 dBA，并保持测量期间左右耳间的LAeq差值。参考既往研究7，基于最近邻元素法分别对50 dBA、55 dBA、60 dBA和65 dBA下地铁噪声样本的剩余总声学第43卷 第2期王翘楚等：地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制341参数值(LZeq、LCeq、响度、粗糙度、尖锐度和波动度)进行系统聚类分析。基于先前的预实验，发现当声样本数量不超过110个时，在有两次510 min休息的情况下，不会造成过多的心理和身体疲惫并可以基于等级评分法获得相对有效的感知评估结果。因此，本研究从37组地铁噪声样本中筛选出27组地铁噪声样本，对于这27组地铁噪声样本而言，它们除总LAeq外的其余总声学参数值与其他样本除总LAeq外的其余总声学参数值在50 dBA、55 dBA、60 dBA和65 dBA时均表现出相对较强的差异(平方欧式距离：不相似系数大于0.600)，由于每组地铁噪声样本的总声压级设置为50 dBA、55 dBA、60 dBA和65 dBA，本研究会向每位受试者提供108个地铁噪声样本(27 4)展开地铁噪声多维度感受评价实验，27组地铁噪声样本收集地点的基本情况如表1所示；此外，鉴于受试者需要对每个地铁噪声样本所引起的3项学习活动的干扰度进行评价，且相对于感受评价，活动干扰度评价需要进行的工作更为繁琐，为了避免听音质量的下降，本文从27组地铁噪声样本中选择1组地铁噪声样本(采集于表1中的26号测点)，基于该组地铁噪声展开3项学习活动(计算、判断和记忆)干扰度等级的调研，该组地铁噪声样本的声压级同样设定为50 dBA、55 dBA、60 dBA和65 dBA，针对于3项活动，向每位受试者提供12个地铁噪声样本(3 4)展开地铁噪声干扰度界定实验。第二部分是对耳机进行频响校准，即基于扫频信号获得耳机脉冲响应数据，将耳机脉冲响应的逆滤波数据与地铁噪声的时域数据进行卷积，最终得到了频率响应校准后的声样本。第三部分是样本声压级的调整，频率响应校准和声压级调整后的地铁噪声样本可用于听音实验。表1地铁噪声样本收集地点的室内空间情况、与地铁线路的关系及临近地铁线路的形态Table 1 The indoor space conditions of metro noise collection sites、the relationshipsbetween sample collection sites and underground railways and nearby railway forms测点建筑层数测点与地铁线的水平距离/m测点所在空间与地铁线的最近垂直距离/m临近地铁线的形态测点建筑层数测点与地铁线的水平距离/m测点所在空间与地铁线的最近垂直距离/m临近地铁线的形态1二层324曲线段15负三层58曲线段2负一层3816直线段16二层1224曲线段3负一层4116直线段17二层4524曲线段4负一层4316直线段18三层5528曲线段5负二层3912直线段19三层5528曲线段6负二层3612直线段20一层4020曲线段7负二层4412直线段21二层4524曲线段8负三层388直线段22二层4224直线段9负二层3812直线段23负三层438直线段10三层828曲线段24负一层4916直线段11负一层1316曲线段25六层1040曲线段12五层1036曲线段26二层624曲线段13二层1024曲线段27六层1240曲线段14负二层1012曲线段注：部分表格信息来源于高德地图，鉴于参考坐标的差别及测量误差，测点与地铁线间水平距离的误差6 25 m;由于地铁埋深和建筑层高的差别，测点所在空间与地铁线间最近垂直距离的误差6 10 m(参考标准：地铁埋深约20 m，建筑层高约4 m)1.3多维度感受评价指标的选择为了有效评估噪声反应，一系列既往研究首先基于详细的理论框架来选择被研究的主观指标，然后比较不同主观指标在反映噪声影响方面的差异性。参考既往研究，本文致力于根据之前提出的理论筛选出所研究的多维度感受评价指标，具体来讲，鉴于人们对噪声会表达出各种不同类型的负面情绪，既往研究提出了一系列噪声感知的评估指标，这些指标间相互独立，致力于反映人们对噪声的多维度感知3。其中，由一般噪声所引起的多方面负面3422024 年 3 月感知可以基于3个维度表征，第一个维度倾向于表达与噪声引起状况相关的不安感受，这些感觉来源于多维度的感知情绪包括行为和评价两个方面3；第二个维度为声环境质量的心理定义，这些感受指标的评价水平与心理期望密切相关8；第三个维度旨在评估人耳感受到的声音强度，一般来说，声音的强度越强，负面情绪越强烈9。最终，本研究采用了来自于第一维度的烦恼度和不舒适度指标、来自于第二维度的不接受度和不满意度指标以及来自于第三维度的主观响度指标，这些指标是每个维度内的典型评价指标并被大量研究选用；此外，基于低频噪声源的声学特性，既往研究提出了一系列低频噪声感知的评估指标，其中，最常用的指标是低沉度和压抑感10，鉴于地铁噪声是一种典型的低频噪声，低沉度和压抑感同样在本研究中被选用；另外，地铁运行产生的室内二次辐射噪声为低频的“轰隆声”1，因此本研究亦选择了轰隆声强度这一主观评价指标，用以调研人们对地铁噪声这一特定声源的声音感知强度。1.4听音实验的开展听音实验在华南理工大学的听音实验室(4 m 8 m)中展开，实验室背景声压级较低，约为25 dBA，受试者被要求坐在桌子前想象自己在日常生活中正在阅读书籍。考虑到所有受试者都是非声学方向的专家，在主观调研前会对每位受试者进行了培训，以了解每个问题的确切含义。本研究选用等级评分法界定所收集数据的等级，并将各项数据的等级代入模型中进行分析。问卷调研内容分为3个部分。第一部分旨在收集受试者的人群特征，包括：(1)对地铁噪声的敏感度；(2)对地铁噪声的态度和对地铁作为一种交通模式的态度；(3)性别、学历、年龄、乘坐地铁的频率、居住地点与地铁站的距离和性格。根据一项既往的研究11，受试者的性格、对于地铁噪声的敏感度和态度均基于李克特5级量表(15分，其中“1”表示“非常不同意”，5表示“非常同意”)进行评估，与性格、敏感度和态度相关的描述为“我很外向热情”，“我对地铁噪声很敏感”、“我很讨厌地铁噪声”、“我对地铁噪声很适应”、“我认为地铁噪声很吵闹”、“我认为乘坐地铁很舒适”、“我认为乘坐地铁很方便”。第二部分旨在获得地铁噪声样本引起的人群多维度负面感受等级，在实验开始前，将所有地铁噪声样本进行编号(编号为1108)并将编号顺序随机打乱，受试者会通过耳机听到声样本排序一致的所有地铁噪声样本，参考既往大量研究的数据采集和处理方式1,7，每位受试者需要对所有地铁噪声样本引起的感受等级进行评价并且对每个地铁噪声样本的评价只有一次，取该次的评价结果作为最终的分析数据。每个地铁噪声样本的播放时间为10 s，当样本播放结束后，会给每位受试者15 s去记录他的多维度负面感受等级。本研究所选择的多维度负面感受中，轰隆声强度指地铁运行产生轰隆声的感受强度，低沉度指地铁运行产生的低而沉重噪声的强度，主观响度表示人耳感受到的噪声强度，压抑感表示地铁噪声产生的情绪上沉闷的程度，烦恼度和不舒适度分别表示噪声引起的内心烦闷和不适应反应的程度；不接受度和不满意度是两种心理状态，分别是指人们因噪声环境质量而产生的不接受和不满情绪的程度。噪声负面感受等级通常采用5级量表或11 级量表来定义12，研究开展前的预实验表明，11级量表可能会让受试者感到困惑，因此本研究采用5级量表来评估受试者的各项多维度负面感受等级。对于轰隆声强度，5个等级分别为“相当弱”、“弱”、“适中”、“强”和“相当强”，对于其他主观评价指标，5个等级分别为“一点也不”、“有点”、“中等”、“相当”和“特别”。第三部分旨在获得地铁噪声对人群日常学习活动的干扰程度。同样地，受试者通过耳机对随机打乱的地铁噪声样本(编号109120)进行主观听音，并被要求界定上述地铁噪声样本对他们3项活动的干扰程度。具体来讲，在播放每个地铁噪声样本的同时，受试者需要在计算活动中解决4个包含加法、减法、乘法和除法的数学问题，或者在判断活动中确定4个陈述是否正确，或者在记忆活动中记下4个三位数，地铁噪声播放完成后，受试者被要求停止该项活动并使用5级量表(5个等级分别为“一点也不干扰”、“有点干扰”、“比较干扰”、“相当干扰”和“特别干扰”)13评估地铁噪声对该项活动造成的干扰程度。为了验证收集到数据的有效性，本研究对采集到的多维度感知投票的信度和效度进行了检验。结果表明，多维度感知投票的Alpha信度系数和KMO第43卷 第2期王翘楚等：地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制343效度系数分别为0.975和0.924，基于Bartlett球度检验的多维度感知投票的显著性系数为0.000(显著低于0.05)，表明所收集到的主观数据具有相当强的有效性去展开接下来的分析，参考既往研究的数据处理方式14，在收集到的数据具有较强有效性的前提下，本研究未对采集的样本数据进行剔除。本研究共招募了79名志愿者展开听音实验，男性和女性受试者的人数分别为40人和39人。大多数受试者的年龄在2024岁之间，受试者的受教育水平相对较高，其中以硕士研究生居多。1.5PLS模型研究多维度属性的数学工具有很多，如主成分分析(Principal component analysis,PCA)法、多维尺度(Multidimensional scaling,MDS)分析法和PLS等。本文采用PLS分析多维度感受影响机制的原因如下。在使用PCA进行分析时，涉及到删去哪些主成分和未充分考虑自变量对因变量的解释能力存疑等问题，这些都会导致模型的预测可靠性降低；基于MDS的分析结果往往并不唯一，评价结论可以在空间中旋转和平移，这为结果的解释制造了难度。基于PLS的分析结果能够克服以上缺陷，且本研究多维度感受的影响因子较多，这些影响因子间可能存在多重共线性现象，而采用PLS能够尽可能避免多重共线性问题15；此外，本研究采集的多维度感受投票和活动干扰度投票均属于非正态分布数据(K-S检验;显著性小于0.05)，既往研究表明PLS模型在数据呈非正态分布的情况下，仍表现出良好的预测效果15。综上所述，PLS模型适用于评价本研究多变量对多维度负面感受的作用效果。PLS是一种集多元线性回归、PCA及典型相关分析于一体的多元数据分析方法，它能够探讨单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系，这种因变量与多自变量间因果关系的探索能够使问题的分析更加深入15。PLS模型会用迭代方法估计隐含变量的权重和隐含变量得分，从而分析观测因子的作用效果强弱15，该种评价方法被证明具有足够的可靠性并被大量研究所采用。Smart PLS是基于Java平台运行的应用程序，它能够根据PLS对采集数据进行统计分析。本研究首先将分析数据导入到Smart PLS 3.0软件中，接下来基于导入指标在窗口创建预测路径模型，最后采用路径法进行PLS计算(最大迭代次数：300，迭代次数：7次)，从而获得PLS预测路径图，根据路径图和导出的报表可以查到单项观测指标对预测指标作用的总效应值和直接效应值15。1.6地铁噪声样本的声学特征对于本研究所选择的108个听音地铁噪声样本的总客观声学参数而言，平均的LAeq、LCeq和LZeq分别为57.5 dBA、74.2 dBC和75.8 dB。就108个听音地铁噪声样本的总心理声学参数而言，平均的时变响度、粗糙度、尖锐度和波动度分别为9.46 sone、0.16 asper、1.38 acum和0.41 vacil；此外，鉴于听音样本的部分声学参数不是正态分布数据(K-S检验;显著性小于0.05)，本研究基于Spearman相关性分析探讨不同声学参数间的相关性，结果指出，总LAeq、总LCeq和总LZeq间的相关性系数都大于0.90，表明它们之间有着很显著的正相关；心理声学参数中，总响度与总客观声学参数(LAeq、LCeq和LZeq)间展现出最强的相关性，其次为总粗糙度；总粗糙度与其他总心理声学参数间的相关性最强；总尖锐度和总波动度与总客观声学参数和总响度间的相关性较弱。2研究结果与分析2.1主观响度、声学参数、人群特征和多维度负面感受Wang等6的研究提出，相比于轰隆声强度、低沉度、烦恼度和不接受度，主观响度、压抑感、不舒适度和不满意度能更好地捕捉建筑物内地铁噪声的反应，因此被界定为地铁噪声的优选感受评价指标，并且优选感受的主要声学影响因素为LAeq、LCeq、LZeq、响度和粗糙度，而主要的非声学影响因素为对地铁噪声的敏感度、厌烦度和适应性。为了更细致地分析显著影响因子的作用机制，本研究首先基于PLS模型探讨主要声学以及非声学影响因素对优选感受的交互作用关系。参考既往研究16，在优选感受中，压抑感、不舒适度和不满意度被界定为多维度负面感受的预测指标，而主观响度被纳入到影响因子中，结合声学参数和人群特征对多维度负面感受展开影响机制分析。Wang等6的研究亦指出，在对地铁噪声的态度中，地铁噪声的厌烦度等级与多维度负面感受等级间存在着正相关，而地铁噪声的适应性等级与多维度负面感受等级间则呈现负相3442024 年 3 月关。为了避免效应值中负值的出现对结果的解释造成困难，本研究将地铁噪声适应性等级与多维度负面感受等级间的负相关关系转化为正相关，即将地铁噪声的适应性中的“1”等级替换为“5”等级，“2”等级替换为“4”等级，“3”等级维持不变，“4”等级替换为“2”等级，并将“5”等级替换为“1”等级，将修订后的适应性数据代入模型中进行分析。图1图3分别显示了基于以上影响因子的压抑感、不舒适度和不满意度的PLS预测路径模型图，表2呈现了以上因子对压抑感、不舒适度和不满意度的直接效应和总效应值。分析结果表明，3项负面感受等级均主要取决于主观响度和声学参数(更高的总效应值)，且主观响度的影响轻微强于声学参数的影响(轻微更高的总效应值)，相比于主观响度和声学参数，0.9770.9440.9370.9020.830LAeqLCeqLZeq?1.0001.0000.7340.0310.0751.0000.7200.0230.0900.5910.1630.7550.9210.935图1基于主观响度、声学参数和人群特征的压抑感PLS路径模型图Fig.1 Path diagram of PLS modelling for depression based on subjective loudness,acousticparameters and population characteristics0.9770.9430.9360.9040.832LAeqLCeqLZeq?1.0001.0000.7660.0280.0751.0000.7930.0580.0900.5910.0900.7560.9240.932图2基于主观响度、声学参数和人群特征的不舒适度PLS路径模型图Fig.2 Path diagram of PLS modelling for discomfort based on subjective loudness,acousticparameters and population characteristics第43卷 第2期王翘楚等：地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制3450.9770.9430.9360.9030.832LAeqLCeqLZeq?1.0001.0000.7240.0290.0751.0000.7500.0650.0890.5910.1110.7560.9240.932图3基于主观响度、声学参数和人群特征的不满意度PLS路径模型图Fig.3Path diagram of PLS modelling for dissatisfaction based on subjective loudness,acoustic parameters and population characteristics表2压抑感、不舒适度和不满意度模型中主观响度、声学参数和人群特征的直接效应和总效应值Table 2Direct effect and total effect values of subjective loudness,acoustic parametersand population characteristics in depression,discomfort and dissatisfaction models影响因素压抑感不舒适度不满意度直接效应总效应直接效应总效应直接效应总效应主观响度0.7200.7200.7930.7930.7500.750声学参数0.1630.7070.0900.6890.1110.677态度0.0230.0870.0580.1290.0650.132敏感度0.0310.0850.0280.0870.0290.085人群特征因素对多维度负面感受等级的影响明显更弱(显著更低的总效应值)；在各种声学参数中，LAeq能最好地反映声学参数对地铁噪声多维度负面感受的影响(最高的外部模型荷载系数)，其次为LCeq和LZeq，相比于客观声学参数(LAeq，LCeq和LZeq)，心理声学参数对声学参数影响的解释效果相对较弱(较低的外部模型荷载系数)，在心理声学参数中，相比于粗糙度，响度对声学参数影响的解释效果相对更强(较高的外部模型荷载系数)；3个负面感受中，基于主观响度、声学参数和人群特征能够对不舒适度进行相对最有效的预测(轻微最高的决定系数(R2)值)。2.2活动干扰度与多维度负面感受既往研究提出除了上述考虑的显著影响因子外，活动干扰度可能会对噪声感受产生显著影响16，鉴于本文基于108个地铁噪声样本探究主观响度、声学参数和人群特征对多维度感受的影响，而基于4个地铁噪声样本展开活动干扰度调研，本研究根据另一组PLS模型单独分析活动干扰度对地铁噪声多维度负面感受的作用机制。2.1节的分析结果表明相比于人群特征因素，主观响度和声学参数是多维度负面感受的主要影响因子，本节致力于分析与以上两个主要影响因子相比，活动干扰度对多维度负面感受的影响大小。每位受试者针对4个地铁噪声样本展开各项活动干扰度的调研，本研究共访问了79位受试者，对于3项活动，各获得干扰度等级调查问卷316份，为了使结构方程模型的评价结果具有有效性，样本数应大于200份，而作为结构方程模型的一种，PLS模型对样本数量的要求更低15，鉴于各项活动的干扰度等级调研问卷数量均高于200 份，因此活动干扰度的分析结果应具有可信性。考虑到活动干扰度研究仅针对4个地铁噪声3462024 年 3 月样本进行调研，且随着LAeq每提升5 dBA，LCeq和LZeq各增加5 dBC和5 dB，而响度和粗糙度增加的幅度并不一致，表明基于LAeq、LCeq或LZeq的声学参数作用效应值一致，因此本研究基于LAeq、响度和粗糙度3个声学参数分析声学参数对多维度负面感受的影响机制。图4图6分别显示了基于主观响度、声学参数和活动干扰度的压抑感、不舒适度和不满意度PLS预测路径模型图，表3呈现了主观响度、声学参数和活动干扰度对压抑感、不舒适度和不满意度的直接效应和总效应值。分析结果表明活动干扰度对多维度负面感受影响的总效应值明显低于主观响度和声学参数对多维度负面感受影响的总效应值，表明相比于主观响度和声学参数对地铁噪声多维度负面感受的影响，活动干扰度对地铁噪声多维度负面感受的影响明显更弱；3项学习活动(计算，判断和记忆)中，判断活动干扰度能最好地反映活动干扰度对地铁噪声多维度负面感受的影响(最高的外部模型荷载系数)，计算活动干扰度对活动干扰度影响的解释效果与记忆活动干扰度对活动干扰度影响的解释效果类似(相似的外部模型荷载系数)。?LAeq?1.0001.0000.7510.3230.6360.9940.9990.9970.7660.1780.5680.6700.0860.0540.8360.7220.730图4基于活动干扰度、声学参数和主观响度的压抑感PLS路径模型图Fig.4Path diagram of PLS modelling for depression based on activity disturbance,acousticparameters and subjective loudness?LAeq?1.0001.0000.7780.3230.6360.9940.9990.9970.7660.1150.5680.7480.0730.0540.8390.7230.726图5基于活动干扰度、声学参数和主观响度的不舒适度PLS路径模型图Fig.5Path diagram of PLS modelling for discomfort based on activity disturbance,acousticparameters and subjective loudness第43卷 第2期王翘楚等：地铁沿线建筑内噪声多维度感受影响机制347?LAeq?1.0001.0000.7060.3230.6360.9940.9990.9970.7660.0640.5680.7490.0730.0540.8370.7230.727图6基于活动干扰度、声学参数和主观响度的不满意度PLS路径模型图Fig.6 Path diagram of PLS modelling for dissatisfaction based on activity disturbance,acousticparameters and subjective loudness表3压抑感、不舒适度和不满意度模型中主观响度、声学参数和活动干扰度的直接效应和总效应值Table 3 Direct effect and total effect values of subjective loudness,acoustic parametersand activity disturbance in depression,discomfort and dissatisfaction models影响因素压抑感不舒适度不满意度直接效应总效应直接效应总效应直接效应总效应主观响度0.6700.6700.7480.7480.7490.749声学参数0.1780.7600.1150.7520.0640.702活动干扰度0.0860.1210.0730.1140.0730.114Lam等16的研究表明铁路和公路混合噪声引发的负面感受在很大程度上取决于主观响度，人群特征因素是次要的影响因子，该结论与本研究结果相类似。而Lam等16的研究亦指出活动干扰度同样对负面感受有着显著的影响，本研究认为相比于主观响度，活动干扰度对地铁噪声负面感受的作用相对较弱，差异产生的原因除了取决于噪声源类型的差别，还可能与所选活动种类不同有关。Lam等16的研究中选择了住宅内普遍存在的4类活动，包括看电视、集中注意力、睡觉和交谈；而本研究选择3类常见的学习活动，包括计算、判断和记忆。除这3项活动外，室内环境中还可能有其他的学习活动，例如阅读理解和听音测试等，接下来的研究应引入更多类型的学习活动，从而更加准确地分析活动干扰度对室内学习环境下地铁噪声多维度负面感受的影响。2.3多维度负面感受的比较鉴于地铁噪声的多维度负面感受(压抑感，不舒适度和不满意度)等级主要取决于主观响度等级(表2)，本研究基于主观响度等级建立了多维度负面感受等级的预测方程如表4所示。预测方程的R2值均高于0.7，表明基于主观响度等级能够对压抑感、不舒适度和不满意度等级进行较好的预测；不舒适度和不满意度预测方程的斜率相近，且轻微高于压抑感预测方程的斜率，表明相比于压抑感，不舒适度和不满意度受主观响度的影响轻微更加显著。基于预测方程计算了不同主观响度等级下压抑感、不舒适度和不满意度的预测等级，主观响度等级与多维度负面感受预测等级间的对应关系如图7所示。当主观响度等级较低时(Sl=1)，不满意度预测等级轻微高于压抑感和不舒适度预测等级，随着主观响度提升至较高的等级(Sl=5)，不满意度预测等级变得显著高于压抑感和不舒适度预测等级，究其原因与不满意度和心理因素间存在着较强的相关性有关，即受试者认为学习环境应该是安静的，而地铁噪声的出现与他们的心理期望相悖并造成了他们心理上的不愉悦感。因此在大多数情况下，当主观3482024 年 3 月响度等级相同时，不满意度等级高于压抑感和不舒适度等级，随着主观响度等级的增加，过于吵闹的地铁噪声环境使心理上的不愉悦感加剧，因此不满意度预测等级与压抑感和不舒适度预测等级间的差距变得更加明显。除了不满意度等级，在相同的主观响度环境下，不舒适度预测等级与压抑感预测等级间的差别并不明显，当主观响度等级为“一点也不吵闹”(Sl=1)时，压抑感预测等级轻微高于不舒适度预测等级，当主观响度等级上升至“特别吵闹”(Sl=5)时，压抑感预测等级变得轻微低于不舒适度预测等级。表4基于主观响度等级的多维度负面感受等级预测方程Table 4Prediction equations of multi-dimensionalnegativeperceptionlevelsbased on subjective loudness level方程R2De=0.850Sl+0.3950.722Dc=0.912Sl+0.2300.759Ds=0.936Sl+0.4700.714注：Sl:主观响度等级；De：压抑感等级；Dc：不舒适度等级；Ds：不满意度等级；R2：决定系数。1.002.003.004.005.006.001.002.003.004.005.00?图7主观响度等级与多维度负面感受等级Fig.7Subjective loudn