摘要：针对固废噪声污染问题，从源识别与分析、源头控制技术和基于大数据的决策支持系统三个方面进行了深入探讨。分析了固废噪声污染源的分类与特征，以及基于大数据的识别方法，并探讨了其时空分布特征。其次，研究了物理、化学和生物三种噪声源头控制技术。构建了基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统，包括系统架构与功能设计、数据采集与处理技术以及决策模型与方法。

关键词：固废噪声污染；源头控制；大数据；决策支持系统；时空分布

引言

随着城市化进程的加快和工业生产的不断发展，固废噪声污染已成为影响人们生活质量的重要环境问题。为了有效控制和资源化利用固废噪声污染，本文从源识别与分析、源头控制技术和基于大数据的决策支持系统三个方面展开研究，旨在为固废噪声污染的控制和资源化利用提供科学依据和技术支持。

一、固废噪声污染源识别与分析

（一）固废噪声污染源的分类与特征

固废噪声污染源的种类和特征是理解和控制噪声污染的基础。固废噪声污染源可以分为人为源与自然源。人为源主要指工业化生产、工程建筑、交通出行等系列活动所产生的噪声，通常具有突发性、高频性、高韧性等特点。自然源主要指洪涝灾害、地质变化等天气现象所产生的噪声，通常具有低频率、时间久等特点[1]。固废噪声污染源也具备空间分布的特征。比如，工业生产噪声源主要体现在城市工业园区，交通噪声源主要体现在城市交通出行主干道上。通过分析固废噪声污染源的种类和优势，能够为噪声环境污染的操纵提供科学依据。

（二）基于大数据的固废噪声污染源识别方法

基于大数据的固废噪声污染源识别方法是一种高效、精准的技术手段。通过物联网、传感器等技术收集大量噪声数据，包括噪声强度、频率、时间等信息。利用数据挖掘、机器学习等方法对收集到的数据进行处理和分析，从而识别出固废噪声污染源的具体位置、类型和特征[2]。此外，还可以结合地理信息系统（GIS）技术，将噪声污染源的空间分布情况进行可视化展示，为噪声污染的源头控制提供科学依据。

（三）固废噪声污染源的时空分布特征分析

固废噪声污染源的时空分布特征分析是理解其产生、传播和影响的关键。从时间分布的角度看，噪声污染源活动具有一定的规律性和周期性[3]。比如，工业生产白天更频繁，交通噪声在出行高峰时段达到高峰。从空间分布的角度看，噪声污染源具有一定的群体性，一般都集中在工业园区、枢纽站和商业广场。这些地区的噪声环境污染不仅影响周围居民的生活品质，还会破坏环境。根据高性能的统计数据和复杂的数据分析方法，能够揭露固废噪声污染源的时空分布特点，为制定有效的噪声环境污染控制方法提供科学依据。

二、固废噪声污染源头控制技术

（一）噪声源头的物理控制技术

噪声源头的物理控制技术，作为一种直接且有效的手段，在固废处理和资源化利用过程中扮演着重要角色。这些技术包括隔声、吸声、消声等多种方式。隔声主要通过对噪声传播路径的隔离来降低噪声，如设置隔音墙、隔音窗等；吸声则是通过吸声材料或结构来减少声波的反射和传播，如使用吸声泡沫、吸声板等；消声则是利用消声器等设备直接对噪声源进行消除[4]。这些物理控制技术的选择和应用，需要根据噪声源的具体特性和环境条件进行综合考虑，以达到最佳的噪声控制效果。

（二）噪声源头的化学控制技术

噪声源的有机化学控制技术是由化学变化或材料改性来减少噪声产生与传播的一种方法。这类技术包括使用消音化学原料、橡胶减震材料等。通过添加到然料或润滑液中，能够减少分子热运动时的摩擦和振动，进而减少噪声的形成；橡胶减震材料能吸收和减少机器设备的震动，达到降低噪声的效果[5]。除此之外，也可以通过改善材料的结构设计，可使用减振镀层、隔音降噪复合型材料等，提升材料的隔音性能。这种有机化学控制技术的使用不但能有效降低噪声，还能提升设备运行状态效率使用期限。

（三）噪声源头的生物控制技术

噪声源头的生物控制技术是一种利用生物体的吸音、隔音和消声特性来降低噪声的方法。这些技术包括种植隔音植物、使用生物消声材料等。隔音植物可以通过其茂密的枝叶和根系吸收和隔离噪声，如松树、柏树等；生物消声材料则是利用某些生物体的特殊结构或物质，如木纤维、蛋白纤维等，来吸收和消减噪声。此外，还可以通过基因工程技术，培育具有更好隔音性能的植物或微生物。这些生物控制技术的应用，不仅可以有效降低噪声，还能美化环境、提高生态效益。

三、基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统

（一）系统架构与功能设计

根据大数据的固废噪声污染控制与资源利用信息处理系统，它的结构和功能是系统的核心。在架构模式上，系统可分成数据收集层、数据处理层和决策分析层。数据收集层负责收集与固体废物噪声污染相关的各种数据，包含噪音数据、气候数据、自然地理数据等。数据处理层承担清除、整合和剖析收集的数据，获取有用信息；决策分析层依据分析数据提供相关噪声污染控制方法和资源利用计划方案。在功能分析层面，系统软件应具备数据管理方法、模型计算、数据可视化表明等服务，完成固体废物噪声污染的有效管理和资源利用。

（二）数据采集与处理技术

数据采集与处理技术是构建基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统的关键环节。首先，数据采集技术需涵盖各类传感器、监测设备和信息收集系统，以实现对固废噪声污染相关数据的全面、实时收集。其次，数据处理技术包括数据清洗、数据整合和数据挖掘等步骤，通过对海量数据的处理，提取出有价值的信息和知识。此外，还需采用先进的数据分析技术和算法模型，如机器学习、深度学习等，对处理后的数据进行深入分析，为决策提供科学依据。

（三）决策模型与方法

决策模型与方法在基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统中扮演着至关重要的角色。首先，通过构建噪声污染预测模型，可以预测噪声污染的时空分布特征，从而为噪声污染的源头控制和资源化利用提供科学依据。其次，采用优化算法和决策树等模型，可以为噪声污染控制提供最佳方案和策略。此外，还可以结合专家系统和神经网络等技术，提高决策模型的准确性和可靠性。通过不断优化和完善决策模型与方法，可以提高基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统的效能和实用性。

总 结

本文通过对固废噪声污染源的分类与特征、基于大数据的识别方法、时空分布特征以及物理、化学和生物噪声源头控制技术的研究，为固废噪声污染的控制和资源化利用提供了全面的理论支持和实践指导。同时，构建了基于大数据的固废噪声污染控制与资源化利用决策支持系统，为噪声污染控制策略的制定和实施提供了科学依据和技术手段。然而，固废噪声污染控制与资源化利用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和完善相关技术和方法，以实现更加高效和可持续的固废噪声污染控制与资源化利用。

参考文献

[1] 姬敏，伊佳雨，曹长林，等.建筑固废资源化处置技术的难点分析及提升策略[J].福建师范大学学报：自然科学版， 2022， 38（1）：8.

[2] 马丽丽.固体废物的处理技术与资源化利用研究[J].造纸装备及材料， 2023， 52（11）：151-153.

[3] 瞿广飞，贾丽娟，吴文卫，等.农村面源有机废物资源化循环利用关键技术创新与应用[J].中国科技成果， 2022， 23（7）：10-11.

[4] 党彦华.固体废物处理与资源化技术的应用分析[J].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术， 2022（8）：4.

[5] 郑博明.固废资源化的技术及创新发展研究[J].中国科技期刊数据库 工业A， 2022（5）：4.