Page 147 - 《应用声学》2023年第2期

第 42 卷 第 2 期 白梓彤等： 北京城市公园冬季声景特征 335

选择晴朗微风的天气，确保所有样地测定均同步进 时间，影响了当地城市生物的日常活动 [3] 。其中，地
行。实验获得了北京地区丰富的声音样本，连续的 球物理声作为自然噪声干扰了声景软件的自动识
记录下了 1 天内的全部声音数据。同样的声景实验 别和测定，因此实验对抽取的声频采用人工统计的
也于 2019年的春秋夏三季在同样的样点进行，作为 方式以减少误差。基于前期对声景的分类研究方
本次的对照实验数据。 法 [8] ，统计到冬季总计出现32种人工声源并对其进

1.3 数据处理方式 行分类，冬季人工声源种类(见表2)。出现最多的是
收声结束后，利用 Jupyter Notebook 模块程序 讲话声和车辆发动行驶声；日间最常见的是讲话声
包自动截取声频，每隔15 min抽取1 min声音样本。 和广播音响声，夜间常见的是机械声和车辆发动行
运用声景观物理指标软件 Adobe Audition 2017 软 驶声。
件对截取的立体声声频进行音轨合并，识别抽样声
频中的人工声种类和频次。采用 R 语言 soundecol- 表 2 冬季人工声声源种类构成
ogy [5] 、tuneR 及 seewave-R [6] 程序包对声频进行声 Table 2 Anthrophony sound types in winter
景观指数计算，并对得到的时间序列数据进行整理
季节 人工声源种类
和计算。
冬季 欢笑讲话声、车辆发动行驶声、广播音响声、机械声、建筑
1.4 声景指数选择
施工声、警报器声、汽车鸣笛声、飞机声、乐器声、脚步声、
(1) 平均功率谱密度 (Power spectral density, 拍球声、刹车声、高铁声、歌唱声、拍打声、嘟嘟声、扫地声、
PSD)：代表声音信号的功率能量与频率关系的物 敲撞声、喊叫声、运动器械声、咳嗽声、耙草声、推车车轮声、
鞭子声、除草声、地铁声、口哨声、自行车铃声、铲土声、手
理量，通常用来可视化声音信号的区间声强，单
转核桃声、手机铃声、其他活动声 (32)
位 W/kHz。将声音离散为 1 kHz 分辨率的频率带，
量化声音在各频率范围 (每 1 kHz 频带) 内的功率。 根据所选公园斑块大小及所处位置不同，不同
人工声携带的能量更多地集中在 1∼2 kHz 的频率 类型公园人工声源的总时长存在差异。交通可达度
带内 [3] ，但峰值可能存在于更高的 2∼3 kHz 甚至 较高的游园中存在人工声覆盖时间长、种类多的现
10∼11 kHz 的频率带内，生物声则更多地分布在 象，但斑块面积较大、活动场地结构丰富的综合性
2∼4 kHz频率带内。 公园和郊野公园中人工声覆盖的时间较短。这表
(2) 标 准 化 差 异 指 数 (Normalised difference 明，场地中人工声的存在情况很大程度取决于场地
soundscape inde, NDSI)：NDSI 指数适用于城市
可达度，与斑块的面积大小关联性不大。同时研究
地区的声音测量，描述人类活动对声景干扰的指 发现，在斑块较小的场地中，游客的行为类型较为单
数。指人工声在声景观中所占的比例，取值分布在
一，行为发生频率较高，但仍旧会进行规律性的室外
−1 ∼ 1，是ρ值的演变函数 [7] 。
活动 [9] 。
b − a
NDSI = , (1)
b + a 2.1.2 冬季人工声源构成分类
式(1)中：b代表生物声，a代表人工声。
相较于自然声频的声源特征，人工声在分类时
(3) 生物声多样性指数 (Biodiversity indices,
由于其发声的结构与材料较为固定，存在明显的谐
BIO)：Boelman 等在 2007 年提出，通过声音分贝
波性，但在分类上由于其种类繁多，且受发声环境的
(dB) 值计算所有频率带在定义分贝曲线内的面积
影响较大而更具有难度 [10] 。基于人工声声源分类
值，可以反映城市公园中鸣禽及鸣虫发出声音多
体系 [4] 对统计到的冬季声源进行分类 (见表 3)。在
样性。
冬季的人工声源类型中，机械电子声出现最多，占
2 实验结果与分析 32.25%；其次是话语声占 27.31%；第三是交通声占
20.96%，活动声最少，仅为 19.48%。日间的话语声
2.1 冬季人工声景构成特征 较多，而夜间公园内的机械电子声和交通声会大幅
2.1.1 冬季人工声种类 增加。不易被察觉的低频交通声、机械电子声以及
在美国阿拉斯加近郊区的声景实验中，冬季是 建筑施工声在缺乏生物声掩盖的冬季表现得越发
半城市化地区人工声和地球物理声存在最显著的 显著。