校园周边交通污染多准则评估：限行与限速策略对儿童噪声与空气污染暴露的协同减控研究

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Modeling traffic-related air and noise pollution: Multi-criteria assessment case study around schools

本研究针对城市儿童在校期间面临的交通相关噪声与空气污染共暴露问题，提出了一种基于建模链的多准则评估框架。研究团队以法国里昂学区为案例，通过耦合Symuvia交通模型、PHEM排放模型、Sirane扩散模型与NoiseModelling噪声模型，对比分析了四种交通管理情景（包括车辆限行与限速措施）相对于基线情景的协同效应。结果表明：上学时段实施车辆限行可显著降低噪声水平（最高降7.0 dB）和NO2浓度（最高降26.0 μg/m3），而单纯限速措施对噪声改善有限且可能增加污染物暴露。该研究为城市精细化交通管控提供了科学依据。

　　

在城市化的浪潮中，孩子们每天上学路上和校园周边面临的不仅仅是知识的挑战，还有无形健康威胁——交通带来的噪声和空气污染。研究表明，这些环境压力因素不仅会影响儿童的学习注意力记忆力，长期暴露更与认知发育受损学业表现下降等健康风险密切相关。尤其在上学放学的高峰时段，学校周边区域往往成为噪声和污染物浓度的"热点区"。然而令人困扰的是，现有的研究大多只关注单一污染类型，缺乏对噪声和空气污染协同影响的综合评估，更鲜有研究针对校园周边这类敏感区域提出具体可操作的交通管理方案。

为了破解这一难题，由法国国立应用科学学院里昂分校LMFA实验室Michele Tirico领衔的研究团队，在《Transportation Research Part D: Transport and Environment》上发表了最新研究成果。他们开发了一套创新的多准则评估框架，首次系统量化了不同交通管理策略对校园周边儿童暴露水平的综合影响。

研究团队选择法国里昂第六区的三所学校作为典型案例，将周边道路划分为三个区域：校门所在的高安全区(L₀)、紧邻的规划区(L₁)和外围影响区(L₂)。针对早上7:30-8:30的上学高峰时段，他们设计了四种管理情景与基线情景进行对比：包括在校区实施20公里/小时限速(Sc:20.xx)、在规划区同步限速(Sc:20.20)、上学时段禁止车辆进入校区(Sc:00.xx)以及限行与限速组合策略(Sc:00.20)。

这项研究的技术方法核心在于构建了一个完整的建模链：首先使用Symuvia微观交通模型模拟车辆轨迹和交通流状态，然后通过PHEM瞬时排放模型计算NO_x和PM₁₀的排放量，再利用Sirane模型模拟污染物在街谷中的扩散过程，同时采用NoiseModelling工具基于CNOSSOS标准进行噪声传播计算。所有模型均以一小时为时间分辨率，在空间上分别针对道路链路、10米网格和受体点进行输出，确保了评估结果的精细度和可靠性。

时空分析揭示策略效果差异

通过对比不同时段各区域的交通指标，研究发现限行策略能显著降低规划区内的车流量（降幅达84.5%），而限速措施则导致车辆在区域内停留时间延长（总旅行时间增加58.6%）。这种差异直接影响了污染物的扩散和累积模式。

空间分布凸显干预效果

污染物浓度和噪声水平的空间分布图清晰显示，限行策略使高安全区的NO₂浓度降低45.3%，噪声水平降低7.0 dB，且改善效果向外围区域扩散。相比之下，限速措施的效果较为局部且幅度有限。

多维度评估确认最优策略

雷达图形式的多准则分析表明，包含车辆限行的策略（Sc:00.20和Sc:00.xx）在几乎所有指标上都表现出积极效果，形成了明显的"策略簇"。而单纯限速方案则在不同指标间呈现相互矛盾的结果，特别是在空气污染和噪声改善之间存在权衡。

研究结论明确指出，针对校园周边区域的短期交通管控中，上学时段实施车辆限行是最有效的综合暴露 reduction策略。这种方法不仅能直接减少污染源强度，还能避免因车速降低导致的污染物浓度局部升高。而限速措施虽然对交通安全有益，但对环境健康的改善作用较为有限。

这项研究的重要意义在于首次提供了量化评估交通管理策略对多污染暴露协同影响的方法论框架，为城市决策者制定科学合理的学区交通政策提供了实证依据。研究者强调，未来可将该框架扩展到更广泛的城市场景，并结合健康风险阈值进行优化，从而为儿童营造更安全、更健康的学习环境。