交通舱内噪声水平指数：测量方法、乘客影响与缓解策略的系统综述

《Environments》：Noise Level Index in Transport Cabins: A Systematic Review of Measurement Methods, Passenger Impacts, and Mitigation Strategies

　　

本系统综述总结了1996—2025年间30年关于道路、铁路、航空、混合动力及电动汽车等交通方式舱内噪声测量与评价的研究。在PRISMA 2020（PRISMA 2020）框架指导下，共识别并分析38条纳入记录，包括33项实证研究和5份标准/指南文件，以回答六个研究问题（RQ₁–RQ₆）：按交通方式和情境的研究分布、所采用的方法与描述符、标准指标与心理声学指标的比较优势与不足、主导噪声源与缓解策略的识别、混合集成噪声指数的开发，以及电动汽车专用指标的存在性。结果表明，等效连续声级（L_eq）因法规接受度仍是使用最广泛的描述符。相比之下，响度（loudness）和尖锐度（sharpness）等心理声学参数与感知舒适度和烦扰度具有更强相关性。混合指数VACI、NCI、NAFI和SQI具有更高的预测精度，但主要限于汽车和暖通空调（HVAC）情境。主要舱内噪声源包括动力总成、轮胎—道路或车轮—轨道相互作用以及HVAC系统；通过声学绝缘、空气动力学优化和300 Hz以下主动噪声控制（ANC）可实现有效缓解。为统一这些方法，本综述提出混合集成舱内噪声指数（HCNI），将物理声压级（SPL）指标与感知心理声学描述符相结合，并在标准化方案下测量。HCNI框架为面向下一代交通舱室（包括电动汽车和自动驾驶汽车）的跨模式、感知驱动声舒适性评价标准提供了路径。

1. Introduction：交通舱内噪声是影响乘客舒适、安全与健康的重要环境与人因因素，来源包括空气动力、机械系统、结构振动和辅助设备；评价常以A计权分贝（dB(A)）和噪声水平指数表示，以等效连续声级（L_eq）为主，辅以最大声级（L_max）、L₁₀和L₉₀。综述指出舱内噪声在室内环境质量（IEQ）中整合不足，电动汽车（EVs）低发动机掩蔽使高频与音调成分更突出，物理指标与心理声学描述符分离，缺乏跨模式集成指数，并据此提出六个研究问题（RQ₁–RQ₆）。

2. Materials and Methods：按PRISMA 2020（PRISMA 2020）框架实施，预先制定方案但未公共注册；纳入1996年1月至2025年12月英语同行评议期刊、Scopus索引会议论文、书籍章节或官方技术报告中道路、铁路、航空和船舶乘客/乘员舱内噪声的定量声学测量研究，排除综述、非索引文献、非英语、外部/环境噪声、建筑噪声、无实验验证的数值模拟及方法信息不足者。

2.1. Inclusion and Exclusion Criteria：纳入标准要求舱内或乘客舱微环境噪声的定量测量，报告L_eq、L_max、L₁₀、L₉₀、声暴露级（SEL）或其他声学/心理声学参数及足够方法信息；数值或模拟研究须有实验验证。

2.2. Literature Search Strategy：检索Scopus、Web of Science Core Collection、ScienceDirect和交通研究信息数据库（TRID），以Google Scholar和ResearchGate补充灰色文献并手工筛查参考文献；检索词组合舱内噪声、交通方式和测量/评价术语，使用布尔运算符、短语检索和截词，结果导入EndNote X9去重。

2.3. Study Selection Method：去重后由两名评审独立筛选标题和摘要，再获取可能相关全文并按纳入排除标准独立评估，分歧经讨论和共识解决，全文排除原因被记录。

2.4. Methodological Assessment and Data Extraction：采用五域报告框架（仪器、校准、运行与环境条件、测量方案、数据分析/报告），每域0–2分、总分10分，用于评价报告透明度而非正式偏倚风险。提取文献特征、交通方式、舱室类型、仪器与校准、传声器位置、频率计权、测量时长、运行条件、声学结果、暴露时长、时间加权平均（TWA）、噪声剂量/剂量学和振动信息。

2.5. Data Synthesis：因方法、运行条件和指标异质性较大，未强行统计合并，而进行定性比较综合；L₁₀与L₉₀作为独立描述符，二者差值被视为时间变异性的潜在指标。

3. Results：检索识别1290条记录，去重及排除后1095条进入标题摘要筛选，930条排除，165条寻求全文，3条未获取，162篇全文评估，124篇排除，最终纳入38条记录（33项实证研究和5份标准/指南文件）；标准与指南因提供规范性方法学指导而与实证研究分开综合。

3.1. Results Summary：证据集覆盖乘用车、公交车、长途客车、重型与商用车、铁路系统、飞机舱和暖通空调（HVAC）系统，为噪声源、评价方法、心理声学描述符、乘客舒适性和缓解策略提供基础。

3.2. RQ₁—Characteristics and Distribution of the Included Studies：纳入文献时间跨度1996–2025，地理覆盖欧洲、亚洲、非洲、北美和澳大利亚。公共运输研究常同时评估热舒适、室内空气质量和通风性能，发现声环境超出世界卫生组织（WHO）和欧洲建议及HVAC/通风缺陷对不适的贡献；乘用车、EVs/HEVs、重型与商用车研究聚焦发动机、轮胎—道路、空气动力湍流、结构振动和HVAC噪声，显示响度、尖锐度、粗糙度和波动强度等心理声学描述符对舒适性的预测优于声压级（SPL）；铁路研究以轮轨相互作用、空气动力湍流和牵引系统为主，心理声学与声景方法较A计权SPL与烦扰度相关性更强。部分研究提出噪声舒适指数（NCI）和车辆声舒适指数（VACI）等集成指标，ISO、WHO和职业安全与健康管理局（OSHA）等标准提供测量程序与暴露限值。

3.2.1. Comparative Synthesis of the Included Studies：比较综合显示发动机运行、轮胎—道路相互作用、空气动力湍流、HVAC系统、结构振动、压缩机和轮轨相互作用是主要噪声贡献者；L_eq、L_max、L₁₀和L₉₀仍最常报告，但响度、尖锐度、粗糙度、音调性和波动强度日益用于解释感知，计算流体力学（CFD）、机器学习、神经网络和传递路径分析应用增长。

3.2.2. Classification of Transport and Noise Study Contexts：按情境分类，乘用车、HVAC系统和铁路应用占比较大，重型车辆、商用车及综合IEQ评估相对较少，提示需发展跨交通系统一致评价声舒适的标准化方法。

3.3. RQ₂—Sound Descriptors and Measurement Methods：综述梳理物理声学指标（SPL、声功率级（PWL）、声强级（SIL）、L_eq、L_max、L₉₀、混响时间（RT₆₀）、语言传输指数（STI）、声绝缘指数（D_nT,w）等）与心理声学描述符（响度（N）、尖锐度（S）、音调性（T）、波动强度（FS）、粗糙度（R）、脉冲性（I）和压迫感惩罚（OP）等），多数研究将舱内噪声与噪声、振动与声振粗糙度（NVH）共同评估。响度使用最多，其次为尖锐度和L_eq/L_Aeq；粗糙度、SPL和复合噪声指数各4项，L_max和L₁₀–L₉₀各3项，SEL、FS、音调性、L_CPeak和L_{EX,8 h}较少。个人剂量学和累计暴露描述符应用有限，提示累计舱内噪声暴露评价存在缺口。

3.4. RQ₃—SWOT Analysis of Noise Descriptors and Indices：优势、劣势、机会与威胁（SWOT）分析表明，A计权SPL指标（L_eq、L_max、L₁₀、L₉₀、SEL）因简单、可重复和法规认可而不可或缺，但将频谱与时域特征压缩为单值，难以反映音调尖锐度和调制深度；心理声学描述符与舒适/烦扰相关性更强，尤其在EV和HVAC环境，但缺乏标准化计算方法和跨模式参考尺度；VACI、NCI、NAFI和声质量指数（SQI）等混合指数整合物理与感知参数，与主观评价的R²>0.85，但主要局限于汽车和HVAC研究，故需统一法规SPL描述符与感知心理声学指标的HCNI。

3.5. RQ₄—Cabin-Noise Sources and Mitigation Strategies：道路内燃机车辆（ICEVs）以发动机/动力总成、轮胎—道路和高速空气动力噪声为主；EVs/HEVs因发动机掩蔽降低，轮胎—道路、HVAC鼓风机和空气通风泄漏更易感知；公交车和长途客车受发动机舱噪声、轮胎—道路振动、HVAC鼓风机和结构共振影响；铁路以轮轨相互作用、牵引电机噪声和高速空气动力湍流为主；飞机舱主要受机身与窗户气动声激励、涡扇/螺旋桨噪声和环境控制系统（ECS）管道噪声影响；船舶舱主要受推进机械、辅助设备和船体水动力流影响。传播路径包括结构声和空气声。缓解策略包括门窗密封、声学绝缘与阻尼、多层地板、夹层玻璃和声学毡、弹性轨道垫和调谐质量阻尼器等结构优化、整流罩与光滑外表面、HVAC鼓风机隔振/格栅几何优化/声学衬里、低噪声部件及300 Hz以下主动噪声控制（ANC）。

3.6. RQ₅—Evidence and Conceptual Structure of the Hybrid Cabin Noise Index：HCNI被明确为概念框架而非已验证或标准化指数，其数学表达、归一化、权重、阈值和评分方程尚待未来实证验证。第一层纳入L_eq、L_max、L₁₀、L₉₀和SEL，按ISO 3381、ISO 5129及道路舱内适配等标准使用IEC 61672 Class 1仪器和可溯源校准测量；第二层整合Zwicker响度、尖锐度、粗糙度和波动强度；输出应同时包含物理（dB）得分和感知（心理声学）得分，并按各描述符对乘客舒适性的相对预测力加权。未来需标准化报告车辆类型与配置、速度、道路/轨道质量、HVAC设置及环境参数，记录校准溯源和测量不确定度，报告稳态与瞬态分析，并结合主观舒适/烦扰评价修正权重。

3.7. RQ₆—Electric-Vehicle-Specific Noise Indices：综述未发现被广泛认可或专用的EV/HEV噪声指数；现有研究多沿用物理或心理声学描述符。EVs/HEVs中发动机掩蔽降低，HVAC鼓风机、轮胎—道路、空气通风泄漏及电驱动/逆变器高频音调成分更突出，A计权SPL难以充分捕捉其音调尖锐度和波动模式。响度和尖锐度在低噪声EV舱内仍是舒适/烦扰的最强预测因子，但所用NCI、VACI和SQI等多改编自内燃机或HVAC情境，未针对EV声特征制定；故需发展EV噪声舒适指数（EV-NCI）或扩展HCNI以纳入EV音调、高频和低电平噪声权重。

4. Discussion：本综述显示1996–2025年舱内噪声评价从A计权SPL指标逐步转向心理声学参数和复合噪声指数。传统描述符仍是法规符合性和比较的基础，但对频谱内容、音调显著性和调制特征预测有限。VACI、NAFI、噪声隔离指数（NII）、NCI和SQI等混合指数更贴合主观烦扰/满意度，尤其适用于HVAC音调噪声、空气动力啸叫及振动—噪声交互。模式差异明显：ICE乘用车以发动机/动力总成噪声为主，EVs/HEVs以轮胎—道路、HVAC鼓风机和通风泄漏更可感知；SQI在HVAC专项评估中有效。暴露时长与累计暴露报告不足，SEL仅有限使用，TWA、个人噪声剂量等未系统应用；振动虽在NVH框架中讨论，但噪声—振动综合暴露评价仍不充分。现有指数多针对乘用车或HVAC，跨模式验证少且缺乏统一标准，导致方法碎片化；HCNI应保留法规SPL指标并整合心理声学描述符，结合ISO测量方案、运行状态报告和主观反馈，以提升可重复性、可比性和实用性，且应视为从证据衍生的概念框架而非已验证标准。

5. Conclusions：综述综合38条记录，得出五点结论：A计权SPL指标仍是法规和比较所需，但低估音调性和时间调制等感知显著属性；响度和尖锐度，其次粗糙度和波动强度，与乘客舒适/烦扰关联更强，尤其在EV/HEV和HVAC情境；VACI、NCI、NAFI、SQI等混合指数优于单一指标，但验证主要限于乘用车和HVAC子系统；主导噪声源随模式变化，有效缓解包括密封与绝缘升级、空气动力优化、HVAC部件优化、传递路径与结构处理及低频ANC；尚无广泛接受的跨模式EV专用噪声指数，现代低噪声车辆声舒适缺乏标准基准。为此提出HCNI，在ISO对齐测量与报告协议和标准化主观评价下保留法规SPL描述符并系统纳入心理声学参数。

6. Future Work：未来应制定开放、ISO对齐的HCNI协议，涵盖Class 1仪器、校准、传声器布局和标准运行状态；建立连接SPL、心理声学指标和主观评分的跨模式大型数据集，以透明数据驱动模型推导感知权重；发展并验证EV专用扩展（EV-HCNI），考虑电驱动和HVAC的音调显著性、尖锐度和调制特征；扩展至公交、铁路、飞机和重型车辆以确认可迁移性；整合振动、热舒适、空气质量和照明等IEQ因素；用HCNI前后比较量化低频ANC、HVAC设计优化和结构阻尼等缓解策略；开发实时HCNI评估工具和开放数据集；关注包容性与可及性，使声舒适模型反映多样乘客需求和使用情境。