分散型騒音測定システムによる騒音環境表示システム

騒音測定用端末

　騒音測定端末は、騒音を測定するマイクロフォン、騒音測定時の周囲環境を撮影するためのカメラ、端末設置位置と正確な時刻を得るためのGPS装置、端末測定データをサーバシステムに伝送するためのモバイル通信端末とこれらを制御するための小型コンピュータおよび電源用バッテリで構成します。 この構成図を図２に、写真を図３に示します。
　マイクロフォンについては、当初は騒音計のマイクロフォンを取り付ける予定でしたが、測定端末を屋外に長期間設置するため風雨等による障害の危険性から、試作装置では騒音計により構成されたエレクトレットコンデンサマイクロフォンを用いることとしました。 マイクロフォンの出力は、USB接続のADCにより小型コンピュータに入力します。
　周囲環境を測定するカメラは全方位型カメラで、騒音源がどの方向にあっても撮影できるようにしました。
　モバイル通信端末は、データ通信専用の４G端末を用いました。通信データ量の削減の必要から、測定点、測定時刻、騒音レベル及び1/3オクターブ分析結果を、データ通信端末を用いてサーバに送信し、音声データ、カメラ画像は、小型コンピュータのSDカード上に保存することにしました。
　小型コンピュータは、外部接続機器の制御性と通信端末の制御性および消費電力を考慮し、Raspberry Pi 2 model Bを用いました。Raspberry Piは、音声、画像、GPSデータを収集し、音声についてはFFT処理を行い1/3オクターブバンドレベルを算出します。
　Raspberry Piは、RTCを搭載せず電源管理機能も搭載しないため、RTCによる定時起動を可能とする電源管理用のサブシステムを別に作成しました。電源用バッテリは、長時間運用及び電源管理の点から、モバイルバッテリーなど幾つかのものを試し、取り扱いの容易性と容量の点から密閉型鉛蓄電池としました。

サーバ

　サーバシステムは、Linux OSのうちで、フリーで信用のあるCentOSを用いました。測定端末からのデータを受信するにあたり、SFTPプロトコルを使用することにし、端末からデータをputすることによりデータベースに登録するようにしました。 データベースにはCentOSの標準で、MySQLと互換性のあるMariaDBを用いました。端末からputされた記録データは、putされた時刻をIDとして、測定地点、測定日時、騒音レベル、1/3オクターブ騒音レベル、平均スペクトルを登録します。
　データサイズの大きい音声、画像データは、端末の回収後にSDカードから手作業により追加登録を行うことにしました。データベースは、ウェブサーバ機能と、Google社の提供するGoogle Map API機能を使用し、Googleマップ上に騒音測定地点及びその地点の騒音レベルを色分けして表示するようにホームページを作成します（図４）。利用者はこのホームページの測定地点をクリックすることで、各測定点の騒音レベルのグラフ等を閲覧できるようにします。このグラフ作成にはGoogle Chart APIを使用しました。
　なお測定端末のカメラによる映像については本研究での測定データの騒音源の種別などを判断するために用いるもので、また録音音声データも、本システムの処理の評価に用いるためのものです。これらのデータは本来の騒音測定端末としては必要としません。

騒音測定端末の改良

　騒音測定端末は、試験運用等の結果として図5に示す構成となりました。
　騒音測定端末を仮運用したところ、長期測定時に度々不安定となり計測が中断してしまいました。 この原因はWebカメラ、モバイル通信端末の消費電力が大きく小型コンピュータからの供給電力が不足し、そのため小型コンピュータそのものの動作が不安定となることにありました。 そこで電力を安定的に供給するために、電源用DC/DCコンバータの電流容量を大きくし、Webカメラ、モバイル通信機器にはUSBハブを通して大電力の供給するように変更しました。 また使用電力が予想外に大きくなったことから、測定端末全体の電力を節約するために、RTCを搭載したサブシステムにより、設定時刻にシステムを起動することにより、非測定時の電力を節約するようにしました。 さらにサブシステムは小型コンピュータの動作ステータスを監視して、小型コンピュータが不安定となった際にはシステムを自動的に再起動するようにしました。これらの対策により長期間安定的に動作が可能となりました。
　測定データの測定端末内でのデータフローを図６に示します。音データは、ADCでデジタル化した後にIIRデジタルフィルタにより重み付け特性Aを加え、FFT処理、マイクロフォン特性の補正を加え、1/3オクターブ帯域処理を行っています。GPSデータ、音データ、画像データを処理・圧縮し伝送および保存することで、サーバに必要なデータの伝送と後の解析に必要なデータの取得を可能としました。

騒音測定システムの運用評価

　本システムでの測定端末設置の様子を図７に、測定地点例を図８の写真に示します。また図９にこの測定で他のWebページへの表示例を示します。
　本システムを用いて得たデータからの分析例として、図１０に幹線道路沿いの時間帯の違いによる騒音レベルの変化を示します。この地点では朝の通勤時間帯のレベルが高く昼、夜とレベルが低下傾向にあること、朝の通勤時間帯と夜間でレベルは5dB程度異なりますが、周波数特性はほぼ同一形状であることなどが分かります。
　図１１には幹線道路沿いと交通量の少ない地域の騒音レベルの比較を示します。この比較では騒音のレベルは20dB程異なるが、周波数特性に違いは見られないことが分かります。
　このように本システムを用いてそれぞれの地域の時間的な騒音特性の評価、地域ごとの騒音の比較などが、容易に行えます。
　一方で、雨が降った場合には測定端末本体に当たる雨滴による衝撃音が大きく、環境騒音の評価が適切に行えない、バッテリの充電、SDカードに保存されたデータの取り出しなどのメンテナンス性に難があり、その取扱いに注意が必要である点など、改善が必要であることが明らかになりました。