Langetermijnmetingen spoorverkeersgeluid

Transcriptie

1 Langetermijnmetingen spoorverkeersgeluid Analyse van de resultaten van meetpost NMT5 (Heist-op-den-Berg, L16), Jeroen Lavrijsen Dienst Hinder en Risicobeheer Afdeling Lucht, Hinder, Risicobeheer, Milieu & Gezondheid Departement LNE Vlaamse overheid Maart

2 INHOUDSTAFEL Inleiding Overzicht van variabelen die de geluidsimmissie bepalen Emissievariabelen Variabelen waarmee rekening wordt gehouden in de rekenmethode Variabelen waarmee geen rekening wordt gehouden in de rekenmethode Overdrachtsvariabelen Variabelen waarmee rekening wordt gehouden in de rekenmethode Variabelen waarmee geen rekening wordt gehouden in de rekenmethode Samenvatting Gebruikte gegevens Meetomgeving Geluidgegevens Verkeersgegevens Treinintensiteiten Vergelijking van de verwachte emissie van reizigers- en goederenverkeer Meteogegevens Wind Temperatuur Evaluatie geluidsgegevens via mobiele meetcampagne Eventinstellingen Effect van instellingen op het aantal als event geregistreerde treinpassages Effect van instelling op het aantal geregistreerde stoorevents Effect van instellingen op de bepaling van het geluidsniveau Conclusie Algoritme detectie stoorgeluid Op basis van eigenschappen events Op basis van eigenschappen uurniveau Conclusie Evolutie jaargemiddelde geluidsniveaus Bepaling van jaargemiddelde geluidsniveaus Trends in de geluidsniveaus, Bepaling van correctie voor meteorologische omstandigheden Trends in de geluidsniveaus na meteocorrectie, Verklaring voor de vastgestelde trends Verhouding maximaal niveau equivalent niveau Conclusies Bijlage 1 Statistische begrippen Bibliografie

3 Inleiding Betrouwbare gegevens over de blootstelling aan omgevingslawaai vormen de basis voor een doeltreffend beleid. Binnen de Vlaamse overheid wordt daarbij in de eerste plaats vertrouwd op de informatie uit de geluidskaarten, opgesteld onder de Europese richtlijn 2002/49/EG. Dit zijn berekende kaarten, waarbij de geluidsniveaus worden voorspeld op basis van de rekenformules uit de Standaard Rekenmethode (zie hoofdstuk 1). De afdeling Lucht, Hinder, Risicobeheer, Milieu & Gezondheid van het departement Leefmilieu, Natuur en Energie van de Vlaamse overheid beheert echter ook een geluidsmeetnet (Automatic Network Noise Environment ANNE) dat sinds 1992 gegevens registreert over het geluidsklimaat op verschillende plaatsen in Vlaanderen. Na een eerder gepubliceerde analyse van de resultaten van een meetstation gericht op wegverkeerslawaai (NMT 6, langs de E40 in Wetteren), worden in dit rapport de resultaten van het meetstation gericht op spoorverkeerslawaai (NMT5, langs lijn L16 in Heist-op-den-Berg) tijdens de periode geanalyseerd. 3

4 1. Overzicht van variabelen die de geluidsimmissie bepalen Om de bevindingen van dit rapport te kaderen, wordt hieronder een overzicht gegeven van de belangrijkste mechanismen die het spoorverkeerslawaai beïnvloeden. De geluidsimmissie (blootstelling) op een bepaalde locatie langs een spoorweg hangt af van twee groepen variabelen: - de variabelen die de emissie (de geluidsproductie) beïnvloeden - de variabelen die de overdracht van het geluid tussen bron en ontvanger beïnvloeden. Wanneer men deze variabelen kent, is het in principe mogelijk een voorspelling te doen van de geluidsimmissie op een bepaalde plaats. Doorgaans wordt die geluidsimmissie uitgedrukt als een L Aeq -niveau, het equivalente A-gewogen geluidsniveau. Dit is een energetische equivalente middeling van de geluidniveaus over een bepaalde periode, waarbij ook rekening wordt gehouden met de gevoeligheid van het menselijke oor voor de toonhoogte van het geluid via de A-weging. Voor het maken van een voorspelling van het L Aeq -niveau op een bepaalde locatie op basis van de emissie- en overdrachtsvariabelen bestaan verschillende rekenmethodes. In Vlaanderen wordt in de regel gebruik gemaakt van het Nederlandse Reken- en Meetvoorschrift geluidhinder Het rekenvoorschrift bevat een eenvoudige (Standaard Rekenmethode 1) en een gecompliceerde rekenmethode (Standaard Rekenmethode 2). De gecompliceerde methode werd onder meer gebruikt bij de opmaak van de geluidsbelastingskaarten voor wegverkeer in het kader van de Europese richtlijn Omgevingslawaai 2002/49/EG. Hieronder worden kort de belangrijkste variabelen in die rekenmethode overlopen om een zicht te krijgen op welke variabelen het te verwachten geluidsniveau het meest beïnvloeden. Daarnaast zijn er ook nog een aantal variabelen waarmee in de rekenmethode geen rekening wordt gehouden, hoewel ze de geluidsimmissie wel degelijk beïnvloeden Emissievariabelen Spoorverkeer veroorzaakt op de volgende manieren geluid: - rolgeluid als gevolg van het contact tussen wielen en rails - motorgeluid vanwege de aandrijving (motor) - aerodynamisch geluid - impactgeluid, bv. bij het passeren van een voeg - booggeluid Welk van deze manieren overheerst, is afhankelijk van het type voertuig, van de snelheid en van de locatie. In de meetcontext van NMT5 geldt echter dat het rolgeluid in hoge mate overheersend zal zijn: - Motorgeluid is vooral belangrijk bij diesellocomotieven aan lage snelheden of op hellingen. - Aerodynamisch geluid is enkel van tel bij zeer hoge snelheden (>250 km/h). - Impactgeluid en booggeluid zijn enkel relevant op specifieke plaatsen, bv. ter hoogte van wissels resp. in zeer krappe bochten. 4

5 Bij spoormaterieel is vooral het remsysteem belangrijk voor de bepaling van het rolgeluid, aangezien dit in hoge mate verantwoordelijk is voor opruwing van de wielen en bijgevolg van de geluidsemissie van de trein (gietijzeren blokremmen ruwen de wielen bv. veel meer op dan schijfremmen) Variabelen waarmee rekening wordt gehouden in de rekenmethode In de Nederlandse rekenmethode wordt de totale emissie van een bepaalde spoorweg gemodelleerd als de energetische som van de emissietermen van een tiental verschillende spoorvoertuigcategorieën, opgedeeld volgens het type voertuig (locomotief, motorstel, getrokken wagon), het type aandrijving (diesel, elektrisch) en het type remsysteem (blokremmen, schijfremmen). In die emissietermen zijn het rolgeluid en het motorgeluid dus al samen genomen. Volgens de Standaard Rekenmethode 1 bedraagt de emissieterm van spoorvoertuigcategorie m op een bepaald baanvak: E m m m log vm 10log Qm Cb, m. Daarin zijn m en m op basis van empirische gegevens (metingen) bepaalde emissieparameters, specifiek voor de betreffende spoorvoertuigcategorie. C b,m is een correctiefactor voor het type bovenbouwconstructie van de spoorweg; in Heist-op-den-Berg is, zoals op de meeste plaatsen in Vlaanderen, de bovenbouwconstructie van het type baan op betonnen mono- of duoblok dwarsliggers in ballastbed, die een correctiefactor gelijk aan 0 heeft, hieraan zal verder geen aandacht worden besteed. De twee emissievariabelen zijn dus - Q m : het aantal voertuigen ( bakken ) van de betreffende spoorvoertuigcategorie dat per uur passeert; uit de formule volgt dat de emissie de intensiteit logaritmisch volgt, een verdubbeling van het aantal voertuigen van een bepaalde categorie zorgt dus voor een toename van de emissieterm van die categorie met 10 log 2 = 3 db - v m : de gemiddelde snelheid van de betreffende spoorvoertuigcategorie; algemeen geldt dat bij toenemende snelheid ook de emissie toeneemt, maar het precieze verband is afhankelijk van de categorie Variabelen waarmee geen rekening wordt gehouden in de rekenmethode In de rekenmethode wordt geen rekening gehouden met de ruwheid van de rails, hoewel deze de geluidsemissie wel kan beïnvloeden. Op Vlaamse schaal bestaan er hiervoor ook nog geen bruikbare data, al voert Infrabel momenteel wel ruwheidsmetingen uit. In een latere fase (o.a. na verdere validatie door Infrabel) zouden deze kunnen worden gebruikt om de invloed van de railruwheid ter hoogte van de meetpost in te schatten. 5

6 1.2. Overdrachtsvariabelen Niet al het geproduceerde geluid bereikt ook de ontvanger (of microfoon). Hoeveel geluid bij de ontvanger toekomt, hangt af van de omgevingskenmerken Variabelen waarmee rekening wordt gehouden in de rekenmethode In de Nederlandse rekenmethode wordt de overdracht van het geproduceerde geluid tot bij de ontvanger bepaald op basis van de volgende factoren: - De afstand tussen bron en ontvanger: het geluidsniveau neemt bij toenemende afstand r af met 10*log r. Bij een verdubbeling van de afstand tot de bron betekent dat een afname met 3 db. - Afschermende of reflecterende objecten beïnvloeden uiteraard ook de overdracht. - De bodemeigenschappen (akoestisch absorberend vs. akoestisch hard). - De luchtdemping: deze is op korte afstanden minder relevant Variabelen waarmee geen rekening wordt gehouden in de rekenmethode De rekenmethode werd opgesteld op basis van metingen onder gunstige meteoomstandigheden (meewind). Omdat op basis van enkel metingen onder gunstige omstandigheden uiteraard te hoge waarden zouden worden voorspeld, zeker op grotere afstanden tot de bron, dient van het bekomen resultaat nog een meteo-correctie te worden afgetrokken. De correctie neemt toe met de afstand (0 db op 0 meter, 2 db op 100 meter, tot een maximum van 3.5 db op zeer grote afstanden). De meteocorrectie uit de rekenmethode is dus een standaardcorrectie, in functie van de afstand tot de bron, met als bedoeling om het overschattend effect van het kalibreren onder uitsluitend gunstige omstandigheden (gedeeltelijk) uit te vlakken. Ze houdt géén rekening met de daadwerkelijk optredende meteo-omstandigheden. In de praktijk zullen echter ook de windgradiënt (de manier waarop de windsnelheid verandert met toenemende hoogte) en de temperatuurgradiënt (de manier waarop de temperatuur verandert met toenemende hoogte 1 ) de geluidsoverdracht beïnvloeden. De manier waarop beide gradiënten de overdracht beïnvloeden is identiek: ze beïnvloeden de snelheid van het geluid in functie van de hoogte. Bij een toenemende geluidssnelheid met toenemende hoogte zullen de geluidsgolven richting grondoppervlak worden afgebogen. Hierdoor zullen er op een bepaalde plaats meer geluidsgolven toekomen en dus zal het waargenomen geluidsniveau er stijgen. Het tegenovergestelde geldt voor negatieve gradiënten (afnemende snelheid met toenemende snelheid). Over het algemeen geldt dat het effect van negatieve gradiënten groter 1 In principe beïnvloedt ook de absolute temperatuur de overdracht aangezien ze de luchtabsorptie beïnvloedt. De verschillen zijn echter zeer miniem: het effect wordt voor een variatie van 30 C geschat op minder dan 1 db per 100 m (Myncke, Lawaaibeheersing). Dit wordt verder buiten beschouwing gelaten. 6

7 is dan het effect van positieve gradiënten. Bij afbuiging van de golven naar boven ontstaat er immers een schaduwzone waarin maar zeer weinig geluidsgolven komen. De verzwakking van de geluidsimmissie kan in deze zone hoog oplopen. Doorgaans is het effect van de windgradiënt veel groter dan dat van de temperatuursgradiënt 2. Het nauwkeurig bepalen van het effect van de (niet-lineaire) gradiënten is erg complex. Daarom worden in wat volgt de volgende variabelen gebruikt ter benadering: - De windrichting en snelheid op enkele meters hoogte. Bij een hoge windsnelheid zal de gradiënt tussen de windsnelheid op verschillende hoogtes groter worden, en daarmee het effect op de overdracht. De gradiënt kan dus benaderd worden door de windsnelheid op enkele meters hoogte. Daarbij komt dat fysisch gezien de windgradiënt altijd positief is (als gevolg van afremming van de wind door wrijving met het grondoppervlak), maar dat het effect op de overdracht afhangt van de windrichting. Bij meewind betekent een positieve gradiënt immers dat de geluidssnelheid in de richting van bron naar ontvanger hoger is in de hogere luchtlagen (en dus afbuiging naar beneden en betere overdracht), bij tegenwind betekent een positieve gradiënt dat de geluidssnelheid in de richting van bron naar ontvanger netto lager zal zijn in de hogere luchtlagen (en dus afbuiging naar boven). Meewind verhoogt dus de geluidsoverdracht, tegenwind verlaagt haar. Bij het meten van geluid moet ook nog worden opgemerkt dat heel hoge windsnelheden windruis op de microfoon kunnen veroorzaken. Doorgaans worden metingen dan ook enkel uitgevoerd bij windsnelheden kleiner dan 5 m/s. - Het verschil in temperaturen gemeten op twee hoogtes als benadering van de temperatuursgradiënt. Het verschil wordt veroorzaakt doordat de bodem de warmte van de zonnestralen beter absorbeert dan de lucht. Overdag zal de temperatuur doorgaans dus afnemen met toenemende hoogte. Geluid plant zich trager voor in lagere temperaturen, zodat de extra geluidssnelheidcomponent bij toenemende hoogte negatief zal zijn (en dus afbuiging naar boven, te vergelijken met tegenwind). Bij inversies (bv. bij heldere nachten, als bodem sneller warmte verliest en kouder wordt dan de lucht) neemt de temperatuur toe met grotere hoogte en zullen de golven naar beneden worden afgebogen (te vergelijken met meewind). Hoewel de temperatuursgradiënt in de praktijk niet-lineair is, is vastgesteld dat een lineaire benadering op basis van twee temperatuursmetingen volstaat voor de studie van het effect ervan op de overdracht 3. 2 Meteorologische verschijnselen die van toepassing zijn op de geluidoverdracht, rapport VL-DR-21-04, van Moerkerken, TNO-TH, sept Ibidem. 7

8 1.3. Samenvatting Geluidsimmissieniveaus worden beïnvloed door de volgende variabelen: 1. Emissievariabelen 1.1. Het aantal passerende bakken van elke categorie 1.2. De gemiddelde snelheid van de verschillende voertuigcategorieën 2. Overdrachtsvariabelen 2.1. Een aantal variabelen (afstand tussen bron en ontvanger, afschermende of reflecterende objecten, bodemeigenschappen, luchtdemping) die voor een specifieke locatie als onveranderlijk kunnen worden beschouwd 2.2. Windsnelheid en windrichting 2.3. Temperatuursgradiënt In het volgende hoofdstuk worden voor deze variabelen de noodzakelijke gegevens ingezameld. 8

9 2. Gebruikte gegevens De in hoofdstuk 1 beschreven variabelen worden ingedeeld in 3 groepen: - De variabelen die te maken hebben met de meetomgeving (variabele 2.1); de gebruikte gegevens over deze variabelen worden hieronder beschreven in De variabelen die te maken hebben met het treinverkeer (variabelen 1.1 en 1.2); de gebruikte gegevens over deze variabelen worden hieronder beschreven in De variabelen die te maken hebben met de meteorologische omstandigheden (variabelen 2.2 en 2.3); de gebruikte gegevens over deze variabelen worden hieronder beschreven in Meetomgeving Het meetstation in Heist-op-den-Berg is gelegen ten noordoosten van lijn L16 tussen Aarschot en Lier (Figuur 1). De meetpost heeft coördinaten N: 51 2'37.71", O: 4 45'55.68". De afstand van de meetpost tot de rand van de spoorlijn bedraagt ongeveer 160 meter. Tussen meetpost en rijbaan is de bodem grotendeels akoestisch zacht (onverhard). Ten noordoosten van de meetpost ligt een sporthal, ten westen een fitnesscentrum. De gebouwen zijn voldoende ver verwijderd van de meetpost om geen significante verhoging van het geluidsniveau door reflectie te veroorzaken. Figuur 1 9

10 2.2. Geluidgegevens Het meetstation is een noise monitoring terminal van het type BK3543, bestaande uit - een microfoon van het type BK een geluidsanalyser van het type BK een windmeter Microfoon en analyser worden jaarlijks geijkt. Beiden vielen bij ijking in 2011 binnen de specificaties. In de loop van 2012 zal het meetstation NMT5 wellicht worden vernieuwd. De microfoon is op een paal op ongeveer 5 m hoogte geplaatst. Het meetstation is in gebruik sinds Geregeld komen er echter lange onderbrekingen voor in de dataset, door uitval van de meetterminal (zie Figuur 2). Sinds 2001 functioneert de meetpost stabieler, met bijna volledige jaargangen in 2001, 2002, 2005, 2008, 2009, 2010 en Figuur 2 Het station logt L Aeq,1s -geluidsniveaus. Per uur distilleert het hieruit - een L Aeq,1u -niveau (bekomen door de volledige geluidsenergie geregistreerd tijdens elke seconde op te tellen en de som te delen door het aantal beschouwde seconden) - een aantal statistische niveaus (L A001 t.e.m. L A999 ) (zie verder) - het percentage van het uur dat het station actief was. Om de geluidsniveaus als gevolg van treinpassages te kunnen onderscheiden van het achtergrondgeluid (bv. weg- of vliegverkeer in de verte, ) worden bovendien bepaalde geluidsgebeurtenissen, die voldoende lang voldoende luid zijn, afzonderlijk als event geïdentificeerd. Een event wordt hierbij gedefinieerd als een periode van minimaal 10 seconden waarin het L Aeq,1s -niveau hoger was dan 70 db (overdag) resp. 65 db ( s nachts). Van deze events worden een aantal bijkomende eigenschappen berekend en bewaard: het L Amax -niveau, de SEL,... Bovendien wordt per uur berekend hoe hoog het L Aeq,1u -niveau zou zijn wanneer men enkel de geluidsenergie geregistreerd tijdens de events in aanmerking zou nemen (L Aeq,EVT,1u ). 10

11 Door te werken met het L Aeq,EVT,1u -niveau kan de vertekening als gevolg van achtergrondgeluid al sterk worden beperkt. Omdat het meetstation onbemand is en geen geluidsopnames maakt, kan echter niet worden uitgesloten dat toch stoorgeluid wordt geregistreerd. Een bewaakte meetcampagne werd opgestart om een antwoord te geven op volgende vragen (zie 3.1): - komt er stoorgeluid voor dat dermate luid en langdurig is dat het wordt geregistreerd als event? - komen er treinpassages voor die dermate stil en/of kort zijn dat ze niet worden opgemerkt als event? 2.3. Verkeersgegevens Treinintensiteiten Gegevens over de intensiteit op een spoorbaanvak kunnen uit verschillende bronnen worden bekomen: - de NMBS-Holding beheert een databank van het Belgische spoornetwerk, die voor elke etmaalperiode aangeeft welke relaties op het baanvak plaatsvinden, met welke type trein deze relatie wordt uitgevoerd, en uit hoeveel bakken (wagons of motorstellen 4 ) de trein bestaat; - de dienstregeling van de reizigerstreinen, die voor de omliggende stations aangeeft welke relatie er op welk tijdstip geacht wordt te passeren - de seingegevens van het station Booischot, die de werkelijk vastgestelde tijdstippen bevat waarop een trein passeerde. Geen van deze informatiebronnen is op zichzelf voldoende om de intensiteit op een baanvak precies te kunnen inschatten. - De databank, die werd opgemaakt op federale schaal, bevat informatie over de samenstelling van de gebruikte relaties, maar bevat geen precieze informatie over het uur van doorkomst ter hoogte van Booischot (de toewijzing van reizigersrelaties aan etmaalperiodes gebeurde op basis van hun vertrekuur). Bovendien geeft ze voor wat betreft goederenverkeer enkel een inschatting op basis van toegewezen rijpaden over voorgaande jaren. - De dienstregeling bevat wel de (veronderstelde) tijdstippen van de passages van reizigerstreinen, maar geeft geen informatie over hun samenstelling en zegt niets over de goederentrafiek. - De seingegevens geven het werkelijke tijdstip van de passages van reizigers- en goederentreinen, maar bevatten geen informatie over de samenstelling van de treinen. Bovendien zijn die gegevens niet eenvoudig bij de NMBS-Holding te bekomen (voor lange periodes); voor dit rapport werden seingegevens voor één week ( tot ) geleverd. De verschillende informatiebronnen moeten dus met elkaar worden gecombineerd om een beeld te krijgen van het treinverkeer op het baanvak in kwestie. 4 Een wagon is een rijtuig dat door een locomotief moet worden getrokken, terwijl in een motorstel de aandrijving in het stel zelf verwerkt is. 11

12 Volgens de NMBS-databank deden zich op de L16 ter hoogte van Booischot (1 baanvak in elke rijrichting) in het jaar 2006 volgende bewegingen voor: Relatie Type SRM-cat. Max.-snelh. Periode L-trein AM IR-trein AM Piek AM66 e.a Piek M Goederen goed.- trein 4 90 Aantal treinen Aantal bakken per trein (spits/dal) 5 Weekdag Dag (9/6) Avond 8 6 Nacht 6 6 Dag 24 6 (9/3) Avond 8 3 Nacht 6 3 Dag 5 4 Avond 0 4 Nacht 3 4 Dag 3 10 (+1 loco.) Avond 1 10 (+1 loco.) Nacht 0 10 (+1 loco.) Dag (+1 loco.) Avond (+1 loco.) Nacht (+1 loco.) Weekend 6 L-trein AM Dag 24 3 Avond 8 3 Nacht 2 3 IR-trein AM Dag 24 3 Avond 8 3 Nacht 2 3 Goederen goed.- trein 4 90 Tabel 1: Treinintensiteiten volgens databank Dag (+1 loco.) Avond (+1 loco.) Nacht (+1 loco.) Op basis van de dienstregeling moeten de reizigerstreinen als volgt over de dag worden verdeeld 7. 5 Een dag tijdens week bestaat uit 6 spitsuren en 6 daluren. 6 In dit rapport wordt onder weekdag steeds maandag t.e.m. vrijdag verstaan en onder weekend steeds zaterdag en zondag. 7 Zoals gezegd komt de werkelijke verdeling niet helemaal overeen met de verdeling over de verschillende etmaalperioden in de databank: de dienstregeling gaat immers uit van de werkelijke passeertijd in Booischot, terwijl de databank de treinen in periodes indeelt op basis van hun vertrekuur. 12

13 Zowel de dienstregeling als de seingegevens bevestigen dat het totale aantal reizigerstreinen zoals dat in de databank werd verondersteld bij benadering correct is: de databank voorziet (als jaargemiddelde over 2006) 88/68 reizigerstreinen per etmaal (weekdag/weekend), de dienstregeling bevat 82/68 treinen, de seingegevens tonen er 81/68. Op basis van de seingegevens kunnen ook de goederentreinen over een etmaal worden verdeeld (aangezien slechts seingegevens voor 1 week werden aangeleverd, is dit uiteraard slechts een benadering). Belangrijkste vaststelling is dat het aantal goederentreinen tijdens de avond en nacht van dezelfde orde van grootte lijkt te zijn als tijdens de dagperiode. Dit is belangrijk omdat bij de bepaling van de L den geluid tijdens avond en nacht een straffactor van +5 db resp. +10 db krijgt, wat betekent dat de impact van één passerende trein tijdens die periode overeenkomt met die van 3 resp. 10 gelijkaardige treinen overdag. Ook voor goederentreinen bevestigen de seingegevens dat de databank een goede benadering geeft van de vastgestelde situatie: 55/39 goederentreinen volgens de databank, 53/33 volgens de seingegevens. Uit de seingegevens komt wel naar voren dat op maandagen een veel lager aantal goederentreinen passeert dan op de andere weekdagen (ongeveer de helft). Uit observaties ter plaatse (zie 3.1) is tot slot gebleken dat ook de in de databank veronderstelde lengte van de goederentreinen (27 wagons plus locomotief) realistisch is: tijdens de observaties was de gemiddelde treinlengte 23 bakken. 13

14 Vergelijking van de verwachte emissie van reizigers- en goederenverkeer Op basis van de verkeersintensiteiten en categorieën uit de databank kan met de emissieformule uit de Nederlandse rekenmethode worden ingeschat hoe de impact van het reizigersverkeer in Heist-op-den-Berg zich verhoudt t.o.v. het goederenverkeer. De reizigerstreinen die in Heist-op-den-Berg passeren behoren voornamelijk tot categorie 2 ( schijf- en blokgeremd rijtuigmaterieel ), de goederentreinen tot type 4 ( blokgeremd wagensmaterieel ). De emissievariabelen van 1 bak van beide categorieën (1 motorstel resp. 1 goederenwagon) i.f.v. de snelheid wordt getoond op Figuur 3. Figuur 3 Bij de snelheden zoals die verwacht kunnen worden op basis van de NMBS-databank (140 km/h voor reizigerstreinen, 90 km/h voor goederentreinen) ligt de emissie van 1 bak van categorie 2 (reizigersmaterieel) dus een 3-tal db hoger dan de emissie van 1 bak van categorie 4 (goederentreinen). Uitgaande van de intensiteiten (per etmaalperiode) en de snelheid uit de NMBS-databank werd vervolgens het totaal te verwachten geluidsemissiegetal berekend. Dat emissiegetal zegt op zichzelf niet zoveel 8, maar ze laat wel toe om de vergelijking te maken tussen de verwachte emissie van het reizigersverkeer t.o.v. die van het goederenverkeer (Figuur 4). Ter hoogte van de meetpost wordt de verwachte geluidsemissie blijkbaar gedomineerd door het goederenverkeer: uitgedrukt in L den ligt de emissie van het goederenverkeer 4.5 db hoger dan deze van het reizigersverkeer. Dit komt vooral door de fors hogere emissie van goederenverkeer tijdens de avond- en vooral nachtperiode. Overdag is de emissie van de goederen- resp. de reizigerstreinen van dezelfde orde van grootte. 8 Volgens de rekenmethode is ze gelijk aan de emissie van een stukje spoorweg, waargenomen onder een bepaalde hoek vanuit een ontvanger; dit emissiegetal moet bepaald worden voor stukjes baanvak gezien onder verschillende hoeken om de totale geluidsimpact van een spoorweg op een ontvanger te kunnen berekenen. 14

15 Figuur 4 Tijdens de bewaakte observaties (zie 3.1) werd geobserveerd dat de werkelijke snelheid van de treinen soms (veel) lager lag dan deze verondersteld in de databank (140 km/h voor reizigerstreinen, 90 km/h voor goederentreinen). Dit geldt in het bijzonder voor de L-treinen, die ter hoogte van de meetpost nog aan het vertragen of optrekken zijn n.a.v. hun stop in het station van Booischot (op minder dan 1 kilometer van de meetpost). Ook de goederentreinen rijden vaak trager dan de toegelaten snelheid uit de databank. Daarom werd de theoretisch verwachte emissie ook berekend volgens de aannames dat de helft van de reizigerstreinen 140 km/h rijdt en de helft 70 km/h, terwijl de goederentreinen 80 km/h rijden. Figuur 5 laat zien dat de hoger geformuleerde conclusies door de nieuwe aannames m.b.t. de snelheid nog pertinenter worden: door de veel lagere snelheid van de L- treinen daalt de relatieve bijdrage van de reizigerstreinen het meest. De emissie van het goederenverkeer, uitgedrukt volgens de principes van de L den -weging, ligt nu 5.7 db hoger dan deze van het reizigersverkeer, waardoor de totale emissie nog maar 1.0 db hoger ligt dan deze van het goederenverkeer alleen. Figuur 5 15

16 2.4. Meteogegevens Wind De windmeter van NMT5 logt elke seconde de windsnelheid en richting, waarna voor elk uur de volgende gegevens geregistreerd worden: - de gemiddelde windrichting - de minimale, maximale en gemiddelde windsnelheid (in m/s) Zoals hoger gesteld is het effect van wind op de geluidsimmissie afhankelijk van zowel de windsnelheid als de windrichting. Om beide variabelen gezamenlijk te kunnen behandelen, wordt de effectieve windsnelheid gebruikt. Deze is gedefinieerd als het product van de windsnelheid met de sinus van de hoek tussen de windrichting en de richting van de spoorweg. Een windsnelheid van 5 m/s zal bij volledige meewind (wind parallel aan de loodlijn vanuit het ontvangerspunt op de rijbaan) als een effectieve windsnelheid van +5 m/s worden beoordeeld, bij volledige tegenwind als een effectieve windsnelheid van -5 m/s, en bij volledige zijwind (wind parallel aan de rijbaan) als een effectieve windsnelheid van 0 m/s. Bij de tussensituaties zal de effectieve windsnelheid tussen deze extreme waarden in liggen. In Heist-op-den-Berg ligt de meetpost ten noordoosten van de spoorweg. De overheersende windrichting is in Vlaanderen de zuidwestelijke. Meewind komt dus veel vaker voor dan tegenwind. Om grote onbetrouwbaarheden te vermijden worden geluidsmetingen beter niet uitgevoerd bij windsnelheden hoger dan 5 m/s. De uren tijdens welke de gemiddelde windsnelheid over het volledige uur groter was dan 5 m/s worden verder buiten beschouwing gelaten. Ook uren waarop de gemiddelde windsnelheid groter was dan 3 m/s en de maximaal optredende windsnelheid groter was dan 5 m/s, worden aangeduid als mogelijk windverstoord. Een buiten verhouding groot aandeel van de windverstoorde uren betreffen uren met meewind. Uit latere analyses (zie 4.3) is gebleken dat de windmetingen volgens NMT5 systematisch afweken van deze op andere NMT s van het ANNE-netwerk. Zo meet NMT6 (Wetteren) gemiddeld een 25 andere windrichting (meer zuidelijk) dan NMT5. Bovendien bleken de windgegevens van NMT6 een veel sterkere voorspellende kracht te hebben dan deze van NMT5. Om die reden zal verder met de meetgegevens van NMT6 worden gewerkt. Deze meetgegevens hebben dezelfde structuur als deze van NMT5. In de loop van 2012 zal het meetstation (incl. meteo) NMT5 wellicht worden vernieuwd Temperatuur De temperatuurgegevens zijn afkomstig van het meteo-station T4M701 (Gent) van de VMM, ter beschikking gesteld door de Intergewestelijke Cel voor het Leefmilieu (IRCEL). Dit station meet de temperatuur op 3 en op 30 meter hoogte. De dataset is over de periode vrij volledig. De temperatuursgradiënt wordt bepaald als het verschil tussen de temperatuur op 30 en deze op 3 meter hoogte, uitgedrukt in C per 100 meter. De gradiënt is positief als de temperatuur op 30 meter hoger is dan deze op 3 meter hoogte. 16

17 3. Evaluatie geluidsgegevens via mobiele meetcampagne 3.1. Eventinstellingen Het werken met events is bedoeld om de impact van achtergrondgeluid op de meting te verkleinen en om de analyse van afzonderlijke treinpassages mogelijk te maken. Bij de keuze van de criteria (enerzijds de te overschrijden drempel en anderzijds de tijdsduur dat deze overschreden moet worden) voor de registratie als event, spelen twee afwegingen: - de criteria mogen niet te streng zijn, omdat anders de kans bestaat dat treinpassages niet opgemerkt worden als event; - de criteria mogen niet te laks zijn, omdat anders de kans bestaat dat andere gebeurtenissen (achtergrondgeluid, overkomende vliegtuigen,...) ten onrechte worden geïdentificeerd als treinpassage. Tot nog toe was de instelling dat een event werd geregistreerd als het L Aeq,1s -niveau gedurende minimaal 10 seconden hoger was dan 70 db (overdag) resp. 65 db ( s nachts). Om dit uitgangspunt te evalueren werd in de zomer van 2009 een parallelle meetcampagne met een mobiele meetpost van het type B&K3637-B uitgevoerd, hierna aangeduid als MOB. De meetcampagne bestond uit twee delen: - op 28/07/2009 werd gedurende 1 dag gemeten met bewaking ter plaatse, zodat nauwkeurige informatie kon worden verzameld over de passerende treinen en het eventuele optredende stoorgeluid; - van 29/07/2009 t.e.m. 14/10/2009 werd gemeten zonder bewaking ter plaatse, maar met akoestische registratie van elk event; nadien werden deze events beluisterd en werd aangeduid welke events stoorgeluid betroffen (op basis van de tijdsaanduiding konden tijdens deze periode ook op NMT5 zelf de stoorevents worden aangeduid). Aanvankelijk waren de eventinstellingen op MOB dezelfde als deze op NMT5. Op werden de instellingen echter zodanig aangepast dat MOB een event werd geregistreerd als het L Aeq,1s -niveau gedurende minimaal 5 seconden hoger was dan 70 db (overdag) resp. 65 db ( s nachts); de periode waarin de eventdrempels moesten worden overschreden, werd dus (op de mobiele post) verlaagd van 10 naar 5 seconden Effect van instellingen op het aantal als event geregistreerde treinpassages Uit de bewaakte meting is gebleken dat slechts zeer weinig reizigerstreinen aanleiding gaven tot een event. Van de 24 treinpassages werden er slechts 7 als event geregistreerd (29%). Voor het grootste deel van de reizigerstreinen zijn de gebruikte criteria dus te streng. Een meer gedetailleerde analyse (Tabel 2) laat zien dat het in de eerste plaats de lengte van de trein is die bepaalt of een treinpassage geregistreerd wordt als event: de trein moet lang genoeg zijn zodat de periode waarin het geluidsniveau boven de eventdrempel ligt, langer duurt dan 10 seconden: - treinen bestaande uit 3 wagons leidden nooit tot een event 17

18 - de (enige) trein met 9 wagons werd wel geregistreerd als een event; de eventduur bedroeg slechts 12 seconden, net langer dan de minimale duur van een event - treinen bestaande uit 6 wagons leidden nu eens wel, dan weer niet tot een event. Of een trein met 6 wagons net wel of net niet als event wordt geregistreerd, hangt vooral ook af van de snelheid, die voor dergelijke treinen een dubbele rol kan spelen: o een trein aan te lage snelheid produceert te weinig lawaai om als event te worden geregistreerd, wat verklaart waarom de optrekkende L-treinen, die het station van Booischot nog maar net hebben verlaten en dus nog snelheid aan het winnen zijn, nooit als event werden geregistreerd. o een trein aan te hoge snelheid is mogelijk te snel voorbij de meetpost zodat de passage te kort duurt om als event te worden geregistreerd, wat mogelijk verklaart waarom de IR-treinen, die geen tussenstop in Booischot maken en dus sneller rijden, toch minder kans maken om als event te worden geregistreerd dan de afremmende L-treinen Type trein Aantal wagons Aantal passages Aantal passages die aanleiding gaven tot event % L 6 waarvan afremmend waarvan optrekkend IR-trein Totaal Tabel 2 In tegenstelling tot de reizigerstreinen werden de meeste goederentreinen wel geregistreerd. Van de 14 goederenpassages werden er 12 geregistreerd (86%). De twee gemiste events hadden te maken met een zeer lage snelheid en met een uitzonderlijk korte samenstelling (i.c. 7 wagons). Ook als gekeken wordt naar de volledige periode dat de mobiele meetpost aanwezig was, kunnen vergelijkbare conclusies getrokken worden. Figuur 6 vergelijkt het aantal geregistreerde treinpassages met de voorspelling van het aantal passerende treinen op basis van de databank van de NMBS (zie 2.3.1). - De linkerhelft van de figuur toont aan dat met de eventinstelling op 10 seconden slechts een minderheid van de treinen als event geregistreerd wordt, in het bijzonder overdag en s avonds. - De rechterhelft van de figuur laat zien dat de verlaging van de eventinstelling tot 5 seconden (rode balkje) ervoor zorgt dat veel meer treinevents worden geregistreerd Overdag verdubbelt het aantal geregistreerde events, s nachts is het effect een stuk kleiner. Dit is logisch gezien het vooral de reizigerstreinen zijn die door de nieuwe eventinstellingen vaker geregistreerd zullen worden. Bovendien is de triggerdrempel (65 db) s nachts lager dan overdag. 18

19 Figuur Effect van instelling op het aantal geregistreerde stoorevents Met aangepaste eventinstellingen kunnen dus meer treinen worden gedetecteerd. De vraag is dan of ze ook leiden tot een toename van het aantal geregistreerde stoorevents. De meest opvallende stoorevents, geïdentificeerd op basis van de akoestische registratie, zijn deze als gevolg van de grasmaaier die af en toe wordt gebruikt om het veldje vlak naast de meetpost te onderhouden. Tijdens de 76 bewaakte meetdagen van de mobiele meetpost werd er 9 keer een zware verstoring door de maaiactiviteiten vastgesteld 9. Daarnaast werden er ook in beperkte mate stoorevents geregistreerd als gevolg van vliegtuigen, onweersbuien en sirenes. Met de aangepaste eventinstellingen worden er inderdaad meer stoorevents geregistreerd. Voor de belangrijkste stoorbron, de grasmaaier, is de impact van de aangepaste eventinstellingen evenwel zeer beperkt: die verstoring houdt sowieso (veel) langer aan dan 10 seconden en wordt dus - onafhankelijk van de gebruikte eventinstellingen - altijd geregistreerd als event. De kleinere stoorbronnen (vliegtuigen, onweersbuien en sirenes) worden onder de aangepaste eventinstellingen (5 seconden) iets vaker als event geregistreerd dan onder de oude eventinstellingen (10 seconden) (Tabel 3). Toch blijft het gemiddeld aantal events per dag ook onder de aangepaste eventinstellingen beperkt (minder dan 1 per dag). Meetperiode Eventinstellingen Vliegtuig Onweersbui Sirenes Totaal seconden 0,27 0,13 0,00 0, Op vaste (10 seconden) 0,20 0,07 0,07 0,33 Op mobiele (5 seconden) 0,57 0,15 0,08 0,80 Tabel 3: Gemiddeld aantal stoorevents per dag 9 Namelijk op 28/07 (14.00), 11/08 (14.00), 12/08 (11.00, 13.00, 14.00), 20/08 (12.00), 14/09 (12.00), 01/10 (13.00). 19

20 Effect van instellingen op de bepaling van het geluidsniveau Onder de aangepaste eventinstellingen wordt enerzijds het werkelijke geluidsniveau beter benaderd (omdat een groter aantal treinen wordt geregistreerd als event) maar wordt anderzijds de kans op overschatting van het werkelijke geluidsniveau groter omdat vaker stoorbronnen onterecht als event worden geregistreerd. Welke eventinstellingen optimaal zijn, hangt af van welke van de twee effecten het meeste impact heeft op de bepaling van het werkelijke geluidsniveau. Met het werkelijke geluidsniveau wordt hieronder bedoeld het geluidsniveau dat wordt veroorzaakt door de treinpassages. Dit wordt dus het best benaderd door het geluidsniveau berekend uit de events op de mobiele meetinstallatie - met een 5 seconden-instelling - ná het verwijderen van alle stoorevents uit de dataset. Figuur 7 toont voor de verschillende etmaalperiodes en voor de L den de verschillen tussen het werkelijke niveau en - het op de vaste post (10 seconden) geregistreerd niveau (bruin) - het op de vaste post (10 seconden) geregistreerd niveau, als alle stoorbronnen uit de dataset verwijderd worden (paars) - het op de mobiele post (5 seconden) geregistreerd niveau (blauw) Figuur 7 Uit deze figuur kunnen twee conclusies worden getrokken: - Wanneer gemeten wordt met 10 seconden als eventinstelling, ligt het gemeten L den - niveau zonder stoorevents (paarse balkjes) 0.5 db lager dan het werkelijke geluidsniveau. Deze 0.5 db is dus het geluidsniveau dat ontbreekt als gevolg van de te strenge eventinstellingen (10 seconden i.p.v. 5 seconden). Dit verschil is bijna uitsluitend toe te schrijven aan het missen van treinen tijdens de dag- en avondperiode 20

21 (effect van ongeveer 1 db): zoals hoger beschreven worden vooral reizigerstreinen gemist, waarvan het aandeel in die periodes het grootst is Het verwijderen van de stoorevents geeft op L den -basis een effect van 0.1 db (onder de 5-seconden-instelling blauwe balkje; onder de 10-seconden-instelling het verschil tussen het bruine en paarse balkje). Enkel overdag is het effect van de stoorbronnen op het gemiddeld niveau duidelijk merkbaar (0.4 db onder de 5-seconden-instelling en 0.5 db onder de 10-seconden instelling). De verstoring door stoorgeluid lijkt dus in elk geval beperkt. Enkel overdag moet dus met stoorgeluid rekening worden gehouden. Belangrijk is bovendien dat het kiezen van minder strenge eventinstellingen niet zorgt voor een verhoging van de impact van stoorgeluid. Figuur 8 toont bovendien aan dat van de stoorevents eigenlijk enkel de grasmaaiers een relevante impact hebben op het gemiddelde niveau. De bijkomende balkjes (groen resp. oranje) geven immers aan wat de afwijking is t.o.v. het werkelijke niveau indien enkel de grasmaaiers (en niet de andere stoorevents) uit de dataset worden verwijderd. Het effect van het verwijderen van het stoorgeluid blijkt bijna volledig terug te brengen tot het effect van het verwijderen van de grasmaaiers. Dit verklaart ook de hoger gegeven vaststellingen: de grasmaaiers komen immers enkel voor in de dagperiode en hun stoorevents duren veel langer dan 10 seconden, waardoor ze onder beide eventinstellingen in gelijke mate aanleiding geven tot stoorevents. Figuur 8 Dit is trouwens nog duidelijker in het eerste deel van de meetperiode ( ), waarin er veel zware stoorevents als gevolg van grasmaaiers waren (28/07 (14.00), 11/08 (14.00), 12/08 (11.00, 13.00, 14.00)). Tijdens deze periode waren de instellingen op beide posten identiek (10 seconden). Figuur 9 laat (voor de vaste post) de afwijkingen zien veroorzaakt door het stoorgeluid (bruin balkje) en door het stoorgeluid exclusief de grasmaaiers (groen balkje). De afwijking door het stoorgeluid was tijdens dit deel beduidend groter dan tijdens 10 Volgens de theoretische vergelijking van de bijdrage van reizigers- en goederentreinen (zie 2.3.2) zou het missen van alle reizigerstreinen een onderschatting van het totale geluidsniveau met 2.8 db overdag en 1.0 db op L den -basis betekenen. De hier vastgestelde onderschatting is uiteraard kleiner omdat een aantal reizigerstreinen (met name de langste/lawaaierigste) wel degelijk geregistreerd wordt, ook met de strenge eventinstellingen. 21

22 het tweede deel van de periode (0.3 db op L den -basis, 1.9 db overdag). Ook hier is het verwijderen van de grasmaaiers echter voldoende om een bijna onverstoorde meting te krijgen. Figuur Conclusie De instelling dat een event pas wordt geregistreerd als het L Aeq,1s -niveau gedurende minimaal 10 seconden hoger is dan 70 db (overdag) resp. 65 db ( s nachts), zorgt ervoor dat een meerderheid van de reizigerstreinen niet wordt geregistreerd als event. Dit zorgt voor een onderschatting van het L den -niveau met ongeveer 0.5 db. 11 Het verlagen van de instelling tot 5 seconden zorgt ervoor dat significant meer reizigerstreinen worden geregistreerd als event. Wel worden er ook iets meer kleine stoorevents geregistreerd (vooral vliegtuigen). Het effect van het registreren van deze bijkomende stoorevents op de gemiddelde niveaus is echter zeer beperkt (ongeveer 0.1 db). Dit komt omdat eigenlijk enkel de grasmaaiers zorgen voor significante stoorevents en deze onder beide eventinstellingen in gelijke mate worden geregistreerd. Het verlagen van de eventinstellingen zorgt dus voor een beter beeld van de geluidsniveaus, met name van de bijdrage van reizigerstreinen, zonder aanleiding te geven tot significant meer stoorgeluid. Om die reden zullen vanaf de instellingen op de vaste post worden aangepast (verlaging van de minimale eventduur tot 5 seconden). Uit bovenstaande analyse blijkt dat hierdoor vanaf het jaar 2013 een verhoging van het op basis van de events geconstrueerde L den -niveau met 0.5 db kan verwacht worden (met een verhoging van 1 db overdag en s avonds en van 0.3 db s nachts). Aangezien de NMT ook de eventduur van elk event bijhoudt, zal wel nog steeds kunnen worden berekend wat het L den -niveau zou zijn geweest indien de eventinstelling waren behouden op 10 seconden. 11 Dit is het verschil tussen de (onverstoorde) niveaus onder de 10- en de 5-seconden-instelling. De werkelijke onderschatting zou nog iets groter kunnen zijn: ook onder de 5-seconden-instellingen worden immers nog een aantal treinen gemist. Men kan er echter van uitgaan dat de bijdrage van deze zeer korte/stille treinen hoe dan ook miniem is t.o.v. het gemiddelde niveau. 22

23 3.2. Algoritme detectie stoorgeluid Uit de bovenstaande analyse blijkt dat het - welke de eventinstellingen ook zijn nuttig is om het stoorgeluid vanwege de grasmaaiers uit de analyse te verwijderen. Tijdens de reguliere werking van het vaste station (d.w.z. buiten de periode met de dubbele meting) is echter geen akoestische registratie van de events voorhanden en kunnen de grasmaaiers dus niet eenvoudig gedetecteerd en verwijderd worden. Daarom wordt hieronder een criterium ontwikkeld waarmee verstoringen door grasmaaiers kunnen worden opgespoord op basis van akoestische parameters Op basis van eigenschappen events Een eerste optie daarbij is om te kijken naar de eigenschappen van de events in kwestie. Van elk event worden immers onder andere de duur, het maximumniveau, de L Aeq,duur event en de SEL-waarde bijgehouden. Alle events tijdens de bewaakte periode werden daarom gerangschikt volgens elk van deze eigenschappen, waarna werd gekeken in welke mate stoorevents hierbij bovenaan de lijst komen te staan. Hieruit is gebleken dat het niet eenvoudig is om stoorevents op deze manier te detecteren. Zeker het maximumniveau (enkel de hoogst gerangschikte is werkelijk een stoorevent), de L Aeq,duur event (enkel de 4 hoogst gerangschikten zijn werkelijk stoorevents) en de SEL-waarde (enkel 6 hoogst gerangschikten) zijn geen zinvolle parameters om stoorevents te detecteren. De duur (19 hoogst gerangschikten) lijkt dat al iets meer, al is het ook hier moeilijk om een scherpe grens te trekken: de langste treinpassage duurde 73 seconden, wat langer is dan het groot deel van de stoorevents door grasmaaiers Op basis van eigenschappen uurniveau Een tweede optie is kijken naar de eigenschappen van het uurniveau in kwestie. De geluidmeetpost in Heist-op-den-Berg logt elke seconde het L Aeq,1s -geluidsniveau. Uit deze secondewaarden wordt dan niet alleen het L Aeq,1u -niveau berekend maar ook verschillende statistische niveaus L AN, gedefinieerd als het niveau dat gedurende N % van het uur overschreden werd. De meetpost levert deze waarde voor N = 0.1, 1, 5, 10, 50, 75, 90, 95, 99, 99.9, m.a.w. het niveau dat tijdens het beschouwde uur gedurende 3.6 seconden, 36 seconden, 3 minuten etc. werd overschreden. In Figuur 10 worden alle uren tijdens de bewaakte periode gerangschikt volgens hun L A05 (cursieve waarden duiden op mogelijk windverstoorde uren). Hieruit blijkt dat alle 8 uren met stoorevents door grasmaaiers bovenaan de lijst komen te staan (plus 1 verstoring door een sirene). Bovendien is het verschil tussen de laagste L A05 -waarde van een uur met een grasmaaier (73.2 db) en de hoogste L A05 -waarde van een niet-verstoord uur (69.2 db) vrij groot, zodat het mogelijk is een drempel vast te leggen (bv. L A05 > 72 db) die vrij correct een onderscheid zal maken tussen (zwaar) verstoorde en niet-verstoorde uren. 23

24 Rangnumme r Datum T ijd LAe q LA05 Soort ve rstoring 1 14/09/ :00:00 70,5 79,2 Grasmachine aanwezig 2 12/08/ :00:00 72,3 77,6 Grasmachine aanwezig 3 1/10/ :00:00 68,4 77,6 Grasmachine aanwezig 4 12/08/ :00:00 70,6 77,4 Grasmachine aanwezig 5 20/08/ :00:00 68,2 76,6 Grasmachine aanwezig 6 28/07/ :00: ,6 Grasmachine aanwezig 7 11/08/ :00:00 67,6 76,2 Grasmachine aanwezig 8 30/08/ :00:00 64,7 74,6 Sirene 9 12/08/ :00:00 67,7 73,2 Grasmachine aanwezig 10 30/07/2009 8:00:00 65,2 69,2 11 8/09/ :00:00 62,2 69,2 12 8/09/ :00:00 64,9 69, /08/ :00:00 62,6 68,8 14 1/10/ :00:00 63,4 68,8 Zachte achtergrondmuziek 15 2/10/ :00:00 62,2 68, /08/ :00:00 64,6 68,4 17 3/09/ :00:00 63,9 68,4 18 2/10/ :00:00 62,7 68, /08/ :00:00 64,7 68,2 20 1/09/2009 9:00:00 62,9 68,2 21 3/09/ :00:00 64,5 68,2 22 2/10/ :00:00 63,6 68,2 Zachte achtergrondmuziek 23 6/10/ :00:00 63,3 68,2 24 4/09/2009 9:00:00 63, /10/ :00:00 62,9 68 Onweer Figuur 10 Een mogelijke reden waarom discrimineren op basis van (statische) uurniveaus beter werkt dan discrimineren op basis van de eventkenmerken, is dat een langdurige verstoring door grasmaaiers niet steeds als 1 event in de dataset terecht komt (als de grasmaaier zich ver genoeg van de meetpost verwijdert, daalt het niveau onder de eventdrempel, waardoor een nieuw event zal worden gecreëerd als de grasmaaier opnieuw in de buurt van de post komt). De aldus verknipte events zullen op zich misschien geen extreme kenmerken (duur, SEL, ) hebben, maar de combinatie ervan binnen 1 uur leidt wel tot een grote verstoring, te detecteren via de L A05 van dat uur. Voor 2009 werden vervolgens als mogelijk verstoorde uren die uren aangeduid waarin L A05 > 72 db. Voor 2009 gaat het om 30 uren. Voor het overgrote deel van de aldus als verstoord aangeduide uren lijkt inderdaad een redelijke verklaring te bestaan, zoals: - het gaat om een uur tijdens de bewaakte periode, waarvan de verstoring dus vaststaat. - het gaat om een uur waarvoor het aannemelijk is dat er grasmaaiers actief waren (d.w.z. tijdens de lente/zomer, op een weekdag tussen en 17.00). - het gaat om een uur waarvan ook de omliggende uren hoge L A05 -waarden hadden, wat zou kunnen wijzen op de langdurige aanwezigheid van een stoorbron. - het gaat om een uur met extreme weersomstandigheden (bv. maximale windsnelheid > 10 m/s) Conclusie Het criterium L A05 > 72 db lijkt een goede indicator voor mogelijke verstoring. Het zal dan ook verder gebruikt worden in de analyse van de langetermijnmetingen. 24

25 4. Evolutie jaargemiddelde geluidsniveaus 4.1. Bepaling van jaargemiddelde geluidsniveaus De Europese Richtlijn Omgevingslawaai 2002/49/EG definieert volgende jaargemiddelde geluidsniveaus: - L day, het jaargemiddelde niveau vastgesteld over de periode tussen en L evening, het jaargemiddelde niveau vastgesteld over de periode tussen en L night, het jaargemiddelde niveau vastgesteld over de periode tussen en L den, het gewogen jaargemiddelde over de drie genoemde periodes, waarbij de avonden de nachtniveaus een straffactor krijgen van 5 resp. 10 db (dit niveau correleert relatief goed met de mate van hinder bij omwonenden): Lday Levening 5 Lnight L 10 log den Op Figuur 11 wordt de ruwe evolutie gegeven van die geluidsniveaus over de periode , uitgaande van de doorlopend geregistreerde uurniveaus L Aeq,1h en incl. mogelijk verstoorde uren. Figuur 11: Evolutie van de jaargemiddelde geluidsniveaus, ruwe gegevens Figuur 12 geeft de jaargemiddelde geluidsniveaus berekend op basis van de L Aeq,EVT,1h, dit is het L Aeq,1u wanneer men enkel rekening houdt met de tijdens de events geregistreerde geluidsenergie. Omdat achtergrondgeluid hierdoor niet in de berekening wordt meegenomen, en omdat het effect van het missen van de treinpassages die de eventdrempel niet 25

26 overschrijden eerder klein is (zie 3.1), geeft dit wellicht een betrouwbaarder beeld van het geluidsniveau dat effectief wordt veroorzaakt door het treinverkeer. Figuur 12: Evolutie van de jaargemiddelde geluidsniveaus, enkel events Figuur 13 toont het verschil tussen de jaargemiddelde geluidsniveaus berekend op basis van L Aeq,1h en deze berekend op basis van L Aeq,EVT,1h. Het verschil tussen beide is vooral zichtbaar in de dag- en avondniveaus (1-3 db) en veel minder in de nachtelijke niveaus (< 1 db). De oorzaak hiervoor is tweeledig: overdag en s avonds zijn er verhoudingsgewijs veel meer reizigerstreinen, waardoor wellicht een groter aantal events gemist wordt, en tijdens die periodes is de kans op storend achtergrondgeluid ook groter. Figuur 13 26

27 Figuur 14 toont de jaargemiddelde geluidsniveaus wanneer opnieuw wordt vertrokken van de L Aeq,EVT,1u en er geen rekening wordt gehouden met de uren die volgens het in 3.2 opgestelde criterium als mogelijk verstoord werden aangeduid. Dit is dus de meest accurate weergave van het door treinverkeer veroorzaakt geluidsniveau. Figuur 14: Evolutie van de jaargemiddelde geluidsniveaus, enkel events en zonder stoorgeluid Opvallend hierbij is dat L day, L evening en L night doorgaans zeer dicht in elkaars buurt liggen. Aangezien in de berekening van L den bij L evening en L night nog straffactoren van 5 resp. 10 db moeten worden geteld, is het duidelijk dat L evening en vooral L night sterk zullen doorwegen in de bepaling van L den. Figuur 15 toont het effect van het verwijderen van het stoorgeluid met het in 3.2 opgestelde criterium. Het effect is bijna uitsluitend merkbaar op de L day -niveaus, waarop voor een aantal jaren correcties tot 3 db moeten worden aangebracht. Nochtans gaat het steeds om een beperkt aantal stooruren (30 à 60 per jaar, minder dan 1% van het aantal gebruikte uren). Dit wijst op een klein aantal zeer zwaar verstoorde uren (bv. stoorgeluid door grasmaaier, zie hoger; de verstoorde uren worden doorgaans inderdaad tijdens weekdagen in de lente/zomer geregistreerd en komen vaak voor in blokken van opeenvolgende uren). Tijdens de andere periodes is het effect van het stoorgeluid veel beperkter, waardoor ook het effect op het L den - niveau steeds beperkt blijft tot minder dan 0.5 db. 27

28 Figuur 15 In wat volgt zal met jaargemiddelde niveaus (bv. L den -niveau ) steeds het niveau worden bedoeld - gebaseerd op L Aeq,EVT,1h - na het verwijderen van het stoorgeluid. 28

29 4.2. Trends in de geluidsniveaus, Op Figuur 16 wordt een trendlijn toegevoegd voor het L den -niveau (lineaire regressie, zie bijlage 1) gebaseerd op L Aeq,EVT,1h en na het verwijderen van het stoorgeluid. Deze eenvoudige lineaire benadering wijst op een licht dalende evolutie (ongeveer db/jaar). De R²=0.23 is echter eerder laag. De blauwe balken herinneren er ook aan dat niet alle jaren dezelfde activiteitsgraad hebben. Voor een jaar met een lage activiteitsgraad is het L den -niveau veel minder betrouwbaar. De regressie houdt echter geen rekening met deze verschillen in activiteitsgraad, waardoor deze relatief onbetrouwbare jaren (bv. de drie jaren met laagste activiteitsgraden, aangeduid met rode bolletjes) de trend kunnen verstoren. Figuur 16 In Figuur 17 worden daarom ook de trendlijnen getekend van de verschillende niveaus wanneer geen rekening wordt gehouden met de jaren met een activiteitsgraad lager dan 50%. De R² voor de trend in de L den -niveaus neemt hierdoor beperkt toe (R² = 0.28); de trend zelf blijft ongeveer dezelfde (-0.11 db/jaar). Ook voor de geluidsniveaus over de afzonderlijke periodes werden trendlijnen getekend. De trend in de L night is zowel het meest consistent (R² = 0.33) als het steilst (-0.13 db/jaar). Daarentegen is er overdag van een trend weinig te merken (-0.01 db/jaar). 29

30 Figuur 17 In Figuur 18 tot slot zijn de trendlijnen getekend van de verschillende niveaus, waarbij enkel rekening werd gehouden met zéér volledige jaren (activiteitsgraad hoger dan 90%). Dit geeft een iets sterker verband (voor L den : R² = 0.41) en bevestigt verder de hierboven vastgestelde bemerkingen (steilere trend tijdens de nacht, vlakke trend overdag). De daling bedraagt in L den -0.1 db/jaar. Figuur 18 Opgemerkt moet nog worden dat de daling zich voornamelijk gedurende het eerste deel van de meetperiode lijkt te hebben voorgedaan; sinds 2000 lijkt het niveau volledig te zijn gestagneerd (bv. lineaire regressie geeft volledig vlakke trend: R² = 0.01 met stijging van 0.01 db/jaar) 30

31 4.3. Bepaling van correctie voor meteorologische omstandigheden Het is algemeen bekend (zie 1.2) dat meteorologische omstandigheden (met name de wind) een relatief belangrijke impact kunnen hebben op geluidsmetingen. Figuur 19 laat inderdaad zien dat er (voor een aantal vrij volledige jaren) een duidelijk verband bestond tussen de maandgemiddelde L den en de gemiddelde effectieve windsnelheid tijdens die maand. Figuur 19 Om de hoger beschreven trends verder te kunnen bestuderen wordt een meteocorrectie bepaald die het effect van de meteofactoren enigszins neutraliseert. Voor de jaren werd geprobeerd om een verband te vinden tussen enerzijds de effectieve windsnelheid en de temperatuursgradiënt, gemiddeld over een bepaald uur, en anderzijds het L Aeq,EVT,1u over dat uur (lineaire regressie). Dit gaf zeer lage R²-waarden. Wellicht heeft dit er mee te maken dat - zeker tijdens de nacht - het aantal treinpassages per uur sterk en willekeurig fluctueert en dat het L Aeq,EVT,1u dus eerder bepaald wordt door het aantal treinen dat toevallig tijdens dat uur voorbij kwam dan door de effectieve windsnelheid tijdens dat uur: een uur met meewind maar met zeer weinig of geen geregistreerde treinpassages is wellicht stiller dan een uur met tegenwind maar met zeer veel treinpassages. Daarom werd de regressie uitgevoerd voor etmaalperiodes i.p.v. individuele uren. De over een etmaalperiode (bv. één nacht) gemiddelde effectieve windsnelheid en temperatuursgradiënt werden daarbij vergeleken met de gemiddelde L Aeq,EVT,1u over diezelfde periode (bv. de L night tijdens die nacht). Door over grotere tijdseenheden te werken, verkleint het effect van toevallige fluctuaties in het aantal treinen per uur. Bovendien werd de regressie afzonderlijk uitgevoerd voor weekdagen enerzijds (dinsdag vrijdag) en maandagen (die een veel lager aantal goederentreinpassages kennen dan andere weekdagen), zaterdagen en zondagen anderzijds. Uit de regressie blijkt dat geen significant verband kan gevonden worden tussen de temperatuursgradiënt en de geluidsniveaus. In wat volgt, zal dan ook enkel met de effectieve windsnelheid worden gewerkt als verklarende variabele. Overdag wordt dan een relatie tussen geluidsniveaus en effectieve windsnelheid gevonden met een adjusted R² = Dat betekent dat 50% van de waargenomen variatie in de geluidsniveaus kan worden verklaard door de variatie in de effectieve windsnelheid. Het verband tussen de effectieve windsnelheid met de avond- en nachtniveaus is minder 31

32 uitgesproken (R² = 0.29 resp. R²=0.17). Wellicht heeft dit te maken met het feit dat goederentreinen met name in de nachtperiode dominant zijn en daarvan is het aantal en de lengte zeer variabel. Tussen de verschillende types overdag is er geen merkbaar verschil in R². Uit de regressie blijkt ook dat een toename van de effectieve windsnelheid met 1 m/s overdag een verhoging van het geregistreerde geluidsniveau met ongeveer 3 db geeft, terwijl eenzelfde toename van de effectieve windsnelheid s nachts slechts leidt tot een toename met 1.5 db. Dit verschil heeft mogelijk te maken met het feit dat meewind overdag een dubbel effect kan hebben (zie 3.1): een groter aandeel (reizigers-)treinen geeft aanleiding tot een event (komen boven de eventdrempel uit) en uiteraard worden al die events gemiddeld luider. s Nachts is dat dubbel effect wat kleiner, omdat de meeste goederentreinen sowieso al aanleiding gaven tot een event. De gemelde toenames in geluidsniveaus zijn in lijn met wat verwacht kan worden op basis van andere meetervaringen (cf. Langetermijnmetingen wegverkeer in Wetteren: 1.4 db toename per 1 m/s op een afstand van 100 meter tot de rand van de snelweg, terwijl die afstand in Heist-op-den-Berg 160 meter bedraagt en dus de wind een grotere rol op de overdracht kan spelen). Deze meteocorrectie werd vervolgens voor elk uur toegepast op de L Aeq,EVT,1u en hieruit werden opnieuw jaargemiddelde geluidsniveaus (zonder stoorgeluid) berekend 12. (Het toepassen van de meteocorrectie komt neer op het theoretisch schatten van de geluidsniveaus die zouden zijn geregistreerd indien de effectieve windsnelheid gelijk was aan nul.) Figuur 20 laat zien dat het effect van het toepassen van de meteocorrectie steeds negatief is, d.w.z. dat het gecorrigeerde geluidsniveau lager ligt dan het niet-gecorrigeerde. Dit is logisch, gezien NMT5 ten noordoosten van de spoorlijn ligt en meewind dus vaker voorkomt dan tegenwind (waardoor de gemiddelde effectieve windsnelheid voor elk jaar positief is). De correctie is uiteraard ook iets groter als de gemiddelde effectieve windsnelheid tijdens dat jaar groot was. Deze correctie was (toevallig) gemiddeld iets groter in de jaren voor 2000 dan na Figuur Aangezien voor de effectieve windsnelheid data uit een ander meetstation werden gebruikt, is de beschikbaarheid van die data niet hetzelfde als die van de data over het geluidsniveau zelf. Indien voor een bepaalde periode wel geluidsgegevens beschikbaar zijn maar geen windgegevens, wordt voor dit uur als waarde voor de effectieve windsnelheid de gemiddelde effectieve windsnelheid over de periode gebruikt. 32

33 4.4. Trends in de geluidsniveaus na meteocorrectie, Op Figuur 21 wordt opnieuw de trend voorgesteld van het meteo-gecorrigeerde L den -niveau 13 (lineaire regressie). De figuur laat zien dat de eerder vastgestelde licht dalende evolutie ook na meteocorrectie blijft behouden, maar dat ze wel minder steil is geworden (ongeveer db/jaar t.o.v db/jaar zonder meteocorrectie). De reden hiervoor werd hoger al gesignaleerd: de effectieve windsnelheid lag in de jaren voor 2000 gemiddeld iets hoger dan in de jaren na Die jaren (1994, 1995, 1997, 1998) worden dus het meest naar beneden bijgesteld door de meteocorrectie, waardoor de trend uitvlakt. Figuur 21 De R²=0.17 blijft laag, onder meer omdat de regressie geen rekening houdt met de verschillen in activiteitsgraad (zie hoger). Figuur 22 en Figuur 23 geven daarom de trends (na meteocorrectie) aan wanneer enkel rekening wordt gehouden met de meest volledige jaren (activiteitsgraad hoger dan 50% resp. 90%). De R² neemt hierdoor toe (voor de L den -niveaus R² = 0.20 resp. R² = 0.34). De trend zelf blijft ongeveer gelijk (rond de db/jaar). De trend is nog steeds het overtuigendst in de L night -niveaus (R² = 0.34, db/jaar voor de jaren met activiteitsgraad > 90%). Daarentegen is er overdag geen enkele trend merkbaar. Ook hier moet nog opgemerkt worden dat de daling zich voornamelijk gedurende het eerste deel van de meetperiode lijkt te hebben voorgedaan; sinds 2000 lijkt het niveau volledig te zijn gestagneerd (bv. lineaire regressie geeft volledig vlakke trend: R² = 0.03 met stijging van 0.02 db/jaar). 13 Op zichzelf betekent de absolute waarde van de meteo-gecorrigeerde geluidsniveaus niet zoveel; het is de waarde die theoretisch zou verwacht worden indien de effectieve windsnelheid tijdens het hele jaar gelijk zou zijn geweest aan nul. De meteocorrectie is vooral nuttig om meteo-invloeden te verwijderen bij het bepalen van relatieve trends. 33

34 Figuur 22 Figuur 23 34

35 4.5 Verklaring voor de vastgestelde trends Voor de vastgestelde trends (zeer lichte daling van ongeveer 0.08 db/jaar, tijdens de nacht uitgesprokener dan overdag, die de laatste jaren lijkt te zijn gestagneerd) zijn volgende verklaringen denkbaar: - de individuele treinen zijn iets stiller geworden (minder lawaai per passage) - het aantal passerende bakken is iets verminderd (minder passages of kortere treinen) M.b.t. het eerste is er inderdaad een algemene tendens naar stiller treinmaterieel, o.a. onder invloed van Europees emissienormen voor nieuw materieel. Meer details hierover kunnen worden gevonden in het Actieplan Spoorverkeerslawaai dat op werd goedgekeurd door de Vlaamse Regering ( Het is evenwel niet erg waarschijnlijk dat deze globale trend ook gevolgen had op de geluidsemissie van het materieel dat specifiek in Heist-op-den-Berg passeert. Het meeste reizigersmaterieel dat momenteel op L16 wordt gebruikt (AM80) dateert al van voor het in voege treden van de nieuwe emissienormen. Het percentage goederenmaterieel dat aan de emissienormen voldoet is niet gekend, maar zal (gegeven de lange levensduur van dit materieel en de economische crisis) wellicht zeer beperkt zijn. M.b.t. het tweede is het zeer moeilijk om accurate gegevens over de evolutie van de treinintensiteiten op een bepaald baanvak te achterhalen; deze kunnen niet systematisch ter beschikking worden gesteld door de spoorwegmaatschappijen. Uit de Mobiliteitsmonitor van de NMBS-Holding (2009) kunnen wel algemene cijfers over de evolutie van de trein- en tonkilometers in België worden afgeleid (zie Figuur 24). Figuur 24: Evolutie van het goederenvervoer (enkel NMBS-vrachtgroep) en het reizigersverkeer De gegevens uit de Mobiliteitsmonitor laten zien dat het aantal treinkilometer daalde (voor goederenverkeer met ongeveer 25% of 1 db over 10 jaar) of gelijk bleef (voor reizigersverkeer). Dit lijkt in lijn te liggen met de constatie in 4.4 van een daling die zich vooral s nachts (dominant goederenverkeer) voordoet. Het is evenwel niet duidelijk hoe een evolutie in het aantal treinkilometers moet worden omgezet naar een evolutie in het aantal passerende bakken. De grafieken laten immers ook zien dat de bevrachte ton/trein en het aantal reizigers/trein fors toenam, wat doet vermoeden dat het aantal bakken per trein toegenomen is. Daarnaast zeggen deze algemene cijfers uiteraard niet noodzakelijk iets over de evolutie op het baanvak in Booischot. Bij gebrek aan specifieke cijfers over de evolutie in het aantal passerende bakken (en hun type) op het baanvak in Booischot is het dus zeer moeilijk om uit te maken in hoeverre de licht dalende trend in de geluidsniveaus kan worden verklaard door stiller wordend materieel of door veranderingen in de treinintensiteiten. 35