GIS-based Analysis and Assessment of Urban Noise Exposure and Adverse Health Effects

Abstract

Hintergrund: Durch die zunehmende Urbanisierung und die damit einhergehende Steigerung des Verkehrsaufkommens steigt auch die Lärmbelastung in Städten. Hohe und andauernde Schallbelastung kann die Ursache für verschiedene Krankheitsbilder sein, zudem kann zu starker Lärmbelästigung nach aktuellen Erkenntnissen eine Vorstufe ernsterer Krankheitsbilder sein. Folglich steigt die Relevanz, Brennpunkte zu identifizieren die von hohem Verkehrslärm betroffen sind, um gezielt Maßnahmen zur Reduzierung ergreifen zu können. Die für die Berechnung notwenigen Vorgaben zur Bestimmung des absoluten Risikos belästigt zu sein, sowie die dafür benötigten Berechnungsvorschriften für die Exposition [Lden], sind in der Direktive 2002/49/EC verankert. Die Berechnungen des Lden, ist jedoch gerade im urbanen Raum aufwendig und geht oft mit Lizenzgebühren einher. In Folge dessen wird derzeit vermehrt nach alternativen Instrumenten zur Bestimmung der Exposition gesucht. Dabei steht der Einfluss verschiedener urbaner Bebauungsstrukturen auf die Schallausbreitung im Fokus. So konnte in den letzten Jahren gezeigt werden, dass Bebauungsstrukturen, die sich hinsichtlich verschiedener Oberflächenparameter unterscheiden, unterschiedlich stark durch Lärm belastet sind. Andere Forschungsgebiete verwenden ähnliche Oberflächenparameter, um generalisierte Strukturkarten zu erstellen, die Im Fall von Urbanen Hitze Inseln und Local Climate Zones auch zur Lokalisation von Brennpunkten verwendet werden können.

Ziele: Es wird in dieser Arbeit die Fragestellung untersucht, ob es möglich ist, auf der Basis von Oberflächenparametern eine generalisierte Strukturkarte zu erstellen, die die unterschiedliche hohe Belastung, in Abhängigkeit von den unterschiedlichen Bebauungsstrukturen wiederspiegelt. Daran schließt sich die Frage an, ob darüber hinaus, durch diese generalisierte Strukturkarte die räumliche Verteilung der damit einhergehenden möglichen gesundheitlichen Beeinträchtigungen durch hohe Verkehrsbelastung (absolutes Belästigungsrisiko), abgebildet wird.

Methoden: Zunächst werden geeignete Oberflächenparameter identifiziert, die sowohl in bekannten Kartierungsverfahren zum Einsatz kommen, als auch im Zusammenhang mit der Schallausbreitung im urbanen Raum untersucht werden. Im Anschluss werden diese oder ähnliche Oberflächenparameter mittels einer Open-Source-Software berechnet. Es folgt eine Random Forest Klassifikation von ausgewählten Baublöcken der Stadt Hamburg. Es werden Karten auf Basis verschiedener Eingangsparameter berechnet, welche dann an Hand drei verschiedener Schallausbreitungsszenarien validiert werden. So kann zum einen überprüft werden, ob sich die ermittelten Klassen signifikant bezüglich der Exposition [Lden] unterscheiden und ob nur den Einfluss der Stadtstruktur auf die Schallausbreitung, oder auch das damit verbundene Verkehrsaufkommen abgebildet werden. Die Validierung erfolgt mittels Kruskal-Wallis-Tests, paarweisem Vergleich und der Effektstärke. Das durch die finale Klassifikation am besten abgebildeten Scenario wird dahingehend untersucht, ob die modellierte Werte Aussagen über die messbare Exposition zulassen. Hierfür werden in ausgesuchten Gebieten Messungen durchgeführt und die Korrelation der modellierten und der gemessenen Werte berechnet. Im nächsten Schritt wird untersucht ob sich das absolute Belästigungsrisiko ebenfalls signifikant zwischen den Klassen unterscheidet. Auch hier werden ein Kruskal-Wallis-Test und ein paarweiser Vergleich durchgeführt sowie die Effektstärke berechnet. Abschließend wird mittels Umfragedaten zur verkehrsbedingten Lärmbelästigung überprüft, ob das auf Grundlage der modellierten Lden Werte absolute Belästigungsrisiko der empfundenen Belästigung entspricht.

Ergebnisse: Es kann gezeigt werden, dass mittels einer Random Forest Klassifikation, basierend auf geometrischen, strukturellen und Dichteparametern, die sowohl auf Vektor- und Rasterdaten in SAGA-GIS berechnet wurden, eine Strukturkarte generiert werden kann, deren Klassen sich sowohl hinsichtlich der Expositionshöhe als auch hinsichtlich des absoluten Belästigungsrisikos signifikant unterscheiden. Zudem konnte gezeigt werden, dass die auf diesem Ansatz basierende Klassifizierung nicht nur den Einfluss der urbanen Oberfläche berücksichtigt, sondern ebenso das damit verbundene Verkehrsaufkommen sowie die zulässigen Höchstgeschwindigkeiten. Zudem fällt die empfundene Belästigung durch Verkehrslärm in Hamburg höher aus, als das nach der Direktive 2002/49/EC berechnete absolute Risiko belästigt zu sein.

Background: Due to increasing urbanization and the associated increase in traffic volume, noise pollution is on the rise. High and continuous sound exposure can be the cause of various diseases directly, but also indirectly though annoyance, which is known to be a precursor of more serious diseases. Thus, it is of pressing importance to identify noise pollution hot spots in urban areas where traffic noise reducing activities should be undertaken. The assessment of the population affected through the exposure level [Lden] is a key calculation here, which is anchored in the Directive 2002/49/EC, and there are numerous approaches in the literature to determine exposure level based on the surface parameters of different morphological urban structures. However, as the calculation of the Lden, especially in urban areas, is computationally and financially expensive, there is a need to find more simplified ways to understand the relationship between sound propagation and urban structures. There are different research fields, that use similar surface parameters to create generalized structure maps. In the case of Urban Heat Island and Local Climate Zone mapping these maps are used to identify hot spots.

Objectives: Based on this background, this thesis investigates the question of whether it is possible to create a generalised structural map on the basis of surface parameters that documents the different levels of traffic related noise exposure, depending on the building structures. Furthermore, the question of whether this generalised structural map also represents the spatial distribution of the associated possible adverse health effects, in the form of annoyance caused by traffic noise, will be examined.

Methods: First, suitable surface parameters, which are used in known mapping approaches as well as investigated in the context of sound propagation in urban areas are identified. These and similar surface parameters where next calculated using open source software. Based on different input parameters (vector- and grid-based, as well as combined), the building blocks where classified for selected regions in Hamburg using a random forest algorithm. For the validation, three different sound propagation scenarios where generated. Thus, it could be analysed whether the determined classes differ significantly with regard to the exposure [Lden] and whether only the influence of the urban structure on the sound propagation or additionally the associated traffic volume are represented. The validation was carried out by means of a Kruskal-Wallis tests, a pairwise comparison and by calculating the effect size. The scenario which is best represented by the final classification was then examined to determine whether the modelled values permit statements about the actual measurable exposure. For this purpose, measurements were carried out in selected areas and examined for their correlation with the measured values. In the next step, it was investigated whether the absolute annoyance risk also differs significantly between the classes. Again, a Kruskal-Wallis test and a pairwise comparison is performed and the effect sizes were calculated. Finally, survey data on traffic-related noise annoyance was used to see whether the absolute risk of being highly annoyed calculated in acc. Directive 2002/49/EC based scenario Lden values, corresponds to the self-reported traffic related noise annoyance.

Results: By applying a classifying approach based on geometric, statistical and density surface parameters, which were calculated on vector and grid data in SAGA-GIS, it was possible to generate a structure map which offers classes that differ significantly with regard to exposure level and the risk of being highly annoyed. Additionally, it was proven that the classification based on this approach not only considers the influence of the urban surface, but also the related traffic volume, as well as the maximum speeds allowed. Furthermore, the absolute risk of being highly annoyed, calculated in acc. with the END seems to underestimate the self-reported traffic related noise annoyance for Hamburg’s population.