引言

随着城市发展，机动车保有量增加，交通噪声对城市居民的生活造成严重影响。长期暴露于交通噪声中，可能会引起听力损伤等生理问题，还会干扰居民生活，诱发烦恼、焦虑，即产生噪声烦恼（Noise Annoyance）。现有噪声烦恼研究中，部分研究认为声学参数起主导作用，如Zwicker等发现，响度与抖动度可解释89%的噪声烦恼度变化；另一类研究则认为噪声烦恼度的强弱并非仅由噪声物理特性决定，非声学因素起到了重要作用。如Hygge S.等发现，即使控制声压级，压力事件经历仍解释34%的烦恼度差异。国内研究者也有相似研究，马蕙等人发现，城市居民对交通噪声的烦恼度与 “环境控制感”显著相关。从研究方法来看，以往的多数研究依赖单一研究范式：部分研究采用实验室测听法，如Zwicker等探究声学参数对烦恼度的影响；或是采用社会调查法，但这类方法易受不可控因素干扰。综上所述，现有研究缺少实验室控制与实地情景的整合研究，因此本研究综合运用社会声学调查和主观测听，系统探究交通噪声烦恼度的影响。为噪声评估和噪声治理、干预提供实证支撑。

1 实验设计

本研究旨在从心理学变量这个核心维度入手，实验上综合运用社会声学调查（Sociological Survey）与主观测听实验（Listening Test）两种方法，系统探究影响道路交通噪声烦恼度的关键因素。

1.1 社会声学调查

社会声学调查是一种噪声烦恼度的采集方式，主要采用问卷调查的方法收集实地的噪声烦恼度。使用此方法便于收集噪声采集地周围行人的即时噪声烦恼度（SMA），进一步探究交通噪声烦恼度的影响因素。社会声学调查在四川省泸州市开展，具体地点为泸州市的碧桂园小区、巨洋酒店以及西南医科大学附属医院。在每个地点随机发放120份问卷，对设计地点的行人进行调查，方式为简单随机抽样，被试的性别年龄并未严格控制，问卷的设计如图1。剔除异常和无效数据后，收回有效问卷共325份。

1.2 待评价声信号的设计

从心理学角度来看，引起噪声烦恼感受变化的因素有个体敏感性、个体当前烦恼度、健康状况等。而从声学的角度分析，引起噪声烦恼度变化的因素有音调、音色和响度。因此在选择待测声样本时，应尽可能选择不同特征的交通噪声，尽量覆盖较多种类交通噪声使结果具有普遍性。

1.2.1 噪声的采集

本文使用实地采集交通道路噪声的方式获取待测音频。设置了三个采集地点，采集地点与开展社会声学调查的地点一致，分别是碧桂园小区、巨洋酒店以及西南医科大学附属医院。不同道路所覆盖的城市功能区不同，三个地点分别代表了：远离马路居民住宅附近（碧桂园小区）、马路沿线居民住宅附近（巨洋酒店）、道路的交通路口（西南医科大学附属医院），目的在于丰富待测音频的数据种类，确保真实性和普遍性。噪声的采集方式为：由真人佩戴SennheiserAMBEO3D人头录音耳机录音（双耳采音）。为保证一致性，三个噪声采集点的布置完全相同。为避免偶然性以及短时间录制引入的异常测量情况，各个地点录制的时长为24小时。

1.3 被试与实验装置

1.3.1 被试

交通噪声烦恼度测听实验共招募被试40名（男女各半），年龄在18-65岁、身体状况良好、听力正常、最近无较大压力和烦恼事件。交通噪声烦恼度测听实验时长为0.8h。

1.3.2 实验环境与设备

交通噪声烦恼度测听实验选择在安静的房间内进行，实验的基本操作以及声样本的播放在笔记本电脑上进行，声样本回访耳机为SennheiserAMBEO。房间底噪经测量符合要求，佩戴耳机后可实现几乎不受噪声干扰。

2 实验内容

为研究交通噪声烦恼度的影响因素，设计如下实验。

2.1 实验步骤

2.1.1 实验声样本的处理

本文的目的在于研究引起交通噪声烦恼度变化的影响因素，裁剪声样本时需截取出有包含所讨论因素的声样本，同时还需考虑多种因素的共同存在时的相互作用。

首先根据录制时间，将音频分为早、中、晚三部分以便进行时间维度的研究分析，地点因素则根据录制地点进行划分。其次，声样本应具有代表性。考虑响度因素，声样本应截取有明显音量变化的声样本（如车辆刹车、鸣笛等）。考虑音调和音色的影响，声样本应截取包含中低频调制的交通噪声（如路面颠簸）、高频成分（高排量摩托车等）以及不同大小的频率波动（车辆启停等）。

待测噪声样本太短可能无法体现参数的影响，太长可能让被试者疲劳。通常10-30秒比较合适，本研究的声样本的长度为25s。还要确保背景噪声的一致性，避免其他因素干扰。

2.1.2 实验方法

本次交通噪声烦恼度的主观测听实验采用直接评分法,被试直接对每个噪声片段的烦恼度进行打分。采取国际标准ISO15666-2021进行11级评分，0分为一点也不烦恼，10分为极其烦恼。

2.1.3 实验过程

正式实验前设置了练习阶段，在练习阶段中主试将告知被试实验目的、内容、注意事项等，被试进行操作练习，熟悉流程后进行正式实验。

正式实验中，被试将听到一段长度为25秒的待测噪声样本，播放结束后被试有5秒的时间判断并打分。每位被试将听到72条待测噪声样本，为避免顺序效应，待测噪声样本随机呈现。为防止被试疲劳，被试每15分钟休息5分钟，直至试验结束。检查数据，剔除掉不合格的被试,录入数据，将合格被试的平均值作为每个声样本的最终烦恼度评分。

2.2 数据处理

上述实验后获得两部分数据，使用SPSS27.0对社会声学实验数据与主观测听实验数据分别做数据分析。

2.2.1 描述统计

（1）社会声学数据

共发放360份问卷剔除无效数据和异常数据，获取有效数据325份。社会声学调查描述统计结果如表1所示。

变量	N	最小值	最大值	平均值	标准差
健康水平自我评估	325	0	10	7.69	2.125
年龄	325	7	84	35.28	15.749
即时烦恼度	325	0	10	4.57	2.319
近一年烦恼度	325	0	10	4.62	2.378

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

（2）主观测听数据

待测声样本共72条，本次研究共招募40名被试（男女各半），剔除无效数据3人，最后获取有效数据37人。

2.2.2 假设检验

（1）社会声学调查的假设性检验

在社会声学调查中，性别与即时烦恼度（SMA）的t检验结果如表2所示，性别与即时噪声烦恼度的p=0.867（＞0.05），男性与女性间的即时噪声烦恼度没有显著差别。

性别	n	均值（M）	标准差（SD）	t	df	p	Cohen's d
男	138	4.80	2.328	1.511	320	0.867	0.17
女	184	4.40	2.317

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

在社会声学调查中，时间、地点与即时噪声烦恼度的关系如表3所示。不同地点分组的即时烦恼度无显著差异。时间与即时噪声烦恼度F=5.200，p=0.006（＜0.05），即不同时间组的即时烦恼度有显著差异。早晨组的噪声烦恼度显著低于中午组和晚上组。

变量	组间自由度	组内自由度	F	P	事后检验（LSD）
地点	2	322	1.665	0.191	无（所有组间p>0.05）
时间	2	322	5.200	0.006	早-中（p=0.003） 早-晚（p=0.009）

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

（2）主观测听实验的假设性检验

MA与地点、时间的单因素ANOVA检验如表4所示，结果发现时间与地点对MA值均无显著影响；

变量	组间自由度	组内自由度	F	P	事后检验（LSD）
地点	2	69	0.962	0.387	bgy-fy（p=0.210） bgy-gy（p=0.891） fy-gy（p=0.264）
时间	2	69	0.822	0.444	早-中（p=0.389） 早-晚（p=0.650） 中-晚（p=0.222）

*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001

2.2.3相关分析

在社会声学数据中，即时噪声烦恼度与健康水平自我评估和近一年烦恼度的相关分析结果如表5所示。SMA与近一年烦恼度呈显著正相关，r(323)=0.83，p<0.001，95%CI[0.80,0.86]；SMA与健康水平自我评估无显著相关性，r(323)=0.001，p=0.983，95%CI[-0.108,0.110]。

	近一年烦恼度	健康水平评估	SMA
近一年烦恼度	1
健康水平评估	0.832**	1
SMA	0.012	0.001	1

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

2.2.4 回归分析

以即时噪声烦恼度为因变量，地点、性别、时间、年龄、最近是否发生烦恼事件和近一年烦恼度为自变量的回归模型显著，模型拟合结果：R2=0.699，调整R2=0.692，F(7,316)=104.86，p<0.001，表明自变量共解释了因变量即时噪声烦恼度69.2%的变异。

预测变量	B	SE	β	t	p	VIF	LLCI	ULCI
(常量)	1.672	0.593		2.819	0.005		0.534	2.883
年龄	0.000	0.005	0.002	0.059	.953	6.423	-0.009	0.009
性别	-0.204	0.140	-0.045	-1.460	.145	1.028	-0.501	0.071
时间	-0.002	0.093	-0.001	-0.020	.984	1.113	-0.191	0.176
健康水平自我评估	0.009	0.035	0.009	0.268	0.789	1.085	-0.060	0.078
最近是否发生烦恼事件	-0.356	0.155	-0.074	-2.298	0.022*	1.090	-0.668	-0.049
近一年烦恼度	0.794	0.031	0.815	25.273	0.000**	1.087	0.733	0.856
地点	0.027	0.091	0.009	0.293	0.769	1.127	-0.147	0.210

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

3讨论

本研究通过社会声学调查和实验室主观测听实验，系统探讨了交通噪声烦恼度的心理影响因素。结果揭示了社会背景、时间情境与主观感知的复杂关联，为噪声烦恼的心理学机制提供了新的实证证据。

3.1 社会情境因素对噪声烦恼的差异化影响

性别因素上，t检验显示性别对即时噪声烦恼度无显著影响。这与近年强调性别角色社会化而非生物本质的研究一致，暗示噪声烦恼可能更多受环境控制感、暴露历史等中介变量调节，而非性别本身。这一发现提示我们，在噪声管理方面可以减弱性别的差异化策略，更多聚焦于“提升个体对噪声环境的控制感”如在居民区设置可调节降噪窗、通勤路线提供“低噪声路径”导航。

时间因素上，社会调查中发现晨间的噪声烦恼度显著低于中午和夜晚，这一结果符合累积压力效应理论：随着白天认知资源消耗，个体对噪声的忍受程度下降，因此中午和夜晚的噪声烦恼度值较高。在实践中，交通噪声监测应优先选择中午或夜晚时间段（人群压力累积期）作为关键时段，且评估指标需加入“时段性压力水平”的校正项。

然而实验室环境中时间效应反转（早晨组的噪声烦恼度值高于中午组），这可能源于实验控制消除了真实环境的累积压力，而晨间实验室环境的高警觉状态放大了对声学特征的敏感度。这一结果提示我们噪声烦恼度评估时情景的重要性，在噪声评估过程中应考虑真实场景的压力累积，脱离真实场景的实验室环境可能高估或低估实际烦恼度水平。

3.2 回归模型的讨论

社会心理模型对即时噪声烦恼度的解释力较高（调整R²=0.692），这一结果揭示了“噪声烦恼的心理本质”——即使控制声学参数，个体的“既往经验”、“当前心理状态”仍是更关键的影响因素。

心理社会模型中，近一年烦恼度是即时噪声烦恼度的最强预测因子，这一结果不是简单的“烦恼关联”，而是因烦恼累积导致的噪声烦恼敏感度阈值降低，支持“烦恼敏感度累积效应”理论。个体对噪声烦恼的印象是一种“情绪记忆”，长期反复的噪声烦恼会导致个体的噪声敏感度阈值降低，较低的噪声就能触发烦恼反应。这一现象强调了噪声干预的重要性，长期噪声暴露不仅会造成生理影响，还会产生心理危害，要趁早干预避免累积效应。

“最近是否发生烦恼事件”呈现显著的负向预测，这可能暗示了短期压力会触发情绪调节机制，从而降低了被试对噪声的关注度。该调查中人口学变量：年龄、性别、时间、地点均无显著影响，这一结果与传统噪声管理中对人口学特征的过度依赖有所冲突。

3.3研究局限与未来方向

本研究中存在一些不足：部分年龄段的样本量较小，可能影响结果的统计检验力。选择被试时，未考虑个体听力损失问题以及横向研究的局限性。目前已有部分研究提出不同年龄阶段对噪声的感知不同，本研究缺少对不同年龄间被试的差异分析。建议未来研究应扩大样本量、纳入听力生理指标，并采用纵向设计探究长期噪声暴露的累积效应。

结论

本研究通过社会声学调查和主观测听实验，得出以下结论：时间效应存在情景差异。社会声学调查回归模型对噪声烦恼都的解释力较高（69.2%）。近一年烦恼度是模型中的最强预测因子。

社会声学调查显示，被试在早晨所报告的噪声烦恼度值显著低于中午和晚上，验证了日间压力累计效应导致人们对噪声容忍度降低。然而，这一结果在主观测听中相反，实验室环境中的被试普遍认为早晨采集的交通噪声所产生的烦恼度要高于中午采集的交通噪声，这反映了在受控制的实验室环境下被试对噪声样本自身的声学特征更加敏感。

此外，区别于以往研究，该研究结果中性别因素对交通噪声烦恼度的影响并不显著。本研究揭示了交通噪声烦恼度是社会情景和个体心理共同影响下的结果，为制定差异化噪声控制策略提供参考。

参考文献：

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