技術部 奥田 庸雄・小橋 修・菅谷 茂樹・山本 栄作
鶴 秀生・中島 弘史・山下 晃一・大橋 心耳

1. はじめに

関西国際空港では、平成6年の開港以降、大阪湾岸の4ヵ所及び滑走路端の2ヵ所で、自動測定装置による常時監視が行われていました。

平成9年には兵庫県の淡路島における航空機騒音監視の必要があることから、新たに2ヵ所の測定局が設置され、 これに併せて離着陸を監視するため空港島内に1ヵ所の測定局が設置されました。この測定局は、これまでの自動測定装置と異なり、 航空機が発する電波を利用した航空機騒音識別(接近検知)装置を特徴とするものです。

平成10年には、新飛行経路導入に伴い、淡路島にもう2ヵ所、大阪府内に2ヵ所、和歌山県内に1ヵ所、新たな測定局を設置し、 さらに、既設の6ヵ所を同型装置に更新され、平成10年12月から、合計14ヵ所(滑走路端2ヵ所及び空港島内1ヵ所を含む。)で常時監視が行われています。

また、常時監視点のほか、大阪府、和歌山県、兵庫県の合計20ヵ所の地点で、連続7日間の定期調査を年間4回、 常時監視局と同等機器で巡回測定しています。図-1には、それらの測定地点位置を示します。 ここでは、新たな航空機騒音監視システムについて、その概要を紹介いたします。

測定点位置図
図-1 測定点位置図
Fig.1 Measuring points

2. 求められた機能

我々が提供する航空機騒音監視システムは、昭和61年に新東京国際空港(成田空港)周辺に設置した初期型機(DL-1420)が最初で、 その後、機能の向上、改良を進め、現在、初期型に比較して操作性、記録容量等が大幅に向上したDL-80/Rを中心に、国内約160ヵ所で、稼動しています。

関西国際空港における航空機騒音監視システムにおいても、これまでに開発した機能を基本とするものの、 新たに、以下の機能が求められました。

  1. 測定された航空機騒音から、関西国際空港に離着陸した航空機によるものの抽出(関空機の特定)
  2. 航空機が接近している際に発生した航空機以外の騒音によるものの削除(騒音の重複のチェック)
  3. 関係自治体からのデータ閲覧(リアルタイム測定値及び集計結果)
  4. 一般住民へのデータ公開(インターネット公開)

これらの機能を満足させるため、新たな自動測定システムDL-90/Rを開発するとともに、 効率的なデータ処理を行うネットワークを構築しました。

3. 自動測定システム(測定局)

自動測定システムの基本構成は、騒音計出力などをA/D変換し、マイクロプロセッサーの制御により、 演算処理、記憶媒体への記録、データ通信処理等を行うものです。

図-2にブロック図を示しますが、測定記録されたデータは、ハードディスク、 フロッピーディスク及びメモリーカードに並列保存され、データの保護を図っています。

また、装置全体への電源供給は、AC100Vから得ていますが、停電があった場合には、内蔵バッテリーから供給され、 連続して約10時間の対応は可能となっています。なお、停電が回復した時点で、通常電源に自動的に切り替わります。

DL-90/Rブロック図
図-2 DL-90/Rブロック図
Fig.2 Block diagram of noise monitoring system

3.1 航空機騒音識別装置

自動車騒音、鳥の鳴き声、生活騒音など種々の騒音が発生するなか、航空機によるものだけを選択するには、 騒音レベルや騒音の継続時間だけに頼るのは困難なことが多くあります。

これまでの識別には、空間相関法や音響インテンシティ法により音源方向を特定してデータを取得するものがありましたが、 強風時などの気象条件、観測される航空機の騒音レベルと暗騒音レベルの関係であるS/Nによって、識別率が大きく低下するなどの難点がありました。

そこで、我々は、それらの条件に左右されない航空機が発する特有の電波に着目し、平成4年に識別装置を開発しました。

この装置は、飛行する航空機が発するトランスポンダ応答信号電波(1090MHz)を常時受信し、 その電波の電界強度の変化を識別の目安とするもので、航空機が測定地点に接近すると、騒音レベルが上昇するとともに、 トランスポンダ信号の電界強度も上昇するため、航空機騒音と特定することが可能となるものです。 なお、トランスポンダ応答信号電波は、旅客機などの民間航空機のみならず、自衛隊、米軍機などの軍用機、セスナ機、 ヘリコプターなの小型機も含め、ほとんど全ての航空機が発信していることから、成田、羽田、伊丹などの民間空港のほか、 横田、厚木、嘉手納、普天間などの軍用飛行場周辺での騒音監視にも利用されています。

関西国際空港における監視システムにおいては、測定された航空機騒音が関空機であるか否かを特定するため、 個々の測定地点での観測のほか、空港島施設屋上に設置した識別局と騒音測定も行う滑走路端(北端、南端)局の3ヵ所で、 離着陸する全ての航空機のトランスポンダ応答信号を受信し、1機ごとの特徴電波を捕らえ、 各測定地点で観測された特徴電波と合致するものを関空機としています。

3.2 実音モニター

このシステムの最大の特徴である航空機騒音識別装置は、上述のとおり、 航空機が接近しトランスポンダ応答信号の電界強度が上昇している間に観測された騒音を航空機としているため、 その間に他の騒音が航空機のレベルを越えて発生した場合、その騒音を航空機と誤認することがあります。 通常、観測される航空機騒音が一般に観測される他の騒音レベルより、十分に大きい場合には、多少の混入があったとしても、 集計結果(WECPNL等)への影響は大きくありません。しかし、逆に航空機騒音に比較してレベルの大きい他の騒音が発生する測定地点である場合には、 集計結果に大きな影響を及ぼすことがあります。

また、関西国際空港は、元々、航空機騒音に配慮して設置・運用されているため、他の空港に比べ、 観測される航空機騒音のレベルは大きくありません。

そこで、観測された個々の騒音データ(ピークレベル、ピーク時刻等)ごとに、音声データを記録し、 観測データを確定する際に再生・確認ができる実音モニターを開発しました。

実音モニターは、騒音計マイクロホンの音声出力を、自動測定システムが航空機と判断(トランスポンダ応答信号電波の電界強度が上昇し、 騒音レベルが閾値を越えた)した時点から、終了(騒音レベルが閾値を下回る)した時点までの音声ファイルを作成します。 ただ、全ての音声ファイルを記録すると、データ量が膨大となるため、任意に設定したレベル(実音モニター閾値) 以上のピークレベルを持つ音声ファイルだけを記録する設定としています。

また、録音条件は、量子化数(8bit/16bit)、サンプリング周波数(11kHz/22kHz/44kHz)などの選択が可能となっています。

録音された音声ファイルは、各測定地点の騒音データなどとともに、一般公衆回線(ISDN回線)で、中央処理システムに一括回収されます。

実音再生画面
図-3 実音再生画面
Fig.3 Window of sound recorder

中央処理システムでの実音確認作業は、ワークステーションに表示する図-3の再生画面で実施されます。 取得された音声ファイルは、それに対応する騒音データとともに、レベル変動図が表示されます。 なお、実音の再生は、レベル変動図の内、範囲をマウスで選択することで、必要部分だけを再生することができます。

実音を聴取した結果、航空機騒音でないと確認された場合には、 その騒音の種類(12種に分類)に対応したフラグが騒音データに付加され、集計時には自動的に除外されます。

3.3 データ通信

初期型の航空機騒音監視システムから、データ通信については、通信コストを抑える観点から、 一般公衆回線を利用して、毎日定刻(主に深夜)のデータ一括収集方式を採用しており、今回も同様としました。

DL-80/R以前の騒音監視システムに搭載したマイクロプロセッサーのOSは、シングルジョブタイプであるため、 騒音測定とデータ通信を同時に実施できません。そのため、航空機が接近し騒音を測定している最中は、外部からのアクセスを受け付けず、 アクセス中であっても航空機が接近すると、測定を優先させるため、アクセスを切り離す方式を取っていました。

今回のシステムでは、航空機が頻繁に飛行する時間帯においても、アクセスすることが予想されたことから、 騒音測定とデータ通信が同時にできるよう、マルチジョブタイプのOSを搭載しました。

また、電話回線は、データ容量の大きい実音データの収集があるため、高速のデータ通信が可能なISDN回線としています。

4. 中央処理局の機能

測定データの収集・処理・蓄積を行う中央処理局は、泉南市樽井の関西国際空港環境センターに置かれています。

中央処理局は、効率的かつ安定的な処理が可能となるよう、ネットワークを構成しています。

中央処理局
写真-1 中央処理局
Phot.1 Central processing station

4.1 ネットワーク構成

ネットワークは、中央処理局ネットワークと他局間ネットワークに大別されます。

中央処理局ネットワーク構成図
図-4 中央処理局ネットワーク構成図
Fig.4 Network system of central processing station

(1) 中央処理局ネットワーク

中央処理局では、複数台のサーバコンピュータと作業用コンピュータをそれぞれ、 機能ごとに役割分担し、複数のCPUで平行処理を行い、集計処理の高速化を図っています。 また、コンピュータ間の接続インターフェイスをLANで統合し、汎用性と拡張性を確保しています。図-4に中央処理局のネットワーク構成図を示します。

それぞれのコンピュータの主な機能は、以下のとおりです。

  1. サーバ1

    データの一元管理を行う、ネットワークの核となります。
  2. サーバ2

    サーバ1と同規格のもので、バックアップサーバとしての機能を持たせています。
  3. データ収集

    モデムを介して各騒音測定局、識別局の騒音データ等を収集します。
  4. 作業用1~3

    実音確定作業や月報作成作業などのマニュアル処理を行うほか、自動処理で各測定局の実音データ収集をルータを介して行います。
  5. PR端末

    環境センターのPR室に設置され、訪問者に対して測定結果の公開等を行います。
  6. 自治体公開

    測定結果の詳細を関係自治体に公開するためのサーバ。

(2) 他局間ネットワーク

ISDN回線で随時接続されるもので、測定局間ネットワークと関空島間ネットワークに大別されます。

  1. 測定局間ネットワーク

    各騒音測定局と中央処理局はISDN回線で接続され、高速なデータ通信を可能としており、 騒音データ、実音データの収集に、このネットワークを使用します。
  2. 関空島間ネットワーク

    図-5に概念図を示しますが、関空島内の設備・機関と中央処理局を随時接続するもので、次の種類があります。
    1. 関空島内測定局(滑走路端局、識別局)からのデータ収集
    2. 関西国際空港株式会社内の端末
    3. インターネット公開のため、関西国際空港情報通信ネットワーク株式会社へのデータ転送

全体ネットワーク構成図
図-5 全体ネットワーク構成図
Fig.5 Total network sysytem

4.2 処理フロー

中央処理局での作業は、自動作業と手動作業の2つに大別されます。

(1) 自動作業

深夜0時以降、早朝までの間に、プログラムされた手順に従い、以下の作業を自動的に毎日実施します。

  1. データの収集

    全ての騒音測定局から騒音データ及び実音データ、滑走路端局及び識別局から識別データを、前日分を一括して収集します。
  2. 関空機の特定

    騒音測定局の騒音データと識別データを照合し、関西国際空港に離着陸した航空機による騒音データを特定します。
  3. 速報日報の作成

    関空機と特定された騒音データを基に日報集計を行い、速報日報を作成します。
  4. 速報日報の公開

    速報日報を自治体公開用サーバへ転送します。

(2) 手動作業

実音再生による騒音データのチェックと自動作業による結果確認を行うもので、主な作業は次のとおりとなります。

  1. 実音データによる確定作業

    前述した実音確認作業により、騒音データから航空機以外の騒音による異常値を削除します。
  2. 関空機の特定

    全測定局の騒音データと飛行実績等を照合し、関空機による騒音データを特定し、最終の確定データとします。
  3. 確定報の作成

    最終の確定データを基に、確定日報や確定月報などを作成します。
  4. 確定報の公開

    確定報を自治体公開用サーバへ転送するとともに、PR端末、インターネット公開用のデータを更新します。

情報公開システム(インターネット)
図-6 情報公開システム(インターネット)
Fig.6 Informationn dIsclosure system(Internet Web)

5. データ公開システム

この航空機騒音常時監視システムの特徴の一つは、データ公開システムにあります。 航空機騒音に係る監視システムで、オンラインによるデータ公開を実施しているのは、関係4自治体に公開する沖縄県、 関係7自治体に公開し、インターネットでも公開する成田空港周辺地域共生財団などがありますが、 このシステムにおいては、20を越える関係自治体とインターネットによる公開を併せて実施しています。

5.1 関係自治体データ公開

常時監視局及び定期調査地点を有する大阪府、和歌山県及び兵庫県の関係自治体から、それぞれが所有するコンピュータで、 中央処理システムの自治体公開用サーバに接続し、測定結果を閲覧することができます。

公開は、ホームページ形式による検索機能を有し、各測定局の速報日報、確定日報、 確定月報などがEXCEL形式のファイルとして得ることができます。

また、自治体公開用サーバには、前日分以前のデータが蓄積されていることから、 当日のリアルタイムのデータについては、関係自治体のコンピュータから、直接常時監視局にアクセスし、 その日のデータを取得することも可能となっています。

5.2 インターネット公開

中央処理局で集計された測定結果は、関空島間ネットワークを通じて、 関西国際空港情報通信ネットワーク株式会社のインターネットサーバに転送され日々更新されます。

データは、関西国際空港株式会社のホームページにリンクされ、各測定局の集計結果表や推移のグラフなどを閲覧することができます。 図-6には、ホームページ画面の測定地点一覧の例を示します。

なお、環境情報は、以下のURLで閲覧できます。
http://www.kansai-airport.or.jp/kankyo/kankyo.html

6. システムの課題

昭和61年に構築した最初の航空機騒音監視システムを含め、我々の目指すシステムは、高精度、省力化、低コストです。

このシステムにおいても、当初に求められた機能は概ね満足したと考えますが、必ずしも理想的なシステムとは言えない部分があります。 特に、航空機とその他の騒音が重なった場合の処理は、実音データを再生聴取して判断する必要があり、これは省力化に逆行するものです。

そこで、トランスポンダ応答信号を利用した識別装置により取得された騒音データの中から、 さらに航空機によるものだけを選択する新たな識別方式の検討を開始しました。

ここでは、その方向性と可能性について報告します。

6.1 音色分析による航空機騒音の自動識別

現在の手法においては、航空機騒音と他の騒音が重なり会った場合、航空機によるものだけを識別・分離して記録することはできません。 ここでは、得られたデータが、航空機による騒音が卓越しているのか、他の騒音が卓越するのかを、音響学的に解析しようとするものです。

騒音識別のフローチャート
図-7 騒音識別のフローチャート
Fig.7 Flow chart of noise discriminator

実音データの再生聴取による確認においても、航空機特有の音色(一般的な民間航空機においては、 ターボファンエンジン音)の有無を判断材料としており、音色分析による自動識別手法を検討しました。

識別アルゴリズムのフローを図-7に示します。

図-8に、(a)航空機、(b)車、(c)航空機と車が重なったもの(ピークレベルは車)の例に、時間周波数分析結果を示します。 横軸は時間、縦軸は周波数、濃淡は音圧レベルの大きさを示しています。

図-9に、3種類の音声ファイルのピークレベル時間のスペクトル分析結果と曲線近似を示します。

この図において、(a)の航空機は、500Hzを中心とした山型を描き、(b)の車の場合と明らかに異なることから、区別が可能となります。 しかし、(c)の航空機と車が重なった場合については、(a)と同様の結果となるため、この段階での区別はできません。

そこで、図-10に示す音圧レベルの時間変動波形とその近似曲線を見ると、(a)の航空機は、山型の曲線が得られ、 その近似誤差も小さく、それに対し、(c)の場合は、航空機のみの場合に比較して、近似曲線の曲率は小さく、近似誤差も大きいことから区別は可能となります。

  • 時間周波数分析結果
    (a)航空機
  • 時間周波数分析結果
    (b)車
  • 時間周波数分析結果
    (c)航空機+車

図-8 時間周波数分析結果
Fig.8 Time-Frequency analysis result

  • 周波数特性とその近似曲線
    (a)航空機
  • 周波数特性とその近似曲線
    (b)車
  • 周波数特性とその近似曲線
    (c)航空機+車

図-9 周波数特性とその近似曲線
Fig.9 Power spectrum waveform and approximation

  • 音圧レベルの時間変動波形とその近似曲線
    (a)航空機
  • 音圧レベルの時間変動波形とその近似曲線
    (b)車
  • 音圧レベルの時間変動波形とその近似曲線
    (c)航空機+車

図-10 音圧レベルの時間変動波形とその近似曲線
Fig.10 Transient characteristic of peek level and the approximate waveform

この識別アルゴリズムを用いて、実際の音声データを処理するにあたっては、 自動識別により削除されるものの中に航空機騒音によるものが混在するのを防ぐため、 誤認識する数を0とするようパラメータを調整しました。その結果、航空機騒音でないと自動識別されたものについては、 人が聞いても100%航空機騒音でないと判別されました。ただ逆に、航空機騒音と識別されたものの中に、航空機騒音以外のものが含まれる可能性があり、 実際、騒音レベルの低い地点では、2~30%の割合で他の騒音の混入が認めらます。

しかし、検討途中である現段階での識別手法をおいても、実音データの全てを再生聴取して判断する手順を、 大幅に軽減させることは可能と考えます。

なお、時間軸上の特徴などの他のパラメータを利用することで、識別率をさらに向上させることは可能であると考えられ、 今後も、継続して検討することとしています。

また、これらの課題以外にも、逐次、改良改善の検討を行い、ユーザフレンドリーなシステムの構築に努めたいと考えています。

謝辞:今回の航空機騒音監視システムの構築にあたっては、 関西国際空港株式会社調整部及び財団法人関西空港調査会の皆様からは種々の貴重な提言と指導を頂きました。 千葉県をはじめとする全国各地の航空機騒音測定を実施する自治体・機関の方々からはこのシステムの基礎となる数多くの教示を頂きました。 また、千葉工業大学の子安勝教授からは日常的な指導を頂きました。これらの方々に深く感謝いたします。

【参考文献】

1)奥田庸雄、岡部隆男、大橋心耳、堤 正利:新東京国際空港周辺における航空機騒音監視システム、日本騒音制御工学会技術発表会講演論文集、pp69-72、19862)林 直樹、大橋心耳:成田市における航空機騒音自動測定システム、騒音制御、pp42-45、Vol.12、No.5、19883)大橋心耳、山下晃一、奥田庸雄、森田 巌、林 直樹:新東京国際空港周辺の騒音分布シミュレーションの試み、日本音響学会講演論文集、pp705-706、19934)Tsuneo Okuda,Hideo Tsuru,Naoki Hayashi,Takao Okabe,Shinji Ohashi:Noise Monitoring by Local Self-Governing Bodies around New Tokyo International Airport, Proceedings of Internoise 96,pp1931-1936,19965)松井利仁、仲田正信、平松幸三、平良一彦、長田泰公、山本剛夫:沖縄本島における航空機騒音モニタリングシステム及びその測定結果、日本音響学会、建築音響研究会資料A-98-26、騒音・振動研究会資料N-98-49、1998

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