Resumo Neste trabalho nós propomos uma análise dos índices do tráfego de ruído veicular e uma comparação entre medições de campo e dados de previsões obtidas de modelos matemáticos. A área de estudo são duas rotas de pedestres, de uma cidade sul-americana de médio porte. Estudantes universitários utilizam essas rotas nos deslocamentos entre suas universidades e seus lugares de moradia. Nós monitoramos vinte e oito pontos ao longo das duas rotas, realizando três medições diurnas para cada ponto. Os valores calculados foram obtidos utilizando dois modelos de previsão matemática: o modelo inglês CRTN (Cálculo do Ruído de Trânsito Rodoviário) e o modelo francês NMPB-rotas (Nouvelle Methode de Prevision de Bruit). As medidas consideraram dois descritores de ruído: o nível de ruído contínuo equivalente (LAeq) e o índice de poluição sonora (Lnp). Os resultados mostram que os pedestres estão expostos a níveis excessivos de ruído veicular ao longo dessas rotas. De outro lado, a análise mostrou que os dois modelos matemáticos alcançaram boa similaridade e bom desempenho no potencial de previsão. O modelo CRTN teve melhor desempenho do que NMPB, demonstrando ser útil como ferramenta auxiliar no monitoramento do ruído de tráfego veicular. Nós utilizamos as previsões CRTN (LAeq) para gerar o mapa dos índices de poluição sonora.

Abstract In this study, we propose an analysis of the vehicular traffic noise indices and comparison between field measurements and prediction data obtained from mathematical models. The study area consists of two pedestrians routes of a medium-sized South American city. University students use these routes in displacements between their universities and residences. We monitored twenty-eight points along the two routes, performing three daytime measurements for each point. The calculated values were obtained from two mathematical predicted models: the English model CRTN (Calculation of Road Traffic Noise) and the French model NMPB-Routes (Nouvelle Methode de Prevision de Bruit). The measurements considered two noise descriptors: the A-weighted equivalent sound level (LAeq) and the noise pollution index (Lnp). The results show that the pedestrians are exposed to excessive levels of vehicle traffic noise along these routes. However, the analysis showed that the two mathematical models achieved good similarity and high performance in the prediction potential. The CRTN model has a better performance than NMPB, proving to be useful as an auxiliary tool in the monitoring of vehicle traffic noise. Finally, we used the CRTN (LAeq) predictions to generate the map of noise pollution indices.

Resumo Neste trabalho, foi estudada uma relação estatística entre áreas verdes e ruído de tráfego veicular. Uma cidade brasileira de médio porte foi selecionada como área de estudo. Esta área foi dividida em 25 subáreas, e para cada subárea um grupo de descritores foi desenvolvido. Os parâmetros considerados foram as áreas ocupadas pelas zonas verdes e os índices de ruído gerado pelo tráfego veicular em períodos do dia e noite. As áreas verdes foram quantificadas por processamento digital de imagens de satélites. O ruído do tráfego veicular foi medido diretamente no local e analisado pelo índice de poluição sonora (Lnp), o nível de som equivalente (LAeq) e o nível de som dia/noite (Ldn). A relação estatística entre descritores de ruído e áreas verdes foi estabelecida usando o coeficiente de correlação linear de Pearson (r). Foram desenvolvidos dois tipos de análise: generalizado, incluindo as 25 subáreas; e específico, classificando as subáreas em clusters. A primeira análise indicou uma tendência para uma correlação negativa média, entre áreas verdes e índice de poluição de ruído diurno (Lnpd), índice de poluição de ruído noturno (Lnpn) e Ldn (r=-0.577, -0.484, -0.373, respectivamente). Na segunda análise, considera-se o subconjunto 3, que representa áreas com instituições educacionais e clínicas, esta correlação foi classificada como alta negativa (r=-0,729, -0,721, -0,541). Os resultados revelam índices com alta correlação negativa, significando estatisticamente que existe uma relação proporcional inversa entre áreas verdes e poluição sonora.

Abstract In this paper, we explore a statistical relationship between green areas and traffic-related vehicle noise. A medium-sized Brazilian city was selected as the sampling area. This area was divided into 25 subareas and for each subarea a group of descriptors was developed. The parameters considered were the areas occupied by green spaces and the noise pollution index generated by vehicular traffic during day and night periods. The green areas were quantified by digital processing of satellite images. The vehicular traffic noise was measured directly at the site and analysed by the noise pollution index (Lnp), the equivalent sound level (LAeq) and the day/night sound level (Ldn). In order to establish the statistical relationship between noise descriptors and green areas, Pearson's linear correlation coefficient (r) was used. Two analysis types were developed: a generalised one, including the 25 subareas; and a specific one, classifying the subareas into clusters. The first analysis indicated a trend to a medium negative correlation between green areas and noise pollution day index (Lnpd), noise pollution night index (Lnpn) and Ldn (r= -0.577, -0.484, -0.373). In the second analysis, the subarea cluster 3 is considered, which includes areas with clinics and educational institutions. This correlation was classified as high negative (r= -0.729, -0.721, -0.541). The results show indexes with high negative correlation, statistically meaning that there is an inverse proportional relationship between green areas and noise pollution.