北京城区道路电磁环境监测及与人口热力关联分析

宋欣蔚,韩孟琦,陈依婕,岳云涛

北京建筑大学电气与信息工程学院,北京 102616

生产生活中的诸多用电设备(如广播电视塔、基站、无线路由器、工业和医疗用频设备等)向环境中辐射电磁场,从而形成相应的电磁环境。超出控制限值的电磁环境对人体和电子系统都会产生不容忽视的影响。一方面,环境中长期过量的电磁辐射通过热效应和非热效应对人体的生殖系统、神经系统、免疫系统等造成伤害,可诱发皮肤病、心血管疾病、糖尿病、癌突变等[1]。另一方面,环境中的电磁场可能会成为电子系统的电磁干扰源,通过感应出非预期的电压和电流而引发系统故障[2]。上述情况将随无线应用的增多和系统复杂程度的增加而更加严重。因此,包括中国在内的诸多国家和组织参考国际非电离辐射防护委员会的推荐指南[3],制定了电磁环境控制限值,对电磁环境的监测也在不断进行中[4-9]。以往报道中,鲜见电磁环境超出控制限值的情况。然而,该研究在北京城区道路上进行电磁环境监测时发现一处超出控制限值的区域,应予以关注。

此外,获知电磁环境状况需使用专业测试设备,而电磁环境具有时变性[10],导致实时获取任意区域的电磁环境数据较为困难,如何根据其他易获取的信息快速判别电磁环境风险是值得关注的问题。FOCKENS等[11]分析了电磁环境与房屋数量的相关性,得出两者为正相关的结论。由于房屋数量信息需要借助专业地理信息软件进行数据处理而得到,并非易事,因此该研究提出将电磁环境与人口热力(部分手机软件如百度地图可实时显示此信息)进行关联分析,为电磁环境风险快速判别提供新的研究思路。

该研究于2021年在北京城区主要道路开展了电磁环境监测,共监测28 578个采样点,覆盖道路长度约407 km,监测结果显示有一处路段的电磁环境超出控制限值。此外,该研究同时获取了实时人口热力数据,分析了电磁环境状况与人口热力的关联性,以期为城市电磁环境污染控制、实时风险评估提供参考。

1 监测方法

该研究采用的电磁环境监测仪器为电磁辐射检测仪(PRO2,意大利微纳德),其性能指标符合中国现行的环境保护行业标准《辐射环境保护管理导则 电磁辐射监测仪器和方法》(HJ/T 10.2—1996)[12],监测频率范围为100 kHz～6.5 GHz。对于电磁环境超出控制限值的路段,该研究进一步采用便携频谱分析仪(RSA306B,美国泰克)进行扫频测试,以确定超出控制限值的具体频段,扫频测试的分辨率带宽设置为1 kHz,检波方式为峰值检波。在实施测量前,对监测仪器进行了校准,并将仪器架设在小轿车顶部,仪器检测部分距地面高度为1.7 m,每个采样点测量5次,每次测量时间不少于15 s,并记录稳定状态的最大值。上述仪器高度和测量时间的设置符合《辐射环境保护管理导则 电磁辐射监测仪器和方法》(HJ/T 10.2—1996)。

电磁环境监测的时间段为11:00—14:00,该时间段属于城市环境电磁辐射的高峰期。电磁环境监测的地理范围为北京城区以下路段:二环路、三环路、四环路、五环路、奥林西路北端至槐房西路南五环端、北辰路北辰桥口至南苑路南端、北苑路北苑桥口至德贤路南端、玲珑路西端至姚家园路与黄杉木店路交叉口、石景山路西端至建国路远通桥口、京港澳高速宛平桥口至广渠路东端。上述路段总长度约407 km,每间隔约15 m采样监测一次,共设置28 578个采样点,通过GPS模块记录各点的经纬度坐标。

2 结果与分析

2.1 电磁环境标准符合性分析

将电磁环境监测数据绘制为以经纬度坐标为横纵坐标、综合电场强度为灰度的二维图,如图1所示。监测数据的统计分析结果如图2所示。可以看出,电磁环境水平主要(89%的采样点)分布在3 V/m以内,但部分路段电磁环境水平较高,甚至超过12 V/m。

图1 电磁环境监测数据及经纬度坐标Fig.1 Electromagnetic environment monitoring data and latitude and longitude coordinate map

图2 电磁环境监测数据统计分析结果Fig.2 Statistical analysis results of electromagnetic environment monitoring data

中国现行的电磁环境水平控制标准为《电磁环境控制限值》(GB 8702—2014)[13],与该研究监测频段相关的具体限值及说明如表1所示(该研究的监测属于远场区[14],只需关注电场强度控制限值,绘制于图3中)。《电磁环境控制限值》(GB 8702—2014)标准中进一步规定,当公众暴露在多个频率的电磁场中时,电场强度在频率为100 kHz～300 GHz范围内应满足以下关系式。

表1 电磁环境控制限值Table 1 Controlling limits for electromagnetic environment

图3 100 kHz～6.5 GHz监测频段所对应的电场强度控制限值(对数坐标系)Fig.3 The electric field intensity control limits corresponding to the measured frequency band 100 kHz-6.5 GHz (logarithmic coordinate system)

(1)

式中:Ej为频率j的电场强度,V/m;EL,j为表1中频率j的电场强度限值,V/m。由于该研究监测频段对应的电场强度限值最低为12 V/m,因此综合电场强度低于12 V/m的采样点符合标准;而对于综合电场强度高于12 V/m的采样点,需进一步通过频谱分析以确定是否满足公式(1),从而判别是否符合标准。

在该研究的监测路段中,综合电场强度高于12 V/m的情况出现在东四环四惠桥至慈云寺桥之间(地理坐标为116.48°E、39.91°N附近),通过频谱扫描测试与计算,式(1)不成立。

(2)

因此,判别上述路段不符合标准,其电磁环境水平最高的2个频段为通信频段1 830～1 860、2 135～2 155 MHz,如图4所示。经实地考察,上述路段存在距离较近的多个通信基站,在人口流动高峰期电磁辐射功率较大,为电磁环境不符合标准的主要原因。

图4 超出控制限值路段1 830～2 155 MHz范围的电磁环境频谱Fig.4 Electromagnetic environment spectrum in the range of 1830-2155 MHz on the road section beyond the control limits

2.2 电磁环境与人口热力关联性分析

该研究在监测电磁环境的同时,通过百度地图的热力图功能记录了北京五环路以内实时人口热力状况,图5为其中一个示例。实时人口热力将人群密度分为7个等级:极高(红色)、高(橙色)、较高(黄色)、中等(绿色)、较低(蓝色)、低(靛色)、极低(紫色)。这样,每个采样点包含电磁环境水平和实时人口热力等级2种数据。

图5 北京五环路以内实时人口热力示例Fig.5 Example of real-time population heat within Beijing’s Fifth Ring Road

对所有采样点中同一种实时人口热力等级下的电磁环境水平数据进行统计分析,得到如图6所示的箱式图[15]结果。箱式图能够方便地对比分析若干组数据的分布特性,箱式图中每组数据对应的图形由下至上分别表示最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值以及离群值(图6中的“+”符号)。由于实时人口热力等级为“低”(靛色)的采样点非常少,故将其与“极低”(紫色)对应的采样点合并分析。从箱式图结果可以看出,随着实时人口热力等级依次从“极高”降至“极低”,对应的电磁环境水平数据的第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值、离群值均依次下降。这说明电磁环境与人口热力具有关联性,人口热力偏低的区域倾向于具有较低的电磁环境水平,而电磁环境水平较高的采样点倾向于出现在人口热力偏高的区域。

图6 不同实时人口热力等级对应的电磁环境水平统计结果箱式图Fig.6 Box chart of the statistical results of electromagnetic environment levels corresponding to different real-time population heat levels

为进一步明确电磁环境与人口热力的关联性,该研究采用经典关联分析算法Apriori[16]进行关联规则提取。首先将电磁环境水平与人口热力等级二元化形成如表2所示的事务矩阵,其中“1”代表“是”,“0”代表“否”。由于图2显示电磁环境水平主要分布在3 V/m以内,因此电磁环境水平“较高”和“较低”的分界值设定为3 V/m。若某采样点的电磁环境水平、人口热力等级分别为1.5 V/m、中等,则它对应的事务表示为[0 1 0 0 0 1 0 0]。

表2 电磁环境水平与人口热力等级的事务矩阵Table 2 Transaction matrix of electromagnetic environment levels and population heat levels

接着设置关联规则提取的阈值,即最小支持度、最小置信度、最小提升度,分别用以评估规则前项和后项同时出现在事务矩阵中的频繁程度、规则后项在包含规则前项的事务中出现的频繁程度、规则前项和后项的相关性。根据Apriori算法原理和该研究数据分布特性,最小支持度、最小置信度、最小提升度分别设置为5%、50%、1.05[17]。最终提取到的关联规则如表3所示,即电磁环境水平较高的采样点出现在人口热力极高的区域(规则1),人口热力低+极低、较低、中等的区域电磁环境水平较低(规则2、3、4)。上述关联规则进一步阐述和佐证了图6的结论。电磁环境与人口热力的这种关联性与电磁环境的构成要素是一致的:电磁环境主要由人类活动所使用的电子电气设备有意和无意辐射的电磁场构成,某区域的电磁环境水平越高意味着正在辐射电磁场的设备越多,即设备的使用者越多,该区域的实时人口热力越高,且有些设备在使用者增多的情况下会增大辐射功率(如通信基站),从而导致更高的电磁环境水平;反之,某区域的实时人口热力越低,意味着所使用的正在辐射电磁场的设备越少,该区域的电磁环境水平越低。

3 建议

鉴于电磁环境的潜在风险,结合该研究的监测分析结果及现有文献,对城市电磁环境监测提出3个建议。

1)缩小电磁环境监测采样点间距。目前中国电磁环境监测的采样点设置主要有2种方式,一种为按照《辐射环境保护管理导则 电磁辐射监测仪器和方法》(HJ/T 10.2—1996)将城市划分为1 km×1 km或2 km×2 km方格,取方格中心测量的方式;一种为按照省、市、市辖区等行政区域划分,每个区域设置一个或几个监测点的方式,如生态环境部在直辖市和省会(首府)城市各设置一个监测点。上述2种设置方式的采样点间距在千米级或更大,这样可能会遗漏极端情况,如该研究监测到的电磁环境超出标准限值路段的长度接近100 m,若采样点间距大于100 m,则此路段可能会由于位于2个采样点之间而未被监测到。因此,建议电磁环境监测采样点间距设置在100 m以内。

2)重点加强对人口热力极高区域的电磁环境监测。理论上,越精细的电磁环境监测所得出的结果越全面。然而中国面积辽阔,难以在所有城市开展精细电磁环境监测,且容易造成资源浪费。因此,可筛选出电磁环境风险较高的区域进行重点监测。该研究中对电磁环境与人口热力的关联性分析为筛选高风险区域提供了参考。电磁环境水平异常高的区域具有极高的实时人口热力,即相较于人口热力低的区域,人口热力高的区域具有更大概率成为电磁环境高风险区域。因此,建议重点关注人口热力极高区域的电磁环境,可根据人口热力数据选取代表性区域进行精细的电磁环境监测,以及时发现是否存在超出标准限值的情况。

3)持续监测并关注电磁环境变化趋势。电磁环境除随空间距离变化剧烈外,还具有很强的时变特性。这种时变特性主要呈现为2种形式:一种为短期的波动性,由人类生产生活作息所致,主要以天为波动周期,每天不同时段所使用的电子电气设备种类和数量不同,导致环境中的电磁场强度发生变化;一种为长期的趋势性,由社会发展所致,电子电气设备逐渐增加,特别是无线通信需求和服务大幅增长,导致电磁环境整体水平升高。对于第一种时变特性,国内外相关标准均已指出,应在城市电磁环境高峰时段进行监测;而对于第二种时变特性,建议部署长期监测计划,并通过持续监测来把握城市电磁环境的整体趋势,以实现对电磁环境风险的及早预警和处理。

4 结论

1)所监测的北京城区约407 km路段(二环至五环路以及南北走向、东西走向各3条路段)电磁环境水平主要分布在3 V/m以内,少数路段接近12 V/m的高水平,一处路段(116.48°E、39.91°N附近)超过12 V/m,此路段的电磁环境经进一步频谱分析确认超出了国家标准《电磁环境控制限值》(GB 8702—2014)要求。超出标准限值的主要原因为存在距离较近的多个通信基站,最突出的2个电磁辐射频段为1 830～1 860、2 135～2 155 MHz。

2)城市电磁环境与实时人口热力具有关联性,电磁环境水平较高的区域往往具有极高等级的实时人口热力,而实时人口热力等级为中等、较低、低以及极低的区域往往具有较低的电磁环境水平。这一规律可用于筛选重点关注区域,同时为电磁环境风险的快速判别提供参考。

3)建议粗细结合地、持续性地开展城市电磁环境监测,对人口热力极高的区域设置的监测采样点间距不宜超过100 m,对人口热力较低的区域可设置千米级间距的监测采样点,同时在城市电磁环境高峰时段进行长期持续监测。上述建议一方面在合理节约人力物力的前提下,能尽量避免遗漏超出标准限值的区域,一方面可及时发现、预防城市发展带来的电磁环境持续恶化问题。