随着我国噪声污染防治法的推出，以及“十四五”噪声污染防治行动计划的实施，我国开展了新一轮噪声自动监测网络建设和声环境质量治理。同时，对声环境的认知正在经历从物理层面的声压级到主观层面的声景再到系统层面的声景生态学的转变。声环境中不仅有影响人群健康和动物行为的噪声污染，也有促进人群身心健康的声元素和可以利用的价值信息。为此如何开展声景网络站点布设成为了声景资源化管理的第一步。

中国科学院城市环境研究所城市生态系统过程与调控创新团队，联合厦门市环境科学研究院，厦门市环境监测站，华侨大学开展研究。研究认为：声环境监测网的建设不应单纯的以噪声污染控制为目的，结合物联网和人工智能技术可以进一步发挥监测网络价值，如利用声信息开展生物多样性智慧监测，利用积极声元素促进人群健康，开展声景资源利用开发等。文章以厦门市已建成20个噪声自动站点为例，从“社会-生态”系统角度出发，结合自适应站点推荐算法，给出了15个未来推荐建设的声环境监测站点，并分析了每个推荐站点对声环境的代表能力，结果表明通过增加推荐的10个声环境站点，能将声环境监测网对声环境代表能力提高近40%，并能覆盖更多敏感区域和采集到更多的价值声元素，促进声景资源开发管理。

该项工作为建立我国现代化的声环境监测网络提供了重要参考。研究成果以《Transforming Noise Control Stations into Soundscape Resource Monitoring Networks: An Adaptive Location Recommendation》为题在《Environmental Science & Technology》期刊发表。城市环境研究所王静怡博士为第一作者，城市环境研究所李春明项目研究员为通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金委项目（42277472）、国家重点研发计划项目（2023YFF1304600）、中国科学院国际合作项目（132C35KYSB20200007）的支持。

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图.推荐站点分布及推荐站点代表能力

（文：城市生态系统过程与调控创新团队；图：城市生态系统过程与调控创新团队）