Ruido de aeronaves: nivel efectivo de ruido percibido

El nivel efectivo de ruido percibido (EPNL) es la métrica de certificación acústica de las aeronaves de transporte. Condensa una historia temporal espectral de tercio de octava (cada medio segundo) de un sobrevuelo en un único número, en EPNdB, mediante cinco pasos del Anexo 16 de la ICAO, Vol. I, Apéndice 2. Esta página cubre las cuatro primitivas que construyen la métrica y el verificador de sistema de medida IEC 61265. Cada magnitud se valida contra los ejemplos trabajados del Manual Técnico Ambiental (ETM) Vol. I, ICAO Doc 9501.

Molestia percibida y PNL

Cada uno de los 24 niveles de banda de tercio de octava (50 Hz–10 kHz) se convierte en una molestia percibida en noys mediante la ley analítica a trozos de la Tabla A2-3, y se combinan en la molestia total N = 0.85·n_max + 0.15·Σn y el nivel de ruido percibido PNL = 40 + (10/lg2)·lg N.

from phonometry import aircraft

noys = aircraft.perceived_noisiness(spl)      # noys por banda (spl = 24 niveles, dB)
pnl = aircraft.perceived_noise_level(spl)      # PNdB

Corrección tonal

Las irregularidades espectrales (tonos de ventilador/turbina) se penalizan con una corrección tonal C, hallada con el método de pendientes (“encircling”): las pendientes se suavizan a un espectro de fondo SPL'', el exceso tonal F = SPL − SPL'' por encima de 1,5 dB se mapea a un factor de corrección (división de frecuencia en 500 Hz / 5000 Hz, con tope de 6⅔ dB) y se toma el máximo sobre las bandas. La implementación reproduce exactamente el ejemplo del turbofán de la Tabla 3-7 del ETM Vol. I (C = 2,0 dB en 2500 Hz).

from phonometry import aircraft

c = aircraft.tone_correction(spl)              # dB; se suma al PNL para dar PNLT

EPNL

Sobre el sobrevuelo, PNLT = PNL + C, su máximo es PNLTM, y la métrica integra PNLT sobre la ventana de 10 dB por debajo (los registros más cercanos a PNLTM − 10 a cada lado) normalizada a 10 s, de modo que EPNL = PNLTM + D con la corrección por duración D.

from phonometry import aircraft

# spectra: un array (K, 24) de niveles de tercio de octava muestreado cada dt s
res = aircraft.effective_perceived_noise_level(spectra, dt=0.5)
print(res.epnl, res.pnltm, res.duration_correction, res.band_limits)
res.plot()   # historia temporal PNL/PNLT (requiere matplotlib)

effective_perceived_noise_level devuelve un EPNLResult con el pnl por registro, la tone_correction, el pnlt, el máximo pnltm, la duration_correction, el epnl y los band_limits de 10 dB por debajo. El ejemplo del método integrado en condiciones de referencia de la Tabla 4-4 del ETM Vol. I se reproduce como EPNL = 92,6 EPNdB.

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import numpy as np
from phonometry import aircraft

k, dt = 41, 0.5
idx = np.arange(k)
shape = 15.0 * np.exp(-((np.log10(aircraft.NOY_BANDS) - np.log10(400.0)) ** 2) / 0.5)
gain = 30.0 * np.exp(-((idx - 20.0) ** 2) / (2 * 5.0**2)) - 5.0
spectra = (55.0 + shape)[None, :] + gain[:, None]
spectra[:, 17] += 12.0 * np.exp(-((idx - 20.0) ** 2) / (2 * 6.0**2))  # tono de ventilador 2500 Hz
aircraft.effective_perceived_noise_level(spectra, dt).plot(language="es")

Informe EPNL de ICAO (.report())

EPNLResult.report(path) renderiza una ficha PDF de una página con el formato de una hoja de datos de certificación de ruido de aeronaves: la línea de base normativa (Anexo 16 de la ICAO, Vol. I, Apéndice 2), un bloque opcional de metadatos de cabecera al estilo TCDSN (aeronave, fabricante / titular del certificado de tipo, solicitante, punto de medida), una tabla de métricas de las magnitudes intermedias informativas (el máximo PNLTM, la corrección por duración D, la ventana de registros de 10 dB por debajo y, cuando no es cero, el ajuste por reparto de bandas) sobre la gráfica apaisada a todo el ancho de PNLT frente al tiempo (el propio .plot() del resultado), el número único EPNL = X EPNdB en caja, una fila de veredicto Nivel | Límite | Margen cuando se aporta un límite de certificación, una franja estática de condiciones de referencia (25 °C, 70 % HR, nivel del mar, viento nulo, ISA) y un pie con el descargo fijo. Usa el mismo contenedor ReportMetadata y el mismo motor de renderizado que la ficha de aislamiento de ISO 717; un requirement aportado se lee como el límite de certificación EPNL en EPNdB (el EPNL cumple si es igual o inferior), y metadata=None produce una ficha de predicción ligera sin fila de veredicto. El renderizado necesita reportlab (pip install phonometry[report]); solo se admite engine="reportlab". La ficha se genera en inglés por defecto; pasa language="es" para una ficha en español (cadenas fijas traducidas y coma como separador decimal), p. ej. res.report("epnl_fiche_es.pdf", language="es"). La ficha es un resultado EPNL calculado y no es un certificado oficial de ruido de un Estado; no reproduce ningún TCDSN.

from phonometry import effective_perceived_noise_level, ReportMetadata

# spectra: un array (K, 24) de niveles de tercio de octava muestreado cada dt s
res = effective_perceived_noise_level(spectra, dt=0.5)
res.report(
    "ficha_epnl.pdf",
    metadata=ReportMetadata(
        specimen="Transporte bimotor turbofán de ejemplo",
        manufacturer="Empresa Aeronáutica de Ejemplo",
        measurement_standard="ICAO Annex 16 Vol I Amendment 14 Chapter 4",
        laboratory="Laboratorio de referencia Phonometry",
        requirement=101.0,          # límite de certificación EPNL (EPNdB)
    ),
)                                   # EPNL (EPNdB) con PNLTM y D

La ficha de ejemplo se regenera con make reports y se conserva renderizada en el repositorio; pulsa la vista previa para abrir el PDF.

Ficha de certificación de ruido de aeronaves de una página: una cabecera de metadatos, una franja de condiciones de referencia, una tabla de métricas con el máximo PNLTM y la corrección por duración D y la ventana de registros de 10 dB por debajo, la gráfica temporal PNL/PNLT a todo el ancho con el PNLTM marcado y la ventana de integración sombreada, el resultado de un solo número EPNL = 98,3 EPNdB en caja y una fila de veredicto CUMPLE frente a un límite de certificación de 101 EPNdB.

Descargar el informe (PDF)

Ficha de certificación EPNL del Anexo 16 de la ICAO (EPNLResult.report), EPNL en EPNdB con PNLTM y la corrección por duración D.

Verificación del sistema de medida (IEC 61265)

verify_aircraft_noise_system comprueba el rendimiento medido contra las tolerancias de la IEC 61265:1995: los límites de respuesta direccional del micrófono (Tabla 1) y los límites escalares de respuesta en frecuencia, linealidad y resolución. El filtrado de tercio de octava lo cubre la verificación de clase 2 de filtros IEC 61260 de la librería.

from phonometry import metrology

report = metrology.verify_aircraft_noise_system(
    directional={4000.0: {30: 0.4, 60: 0.9, 90: 1.9, 120: 2.4, 150: 2.4}},
    frequency_response={1000.0: 1.2},
)
print(report["passed"], report["checks"])

Absorción atmosférica (SAE ARP 5534)

Corregir un sobrevuelo medido a condiciones atmosféricas de referencia requiere la atenuación en bandas de 1/3 de octava sobre el trayecto. El coeficiente de tono puro es el de ISO 9613-1 (idéntico, según ARP 5534 §3.1) que da air_attenuation; sae_band_attenuation añade el método SAE (ARP 5534 §3.2.2) que mapea la atenuación de trayecto de tono puro medio de banda δ_t = α·s a la atenuación de banda δ_B, consistente con el método exacto mucho más allá del límite de 50 dB del método aproximado.

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from phonometry import aircraft

freqs = 1000.0 * 10.0 ** (np.arange(-13, 11) / 10.0)   # tercios 50 Hz-10 kHz
fig, ax = plt.subplots()
# continua: atenuación de banda SAE, discontinua: tono puro medio de banda
for s in (1000.0, 7620.0):
    att = aircraft.sae_band_attenuation(freqs, s, temperature=25.0, relative_humidity=70.0)
    line, = ax.semilogx(att.frequency, att.band_attenuation, marker="o",
                        markersize=3, label=f"Banda SAE ({s:.0f} m)")
    ax.semilogx(att.frequency, att.midband_attenuation, "--", alpha=0.6,
                color=line.get_color())
ax.set(xlabel="Frecuencia [Hz]", ylabel="Atenuación [dB]",
       title="Absorción atmosférica aeronáutica a 25 °C, 70% HR")
ax.grid(True, which="both", alpha=0.3)
ax.legend()
plt.show()

import numpy as np
from phonometry import aircraft

freqs = 1000.0 * 10.0 ** (np.arange(-13, 11) / 10.0)   # tercios 50 Hz–10 kHz
att = aircraft.sae_band_attenuation(freqs, path_length=7620.0,
                              temperature=25.0, relative_humidity=70.0)
att.plot()   # banda frente a tono puro medio de banda (requiere matplotlib)

Válido ~6–32 °C, 20–95 % HR (ventana 14 CFR Part 36), hasta 7620 m, recíproco.

Ruido de aeropuerto: el motor NPD (ECAC Doc 29)

El método de ruido de aeropuerto de ECAC Doc 29 describe la aeronave con tablas nivel-potencia-distancia (NPD). npd_level lee el nivel de evento (LAmax/SEL) para una potencia y distancia arbitrarias, interpolando linealmente en potencia (Ec. 4-3) y log-linealmente en distancia oblicua (Ec. 4-4).

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import matplotlib.pyplot as plt
from phonometry import aircraft

# Una tabla NPD esquemática: SEL frente a distancia oblicua para dos empujes.
powers = [12000.0, 20000.0]
distances = [200.0, 400.0, 630.0, 1000.0, 2000.0, 4000.0, 6300.0, 10000.0]
levels = [[98.5, 92.0, 88.2, 83.6, 76.8, 69.4, 63.9, 56.8],
          [107.2, 100.9, 97.2, 92.7, 86.0, 78.5, 72.9, 65.6]]

fig, ax = plt.subplots()
for p in (20000.0, 12000.0):
    curve = aircraft.npd_curve(powers, distances, levels, power=p)
    line, = ax.semilogx(curve.distance, curve.level, label=f"P = {p:.0f} N")
    ax.semilogx(curve.table_distances, curve.table_levels, "o", markersize=4,
                color=line.get_color())
ax.set(xlabel="Distancia oblicua [m]", ylabel="Nivel de evento [dB]",
       title="Curvas nivel-potencia-distancia (ECAC Doc 29)")
ax.grid(True, which="both", alpha=0.3)
ax.legend()
plt.show()

from phonometry import aircraft

powers = [12000.0, 20000.0]
distances = [200.0, 400.0, 1000.0, 2000.0, 6300.0, 10000.0]
levels = [[98.5, 92.0, 83.6, 76.8, 63.9, 56.8],
          [107.2, 100.9, 92.7, 86.0, 72.9, 65.6]]
aircraft.npd_curve(powers, distances, levels, power=20000.0).plot()

Es el motor NPD que sustenta el método.

Contornos de ruido de aeropuerto (evento único)

El cálculo de evento único trocea la trayectoria en segmentos y corrige el nivel base NPD por segmento (§4.3-4.5): impedance_adjustment (T, p), lateral_attenuation (β,ℓ), engine_installation_correction (φ, montaje), duration_correction, la fracción de segmento finito noise_fraction y, detrás de los segmentos de rodaje de despegue, start_of_roll_directivity (ΔSOR). event_level los ensambla y suma en SEL/LAmax, y noise_contour lo evalúa sobre una malla en tierra (marca los segmentos de rodaje con una máscara ground_roll).

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from phonometry import aircraft

# Tablas NPD (SEL y LAmax) de una aeronave, dos ajustes de potencia.
powers = [8000.0, 12000.0]
distances = [60.0, 120.0, 240.0, 480.0, 960.0, 1920.0, 3840.0, 7680.0]
sel = [[98.0, 92.0, 86.0, 80.0, 74.0, 68.0, 62.0, 56.0],
       [104.0, 98.0, 92.0, 86.0, 80.0, 74.0, 68.0, 62.0]]
lmax = [[94.0, 88.0, 82.0, 76.0, 70.0, 64.0, 58.0, 52.0],
        [100.0, 94.0, 88.0, 82.0, 76.0, 70.0, 64.0, 58.0]]

# Despegue: rodaje a lo largo de +x y después un ascenso constante.
xs = np.linspace(0.0, 18000.0, 40)
z = np.clip((xs - 1500.0) * 0.11, 0.0, 2500.0)
power = np.where(xs < 3000.0, 12000.0, 10000.0)
path = np.column_stack([xs, np.zeros_like(xs), z, power, np.full_like(xs, 82.3)])

contour = aircraft.noise_contour(path, powers, distances, sel, lmax,
                                 x=np.linspace(-2500.0, 20000.0, 56),
                                 y=np.linspace(-6000.0, 6000.0, 44))
contour.plot(language="es")   # huella SEL de evento único (requiere matplotlib)
plt.show()

El mecanismo que explica estas correcciones de suelo es la interferencia de dos caminos: la onda directa y su reflexión en el suelo. Abajo, una fuente de 400 Hz a 1,5 m sobre un plano rígido forma el patrón de lóbulos, con la fuente imagen dibujada como fantasma bajo el suelo y un receptor situado en un mínimo de interferencia.

Simulación FDTD 2D de una fuente puntual de 400 Hz a 1,5 metros sobre suelo rígido. Los frentes de onda directo y reflejado en el suelo interfieren y se forma un patrón de lóbulos, la fuente imagen fantasma bajo el suelo explica la geometría y el nivel muestreado sobre un arco de 8 metros converge al modelo de fuente imagen de dos caminos con sus mínimos previstos.

Descargar la animación (WebM)

Simulación FDTD 2D de una fuente puntual de 400 Hz a 1,5 metros sobre suelo rígido. Los frentes de onda directo y reflejado en el suelo interfieren y se forma un patrón de lóbulos, la fuente imagen fantasma bajo el suelo explica la geometría y el nivel muestreado sobre un arco de 8 metros converge al modelo de fuente imagen de dos caminos con sus mínimos previstos.

Descargar la animación (WebM)

La directividad de inicio de rodaje es la radiación trasera lobulada del ruido de chorro: máxima hacia un acimut ψ ≈ 120° respecto al morro, y decreciente al través (ψ = 90°) y directamente detrás (ψ = 180°).

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from phonometry import aircraft

az = np.linspace(90.0, 270.0, 361)              # semicírculo trasero
psi = np.where(az <= 180.0, az, 360.0 - az)     # ΔSOR es simétrico izquierda/derecha
jet = [aircraft.start_of_roll_directivity(p, 300.0, "jet") for p in psi]
prop = [aircraft.start_of_roll_directivity(p, 300.0, "turboprop") for p in psi]

ax = plt.subplot(projection="polar")
ax.set_theta_zero_location("N")                 # morro arriba, acimut horario
ax.set_theta_direction(-1)
ax.plot(np.radians(az), jet, label="Reactor turbofán")
ax.plot(np.radians(az), prop, label="Turbohélice")
ax.set_rlim(-16.0, 0.0)                         # eje radial: dB respecto al través
ax.legend(loc="lower center")
plt.show()

import numpy as np
from phonometry import aircraft

powers = [8000.0, 12000.0]; distances = [60.0, 240.0, 960.0, 3840.0]
sel = [[98.0, 86.0, 74.0, 62.0], [104.0, 92.0, 80.0, 68.0]]
lmax = [[94.0, 82.0, 70.0, 58.0], [100.0, 88.0, 76.0, 64.0]]
xs = np.linspace(0.0, 18000.0, 40)
path = np.column_stack([xs, np.zeros_like(xs), np.clip((xs-1500)*0.11, 0, 2500),
                        np.where(xs < 3000, 12000.0, 10000.0), np.full_like(xs, 82.3)])
aircraft.noise_contour(path, powers, distances, sel, lmax,
                 x=np.linspace(-2500, 20000, 60), y=np.linspace(-6000, 6000, 48)).plot()

Validado contra el workbook de referencia de ECAC Doc 29 5ª ed. Vol 3 Parte 1: la geometría de segmento, la atenuación lateral, la instalación del motor, la fracción de ruido y la directividad de inicio de rodaje (turbofán y turbohélice) reproducen los valores de referencia con < 0,01 dB, y la suma energética de segmentos coincide con el SEL de referencia.

El modelo cubre también el rodaje de aterrizaje (máscara landing_roll: fracción de ruido reducida Ec. 4-21b, geometría al extremo más cercano, sin término de directividad), el ángulo de alabeo por segmento (bank, positivo con el ala de estribor arriba; el ángulo de depresión es φ = β + ε para observadores a estribor de la traza y φ = β − ε para observadores a babor, §4.5.2), la geometría lateral §4.5.5 al extremo más cercano detrás del rodaje de despegue, la velocidad media Ec. 4-13b en segmentos de pista y el suelo recomendado de 30 m en las consultas NPD. Siete eventos de receptor del workbook de referencia se reproducen end-to-end en la suite de tests.

Qué cubre esta guía

Cubierto. El Anexo 16 de la ICAO, Vol. I, Apéndice 2: la molestia percibida y el PNL de la Tabla A2-3 (perceived_noisiness, perceived_noise_level), la corrección tonal por el método de pendientes (tone_correction, que reproduce el ejemplo del turbofán de la Tabla 3-7 del ETM Vol. I) y la cadena EPNL completa (effective_perceived_noise_level, que reproduce el ejemplo de la Tabla 4-4 del ETM Vol. I). Las tolerancias del sistema de medida de la IEC 61265:1995 mediante verify_aircraft_noise_system. La absorción atmosférica en banda de la SAE ARP 5534 mediante sae_band_attenuation. La cadena de ruido de aeropuerto de evento único de ECAC Doc 29 (npd_curve, event_level, noise_contour), validada con menos de 0,01 dB de diferencia frente al workbook de referencia de la Doc 29 5.ª ed. Vol. 3 Parte 1.

No cubierto. verify_aircraft_noise_system comprueba las tolerancias de la IEC 61265:1995, no la edición sucesora de 2018. La cadena de ruido de aeropuerto solo construye contornos de evento único: no ensambla los índices acumulados multievento (una suma al estilo Lden sobre un calendario de vuelos completo) que un estudio completo de contornos de ruido de la Doc 29 necesita además de estos niveles de evento único.

Véase también

• Referencia de la API: aircraft.aircraft_noise, aircraft.airport_noise y aircraft.atmospheric_absorption.

Referencias

• European Civil Aviation Conference. (2016). Report on standard method of computing noise contours around civil airports, Volume 2: Technical guide (ECAC.CEAC Doc 29, 4.ª ed.). La interpolación NPD del nivel de evento (sección 4.2) y el cálculo de evento único por segmentos (ajuste de impedancia, duración, instalación del motor, atenuación lateral, fracción de ruido, directividad de inicio de rodaje, suma) de las secciones de ruido de aeropuerto, hasta los contornos en malla de tierra. El PDF enlazado es la descarga gratuita; los volúmenes están catalogados en la página de documentos de ECAC (https://www.ecac-ceac.org/documents/ecac-documents-and-international-agreements).
• European Civil Aviation Conference. (2026). Report on standard method of computing noise contours around civil airports, Volume 3: Reference cases and verification framework (ECAC.CEAC Doc 29, 5.ª ed.). El workbook de referencia de la Parte 1 contra el que se valida la cadena de evento único. El PDF enlazado es la descarga gratuita; los volúmenes están catalogados en la página de documentos de ECAC (https://www.ecac-ceac.org/documents/ecac-documents-and-international-agreements).
• International Civil Aviation Organization. (2017). Annex 16 to the Convention on International Civil Aviation: Environmental protection — Volume I: Aircraft noise (ICAO Annex 16, Vol. I, 8.ª ed.). El procedimiento normativo EPNL del Apéndice 2 implementado en las secciones de molestia percibida, corrección tonal y EPNL.
• International Civil Aviation Organization. (2018). Environmental technical manual — Volume I: Procedures for the noise certification of aircraft (Doc 9501, 3.ª ed.). Los ejemplos trabajados (corrección tonal de la Tabla 3-7, EPNL por el método integrado de la Tabla 4-4) usados como oráculos numéricos.
• International Electrotechnical Commission. (1995). Electroacoustics — Instruments for measurement of aircraft noise — Performance requirements for systems to measure one-third-octave-band sound pressure levels in noise certification of transport-category aeroplanes (IEC 61265:1995). Las tolerancias del sistema de medida que comprueba el verificador. Revisada después como IEC 61265:2018 (https://webstore.iec.ch/en/publication/32635); la edición de 1995 es la implementada.
• SAE International. (2006). Method for predicting lateral attenuation of airplane noise (SAE AIR 5662). El modelo de atenuación lateral sobre suelo blando que la Doc 29 adopta (sección 4.5.4) en la sección de contornos de evento único.
• SAE International. (2012). Standard values of atmospheric absorption as a function of temperature and humidity (SAE ARP 866B, estabilizada en 2012). La práctica SAE de absorción atmosférica predecesora, origen del método aproximado limitado a 50 dB con el que se contrasta el método SAE.
• SAE International. (2013). Application of pure-tone atmospheric absorption losses to one-third octave-band data (SAE ARP 5534, reafirmada en 2021). La atenuación de banda por el método SAE de la sección de absorción atmosférica, con el coeficiente de tono puro de ISO 9613-1.