National Academies Press: OpenBook
« Previous: 3 Statistical Methodology
Page 11
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 11
Page 12
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 12
Page 13
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 13
Page 14
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 14
Page 15
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 15
Page 16
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 16
Page 17
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 17
Page 18
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 18
Page 19
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 19
Page 20
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 20
Page 21
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 21
Page 22
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 22
Page 23
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 23
Page 24
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 24
Page 25
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 25
Page 26
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 26
Page 27
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 27
Page 28
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 28
Page 29
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 29
Page 30
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 30
Page 31
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 31
Page 32
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 32
Page 33
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 33
Page 34
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 34
Page 35
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 35
Page 36
Suggested Citation:"4 Results." National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2017. Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies. Washington, DC: The National Academies Press. doi: 10.17226/24941.
×
Page 36

Below is the uncorrected machine-read text of this chapter, intended to provide our own search engines and external engines with highly rich, chapter-representative searchable text of each book. Because it is UNCORRECTED material, please consider the following text as a useful but insufficient proxy for the authoritative book pages.

4 Re A team of  over the co classroom  Hawthorne Figure 6 be As the map approxima they receiv Hawthorne because of (though th schools we Table 1 pre sessions co sults 10 observers w urse of 17 sch observation se .   low shows the  shows, the Le tely beneath t e noise prima  District schoo  their position ey are subject re chosen as t sents a break nducted at ea ere employed ool days betw ssions were c  locations of t Figure 6. nnox District  he extended c rily from arriva ls lie to the so ing, schools in  to noise from  he study contr down of the to ch study schoo  by HMMH to een April 6, 20 onducted at 1 he study scho  Locations of S So schools are ve enterlines of r l operations d uth of Lennox  this district ar local Hawthor ol group.  tal number of l.   perform noise 16 and April 2 1 schools, five ols in relation  tudy Schools  urce: HMMH  ry close to the unways 07L/2 ue to the sing , well away fro e not as heavi ne Airport, as   classrooms, o  measuremen 9, 2016. A tot from the Lenn to Los Angeles in Relation to   ends of two r 5R and 07R/25 le‐flow traffic  m the extend ly influenced b discussed late bserved aircra ts and collect  al of 134 one‐ ox District and  International LAX  unways at LAX L. As they are configuration  ed runway cen y noise from L r). For this rea ft events, and Chapter 4 – R observational  and‐a‐half‐hou  six from   Airport (LAX). , most lying   east of the air at LAX. The  terlines, and  AX operations son, Hawthorn  observation  esults 11 data  r    port,    e 

Chapter 4 – Results 12 Table 1. Study Summary by School  School  District  No. Classrooms  No. Aircraft Events  No. Sessions  Buford  Lennox  18  207  5  Felton  Lennox  12  120  3  Moffett  Lennox  16  179  4  Jefferson  Lennox  16  131  4  Dolores Huerta  Lennox  11  140  3  York  Hawthorne  10  48  3  Eucalyptus  Hawthorne  19  82  5  Ramona  Hawthorne  12  50  3  Washington  Hawthorne  12  57  3  Zela Davis  Hawthorne  12  39  3  Kornblum  Hawthorne  10  89  3  As shown, approximately equivalent numbers of classrooms were observed in both districts (73 from Lennox and  75 from Hawthorne), as well as the total number of observation sessions (19 in Lennox and 20 in Hawthorne). A  total of 1,142 complete aircraft noise events were observed during the course of the study, averaging 104 events  at each school. As expected, a much larger proportion of the aircraft events were observed at schools in the  Lennox District (a total of 777 events, averaging 155 per school) than in Hawthorne (a total of 365 events,  averaging 61 per school), due to the proximity of the Lennox schools to the LAX runway 07L/25R and 07R/25L  extended centerlines.  A summary of each observation session is given in Table 2 below. 

Chapter 4 – Results 13 Table 2. Summary of Observation Sessions by School  Session No.  Date  Time  School  District  No.  Classrooms  Observed  No. Aircraft  Events  1  6‐Apr‐16  8:30 AM  Buford  Lennox  4  51  2  6‐Apr‐16  10:20 AM  Buford  Lennox  4  47  3  7‐Apr‐16  8:30 AM  Buford  Lennox  4  46  4  7‐Apr‐16  10:50 AM  Buford  Lennox  3  42  5  7‐Apr‐16  1:00 PM  Buford  Lennox  3  21  6  11‐Apr‐16  8:15 AM  Felton  Lennox  4  45  7  11‐Apr‐16  10:15 AM  Felton  Lennox  4  43  8  11‐Apr‐16  1:00 PM  Felton  Lennox  4  32  9  12‐Apr‐16  8:15 AM  Moffett  Lennox  4  42  10  12‐Apr‐16  10:40 AM  Moffett  Lennox  4  45  11  13‐Apr‐16  8:15 AM  Moffett  Lennox  4  47  12  13‐Apr‐16  10:40 AM  Moffett  Lennox  4  45  13  14‐Apr‐16  12:30 PM  Jefferson  Lennox  4  41  14  15‐Apr‐16  8:30 AM  Dolores Huerta  Lennox  3  43  15  15‐Apr‐16  12:45 PM  Jefferson  Lennox  4  30  16  18‐Apr‐16  8:30 AM  Dolores Huerta  Lennox  4  47  17  18‐Apr‐16  1:00 PM  Jefferson  Lennox  4  35  18  19‐Apr‐16  8:30 AM  Dolores Huerta  Lennox  4  50  19  20‐Apr‐16  8:45 AM  York  Hawthorne  3  16  20  20‐Apr‐16  1:10 PM  York  Hawthorne  3  14  21  21‐Apr‐16  8:30 AM  York  Hawthorne  4  18  22  21‐Apr‐16  1:00 PM  Jefferson  Lennox  4  25  23  22‐Apr‐16  8:30 AM  Eucalyptus  Hawthorne  3  10  24  22‐Apr‐16  1:10 PM  Eucalyptus  Hawthorne  4  25  25  25‐Apr‐16  8:30 AM  Eucalyptus  Hawthorne  4  20  26  25‐Apr‐16  10:30 AM  Eucalyptus  Hawthorne  4  17  27  25‐Apr‐16  1:10 PM  Eucalyptus  Hawthorne  4  10  28  26‐Apr‐16  8:30 AM  Ramona  Hawthorne  4  18  29  26‐Apr‐16  11:00 AM  Ramona  Hawthorne  4  18  30  26‐Apr‐16  1:10 PM  Ramona  Hawthorne  4  14  31  27‐Apr‐16  9:00 AM  Washington  Hawthorne  4  23  32  27‐Apr‐16  11:00 AM  Washington  Hawthorne  4  26  33  27‐Apr‐16  12:30 PM  Washington  Hawthorne  4  8  34  28‐Apr‐16  8:30 AM  Zela Davis  Hawthorne  4  20  35  28‐Apr‐16  10:30 AM  Zela Davis  Hawthorne  4  19  36  28‐Apr‐16  12:30 AM  Zela Davis  Hawthorne  4  0  37  29‐Apr‐16  9:00 AM  Kornblum  Hawthorne  3  37  38  29‐Apr‐16  11:00 AM  Kornblum  Hawthorne  3  29  39  29‐Apr‐16  1:00 PM  Kornblum  Hawthorne  4  23  4.1 Measured Noise Levels The observation team logged and recorded over 1,500 total (outdoor) noise events. For the purposes of this  analysis, only events that were determined to be “complete” (i.e., not cut off in the noise monitor recording) were  used. Removing “incomplete” events resulted in 1,201 total events, 993 of which were attributed to aircraft, 99 to 

road traffic seconds.   Figure 7 pr As is to be  breakdown Here again there are c District sch Municipal  Table 3 pre These met noise sour , 107 to peop esents a graph expected, the   of event sour  there are diff onsiderably m ools are a mix Airport.  sents a summ rics are cumul ces.  le, and 62 to o ical compariso Figure 7 number and f ces by district Figure 8. Obs erences betwe ore in the Len ture of much q ary of noise m ative for each  ther sources. T n of complete . Observed O So requency of di  is given in Fig erved Outdoo en the two dis nox District th uieter operat etrics calculat school and inc he average du  noise events  utdoor Noise E urce: HMMH  fferent event  ure 8 below.  r Noise Events tricts: both di an in Hawthor ions from LAX  ed for the ent lude noise fro ration of aircr by source.  vents by Sou sources varies  by Source pe stricts are dom ne. Further, th and general a irety of the me m aircraft, roa aft events wa rce   with the study r District  inated by airc e aircraft eve viation activity asured data fo d traffic, peop Chapter 4 – R s approximate  district. A  raft events, bu nts in Hawthor  from Hawtho r each school le, and all othe esults 14 ly 46  t  ne  rne  .  r 

As expecte day LAeq r to 99.2 dBA dBA and th Of note in  measured  result is th of which is instructed  Washingto school gro Since the n sessions ov noise prod Ta d, the Lennox  anged from 62 . Contrasted  e Lmax ranged this data set is outdoor LAeq  e fact that alm  covered in as to set up the o n Elementary, unds. The loca oise monitor w erlapped with uced by the ch ble 3. School‐ Scho Bufo Felto Moff Jeffer Dolores H Yor Eucaly Ramo Washin Zela D Kornb District schoo .0 dBA to 68.2 with the Hawt  from 82.1 dB  Washington E and second hi ost all of the o phalt. In order utdoor noise   the only such  tion where the Figure 9.  Sou as placed nea  several reces ildren at play. day LAeq and ol  Distr rd  Lenn n  Lenn ett  Lenn son  Lenn uerta Lenn k  Hawth ptus  Hawth na  Hawth gton  Hawth avis  Hawth lum  Hawth ls generally sh  dBA, and the horne District, A to 96.7 dBA lementary Sch ghest Lmax of  utdoor groun  to reduce the monitor on a s surface is a sm  noise monito Aerial View of rce: Imagery an r the center o s periods, the     Lmax for All M ict  SchoolLAe ox  68. ox  68. ox  62.0 ox  67.0 ox  68. orne  59.0 orne  64. orne  61.9 orne  70. orne  63.0 orne  68. ow higher nois maximum sou  where the sch .  ool in the Haw any school in t ds at this scho  effects of nois oft grassy surf all turf field. F r was set up is  Washington  d Map Data ©  f the school’s  noise data at t easured Data ‐Day  q  School‐D Lmax 2  99.2 1  89.1   88.8   88.3 1  94.5   86.8 3  94.3   85.5 5  96.7   82.1 1  91.4 e levels acros nd pressure le ool‐day LAeq thorne Distri he study. A m ol are intende e reflection, t ace away from igure 9 below  marked with  Elementary Sc Google, 2016  playground, a his school was  by School  ay                          s all metrics. T vel (Lmax) ran ranged from 5 ct, which show ajor contribut d for use as a p he observation  walls and str  shows an ove a red arrow.  hool  nd because th  significantly a Chapter 4 – R he external sc ged from 88.3 9.0 dBA to 70 s the highest  ing factor to th layground, m  team was  uctures. At  rhead view of e observation  ffected by the esults 15 hool‐  dBA  .5  is  uch   the   

Table 4 pre thresholds hour perio School  Buford   Felton   Moffett   Jefferson   Dolores Hu  York   Eucalyptus   Ramona   Washington  Zela Davis   Kornblum  Figure 10 p F The outdo threshold l below.  sents a break  range from 55 d for the purp Table 4   55 d 31 16 40 69 erta  76 8. 11 7.   6. 14 15 resents this in igure 10. Num or monitor dat evel at each sc down of the n  dBA to 80 dB oses of being a . Number of A BA  6 .3  .7  .5  .4  .1  9  .4  7  3  .5  .6  formation gra ber of Extern a was analyze hool. The sam umber of outd A (in 5 dBA inc ble to compar ircraft Noise  Num 0 dBA  31.0  16.7  40.5  69.4  76.1  7.5  10.0  5.6  6.3  10.8  13.7  phically.  al Events abov d to determine e threshold le oor aircraft ev rements), and e between sch Events Above ber of Events A 65 dBA  30.5  16.7  38.6  66.7  76.1  1.7  7.2  1.9  5.6  7.2  10.5  e 55 dBA and  the percent o vels from Tabl ents above a g  the number o ools.    a Given Thres bove Threshol 70 dBA  29.8  16.5  19.0  64.8  74.1  0.4  3.4  0.9  4.6  2.4  7.5   70 dBA Thres f time the no e 4 were used iven threshold f events are n hold (per Hou d  75 dBA  26.9  12.6  0.8  46.9  67.4  0.2  0.8  0.5  1.8  0.0  4.1  hold Per Hour ise level was a , and the data Chapter 4 – R  by school. Th ormalized to a r)  80 dB 5.1 1.5 0.3 8.6 22.9 0.0 0.0 0.4 0.7 0.0 1.5  by School  bove a given   is given in Tab esults 16 e   one‐ A                        le 5 

School  Buford   Felton   Moffett   Jefferson   Dolores Hu  York   Eucalyptus   Ramona   Washington  Zela Davis   Kornblum  As the tabl result, as t airport as w This data is 4.2 Mo Radar data daily noise compute d Appendix B For daily m correspond Table 5.   55 d 89 100 53 70 erta  56 59 75 29   97 61 86 e shows, the t he noise level  ell as the roa  again shown  Figur deled Noi  containing air  metrics for ea aily external L  for additiona odeling, opera ing to a schoo  Percent of Ou BA  6 %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  ime spent abo in the commu d traffic and a graphically in  e 11. Percent  se Levels craft operatio ch day of the  Aeq and Lmax l details).  tions occurrin l day. This is t tdoor Time Sp Pe 0 dBA  55%  89%  32%  39%  37%  17%  38%  15%  78%  43%  59%  ve a threshold nity surroundi mbient comm Figure 11.  of Time Abov ns at LAX were observation pe  values, as wel g between 8:0 he same time  ent Above a G rcent of Time A 65 dBA  25%  59%  14%  23%  22%  2%  14%  8%  57%  18%  35%   level varies gr ng each schoo unity noise con e 55 dBA and   used to mod riod. The FAA l as annual ext 0 AM and 3:0 period used to iven Thresho bove Threshold 70 dBA  11%  10%  2%  11%  12%  0%  5%  3%  27%  3%  12%  eatly between l will be differe ditions prese 70 dBA Thresh el annual cond ’s Integrated N ernal LAeq, ex 0 PM were use  model the an ld at Each Sch   75 dBA  5%  3%  0%  4%  5%  0%  1%  1%  6%  0%  3%   schools. This nt based on p nt.  old by School itions at each  oise Model (I ternal DNL, an d, as this is th nual school‐da Chapter 4 – R ool  80 dB 1% 0% 0% 0% 1% 0% 0% 0% 1% 0% 1%  is the expecte roximity to th   school, as wel NM) was used d Lmax (See  e time frame  y metrics.  esults 17 A                        d  e  l as   to 

Chapter 4 – Results 18 For the annual modeling, operations from July 1, 2015 through June 30, 2016 were used to compute both school‐ day and 24‐hour metrics. This date range was chosen to provide a full year’s worth of data while at the same time  including the date range of the study period.   School‐day external LAeq values for each day in the study period are broken out by school and are presented in  Table 6 below.  A comparison of measured aircraft noise levels to the aircraft noise levels computed using  RealContours™ for each day of the study period is given in Table 7 on the following page.  Table 6. Modeled Daily Aircraft‐only School‐day External LAeq by School  Date  Daily LAeq (dBA)  Lennox  Hawthorne  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores  Huerta  York  Eucalyptus  Ramona  Washington  Zela  Davis  Kornblum  6‐Apr‐16  66.8  66.8  58.3  63.0  68.9  49.6  51.6  46.9  47.6  43.8  45.0  7‐Apr‐16  66.9  67.1  58.5  63.3  69.0  49.6  51.6  46.9  47.5  43.8  45.0  11‐Apr‐16  66.4  66.5  58.1  62.7  68.6  49.2  51.1  46.4  47.1  43.4  44.6  12‐Apr‐16  66.1  66.0  57.7  62.3  68.2  49.0  51.0  46.4  47.1  43.4  44.5  13‐Apr‐16  66.4  66.3  58.0  62.5  68.5  49.4  51.4  46.8  47.5  43.8  44.9  14‐Apr‐16  66.6  66.7  58.2  63.0  68.8  49.6  51.6  47.2  47.8  44.2  45.3  15‐Apr‐16  66.3  66.5  58.0  62.7  68.5  50.2  51.2  46.5  47.2  43.5  44.8  18‐Apr‐16  66.0  66.9  57.8  63.0  68.2  49.3  51.3  46.8  47.4  43.7  44.8  19‐Apr‐16  66.6  66.4  58.2  62.7  68.7  49.3  51.1  46.5  47.2  43.5  44.7  20‐Apr‐16  66.7  66.5  58.3  62.8  68.8  49.5  51.5  46.9  47.5  43.8  45.0  21‐Apr‐16  66.9  67.5  58.6  63.7  69.0  49.7  51.7  47.0  47.7  44.0  45.1  22‐Apr‐16  66.1  66.0  57.7  62.3  68.2  49.4  51.5  47.0  47.6  43.9  45.0  25‐Apr‐16  66.2  66.2  57.8  62.5  68.4  49.0  50.9  46.3  47.0  43.3  44.4  26‐Apr‐16  66.2  66.3  57.8  62.6  68.3  49.1  51.1  46.5  47.1  43.4  44.6  27‐Apr‐16  66.0  66.4  57.7  62.6  68.2  49.3  51.6  46.9  47.6  43.8  44.9  28‐Apr‐16  66.7  66.6  58.3  62.9  68.8  49.6  51.7  47.0  47.7  43.9  45.0  29‐Apr‐16  66.5  67.1  58.2  63.2  68.7  49.4  51.4  46.8  47.5  43.8  44.9  Annual*  66.6  66.7  58.4  68.6  63.0  49.5  51.4  46.7  47.4  43.7  44.9  Note: Values in bold text denote days when observation sessions occurred at a school  *2016 annual school‐day LAeq (8a‐3p)

Chapter 4 – Results 19 Table 7. Comparison of Measured to Modeled 7‐Hour External LAeq  Date  School  Measured LAeq (dBA)  Measured  Aircraft‐only  LAeq (dBA)  Modeled  Aircraft‐ only LAeq  (dBA)  Difference  Measured vs.  Modeled  Aircraft‐only  LAeq (dBA)  6‐Apr‐16  Buford  67.9  67.0  66.8  0.2  7‐Apr‐16  Buford  68.3  65.4  66.9  ‐1.5  11‐Apr‐16  Felton  68.1  64.5  66.5 ‐2.0  12‐Apr‐16  Moffett  62.7  60.3  57.7  2.6  13‐Apr‐16  Moffett  61.2  60.1  58.0  2.1  14‐Apr‐16  Jefferson  68.9  63.5  63.0  0.5  15‐Apr‐16  Dolores Huerta  70.7  65.2  68.8 ‐3.6  15‐Apr‐16  Jefferson  64.6  61.8  62.7  ‐0.9  18‐Apr‐16  Dolores Huerta  66.4  65.8  68.2 ‐2.4  18‐Apr‐16  Jefferson  65.0  64.0  63.0  1.0  19‐Apr‐16  Dolores Huerta  66.0  65.6  68.7 ‐3.1  20‐Apr‐16  York  58.3  51.8  49.5  2.3  21‐Apr‐16  York  59.8  53.7  49.7  4.0  21‐Apr‐16  Jefferson  67.9  63.7  63.7  0.0  22‐Apr‐16  Eucalyptus  63.6  55.2  51.5  3.7  25‐Apr‐16  Eucalyptus  64.7  54.4  50.9  3.5  26‐Apr‐16  Ramona  61.9  59.6  46.5  13.1  27‐Apr‐16  Washington  70.5  58.3  47.6  10.7  28‐Apr‐16  Zela Davis  63.0  44.9  43.9  1.0  29‐Apr‐16  Kornblum  68.1  61.9  44.9  17.0  Note: Difference between modeled LAX activity and measured aircraft – over LAeq  As the table shows, there is a discrepancy between the measured and modeled values, particularly in the  Hawthorne schools of Ramona, Washington, and Kornblum. This discrepancy may at first seem rather large,  however it is easily explained by the fact that the modeled values only consider impacts due to operations at LAX.  Aircraft noise at Hawthorne schools is dominated by general aviation activity at Hawthorne Airport.9  Another consideration in this discrepancy is the volume of noise produced by local surface transportation,  pedestrian traffic, and the ambient background noise of the neighborhood and school of concern. Because only  aircraft operations were considered in the modeling, these factors were not considered in the modeling, but still  would have contributed to the measured noise levels.  Similar to Table 6, Table 8 presents the modeled daily Lmax values broken out by date and school. Again, the data  shows a larger discrepancy between the measured and modeled results at Hawthorne schools and Lennox schools.  9 Jack Northrop Field/Hawthorne Municipal Airport (KHHR) is a small GA airstrip in Hawthorne, CA which lies closer  in proximity to the Hawthorne schools than LAX. HHR has approximately 100 based aircraft (primarily single engine  piston fixed wing aircraft) and approximately 80,000 operations annually. 

Chapter 4 – Results 20 Table 8. Modeled Daily Aircraft‐only School‐day External Lmax by School  Date  Daily Lmax (dBA)  Lennox  Hawthorne  Buford  Felton  Moffett  Jefferson  Dolores  Huerta  York  Eucalyptus Ramona Washington  Zela  Davis  Kornblum 6‐Apr‐ 16  91.0  90.9  79.3  85.3  94.0  67.4  70.9  66.3  67.0  63.0  63.8  7‐Apr‐ 16  90.5  90.4  79.6  85.1  93.4  64.5  68.7  63.4  63.9  59.2  60.1  11‐Apr‐ 16  85.2  89.8  73.6  82.2  88.2  64.5  68.6  63.0  63.9  59.2  60.1  12‐Apr‐ 16  84.9  89.7  73.5  83.3  88.2  64.5  68.6  63.0  63.9  59.2  60.1  13‐Apr‐ 16  85.0  88.3  73.5  81.5  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  14‐Apr‐ 16  85.3  89.7  73.4  84.2  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  15‐Apr‐ 16  85.0  89.4  73.5  83.9  88.2  77.4  68.6  63.0  63.9  59.2  60.1  18‐Apr‐ 16  85.0  89.7  73.8  83.1  88.0  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  19‐Apr‐ 16  85.1  84.9  73.4  79.3  88.2  64.5  68.6  63.0  63.9  59.2  60.1  20‐Apr‐ 16  85.4  84.9  73.4  79.5  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  21‐Apr‐ 16  85.3  89.7  73.6  83.1  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  22‐Apr‐ 16  85.3  86.3  73.5  80.2  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  25‐Apr‐ 16  85.1  87.6  74.1  81.2  88.0  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  26‐Apr‐ 16  84.0  89.7  71.9  83.1  86.7  64.5  68.6  63.0  63.9  59.2  60.1  27‐Apr‐ 16  85.2  89.9  73.5  83.0  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  28‐Apr‐ 16  85.0  88.3  73.5  81.3  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  29‐Apr‐ 16  85.1  90.8  74.0  83.7  88.2  64.5  68.6  63.4  63.9  59.2  60.1  Annual  85.7  89.9  74.2  88.4  83.7  66.3  68.9  63.4  64.2  59.5  60.6  Note: Values in bold text denote days when observation sessions occurred at a school  Table 9 presents the modeled annual average external DNL, external 24‐hour Lmax, and 24‐hour external LAeq,  and school‐day external LAeq, using the operations from July 1, 2015 to June 30, 2016. The same location points  from Table 8 were used for this modeling.  

Chapter 4 – Results 21 Table 9. Modeled Annual Aircraft‐only DNL, 24‐hour Lmax, 24‐hour LAeq, and School‐day LAeq  School  DNL  24 Hour Lmax  24 Hour  LAeq  School‐day LAeq  Buford  69.7  90.8  65.5  66.6  Felton  70.0  93.1  65.6  66.7  Moffett  61.5  79.9  57.2  58.4  Dolores Huerta  71.4  93.1  67.4  68.6  Jefferson  66.3  87.1  61.9  63.0  York  53.8  69.4  48.4  49.5  Eucalyptus  56.5  69.3  50.5  51.4  Ramona  51.6  64.2  45.7  46.7  Washington  52.3  65.3  46.4  47.4  Zela Davis  48.2  64.3  42.6  43.7  Kornblum  49.3  64.9  43.7  44.9  4.3 Classroom Observations An initial power calculation suggested that 250 classrooms across 21 schools were required in order to be  statistically relevant. Unfortunately, due to the unforeseen change in study areas, only 148 classrooms across 11  schools in both the Lennox and Hawthorne school districts were actually observed, as mentioned at the beginning  of this chapter. Regardless, there was sufficient data to find significant associations between noise exposure and  classroom observations.  Table 10 presents the total amount of time each subject type was taught, as well as the mitigation status of each  school. The primary academic subjects being taught during the observation sessions were English and math.   Table 10. Total Subject Time and Mitigation Status by School  School  District  Mitigated  Total Subject Time (minutes)  English  Math  Science  Social Studies  Other  Buford  Lennox  No  690  577  64  36  151  Felton  Lennox  Yes  342  333  124  29  106  Moffett  Lennox  Underground 411  159  169  8  232  Dolores Huerta  Lennox  Yes  423  337  64  0  63  Jefferson  Lennox  No  185  1  0  64  191  York  Hawthorne  No  296  235  13  32  78  Eucalyptus  Hawthorne  No  217  670  0  0  230  Ramona  Hawthorne  No  398  164  33  25  365  Washington  Hawthorne  No  471  109  12  83  109  Zela Davis  Hawthorne  No  356  90  0  0  61  Kornblum  Hawthorne  No  49  76  66  123  117  Total  3,837  2,751  544  400  1,702  At the time of this study, only Felton and Dolores Huerta Elementary Schools in the Lennox District had been  mitigated by Los Angeles World Airports (LAWA), the owner/operator of LAX. Mitigation began at Buford  Elementary on July 5, 2016, and there are plans underway to mitigate Jefferson Elementary in 2017.    Moffett Elementary exists as a special case as, having been built out of a decommissioned bomb shelter, its  construction is mostly underground. There are currently no plans to mitigate this school, as it is unlikely that  further construction measures would be able to reduce aircraft noise at this school any further.  There are currently no intentions of mitigating any Hawthorne schools, as they are all well outside of the LAX DNL  65 dBA contour and are thus ineligible for sound insulation funding at this time. 

Similar to T monitor da School  Buford   Felton   Moffett   Jefferson   Dolores Hu  York   Eucalyptus   Ramona   Washington  Zela Davis   Kornblum  Unlike the  consistent  should be  This data is Because th classrooms removed p able 5, Table  ta.  Table 1   55 d 58 55 54 58 erta  52 61 69 53   65 54 53 outdoor time  across all scho similar betwee  presented gr Figure 12. P e presence of  , Table 12 pre rior to calcula 11 presents th 1. Percent of  BA  6 %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  above percent ols and all thr n schools, eve aphically in Fig ercent of Tim the observatio sents the sam tion of the per e percent of ti Indoor Time S Pe 0 dBA  38%  30%  30%  37%  31%  38%  50%  35%  40%  29%  30%  ages presente esholds. This i n with varying ure 12.  e Above 55 dB n team may h e data from Ta cent time abo me above a gi pent Above a  rcent of Time A 65 dBA  17%  9%  11%  16%  12%  16%  26%  16%  16%  14%  14%  d in in Table 5 s consistent w  outdoor noise A and 70 dBA ave impacted  ble 11 with th ve.   ven threshold  Given Thresho bove Threshold 70 dBA  5%  2%  2%  5%  3%  3%  8%  3%  3%  6%  4%  , the values giv ith expectation  levels.   Threshold by in some way t e first 30 minu calculated fro ld (No Clippin   75 dBA  1%  0%  0%  1%  0%  0%  1%  0%  0%  3%  1%  en here are m s, as the indo  School (No Cl he attention o tes of each se Chapter 4 – R m the indoor n g)   80 dB 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% ore or less  or noise levels ipping)  f the children  ssion having b esults 22 oise  A                          in the  een 

School  Buford   Felton   Moffett   Jefferson   Dolores Hu  York   Eucalyptus   Ramona   Washington  Zela Davis   Kornblum  This data is F As is show (compare t and most v 4.3.1 St As discusse actions of  Student ob grade class Table 13 sh Table 12. P   55 d 61 58 56 63 erta  55 64 73 57   64 60 50  presented gr igure 13. Perc n, even with th o Table 11 an alues increase udent Obs d in Chapter 2 students, logg servations we es were also o ows the brea ercent of Indo BA  6 %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  %  aphically in Fig ent of Time Ab e clipping the d Figure 12). F  by an average ervations  each observe ing the times w re primarily pe bserved at Bu kdown of obse or Time Spen Pe 0 dBA  42%  32%  31%  40%  33%  41%  55%  38%  39%  32%  31%  ure 13.  ove 55 dBA a  values remain urther, the diff  of 1% (of the d classroom w hen a studen rformed in th ford Elementa rved classroom t Above a Give rcent of Time A 65 dBA  20%  10%  12%  18%  13%  19%  29%  17%  15%  16%  15%  nd 70 dBA Thr  more or less  erences betw  total observa as designated t becomes dist ird, fourth, an ry in the Lenn s at each sch n Threshold ( bove Threshold 70 dBA  6%  2%  3%  5%  3%  4%  9%  4%  4%  7%  5%  eshold by Sch consistent acr een the clippe tion time at ea  an observer w racted as well d fifth grade c ox District.  ool by grade. 30 Minute Cli   75 dBA  1%  0%  0%  1%  1%  0%  1%  0%  1%  3%  1%  ool (30 Minut oss all schools  d and unclippe ch school).   ho would wat  as the source lassrooms, how Chapter 4 – R pping)  80 dB 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1% 0% e Clipping)  and all thresh d data are sm ch and record  of the distract ever, four sec esults 23 A                        olds  all,   the  ion.  ond 

Chapter 4 – Results 24 Table 13. Grades of Observed Classrooms by School   School  District  Grade  Total  Second  Third  Fourth  Fifth  Buford  Lennox  4  5  5  4  18  Felton  Lennox  0  4  4  4  12  Moffett  Lennox  0  6  5  5  16  Jefferson  Lennox  0  6  5  5  16  Dolores Huerta  Lennox  0  4  4  3  11  York  Hawthorne  0  4  3  3  10  Eucalyptus  Hawthorne  0  8  6  5  19  Ramona  Hawthorne  0  4  4  4  12  Washington  Hawthorne  0  4  4  4  12  Zela Davis  Hawthorne  0  4  4  4  12  Kornblum  Hawthorne  0  4  3  3  10  Total  4  53  47  44  148  Table 14 presents the total number of minutes students were observed to be either actively learning or distracted  at each school as well as the calculated ratio of the time spent distracted to time spent learning.  Table 14. Total Time Learning vs. Distracted by School  School Total Learning Time (minutes) Total Distracted Time (minutes) Ratio (Distracted:Learning) Buford  319  135  42%  Felton  208  83  40%  Moffett  184  56  30%  Dolores Huerta  180  51  28%  Jefferson  177  56  32%  York  128  39  30%  Eucalyptus  173  60  35%  Ramona  167  19  11%  Washington  123  42  34%  Zela Davis  77  33  43%  Kornblum  77  33  43%  Figure 14 below presents a breakdown of the different sources for student distractions by the total number of  observances. 

The predo number of includes pr daydreami Of particul day of the  low, less th individually noise even recorded a 4.3.2 Te Table 15 p voice, had  minant source  distraction ev imarily distrac ng.   ar interest to t study period. T an 0.1%. The   for two minu ts, but if they  s a distraction acher Obs resents a summ their voice ma Figure  of distraction  ents. The seco tions that the  his study is th he overall pe reason for this tes at a time,  were not being  event.  ervations ary of the tot sked by extern  14. Student D for students w nd largest sou students caus e fact that the rcentage of dis  happening is  it is possible th  observed at t al number of  al noise, or ha istraction So as other stude rce of distract e to themselve re were no ob tractions caus likely methodo at other stude he time when minutes teach d to raise the urces by Coun nts, which ac ions was “othe s, such as play served aircraft ed by other tr logical; since  nts were dist  it occurred th ers at each sch ir voice while t t  counted for 50 r” at 29.2%. T ing with vario  noise‐related ansportation n each student w racted by tran en it would no ool used thei eaching.  Chapter 4 – R .9% of the tot his category  us items and   distractions o oise was also  as observed  sportation rela t have been  r normal teach esults 25 al  n any  very  ted  ing 

Figure 15 p voice) by t Unsurprisi logged tea prevalent o Of note is t Washingto 4.4 Sta Analyses w characteriz Learners (E Teacher vo the onset o across the  resents a brea he total observ ngly the norma cher observati f the speaking he fact that te n Elementary, tistical An ere performed ed to have hig LL). In most sc ice‐raising and f the event, a classroom ses Table 15 School  Buford  Felton  Moffett  Dolores Hue Jefferson  York  Eucalyptus  Ramona  Washington Zela Davis  Kornblum  kdown of teac ed duration o Figure 15.  l teaching voi ons. Teachers   modes at 3.2 achers raising  consistently t alysis  on measured h levels of stu hools over 90  masking even nd also wheth sion.   . Summary of  Teaching T (minute 564 275 370 rta  264 292 106 587 326   316 234 215 her speaking  f each mode. Observed Tea ce dominated  speaking with %.    their voice we wo of the nois  data from 13 dents in receip % of the stude ts were analy er noise expos Teacher Obser ime  s)  Masking  (minut 17 2 8 33 6 1 1 13 1 5 0 modes (i.e. no cher Speaking the teacher sp  a raised voice re most often iest schools in 4 classrooms a t of free scho nts were ethn zed in terms o ure was assoc vations by Sc Time  es)  Raised Tim (minu 63 0 7 0 3 0 1 4 19 1 0 rmal teaching   Modes by Du eaking modes  accounted fo  recorded at B  each district a cross all 11 st ol meals and w ically Hispanic f whether nois iated with the hool    Voice  e  tes)                  1      voice, raised v ration   at 88.5% of th r 8.3% and ma uford Elemen ccording to m udy schools.  A ho were Engl .   e exposure w  number of the Chapter 4 – R oice, and mas e total duratio sking was the  tary and  easured data. ll schools wer ish Language  as associated w se events obs esults 26 ked  n of  least  e  ith  erved 

Chapter 4 – Results 27 While student distraction was observed in the classrooms, the frequency of events of this type was very low, and  as such no analyses were performed on them.  Simultaneous with classroom observations, acute noise monitoring was undertaken within (internal) and outside  (external) the classroom. Acute noise metrics include the internal and external LAeq during the observation session  (representing the A‐weighted total sound energy over the course of the classroom observation session); internal  and external TA metrics, representing the percentage of  time during the classroom observation session that  internal or external noise was above a specified dBA  level; and internal and external NA metrics,  representing the number of external aircraft noise  events above a specified dBA level observed during the  classroom observation session.   Chronic external noise exposure for the schools was  also examined, using external LAeq 24 hours, which  represents the A‐weighted total sound energy at each  school over a 24‐hour period. In this case, estimated for  a one‐year period using airport operation data.  All statistical analyses take school level factors including  the ethnicity of the students, the percentage of students in receipt of free school meals, and the percentage of  students who were ELL. The academic subject being taught (e.g. reading, math) during the observation period was  also taken into account.  4.4.1 Acute Noise Exposure and the Onset of Teacher Voice-Masking Events Analyses examined how acute noise exposure over short‐time periods (1 second, 5 seconds, 10 seconds and 30  seconds) related to the start of a teacher voice‐masking or voice‐raising event being observed. Internal and  external noise metrics were examined, focusing on LAeq and the time above (TA) metrics.   Table 16 below presents the ranges (in dBA for LAeq and percent for TA metrics) of mean internal and external  noise immediately preceding a teacher voice‐masking event.  Table 16. Ranges of Mean Internal and External Noise Before a Voice‐Masking Event  Internal/External  Metric  Time Before Onset of Event  1 Second  5 Seconds  10 Seconds  30 Seconds  Internal  LAeq  55‐70 dBA  56‐64 dBA  56‐63 dBA  56‐64 dBA  Internal   TA55 ‐ 0‐64%  0‐65%  0‐53%  Internal  TA60  ‐  0‐55%  0‐55%  0‐49%  Internal  TA65 ‐ 0‐21%  0‐18%  0‐13%  External  LAeq  53‐69 dBA  54‐68 dBA  55‐67 dBA  54‐67 dBA  External  TA55 ‐ 0‐68%  0‐66%  0‐43%  External  TA60  ‐  0‐65%  0‐63%  0‐44%  External  TA65 ‐ 0‐50%  0‐47%  0‐30%  Internal and external LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds were significantly associated with the  onset of voice‐masking events. A 1 dBA increase in internal LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds  was associated with a 4‐7% increase in the odds for a voice‐masking event being observed. A 1 dBA increase in  external LAeq 1 second, 5 seconds, 10 seconds, and 30 seconds was associated with a 5‐6% increase in the odds for  a voice‐masking event being observed. These associations were not changed when internal LAeq was taken into  account.   Internal and external TA metrics 5, 10, and 30 seconds were significantly associated with voice‐masking events. A  1% increase in internal TA 55 dBA, 60 dBA, and 65 dBA,  5, 10, and 30 seconds before increased the odds of a  Acute Noise Metrics Included:  Internal & external LAeq (1, 5, 10 and 30 seconds)  Internal & external Time Above (TA)  Internal & external Number Above (NA)

teacher vo seconds be Interesting seem to al association before. Th noise expo the mean L 30 second  4.4.2 A O Ev Similar to T dBA for LA internal an Internal/E Inter Inter Inter Inter Exter Exter Exter Exter Internal LA events, bu internal LA being obse The differe indicate th contrasts w Internal TA external TA associated There is co external LA the hypoth metric tim 4.4.3 A Another w classroom  ice‐masking ev fore increased ly, for all these ter the strengt  to the metric is may be acco sure over thes Aeq ranges ar metrics.  cute Noise nset of Tea ents able 16, Table eq and percen d external noi Table 17. xternal  nal  nal   nal  nal  nal  nal  nal  nal  eq 1 second, 5 t external LAeq eq 1 second, 5 rved by 5‐9%. nt findings for at voice‐raisin ith the findin 60 and TA65 m 55, TA60, and  with a 1% incr nsistency betw eq and extern esis that inter e frame did no cute Noise ay the data wa sessions with  ent by 1%. A 1  the odds of a  analyses for  h of the assoc s assessing a f unted for by t e time‐frames e similar acros Exposure a cher Voice  17 presents t t for TA metric se immediatel  Ranges of Me Metric  LAeq  TA55  TA60  TA65  LAeq  TA55  TA60  TA65   seconds, 10 s  1 second, 5 s  seconds, 10 s  internal versu g is more stron gs for voice‐m etrics were a  TA65 were no ease in the od een the findin al TA were no nal noise migh t seem to grea Exposure a s examined w the number of % increase in  teacher voice both the LAeq iation observe ew seconds  he stability of  : for example, s the1 second nd the -Raising he ranges (in  s) of mean   y preceding a  an Internal an 1 Second 57‐65 dBA ‐  ‐  ‐  53‐66 dBA ‐  ‐  ‐  econds, and 3 econds, 10 sec econds, and 3 s external LAe gly associated asking events,  ssociated with t. A 1% increa ds of a teache gs for the two t associated w t be more imp tly alter the st nd the Nu as by compari  teacher voice external TA 55 ‐masking even  and TA metric d: the metric a    to  teacher voice‐ d External No Tim 5 Sec 50‐66 0‐4 0‐2 0‐1 53‐66 0‐3 0‐2 0‐2 0 seconds wer onds, and 30  0 seconds befo q in relation t  with internal where both in  the onset of v se in TA60 and r voice‐raising  external met ith the onset o ortant for tea rength of the  mber of Tea ng the associa ‐masking even Dat eve abo asso  dBA, 60 dBA, t by 1%.  s, the time fra ssessing 30 se raising event. ise Before a V e Before Onset onds   dBA  0%  9%  5%   dBA  5%  9%  3%  e significantly seconds befor re increased  o the onset of   noise levels th ternal and ext oice‐raising e  TA65  5, 10,   event.   rics, with the f f teacher voic cher voice‐rais associations o cher Voic tions between ts observed a a indicates nts may be ve a certain ciations wit  and 65 dBA,   me immediate conds before  oice‐Raising E  of Event  10 Seconds  52‐67 dBA  0‐39%  0‐26%  0‐16%  53‐67 dBA  0‐38%  0‐29%  0‐20%   associated wi e were not. A  the odds for a  teacher voice an external n ernal LAeq sho vents, but inte and 30 second indings indica e‐raising even ing events. Ag bserved.   e-Masking  the acute noi cross the class that the num more signific threshold i h teacher v Chapter 4 – R 5, 10, and 30  ly before did  showed a sim vent  30 Second 54‐65 dB 0‐41% 0‐28% 0‐12% 56‐66 dB 0‐40% 0‐28% 0‐19% th voice‐raisin 1dBA increase voice‐raising e ‐raising events oise levels. Thi wed associat rnal TA55 and s before were ting that both  ts. This suppo ain, the noise Events se metrics from room session.  ber of noise ant than tim n terms of oice-maskin esults 28 not  ilar  s  A  A  g   in  vent   may  s  ions.      rts     the  NA  e g.

observed i TA metrics in a classro Internal NA NA55, NA7 1 voice‐ma 1 noise eve by 10%; an External N events, bu associated The lack of probably in the data.   Contrastin events per voice‐mask 4.4.4 A Association classroom  dBA, falling 80 dBA. No sessions, 2 Internal TA external TA by 12% and raising eve risk for 1 v across the  Internal an increase in observing  event. The raising eve A 1 noise e increase in and NA70  Increas increas internal the risk n 10% of the s  were not sign om session.  60 and NA65  0, NA75 and N sking events b nt increase in d 2 or more vo A55, NA60, NA t NA75 and NA  with a 11‐15%  associations f dicative of th g the NA and T  se, rather tha ing events.  cute Noise s of the NA m session were a  to less than 1  teacher voice  or more even 55, TA60 and  55, TA60 and  for 2 or more nt by 17% and oice‐raising ev increasing noi d external NA  internal NA55 0‐1 voice‐raisin  higher interna nts (33% and 1 vent increase   the risk for ob was associated es in dBA lev es in numbe and extern of voice-rais essions, and 3  ificantly assoc showed signif A80 did not. A y 9%; 1 to 2 vo  internal NA60 ice‐masking e 65 and NA70  80 did not. A   increase in th or internal NA e few events o A metric resu n the time spe Exposure a etrics and TA  lso examined  at 80 dBA. Th ‐raising event ts were observ TA65 were ass  TA65 were no  voice‐raising   for 2 or more ent by 24% an se metrics, it a  metrics showe , NA60, NA65, g events, and l NA metrics ( 13%) than the in external NA serving 0‐1 vo  with a 9‐10% el for intern r of events f al NA metric ing events. or more event iated with an i icant associati  1 noise event ice‐masking e  was associate vents by 13%. showed signifi 1 noise event i e risk for obse  metrics great bserved at the lts, one interpr nt above a cer nd the Nu metrics with th . In these analy e mean extern s were observ ed in 23% of t ociated with t t. A 1% increa events by 7%.  voice‐raising e d for 2 or mor ppears that th d association  NA70, and NA  a 11‐113% inc NA75 and NA8  NA55 to NA7 55, NA60, NA6 ice‐raising eve  increase in th al TA and or both s increases metrics  dBA leve they ind observa observa the TA m exposur For thes were ob observe s were observ ncreased risk f ons with the n  increase in in vents by 11%  d with increas   cant associatio ncrease in ext rving more th er than 70 dBA se levels, resu etation of the tain noise thre mber of Tea e number of t ses the mean al NA per hou ed in 63% of th he sessions.  he number of  se in internal T  A 1% increase vents by 10% e voice‐raising e risk increase s with the num 75 was assoc rease in the ri 0) were assoc 0 metrics, whi 5, NA70, NA7 nts. A 1 noise e risk for obse (the number o l) are particul icate the num tion period or tion period. W etrics, as TA i e over longer  e analyses, no served in 51% d in 22% of th ed in 17% of t or observing 1 umber of teac ternal NA65 in and 2 or more ed risk of obse ns with the nu ernal NA55, N an 2 voice‐ma  and external  lting in low po  findings may  shold that is m cher Voic eacher voice‐  internal NA pe r ranged from e sessions, 1 e teacher voice‐ A55 increased  in internal TA . A 1% increas  events by 17% s as the dBA l ber of teache iated with a 11 sk for observin iated with larg ch showed sim 5, and NA80 w  event increas rving more tha f noise events arly suited to t ber of noise ev in this case, o e also carried  s a good meth periods of the   teacher voice  of the session e sessions, 2 e he sessions. In , 2, or 3 or mo her voice‐mas creased the r  voice‐maskin rving 0 to 1 v mber of teac A60, NA65, an sking events.  NA metrics gr wer to test th be that it is th ore importan e-Raising E raising events  r hour ranged  22 at 55 dBA, vent was obs raising events  the risk for 1  60 increased t e in internal TA . Comparing  evel for the TA r voice‐raising ‐30% increase g more than  er increases in ilar increases as associated e in external N n 1 voice‐rais Chapter 4 – R  above a certa his approach, ents across th ne hour of the out this analys od of characte classroom ses ‐masking even s, 1 event was vents were  ternal and ext re masking ev king events, b isk of observin g events by 13 oice‐masking e her voice‐mas d NA70 was  eater than 75 ese associatio e number of n t for teaching vents observed acro  from 19.7 at   falling to 2.5% erved in 14% o  observed, but voice‐raising e he risk for 1  v 65 increased  these findings  metric increa  events. A 1 ev  in the risk for 1 voice‐raising  the risk for v  in risk (9‐15%  with an 8‐20% A55, NA60, N ing event.   esults 29 in   as  e    is for  rizing  sions.  ts    ernal  ents  ut  g 0 to  %. A  vents  king  dBA is  ns in  oise    ss the  55   at  f the    vent  oice‐ the    ses.   ent      oice‐ ).     A65, 

Contrastin associated showed as raising eve than the ti 4.4.5 C The model A 1 dBA inc the risk for The data s masking ev be associat voice‐mask masking ev The data s Using our e with a 130 events.  4.4.6 C Table 18 a internal no of the outc the interna association events. All  of internal teacher vo noise metr teacher vo For the nu show assoc voice‐raisin with teach External TA events. Int events.  To some ex external no g the findings   with voice‐rai sociations with nts, and also s me above.  hronic Airc ed annual exte rease in exter  observing mo uggest a dose‐ ents. Using es ed with an 80 ing events. A  ents by 13% a uggest a dose‐ stimates, we  % increase in r omparison nd Table 19 su ise metrics an omes, respect l and external s with the ons of the interna TA55, showed ice‐raising eve ics showed as ice‐raising eve mber of event iations with t g. External TA er voice‐mask  metrics show ernal TA metri tent, we migh ise metrics, g for the NA and sing events, ye  voice‐raising uggest that in  raft Noise E rnal LAeq 24  nal LAeq 24 ho re than 2 voic response relat timates, it wa % increase in r 1 dBA increase nd the risk for response relat calculate that  isk for 0‐1 voic of Findings mmarize wher d external noi ively. For the   noise metrics et of teacher v l noise metrics  associations w nts, yet none  sociations with nts.  s, both interna eacher voice‐m  metrics show ing and teache ed no associa cs showed ass t expect to ob iven the high c  TA metrics, w t for the exter  events. These terms of exter xposure hour for each s urs increased e‐masking eve ionship betwe s calculated th isk for 1‐2 voi  in external LA  observing mo ionship betwe a 10dBA increa e‐raising even Across No e statistically  se metrics, for onset of event  examined sho oice‐masking , with the exce ith the onset of the externa  the onset of  l and external asking and te ed no associat r voice‐raising tions with num ociations with serve similar a orrelations be e observe tha nal noise met  findings confi nal noise that chool ranged   the risk for ob nts by 17%.   en annual ext at a 10 dBA in ce‐masking ev eq 24 hours in re than 1 voic en annual ext se in annual e ts and a 210% ise Metrics significant asso  each  s, all  wed    ption   of  l   NA  acher  ions  .  ber of teache  the number o ssociations of tween noise m Th e st in w h t internal TA a rics only exter rm the import  the number o from 42.6 dBA serving 1‐2 vo ernal LAeq 24  crease in annu ents and a 170 creased the r e‐masking eve ernal LAeq and xternal LAeq 2  increase in ris ciations were r masking eve f voice‐raising  all the interna etrics.  e link betw xposure and udy team e crease in an ould be ass igher risk for nd internal NA nal NA and no ance of intern f events may b  to 67.4 dBA i ice‐masking e hours and the al external LA % increase in  isk for observi nt by 21%.   the risk of vo 4 hours woul k for more th  observed bet nts or teacher  events but no l noise metric een chronic classroom stimates tha nual extern ociated with voice-raisin Chapter 4 – R  were both  t external TA  al noise for vo e more impor n the data sam vents by 8% a  risk of voice‐ eq 24 hours w risk for more t ng 0‐1 voice‐ ice‐raising eve d be associate an 1 voice‐rais ween each of   voice‐raising  t voice‐maskin s and of all the aircraft nois behavior: Th t a 10dBA al LAeq 24 H significantl g events. esults 30 ice‐ tant  ple.  nd  ould  han 2  nts.  d  ing  the  g    e e rs y

Chapter 4 – Results 31 Table 18. Summary of Associations Observed Between Internal Noise Metrics and Key Outcomes  Onset of the Event  Number of the Event Observed  Teacher Voice‐ masking  Teacher Voice‐ raising  Student  Distraction  Teacher Voice‐ masking  Teacher Voice‐ raising  Student  Distraction  Short‐Time Period Metrics  LAeq 1 Second  X  X LAeq 5 Second  X  X  LAeq 10 Second  X  X LAeq 30 Second  X  X  TA55 5 Second  X  X TA55 10 Second  X  X  TA55 30 Second  X  X TA60 5 Second  X  X  TA60 10 Second  X  X TA60 30 Second  X  X  TA65 5 Second  X  X TA65 10 Second  X  X  TA65 30 Second  X  X Entire Test‐Session Metrics  NA55  X  X NA60  X  X  NA65  X  X TA55  X  X  TA60  X  X TA65  X  X 

Chapter 4 – Results 32 Table 19. Summary of Associations Observed Between External Noise Metrics and Key Outcomes  Onset of the Event  Number of the Event Observed  Teacher Voice‐ masking  Teacher Voice‐ raising  Student  Distraction  Teacher Voice‐ masking  Teacher Voice‐ raising  Student  Distraction  Short‐Time Period Metrics  LAeq 1 Second  X  X LAeq 5 Second  X  X  LAeq 10 Second  X  X LAeq 30 Second  X  X  TA55 5 Second  X  X TA55 10 Second  X  X  TA55 30 Second  X  X TA60 5 Second  X  X  TA60 10 Second  X  X TA60 30 Second  X  X  TA65 5 Second  X  X TA65 10 Second  X  X  TA65 30 Second  X  X Entire Test‐Session Metrics  NA55  X  X NA60  X  X  NA65  X  X TA55  X  X  TA60  X  X TA65  X  X  Annual LAeq for  Aircraft Noise  X  X 4.5 Teacher Surveys The teacher noise survey assessed a range of demographic factors, perceived health, noise annoyance, perceived  interference of noise on school activities, and the perceived impact of aircraft noise on student and teacher  behaviors. A total of 105 teachers from nine of the 11 observed schools participated in the teacher survey. A  summary of participant data is given in Table 20. 

Survey par accounted representa should not Survey res were from 55 dBA LAe distributio Variable  Gender  Male Female Grade Taught  Kindergarten Grade 1 Grade 2 Grade 3 Grade 4 Grade 5 Age  Years Teaching ticipation varie  for 38% of the tiveness of th  be thought of ults were linke  schools expos q. There were n of participan Figure 16 Tab Percent    12.4    83.7    7.6    9.5    8.6    23.8    26.7    23.8    d by school. T  total data set e teacher surv  as representa d to modeled  ed to less than  no participan ts by their res . Number of P le 20. Summa Numbe 104  13  91  105  8  10  9  25  28  25  105  105  wo of the stud . This differen ey and may int tive of teache external LAeq  50 dBA LAeq ts from schoo pective school articipants by  ry of Survey R r  Avera 45 18 y schools pro ce in participa roduce bias in r attitudes to n values for eac , and the rema ls in the 50‐54 ’s LAeq.   Aircraft‐only E espondents  ge  StanDevi 9 9 duced no part tion necessari to the finding oise in these  h school. Appr ining 59% wer .9 dBA LAeq ra xternal LAeq  dard  ation  Missi 1 0 .0  0 .5  0 icipants, while ly influences th s. For this reas districts.  oximately 41% e from school nge. Figure 16 24 hours at Sc Chapter 4 – R ng data %  (n)  % (1)  % (0)  % (0)  % (0)   just one scho e  on, the survey  of the partic s exposed to o  below shows hool  esults 33 ol    ipants  ver   the 

4.5.1 P One of the perception with an av according t linear regr differences exposed to Figure 17 p Another po failures in  of 100) in o differences school, or t responden Figure 18 p erceived H  survey items   of stress in th erage score of o demograph ession, the diff  were found w  LAeq above 5 resents the di rtion of the su perception, m ur sample, wi  in scores whe he school exte ts typically sco resents the CF ealth completed by  e past month. 13.30 (standa ic factors, it sh erences in PSS hen comparin 0 dBA.  stribution of P P Complete Da Missing Data Missing Data Missing all 10 rvey containe emory and mo th a mean sco n controlling f rnal LAeq. As  red higher tha Q score distri teachers was t  Scores on the rd deviation 5 ould be noted  scores by sch g schools exp SS scores and  Figure 17. Dis Table 21. P SS Data Availab ta for 10 Quest  for 1 Question  for 7 Questions  Questions  d the Cognitiv tor function. S re of 30.77 (st or age, grade  with the PSS,  n male respon bution and Tab he Perceived S  total PSS rang .47). While the  that females t ool external LA osed to extern Table 21 prese tribution of PS SS Data Availa le  ions    e Failures Que cores on the C andard deviati taught, schoo the only signif dents.   le 22 present tress Scale (P ed from 3 to 3 re were few s ypically score eq were anal al LAeq above nts the availa S Scores  bility  N (%) 95 (90.5 4 (3.8) 1 (1.0) 5 (4.8) stionnaire (CF FQ ranged fro on 14.01). Aga l, years teachin icant factor wa s the data ava SS), which asse 0 (out of a po ignificant diffe d higher than  yzed, howeve  55 dBA to tho bility of data f )  Q), which asse m 6 to 67 (out in, there were g in total, yea s gender, as a ilability for this Chapter 4 – R sses the  ssible high of 3 rences in PSS  males. Using a r no significant se schools no or this survey  sses self‐repo  of a possible  no significant rs teaching at  gain, female   survey item. esults 34 0),      t  item.  rted  high    the 

4.5.2 N A portion o occurrence reported s hearing air when teac noise when There were found that to report a 79% of res 17.1% repo annoyance annoyed b Of particip very annoy oise Annoy f the survey q  as well as the ometimes, oft craft noise. Al hing, however  teaching.   no difference  teachers from ircraft noise a pondents repo rted always h , and 51.4% re y road traffic.  ants respondin ed by noise fr C Complete Da Missing Data Missing Data Missing all 2 ance uestions focus  effects of noi en or always h most two‐third  25.4% of resp s in aircraft no  schools that a nnoyance at sc rted sometim earing road tra ported slight o g to question om other stud Figure 18. Dis Table 22. C FQ Data Availab ta for 25 Quest  for 1 Question  for 2 Questions 5 Questions  ed on noise a se events from earing aircraft s of the respo ondents repor ise annoyanc re exposed to hool than tea es, often, or a ffic. Of these, r moderate a s on student‐c ents, compare tribution of CF FQ Data Avail le  ions    nnoyance and   aircraft, road  noise around  ndents report ted being sligh e levels based   55 dBA exter chers from sch lways hearing   41.9% of resp nnoyance. The aused noise, 4 d with 47.8%  Q Scores  ability  N(%) 88 (83.8 8 (7.6) 2 (1.9) 7 (6.7) asked teacher  traffic, and st their school, a ed not being a tly, moderate on demograp nal LAeq or hig ools exposed  road traffic no ondents repo re were no re 4.8% reported who reported  )  s to rate the f udents. 80.9% nd 28.6% repo nnoyed by air ly, or very ann hic factors, ho her were seve to less than 50 ise around the rted no road tr spondents wh  being slightly no annoyance Chapter 4 – R requencies of   of responden rted always  craft noise at a oyed by aircra wever analysis n times more  dBA external ir school, and affic noise  o felt extreme , moderately,  .  esults 35 ts  ll  ft     likely   LAeq.    ly  or 

Chapter 4 – Results 36 4.5.3 Noise Interference with School Activities Another section of the survey asked teachers about how noise affects classroom activities, and most reported  some interference from aircraft noise. 53% of respondents felt that aircraft noise interfered with communication  between teachers and students and with students’ attention, 46% felt that aircraft noise interfered with students’  performance, and 45% felt that aircraft noise interfered  with the quality of students’ work.   In comparison, 57% and 56% of the sample,  respectively, felt that road traffic noise sometimes,  often or always interfered with students’ attention and  students’ concentration. 49% of the sample felt that  road traffic noise interfered with communication  between teachers and students, 34.3% felt that road  traffic noise interfered with the students’ performance,  and 31.9% felt it interfered with the quality of students’  work.   Overall, the percent reporting interference from aircraft  noise and road traffic noise was similar for  communication between teachers and students,  students’ attention, and students’ concentration. More  teachers reported aircraft noise interfering with  students’ performance and the quality of students’  work, compared with reports for road traffic noise.  There were strong associations between external LAeq  at school and reports of aircraft noise sometimes, often or always interfering with school activities. Teachers from  schools with external LAeq above 55 dBA were 13 times more likely to report interference with communication;  nine times more likely to report interference with students’ attention; 15 times more likely to report interference  with students’ concentration; 11 times more likely to report interference with students’ performance; and 14  times more likely to report interference with the quality of students’ work.  4.5.4 Impact of Noise on Student and Teacher Behavior Over half (51.4%) of respondents reported that aircraft noise caused students to lose concentration, and 26.4% felt  that it caused students to chat and talk, however few teachers reported aircraft noise causing students to fidget  and misbehave. 33.3% of teachers reported stopping speaking and 29.5% reported raising their voice when  exposed to aircraft noise, while 11.4% reported doing nothing or ignoring the students’ change in behavior.  Teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were twice as likely to report raising their voice compared  with teachers from schools with external LAeq below 50 dBA, but this association became non‐significant after  adjustment for age, gender, grade taught, and years teaching in school. Teachers from schools with external LAeq  above 55 dBA were four to five times as likely to report stopping speaking compared with teachers from schools  with external LAeq below 50 dBA.   Over half of respondents (50.5%) reported aircraft noise sometimes, often, or always causing them to stop  explanations and 52.4% reported raising their voices as a result. Only 23% of teachers reported closing windows in  response to aircraft noise.  Overall, teachers from schools with external LAeq above 55 dBA were 16 times more likely to report stopping  explanations, five times more likely to report speaking louder, and 14 times more likely to report making “other”  changes to how they taught in response to aircraft noise than teachers from schools with external LAeq below 50  dBA.  Aircraft noise impacts teachers:  25% are annoyed by it  46% feel it impacts students’ performance  45% feel it impacts quality of students’ work LAeq 24 hours matters: Teachers from schools with LAeq 24 hours above 55dBA were much more likely to report impacts from aircraft noise.

Next: 5 Conclusions and Recommendations »
Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies Get This Book
×
MyNAP members save 10% online.
Login or Register to save!
Download Free PDF

TRB's Airport Cooperative Research Program (ACRP) Web-Only Document 34: Assessing Aircraft Noise Conditions Affecting Student Learning–Case Studies attempts to determine how the behaviors of students and teachers are affected by aircraft noise exposure. The report identifies metrics that define the level and characteristics of aircraft noise that impact student achievement. It also develops guidance for use by decision makers on how to reduce the impact of aircraft noise on student achievement. The report is accompanied by a brochure on the Effects of Aircraft Noise on Student Learning.

  1. ×

    Welcome to OpenBook!

    You're looking at OpenBook, NAP.edu's online reading room since 1999. Based on feedback from you, our users, we've made some improvements that make it easier than ever to read thousands of publications on our website.

    Do you want to take a quick tour of the OpenBook's features?

    No Thanks Take a Tour »
  2. ×

    Show this book's table of contents, where you can jump to any chapter by name.

    « Back Next »
  3. ×

    ...or use these buttons to go back to the previous chapter or skip to the next one.

    « Back Next »
  4. ×

    Jump up to the previous page or down to the next one. Also, you can type in a page number and press Enter to go directly to that page in the book.

    « Back Next »
  5. ×

    To search the entire text of this book, type in your search term here and press Enter.

    « Back Next »
  6. ×

    Share a link to this book page on your preferred social network or via email.

    « Back Next »
  7. ×

    View our suggested citation for this chapter.

    « Back Next »
  8. ×

    Ready to take your reading offline? Click here to buy this book in print or download it as a free PDF, if available.

    « Back Next »
Stay Connected!