同行需要评议，技术需要交流又一届监测大会圆满结束感谢主办方，十二载春秋坚持感谢监测单位，兢兢业业拥抱科技，展望未来  同行交流概述 报告人：苏州市轨道交通集团有限公司建设分公司 张亚勇题目：城市轨道交通工程监测工作思考概要：报告从工程建设行业现状、工程监测行业现状与误区、监控测量在轨交工程中的作用进行了介绍，并对测量监控市场前景给予了展望，并建议各大设计、勘察单位提升员工知识储备，利用无人机、机器人等先进工具，将监控量测作为风险控制的重要手段，提升行业附加值报告人：上海申通地铁集团有限公司 李家平题目：地铁盾构隧道安全智能运维概要：报告提出，地铁的运营安全是城市运行的基本保障，结构安全又是运营安全的前提，所以一套与网络规模和社会要求相适应的隧道安全监控管理体系十分重要。通过地面巡查、隧道检查和地面地下监测三项管理制度能及时发现风险。报告＊后建议，行业内应尽快制定法律法规、进行技术审查和现场监护，进一步规范施工流程，保障工程安全。报告人：中铁二院工程集团有限公司测绘工程设计研究院 卢建康题目：川藏铁路建设面临的挑战与监控量测新技术应用规划概要：川藏铁路的深埋长大隧道工程数量众多、规模巨大。且沿线地势险峻，地形高低错落，加之气候差异显著，所以山地灾害频发，工程测量难度大。对此，中铁二院在可研阶段提出了四项测量新技术应用规划，分别是：建立高精度北斗/GNSS连续运行参考站（CORS）网络、搭建实景三维空间信息系统平台、控制测量与施工测量超长隧道和特大型桥梁和基于空天地一体化技术监测空间形态特征变化及形变。报告人：南京地铁运营有限公司 蔡乾广题目：南京地铁结构监护实践简介概要：纵观南京地铁结构监护历史变革，对南京地铁运营线路结构长期监测，应急加密监测，地铁保护区监测进行总览，并对表观病害治理，结构沉降治理和盾构收敛治理提供切实可行的治理方案。报告人：中铁一院 任晓春题目：轨道交通智能监测关键技术概要：针对轨道交通近年来进入快车道的发展背景，详细介绍了相关的监测新技术发展动态，包括基于北斗的监测，三维激光扫描监测技术，基于高精度传感器的结构监测。提出必须采用“云-边-端”一体化架构，引入边缘计算，“智能”终端和云平台数据分析的手段，借助大数据采集分析做出智能决策。报告人：河海大学地球科学与工程学院 黄腾题目：城市轨道交通结构安全监测中的几点建议概要：基于若干年工作经验，黄老师针对测量工作提出几点中肯建议，1: 目前沉降监测基准点设置存在弊端问题，建议可将基准点设置在车站轨行区内；2:建议一、二等水准测量方法允许“后后前期”；3: 要容忍测量出现的错误，监测中出现测量数据错误在所难免，轨道交通结构监测中，测量数据出现错误无法重测，容错有利于监测单位提供真实的监测报表，4:在直接测量精度难以达到情况下，可以从结构变形趋势去考虑，可以降低监测精度实现监测目的。报告人：南方测绘广州分公司总工程师黄鸿伟题目：《地铁高效施工和可信监测体系》概要：重点介绍了隧道病害的风险隐患、地铁隧道病害检测“全覆盖、高效率”的技术要求和趋势，通过南方隧道快速施工与病害检测的解决方案的MS100全自动移动扫描系统，快速准确测量隧道结构参数和表观病害数据，数据真实、准确、可靠，来源可追溯，保证地铁隧道安全检测监测质量，构建科学、可信的监测体系。报告人：宁波地铁  何山题目：轨道交通工程双重预防机制成果推广概要：报告讲述“双重机制”由来，对工程风险分级方法（R=P*C），以及安全隐患分类方法进行详细介绍，并介绍在基坑、盾构、高架、机电实例中如何运用双重机制。此外，宁波地铁双重预防机制信息平台建设主要包括“工程建设远程监控管理信息系统”、“安全质量隐患排查治理信息系统”、“盾构管控系统”、“风险监控与应急视频监控中心”。并基于物联网技术和智慧工地，对未来做一定展望。报告人：上海勘察设计研究院（集团）有限公司 褚伟洪题目：轨道交通全过程风险智能管控技术概要：基于轨道交通跨越式发展背景，在轨道交通建设期和运营期开发“地质风险数据库岩土工程信息模型BIM技术”，“深基坑及环境影响自动化监测技术”，“基坑渗漏隐患无损检测技术”，“深基坑“天安”风险管控平台”，“隧道变形自动化监测及三维激光扫描技术”，“保护区地面巡查管理系统”，“运营隧道“云图”管理平台”，并运用典型案例直观描述。提出基于实践经验，运用信息化平台，进行大数据分析预测展望。报告人：上海第六勘察设计院集团有限公司 刘永中题目：工程勘测之法律责任概要：梳理《宪法》、《中华人民共和国测绘法》、《合同法》、《建筑法》、《招投标法》、《建设工程质量管理条例》、《建设工程勘察设计管理条例》、《测绘成果管理条例》、《基础测绘条例》等法规条例，运用实际案例，提醒测绘人依法行事，以规矩划方圆，以准绳纠曲弯。

公司更名公告 我公司（原“上海彪奎测控科技有限公司”）在大家的关注和支持下持续发展壮大，由于公司发展的需要，2016年8月18日，经上海市工商行政管理局批准，原“上海彪奎测控科技有限公司”正式更名为“建岩（上海）信息科技有限公司”！现将有关更名事项做如下声明：1、我公司将于2016年 9月20日启用新公司名称：“建岩（上海）信息科技有限公司”；2、公司更名后，原开户银行、账号、税号、联系电话、传真均保持不变；3、自2016年 9月25日起，原公章、合同章、财务专用章及各类业务专用章将停止使用。4、公司名称变更不影响我公司原有的各项权利及义务。原“上海彪奎测控科技有限公司”的资产和债权债务以及对外签订的各类合同、合作协议等法律文书，均由“建岩（上海）信息科技有限公司”依法承继。感谢各界人士长期以来对我公司的关注与支持。我们将一如既往为您提供优质的产品和专业的服务！建岩（上海）信息科技有限公司2016年9月14日

位移传感器导 电 塑 料 电 位 器 （ 又 称 电 子 尺 ）其 功 能 是 把 一 个 机 械 位移 转 换 成 电 气 信 号 ，并 且 该 信 号 能 够 与 机 械 运 动 成 正 比 。电刷装配 连接 到 机 械 激励 器 ， 继 而 使 塑 料 阻 轨 产 生 一 个 电 压 分 配 器 。电位计的阻轨两端连接到稳定的直流电压（ 允许小电 流）。当在电刷和修 正 阻 轨之 间测 量时 ， 信号电压 是电 压分配器的主要部分，并且与阻轨上的电刷位置成正比。导电塑料电位器作为一个电压分配器 ， 可以不必着重于阻轨上的总电阻的准确度， 因为温度波动只对电 阻产 生 作 用 ， 不会影响到 测量 结果 。导 电 塑 料 电 位 器 在 低 温 下 输 出 变 化 小 ， 低 扭 矩 操 作 和 高 速 应用是导电塑料技术的独 有特 征。 L V D T 的优点在 于 ① 无 摩 擦 测 量 ； ② 无 限 的 机 械 寿 命 ；③无限的分辨 率 ； ④零位可重复 性 ； ⑤精度高 ； ⑥坚固耐用 ； ⑦输人/输 出 隔离。L V D T 的 主 要 限 制 是 ： ① 为 得 到 线 性 性 能 ， 传 感 器 的 外 壳 要比行程 长 ； ②输出信号对输入被测量存在一定的非线 性 ； ③价格相对 昂 贵 。 磁 致 伸 缩 位 移 传 感 器 是 利 用 磁 致 伸 缩 原 理 ，通过两个不同磁场相交产生一个应变脉冲信号来准确地测量位置的。这种传感 器 的 输 出 信 号 是 一 个 真 正 的 绝 对 值 ， 而 不 是 比 例 的或 放大处理的 信 号 ，所以不存在信号漂移 或变 值的 情况 ， 更 无 需 定期标定。磁致伸缩位移传感器特点 ： ①内部非接触式测量;②性能价格比高 ； ③多种输出方式可供选 择 ； ④ 防 浪 涌 、 防射频干 扰 ； ⑤不需定期标定和维 护 ； ⑥ 安装方 便 ;⑦ 高 精 度 、高 稳 定 性 、高 可 靠 性 ； ⑧使用寿命 长 ； ⑨ 具 有输 入电 源反 向 极性 保 护 功 能 ； ⑩ 结 构 精 巧 、 环境适 应 性 强 。它的缺点是不适于小位移的测量需求。G P S 动 态 差 分 载 波 相 位 方 法 的 优 点 是 ： ①各测站间无需通视 ， 是相互独立的观测 值 ；②可以全天候作业； ③能同时测定点的动静态三维**坐标，无漂移现象 ；

Geomatics Science and TechnologyVol.2 No.02(2014), Article ID:13347,4 pages DOI:10.12677/GST.2014.22003Study of the Monitoring and Warning System for Metro Deformation in Zhujiang New Town Guangzhou and Its ApplicationsLongchang Liang, Lingyan Lu, Zhiyu Qiu●Abstract●Full-Text PDF●Full-Text HTML●Full-Text ePUB●Linked References●How to Cite this ArticleGuangdong Nonferrous Metals Engineering Investigation Design Institute, GuangzhouEmail: 416854154@qq.comCopyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).Received: Feb. 24th, 2014; revised: Mar. 18th, 2014; accepted: Mar. 26th, 2014ABSTRACTIn this paper, we use high-precision mobile robots to automatically and periodically monitor the deformation of Metro tunnel in Guangzhou Zhujiang New Town. We investigate the monitoring network design, monitoring methods, data processing and the corresponding applications. This investigation is applicable to similar monitoring projects.Keywords:Metro Deformation Monitoring, Datum Network, Georobot, Combination Variance of Unit Weight Test, Periodical Monitoring广州市珠江新城地铁变形监测预警系统的 研究与应用梁龙昌，卢凌燕，丘志宇广东有色工程勘察设计院，广州Email: 416854154@qq.com收稿日期：2014年2月24日；修回日期：2014年3月18日；录用日期：2014年3月26日摘  要本文针对广州市珠江新城地铁集运隧道段的变形监测项目，采用高精度测量机器人进行移动式自动化周期监测，对监测网设计、监测方法、监测数据处理和应用效果作了较深入的研究，对于类似监测项目具有参考应用价值。关键词地铁变形监测，基准网，测量机器人，组合后验方差检验法，周期监测1. 引言广州地铁集运隧道监测段位于珠江新城珠江大道东与珠江大道西之间区域，占地总面积约6.5万平方米，地下总建筑面积约10万平方米，基坑深达13米，周边是正在建设的高层建筑。隧道段的变形监测的目的在于确定基坑深开挖过程和周围高层建筑建设期间的荷载变化对地铁集运隧道段上行线和下行线的影响情况，为设计施工提供信息服务和安全保障。该项目的位置和竣工后的效果图如图1所示。2. 方案设计地铁变形监测方案设计，主要包括基准点网设计，监测点布设，观测仪器选取，测回数、观测周期数和周期观测时段长的确定等。2.1. 设计要求对于地铁集运隧道段的变形监测来说，深基坑开挖、周边高层建筑物建造等荷载的动态作用，对地铁隧道结构的影响大小和规律，是设计人员非常关心的事。设计提出对隧道结构的沉降和水平位移警告值、警戒值和控制值分别为12 mm、15 mm和20 mm；每天的变形量不能超过2.5 mm。当变形量达到其中某一数值时，就需要采取相应措施。为了满足设计要求，首先要确定变形监测的精度，例如：若设计要求监测点的点位精度为1 mm，表示从基准点出发，若对任一监测点做多次重复测量，在点位没有变动的情况下，其点位中误差应小于1 mm。当然，若点位在变动，用此监测精度就能够确定出点位1 mm毫米左右的变化。还有监测点的密度位置和监测周期的要求，如监测断面的间距、每断面的监测点数和位置，一天监测一次还是监测两次、三次？*重要的是需对监测网、点的周期观测值进行分析，提供监测点的周期变形量和累计变形量，分析变形的大小和规律，每天上报。监测内容主要是施工期间地铁隧道结构变形，通过基准网点和监测点的周期观测，获得监测点的实时坐标，以此来确定隧道结构的变形量。2.2. 基准点网设计地铁变形监测与所有工程变形监测相似，都必须建立基准点网。基准点网就是由基准点和工作基点构成的网。根据实际情况和专业知识，设计了如图2所示的监测点网，由基准点和测站点(工作基点)组成，基准点SJ1,SJ2,SJ3,SJ4布设在隧道两侧地质情况良好的地段，测站点SN,SB变形区内。基准点的棱镜固定在强制对中装置上，强制对中装置焊接在三角形铁支架上，通过冲击钻钻孔，用爆炸螺丝将三角形支架固定在隧道洞壁上。在测站点，可将精密全站仪安置在固定在钢架的强制对中装置上，测站点的棱镜则安装在钢架下。Figure 1. The location and the effect schematic after completion for the project图1. 项目的位置和竣工后的效果示意图Figure 2. Schematic diagram for reference points and measuring sites图2. 基准点和测站点示意图基准点网为独立网，在基准点上不架设仪器，固定一点一方向，假设SB为已知点，SB到SN为X轴方向，以在SB上观测SN、SJ1、SJ2，在SN上观测SB、SJ3、SJ4。可计算出各基准网点在假设坐标系(称隧道坐标系)下的坐标。在首期，没有多余观测，网的可靠性很差，需要采用多测回(如6测回)和多时段(连续2时段观测，取两时段结果的均值)的方法基准网点的可靠性和精度。在其后每期的监测中，以首期观测得到的基准点坐标为已知值，进行测站点和变形监测点的观测和坐标计算。先要作要基准点网平差，得到工作基点的实时坐标，在计算监测点的坐标，为了使工作基点的实时坐标不受进行基准点变动的影响，在基准点网平差平差时，須进行基准点的稳定性检验，我们采用了一种“组合后验方差检验法”来判断显著变动的基准点，以稳定的基准点为已知点计算工作基点和变形监测点的坐标。这一方法简单、实用、有效，参见文献[1] ，在此从略。2.3. 监测点设计按设计要求在地铁隧道监测段每隔15米进行一个横断面监测，在每个横断面上布设四个监测点。分别位于断面的上下左右，如图3所示。监测点按断面编号：SA02-1，SA02-2，SA02-3，SA02-4，SA04-1，……。监测点采用徕卡标准棱镜，固定在隧道管片上。通过对监测点的多期观测，可以确定隧道的三维结构变形，如监测点的垂直位移和横向水平位移。在上行线、下行线的两个平行隧道监测段各布设了96个和97个监测点，每天要监测4周期，合计每天要设置16测站，观测772点次。Figure 3. Schematic diagram for the cross-section points of the tunnel图3. 隧道断面点示意图3. 外业监测测量仪器设备有：徕卡TCA1800测量机器人2台。棱镜205个，温度计、气压计各2个，机器人变形监测自动化软件和内业数据处理软件各两套。采用机器人变形监测自动化监测的作业步骤如下：连接电脑与全站仪TCA1800，启动自动监测系统软件，在工作基点(如SB)上，瞄准另一基准点SN定向，进行基准点网观测，然后对监测点进行学习测量，并把学习测量结果保存到一个库文件中，第二台仪器在另一工作基点SN同时进行同样观测，以首期得到的基准点坐标为已知值进行基准点稳定性检验和基准点网平差，在已知点中去除有显著变动的基准点，确定工作基点的坐标。以每期工作基点的实时坐标计算各期监测点的坐标。学习测量只需在第一期监测时需要，以后各期可根据监测点的坐标自动按顺序进行观测。在进行基准网点数据处理时，一般取四个基准网点中的两个基准网点做基准，此时网中只有一个多余观测，所以在四个基准网点中任取其中两个进行平差，比较后验单位权方差，取权小的作为基准，得出其它两点基准坐标。但是SJ1与SJ2离得很近，SJ3与SJ4也离得近，不能用这两组点作基准。基准点网观测8个测回；全部监测点分成两组，在每个工作基点上各观测一组，监测点观测3个测回。使用自动监测系统软件，可以大大提高监测效率，每期观测时，只需事先设定好观测时间段、观测周期和监测点组，点击自动测量，即可进行自动观测。上行线和下行线各有96个和97个监测点，每期监测时间不到70分钟，一天*多监测达4期，全部时间约5小时。4. 内业数据处理基准点网基准点稳定性检验和平差、监测点变形分析和提交监测报表报告是地铁变形监测中每天必须做的事情。内业数据处理使用科傻网平差系统和测量机器人变形监测内业软件系统(参见文献[2] )，可方便地得到基准网点的坐标，监测点的坐标，进行叠值分析得出各期变形量和累计变形量，还可以得到每个点上直观的二维或三维图。如下行线的编号为XA45断面上，监测点在Y方向的变形过程曲线如图4所示，从第一期到第81期其变形都很小，由于地铁施工原因，在81期以后，重新进行分期，在Y方向累计变形**值为−4 mm，Figure 4. The procedure curve of deformation for the XA45 cross section in Y direction图4. XA45断面在Y方向的变形过程曲线有一种趋势性的变形，初步推断是隧道周边高层建筑的荷载造成，但变形缓慢，变形量在可控范围，随着时间的推进，逐渐放慢，对隧道安全不造成影响。同样，可绘制沉降变形过程曲线图，由各断面监测点的沉降变形过程曲线看，隧道主体结构随基坑开挖，因荷载变小有缓慢上升，但越来越小。同时，也随基坑周边高层建筑物的修建，荷载的增加而有微小的下沉，通过高精度测量机器人的密集周期监测，监测出了这种微小的变化。根据各点的周期监测成果，可以进行建模分析和变形预报，通过变形过程曲线就能清楚地看出变形情况和趋势，由于变形远小于设计的警告值，所以建模分析和变形预报只是一种锦上添花而已。监测单位每天均用电子邮件向建设单位提供每天各次变形量、累计变形量和简单的分析报告。每周用报表形式向监理单位、建设单位等提供本周的变形量、累计变形量、变化曲线图和变形分析报告。本项目从2009年9月5日开始到2010年5月6日结束，**提交有隧道变形监测技术报告，原始观测成果，基准点网和监测点平面位置示意图，各监测点的X、Y、Z坐标变形过程曲线和变形分析结果。5. 结束语针对广州市珠江新城地铁集运隧道段的变形监测项目，本文总结了用高精度测量机器人进行移动式自动化周期监测的方案设计、外业流程和数据处理方法，通过几个月的实时变形监测不仅满足设计的精度要求，提高了监测效率，也保证了地铁在施工期间的安全，为设计积累了宝贵的资料。实践证明，根据实际所作的地铁集运隧道段的变形监测具有先进性、实用性、有效性和推广价值。参考文献 (References)[1]  张正禄, 沈飞飞, 等 (2011) 地铁隧道变形监测基准网点确定的一种方法. 测绘科学, 4, 98-99.[2]  梅文胜, 张正禄 (2002) 测量机器人变形监测软件系统研究. 武汉大学学报(信息科学版), 2, 165-171.

水库大坝时空变形监测研究某水库建于博格达山北麓和准噶尔盆地南缘的冲积平原上，位于新疆阜康县境内。水库工程2002 年4 月开工建设，2005 年7 月大坝全断面填筑至503． 00 m，水库主体工程完成。放水涵洞底板及洞身混凝土的浇筑自2003 年9 月开始，2004 年4 月完成。调水工程于2005 年9 月下旬试通水成功，水库开始蓄水，2006 年6 月正式通水，至2009 年7 月12 日库内**水位蓄至493． 35 m。该水库库容为2． 81 × 108 m3，属大( 2) 型水库，工程等级为Ⅱ等，其主要建筑物为粉质壤土均质土坝和钢筋混凝土涵洞。坝顶高程503． 00 m，**坝高28 m。该水库均质土坝有如下两个特点: 一是坝轴线长，大坝全长约17． 6 km，其中主坝( 中坝段) 长8． 264 km，东副坝长3． 038 km，西副坝长3． 27 km，南副坝长3． 104 km; 二是坝基为深覆盖软基层，其中东、西、南副坝坝基埋深2 ～ 4 m 处还存在厚2 ～ 4 m 的软弱夹层; 三是工程的泄水建筑物因地形限制采用在坝内埋。为准确掌握大坝的变形规律并及时做出分析预报，利用该水库大坝14期的变形监测资料，对该水库大坝库区监测点位的水平位移与竖向位移的关系进行了初步的分析。大坝变形监测布设和施测过程1． 1 大坝变形监测设计变形监测目的是对监视对象或物体进行测量以确定其空间位置随时间的变化特征［1］。对水库坝体重点部位进行变形监测，准确掌握大坝的变形规律并及时做出分析预报，为水库的运营管理提供科学的依据，这是大坝设计施工和运行管理中不可缺少的一部分［2-3］。该水库大坝共布置了56 个监测断面，212 个坝面变形监测点。作为承重坝的中坝每隔200 m 设置一个观测断面，每个断面设置4 个综合位移观测标点( 水平位移和竖向位移观测共用) ，分别布置在坝顶上下侧、下游坝马道和坡脚; 东西副坝每隔300 m 设置一个观测断面，每个断面设置3个断面综合位移观测标点，分别位于坝顶上下侧和坡角。坝面变形监测点位如图1 所示。变形监测一个重要的特点是必须对变形体进行周期性观测。本工程实例中大坝建设初期为了更好地获取大坝变形趋势，2006 年持续观测了4 期，当大坝及其基础变形过程已经变得缓慢则可以减小观测周期，2006 年后则每年定期观测两期。1． 2 大坝变形监测实施过程大坝变形监测主要完成的内容包括: 水平位移基准点检测，竖向位移工作基点测量，大坝水平位移变形监测点测量，大坝竖向位移变形监测点测量。GPS 测量，共投入9 台套标称精度为± 5 mm + 1 × 10 － 6 D ( D 表示距离，单位为km) 的Trimble Ｒ7 双频及Leica 单频GPS 接收机，设置观测卫星高度角为15°，数据采样间隔30 秒。数据采用Leica GPS 数据处理软件广播星历计算，采用强制对中观测方法，消除了人为对中误差产生的影响［4］，天线基座上圆气泡应严格居中，偏差≤3( ') ［5］。对大坝基准点、工作基点和监测点分别进行B、C、D 等级的观测。其中B 级网观测8 小时两个时段; C 级网观测时选择2个稳定的B 级点做滚动观测，观测时间为2 小时; D 级网与C 级网基准点一并组网观测，观测时间为90 分钟。几何水准测量方法是目前变形测量的主要手段，主要利用精密水准仪进行基准点和沉降观测点的高程测量，根据各周期沉降观测点的高程变化分析建筑物的沉降变形情况［6］。本次观测共投入Trimble DINI 型电子水准仪2 台套。基准点检测施测时各测段往返闭合差不大于竖向位移基准点、工作基点二等水准检测。竖向位移变形点三等水准观测，起始于竖向位移工作基点II004，符合于竖向位移工作基点II005，与大坝变形监测点、C 级GPS 点、测井管口高程点、沉降管高程点、出水口底板监测点等统一构成一个大网。基准点检测施测时各测段往返闭合差不大于± 0． 72槡n ( n 为测站数) ; 坝面观测点的竖向位移用三等水准测量方法观测，各测段往返闭合差不大于± 1． 4槡n ( n 为测站数) ［7］。通过计算统计得出，GPS 测量中D 级点点位中误差M≤1 mm 的点数为36 个，所占比例为11． 1%; 点位中误差1 mm ＜ M≤2 mm 的点数为96 个，所占比例为88． 9%; 点位中误差2 mm ＜ M≤3 mm 的点数为0; *弱点位中误差实测值为+ 1． 9 mm，允许值为± 3． 0 mm。变形点三等水准网高程中误差MH≤1 mm 所占比例为8． 6%，1 mm ＜ MH≤2 mm 所占比例为87． 6%，2 mm ＜ MH≤3 mm 所占比例为3． 8%，充分说明了野外观测数据的可靠性。表1 给出了水平位移C 级点点位精度统计情况。表1 C 级GPS 网二维约束平差点位精度统计表/mm点名中误差x 中误差y 中误差C001 0． 3 0． 2 0． 6C002 0． 2 0． 1 0． 5C003 0． 2 0． 1 0． 5C004 0． 2 0． 2 0． 5C005 0． 2 0． 2 0． 5C006 0． 2 0． 2 0． 5C007 0． 2 0． 2 0． 5C008 0． 2 0． 2 0． 5C009 0． 3 0． 2 0． 6C010 0． 3 0． 2 0． 7C011 0． 3 0． 2 0． 6C012 0． 2 0． 1 0． 5C013 0． 2 0． 1 0． 42 大坝外部变形监测成果分析及数学建模利用监测资料对监测对象所产生的变形进行分析并预报其形变发展趋势是变形监测工作的一项重要内容［8］。该水库坝面变形监测由新疆地震局测绘研究院承担，本文中采用了前14 期变形监测数据并进行分析。2． 1 大坝竖向位移分析自2005 年9 月**监测至第14 期观测，竖向位移量较大测点主要集中在中坝直线段( 中坝3 + 601—中坝4 + 602) 和西转弯坝段( 中坝4 + 848—中坝5 + 800) 。从第14 期监测数据分析来看，在所有的212 个竖向位移监测点中，下沉的点位达到209 个，占所有监测点比例为98． 6%，而抬升的点位只有3 个，所占比例仅为1． 4%，单从这里点来说，大坝主体呈下降趋势，但下降趋势比往期已大大减缓( 图2、图3) 。从图2、图3 来看，大坝沉降变形量整体上是随着大坝自身载荷的增加和时间的推移而呈现不断下降的趋势。从累计位移过程折线图来看，大坝下沉的趋势减缓。大坝建成初期，蓄水量较小，大坝基础不稳定，大坝沉降明显，观测点Z312 下沉量**，达到453． 74 mm。2009 年7 月12 日库内水位**蓄至493． 35 m，相应库容为1． 3 × 108 m3。由于蓄水量( 荷载) 的增加，从第4 期至第7 期下沉量又有急剧增加的趋势，这一点可以从折线图上得到很好地反映，之后下沉量逐渐减小。本期位移量大于10 mm 的监测点有29 个，其中监测点Z1113 下沉**达到26． 23 mm，但比往期下沉量有所减小，为确保大坝运营期间的安全，还应该继续定期进行观测。2． 3 回归分析回归分析是处理变量之间相关关系的一种数理统计方法［9］，这种方法可进行变形的物理解释和变形预报［10］。SPSS 的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析等。本文中运用IBM SPSS 软件进行回归分析并建立数学模型，对自变量和因变量进行长期大量的观测，则可以用回归分析方法近似地估计出因变量与自变量，即确定变形与变形影响因子之间的函数关系。2． 3． 1 SPSS 简介SPSS( Statistical Product and Service Solutions) ，是一个组合式软件包，它集数据处理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS 统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic 回归、Probit 回归、加权估计、两阶段*小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。2． 3． 2 回归方程中应变量与自变量的确定在大坝变形分析中，当用回归分析法建模时，自变量因子的初步选择主要有3 类因素: 水位因子、温度因子、时间因子［9］。而在此项目变形观测过程中，没有获取水位因子和温度因子的准确信息，所以在建模时，只能选择时间T 作为**的自变量因子，即本文中选取的时间天数，选取监测点位每期的水平位移或者竖向位移的总量作为因变量Y。下面将建立两者之间的数学关系。2． 3． 3 回归方程的建立分别从东坝、西坝，尤其是作为承重坝的中坝选取8 个点进行回归分析及其数学模型的建立。指定“时间T”变量为散点图的横轴变量，指定“竖向位移Y”为纵轴，先生成“竖向位移Y和时间T”的散点图，经过图形样条内插，然后在此基础上进行回归分析。SPSS 软件回归分析过程中，在不明确究竟哪种模型能更好去拟合样本数据时，可选择上述模型中的多种模型进行拟合，SPSS 软件将自动完成模型的参数估计，并在结果输出中判定系数Ｒ2、回归方程显著性检验的F 值和概率P 值，**作为判定系数为主要依据，选择其中**的模型进行预测。在本文中选择了曲线模型( Logarithmic) 、S 曲线模型( S) 、逆函数曲线模型( Inverse) 进行对比分析，数学建模得到的图形如图5。通过对判定系数Ｒ2、回归方程显著性检验的F 值和概率P 值的比较可以得出各个监测点的回归方程形式为Y = A + B × lg( X) ，系数A、B 的值如表2所示。表2 各监测点回归方程系数统计表监测点位系数A 系数BD113 － 60． 578 799 14． 449 645Z212 － 637． 668 317 130． 372 590Z222 － 652． 336 295 131． 719 367Z317 － 624． 045 632 125． 593 341Z327 － 585． 486 245 117． 966 619Z1117 － 523． 469 086 109． 807 430Z312 － 828． 214 134 169． 418 978X114 － 112． 478 167 24． 692 699通过对图5 中的图形对比发现，所选择的回归方程很大程度上与散点图走势大致相似，大坝整体下降趋势已逐步减缓，朝着稳定的趋势发展，这一点和图3 图形所得出的结论一致。但是回归分析法有两个重要的保证: 一是要有大样本，因为数据量小会导致分析结果不准确甚至分析无法进行; 二是要有特征分布［11］，而对于大坝水平位移因其特征分布不明显( 从图4 水平位移过程线图可以看出) ，在此将不进行回归分析和建立数学函数模型。