Page 125 - 测绘工程技术理论探究

第六章 精密工程测量技术及应用

第三节 变形监测数据处理

一、统计模型及处理技术

变形分析的任务是：对具有一定精度的观测资料，通过合理的数字处理，寻
找出建筑物变形的时空分布情况及其发展规律；掌握变形量与各种内外因素的关
系，确定出建筑物变形是正常还是异常，防止变形朝不安全的方向发展。此外，

有些变形监测的目的在于验证建筑物设计的正确性以及反馈难以用通常方法获得
的多种有用信息。达到上述这些目的，变形监测资料的合理及准确处理是一件极
为重要的工作。

通常，建筑体的变形与产生变形的各因素之间的关系极为复杂，难以直接和
明确地用一个数学表达式确定下来。例如，高层建筑物顶部的位移与日照、风力、
基础的不均匀沉陷等的确切表达式如何？大坝顶部的位移与库水位、温度、坝基、
渗流等的关系又是怎样的？这些问题在没有进行监测资料数据处理前，都不可能

得到准确的回答和解释。
从数理统计理论出发，在进行了大量试验和观测后，有可能寻找出建筑物的
变形量与各种作用因素间的关系。这种处理变形监测资料的方法称为回归分析，

所建的模型叫统计模型。回归分析是处理存在着统计相关的变量与变量之间关系
的一种有效方法，是变形监测资料分析中常用的方法。

二、安全监控模型的数据诊断

建筑物安全监控时，建立一个良好的监控模型是十分重要的。良好的模型不
仅依赖于所选因子的准确性和完备性，而且与建模时所选的子样有关。严格地讲，

每一组子样在所建模型中发挥的作用是有一定差异的，子样所处的位置及其时空
分布特点，决定了对所建模型的作用和贡献。因此，为提高安全监控模型的精确
度以及更好地发挥它的作用，模型建立时应把作用显著的子样纳入模型的建立中。

三、变形监测的动态模型

世界上各种事物都在不断地发生变化，构成自己特有的动态过程系统。例如，
GPS 定位的卫星运动状态、滑坡的变化过程、建筑物上裂缝的活动、地表的沉降

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