无论在裂隙面的现场量测还是室内的统计分析中,都不可避免的产生误差,从而影响了原始数据的精确度和可信度。引起误差的原因是多方面的,有自然原因也有人为原因,为获得可信度高的数据,很有必要研究这些误差。其来源主要有三个:量测误差、采样误差和条件误差,对于量测误差和条件误差通过多次测量,改进装备和研究方法可以得到减小,而取样误差主要是由于裂隙面几何关系引 起 的 误 差 , 则 需 要 通 过 一 定 的 分 析 计 算 来 减 小 , Terzaghi(1965) 和Kulatilade(1984)运用几何学与概率统计对这种误差进行了分析。但是,这种方法缺乏直观性,公式推理也很繁琐,故而本项研究采用了另外一个比较简便、直观的方法——裂隙网络模型来研究这种偏差。三维裂隙网络模拟技术的基础是概率统计、随机理论,该技术在现场取样的基础上采用蒙特卡罗模拟方法来生成岩体不连续面三维网络数值模型,模型中的每一个不连续面的形态采用薄的圆盘来表示,其空间的定位是圆盘中心的空间坐标X,Y,Z,圆盘直径D的大小,以及圆盘的产状(倾向α和倾角β)。由该技术生成的不连续面三维网络数值模型采用OpenGL开放图形库处理可以得到非常直观的三维图形,并可以根据需要对模型中的任一部位进行切割以显示岩体的结构特征。本研究在生成的裂隙网络空间中,添加一个检查面(相当于地表露头或者地下平硐侧壁、顶板),使之在裂隙网络中旋转与各条裂隙相交切,统计检查面上裂隙的平均产状,并与建模时给定的空间裂隙平均产状进行比较。分析检查面旋转方向、检查面上裂隙平均产状与空间裂隙真实产状之间的关系;另外保持检查面产状不变,不断改变其大小,研究检查面上统计到的裂隙数量对产状统计结果的影响。