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【摘要】通过恰当的方法进行山区机场沉降监测数据的处理来提高内业工作的效率，从而也能在某种程度上有着加快机场建设进程的作用。本文针对常用的几种变形监测数据处理方法进行分析探讨，其结果对山区高填方机场实际工程的应用具有一定的借鉴意义。
【关键词】高填方机场，沉降监测，数据处理
0 引言
山区高填方机场建设区域地形地势条件、水文地质条件复杂，变形问题不可避免的存在。机场的变形轻则影响机场道面的功能性要求，严重的会导致机场道面结构性损坏，威胁着乘客的人生安全。因此，对于山区高填方机场的建设不仅仅要求建设质量可靠，由于其建设环境的特殊性，需要对建设区域进行实时变形监测，通过对变形区域采集数据计算，及时分析变形体是否处于稳定安全状态。本文通过对常用变形监测数据处理方法进行总结，分析出适用于山区高填方机场沉降监测数据处理的方法。
1 沉降监测数据处理基本方法
传统沉降监测数据基本采用人工或者半人工计算的方式来进行处理。而在诸如机场建设等一些较大型的沉降监测项目中，数据处理多为自动化方式，借助于一系列的大型数据处理软件进行自动化处理计算，将计算结果自动成图，分析预测沉降趋势，便于有效掌握变形体的沉降变形情况，及时解决变形问题。
以下对常用监测网平差方法进行总结和分析，选择适于山区高填方机场变形监测网数据处理的方法。
监测网经典平差
监测网经典平差是基于网中拥有足够的稳定点作为平差时的起算点，并以这些数据作为基准，确定网中其余未知点的坐标。此类监测网由于其图形复杂，且含有较多的多余观测，常用间接平差法。
作为经典网平差有如下两个问题：
1、网中可能存在多个稳定点，选择不同的稳定点作为起算点时，其平差结果肯定不同，选择最优平差解就成为了需要重新考虑的问题。
2、对于变形网中的网点，一般很难预先确定出哪些点是绝对不动的，也就是说基准的选择较困难[3]。
秩亏自由网平差
所谓秩亏是指没有足够的起算数据，没有固定的起算点。秩亏自由网可以不预先假定固定点，所有网点等同看待，即是将所有网点坐标都视为带定量，这时秩亏自由网平差可以结算出变形量，其核心是最终的平差结果和所选基准（平差时的约束条件）无关。秩亏自由网平差与经典平差一般情况下所求得的坐标是不同的，但求得的单位权方差相同[1]。
采用秩亏自由网平差发现变形的能力比采用经典平差强的多，因此其在目前变形监测数据处理中显得非常重要，尤其是针对区域变形监测，非线性大地网秩亏平差的应用较为广泛。
自由网拟稳平差
自由网拟稳平差是由我国周文江教授于1980年针对变形观测网中存在相对稳定点情况而提出的一种合适解法。此平差法是以网中的相对稳定点组的重心参考系作为网配置的基准。自由网拟稳平差的结果满足最小二乘原则，其所求改正数与经典平差和秩亏平差结果相同，但由于参考系的不同，测量值的平差结果及测量值协方差阵亦不同。
根据以上几种数据处理基本方法的总结，针对山区高填方机场建设沉降变形监测网的特点，由于有些沉降变形监测点可能处于地质条件不好，受力变化比较大的地方，各网点移动的可能性不同。并且，在某些时候，对于沉降监测网点的稳定性并不能预先得知，而经过数据处理后可以知道某些点的移动情况[2]。以上所述均常见于山区高填方机场沉降监测变形网数据处理中，如果采用经典平差或秩亏自由网平差显然都是不合理的，所以在机场沉降变形数据处理时优先选择自由网拟稳平差方法较为适宜。
2 沉降变形预测基本方法
隨着技术的发展以及对工程质量及建设安全的保证，不仅在对变形体进行沉降监测时所使用的仪器观测精度要求提高，数据处理成果的准确性及对后期变形情况预测的有效性要求也随之提高。一般沉降变形预测的做法是根据已有相关变形监测数据，采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征，为工程设计和灾害防治提供一定的科学依据，现将几种常用沉降预测方法总结如下：
回归分析法：
随着对变形体沉降变形进行多期观测，获得大量的观测数据，这些数据由于其包含着变形体本身发生、发展的变形规律以及外界环境对变形的作用因素。我们需要从获取的数据中，通过数据处理的方法得到变形体变形的定量规律或者与外界影响因素之间的定量关系。
采用回归分析的方法可以将对数据的认识提升到定量的层面，该方法属于研究变量之间相关关系的统计方法，适合于变形体与其他因素相关的变形预测，以大量监测数据为基础，找出变量之间的内部规律，即统计上的回归关系[4]。
时间序列分析法：
相对于回归分析法，时间序列分析法可以应用于监测数据是统计相关的情况，因为无论是按时间序列排列的观测数据还是按空间位置顺序排列的观测数据，数据之间都或多或少的存在着统计自相关的现象。
时间序列分析法是一种动态的数据处理方法，分析观测资料考虑到时间顺序时，由于观测值的非独立性，未来观测值可由已有的观测数据预测得到，可利用观测值之间的自相关性建立相应的数学模型来描述变形体的动态变形特征[1]。
灰色系统预测法
针对短数据序列而言，由于其具有变形信息量少、规律性不强等特点，使得诸如回归分析预测等方法存在较大的预测难度。
对此，由我国邓聚龙教授提出的灰色系统理论衍生的预测方法，对变形监测的短数据序列建模方面有一定的优越性，使用数据生成的方法，将原本杂乱的原始数据整理成规律性强的生成数列，即从原始数据中去发现、寻找数据潜藏的内在规律，然后对生成数列再做研究[5]。
模糊人工神经网络法：
针对传统方法中处理非线性问题时采用分段线性化的方法这一缺陷，神经网络在处理非线性问题上，具有一定的优越性，为非线性系统建模、识别和预测提供了一个有效的解决途径。其基本思想是先用神经网络建立变形影响参数与变形之间的非线性关系，再将待测点的实测影响变形的参数输入到已建好的网络中，即可预测变形量。
根据以上对几种预测方法的总结分析，结合山区高填方机场沉降监测的特点，综合考虑沉降变形所受内部因素较多，而回归分析法主要针对变形由外部因素引起的变形预测分析。时间序列常常受到长期趋势、周期波动及不规则变动等影响，且其只注重监测数据的拟合，不注重变形数据变化规律的发现，所以对山区高填方机场沉降进行预测选用这两种方法都不是很适宜。灰色系统预测法与模糊人工神经网络法的结合使用比较适合于山区高填方机场沉降变形监测数据处理，在沉降监测初期，由于获取的监测数据有限，使用灰色系统预测法进行数据生成，一方面进行初步沉降预测，另一方面后期监测数据也能验证其正确性。在沉降监测的中后期，考虑到变形是变形体受多种内、外部因素共同作用的结果，其监测数据往往具有复杂的非线性特征，因此选择人工神经网络的方法来对变形体直接建模具有较好的预测效果。
3 总结
本文针对沉降变形监测数据处理基本方法及其预测方法的总结分析，提出适用于山区高填方机场数据处理和预测的方法，由于目前只在于理论层面的探讨，后期还需要根据已有数据对所选择处理方法进行实践应用，才能验证其可行性。
参考文献
[1] 侯建国.王腾军.变形监测理论与应用[M].北京：测绘出版社，2008.6
[2] 周虎鑫.容建堂. 高填方机场工程沉降变形监测探讨[J].机场工程.2011（4）
[3] 张建旭.沉降监测网位移分析的理论与方法研究[D].北京交通大学.2010
[4] 冯国建.高填方数值模拟及沉降变形预测研究[D].贵州大学.2006.
[5] 李大军.pGM（1，1）灰色预测模型及其应用.华东地质学院学报.2002.25（1）.P40-P43
【关键词】高填方机场，沉降监测，数据处理
0 引言
山区高填方机场建设区域地形地势条件、水文地质条件复杂，变形问题不可避免的存在。机场的变形轻则影响机场道面的功能性要求，严重的会导致机场道面结构性损坏，威胁着乘客的人生安全。因此，对于山区高填方机场的建设不仅仅要求建设质量可靠，由于其建设环境的特殊性，需要对建设区域进行实时变形监测，通过对变形区域采集数据计算，及时分析变形体是否处于稳定安全状态。本文通过对常用变形监测数据处理方法进行总结，分析出适用于山区高填方机场沉降监测数据处理的方法。
1 沉降监测数据处理基本方法
传统沉降监测数据基本采用人工或者半人工计算的方式来进行处理。而在诸如机场建设等一些较大型的沉降监测项目中，数据处理多为自动化方式，借助于一系列的大型数据处理软件进行自动化处理计算，将计算结果自动成图，分析预测沉降趋势，便于有效掌握变形体的沉降变形情况，及时解决变形问题。
以下对常用监测网平差方法进行总结和分析，选择适于山区高填方机场变形监测网数据处理的方法。
监测网经典平差
监测网经典平差是基于网中拥有足够的稳定点作为平差时的起算点，并以这些数据作为基准，确定网中其余未知点的坐标。此类监测网由于其图形复杂，且含有较多的多余观测，常用间接平差法。
作为经典网平差有如下两个问题：
1、网中可能存在多个稳定点，选择不同的稳定点作为起算点时，其平差结果肯定不同，选择最优平差解就成为了需要重新考虑的问题。
2、对于变形网中的网点，一般很难预先确定出哪些点是绝对不动的，也就是说基准的选择较困难[3]。
秩亏自由网平差
所谓秩亏是指没有足够的起算数据，没有固定的起算点。秩亏自由网可以不预先假定固定点，所有网点等同看待，即是将所有网点坐标都视为带定量，这时秩亏自由网平差可以结算出变形量，其核心是最终的平差结果和所选基准（平差时的约束条件）无关。秩亏自由网平差与经典平差一般情况下所求得的坐标是不同的，但求得的单位权方差相同[1]。
采用秩亏自由网平差发现变形的能力比采用经典平差强的多，因此其在目前变形监测数据处理中显得非常重要，尤其是针对区域变形监测，非线性大地网秩亏平差的应用较为广泛。
自由网拟稳平差
自由网拟稳平差是由我国周文江教授于1980年针对变形观测网中存在相对稳定点情况而提出的一种合适解法。此平差法是以网中的相对稳定点组的重心参考系作为网配置的基准。自由网拟稳平差的结果满足最小二乘原则，其所求改正数与经典平差和秩亏平差结果相同，但由于参考系的不同，测量值的平差结果及测量值协方差阵亦不同。
根据以上几种数据处理基本方法的总结，针对山区高填方机场建设沉降变形监测网的特点，由于有些沉降变形监测点可能处于地质条件不好，受力变化比较大的地方，各网点移动的可能性不同。并且，在某些时候，对于沉降监测网点的稳定性并不能预先得知，而经过数据处理后可以知道某些点的移动情况[2]。以上所述均常见于山区高填方机场沉降监测变形网数据处理中，如果采用经典平差或秩亏自由网平差显然都是不合理的，所以在机场沉降变形数据处理时优先选择自由网拟稳平差方法较为适宜。
2 沉降变形预测基本方法
隨着技术的发展以及对工程质量及建设安全的保证，不仅在对变形体进行沉降监测时所使用的仪器观测精度要求提高，数据处理成果的准确性及对后期变形情况预测的有效性要求也随之提高。一般沉降变形预测的做法是根据已有相关变形监测数据，采用数学模型来逼近、模拟和揭示变形体的变形规律和动态特征，为工程设计和灾害防治提供一定的科学依据，现将几种常用沉降预测方法总结如下：
回归分析法：
随着对变形体沉降变形进行多期观测，获得大量的观测数据，这些数据由于其包含着变形体本身发生、发展的变形规律以及外界环境对变形的作用因素。我们需要从获取的数据中，通过数据处理的方法得到变形体变形的定量规律或者与外界影响因素之间的定量关系。
采用回归分析的方法可以将对数据的认识提升到定量的层面，该方法属于研究变量之间相关关系的统计方法，适合于变形体与其他因素相关的变形预测，以大量监测数据为基础，找出变量之间的内部规律，即统计上的回归关系[4]。
时间序列分析法：
相对于回归分析法，时间序列分析法可以应用于监测数据是统计相关的情况，因为无论是按时间序列排列的观测数据还是按空间位置顺序排列的观测数据，数据之间都或多或少的存在着统计自相关的现象。
时间序列分析法是一种动态的数据处理方法，分析观测资料考虑到时间顺序时，由于观测值的非独立性，未来观测值可由已有的观测数据预测得到，可利用观测值之间的自相关性建立相应的数学模型来描述变形体的动态变形特征[1]。
灰色系统预测法
针对短数据序列而言，由于其具有变形信息量少、规律性不强等特点，使得诸如回归分析预测等方法存在较大的预测难度。
对此，由我国邓聚龙教授提出的灰色系统理论衍生的预测方法，对变形监测的短数据序列建模方面有一定的优越性，使用数据生成的方法，将原本杂乱的原始数据整理成规律性强的生成数列，即从原始数据中去发现、寻找数据潜藏的内在规律，然后对生成数列再做研究[5]。
模糊人工神经网络法：
针对传统方法中处理非线性问题时采用分段线性化的方法这一缺陷，神经网络在处理非线性问题上，具有一定的优越性，为非线性系统建模、识别和预测提供了一个有效的解决途径。其基本思想是先用神经网络建立变形影响参数与变形之间的非线性关系，再将待测点的实测影响变形的参数输入到已建好的网络中，即可预测变形量。
根据以上对几种预测方法的总结分析，结合山区高填方机场沉降监测的特点，综合考虑沉降变形所受内部因素较多，而回归分析法主要针对变形由外部因素引起的变形预测分析。时间序列常常受到长期趋势、周期波动及不规则变动等影响，且其只注重监测数据的拟合，不注重变形数据变化规律的发现，所以对山区高填方机场沉降进行预测选用这两种方法都不是很适宜。灰色系统预测法与模糊人工神经网络法的结合使用比较适合于山区高填方机场沉降变形监测数据处理，在沉降监测初期，由于获取的监测数据有限，使用灰色系统预测法进行数据生成，一方面进行初步沉降预测，另一方面后期监测数据也能验证其正确性。在沉降监测的中后期，考虑到变形是变形体受多种内、外部因素共同作用的结果，其监测数据往往具有复杂的非线性特征，因此选择人工神经网络的方法来对变形体直接建模具有较好的预测效果。
3 总结
本文针对沉降变形监测数据处理基本方法及其预测方法的总结分析，提出适用于山区高填方机场数据处理和预测的方法，由于目前只在于理论层面的探讨，后期还需要根据已有数据对所选择处理方法进行实践应用，才能验证其可行性。
参考文献
[1] 侯建国.王腾军.变形监测理论与应用[M].北京：测绘出版社，2008.6
[2] 周虎鑫.容建堂. 高填方机场工程沉降变形监测探讨[J].机场工程.2011（4）
[3] 张建旭.沉降监测网位移分析的理论与方法研究[D].北京交通大学.2010
[4] 冯国建.高填方数值模拟及沉降变形预测研究[D].贵州大学.2006.
[5] 李大军.pGM（1，1）灰色预测模型及其应用.华东地质学院学报.2002.25（1）.P40-P43