目前应用于大坝安全分析和评判的数据大部分来自于人工观测,自动化监控系统虽有其实时性好,可同步观测等优点,但其数据的真实性和合理性一直受到有关专家的怀疑,这也是限制其全面推广应用的主要因素之一。当一个测值被判断为突变值时,单从数值本身是无法判断其是否为真正的“疑点”。如果是监测仪器的问题,无论复测多少次都无法得到真实的监测数据。而人工观测时,只要及时进行复测,就可将问题排除。所以,在应用观测资料对大坝安全性态进行分析与评价前,首先应对观测资料进行误差处理与分析,以确保所采用的观测资料是真实可靠的。一般可将观测资料的误差分为系统误差、随机误差和粗差。

由测量条件中某些特定因素的系统性影响而产生的误差称为系统误差。同等测量条件下的一系列观测中,系统误差的大小和符号常固定不变,或呈系统性变化。对于一定的测量条件和作业程序,系统误差在数值上服从一定的函数性规律。测量条件中能引起系统误差的因素有许多。如,在测量中由于观测者的习惯,误以目标偏于某一侧为恰好照准,因而使观测成果带有的系统误差,称为人差,是观测者的影响所致。又如,用带有一定误差的尺子量距时,使结果带有的系统误差,属于仪器误差。再如,风向、风力、温度、湿度、大气折射、地球弯曲等外界因素,也都可能引起系统误差。系统误差对观测结果的影响一般具有累积性,它对成果质量的影响也特别显著。所以在测量结果中,应尽量消除或减弱系统误差对观测成果的影响。为达到这一目的,通常采取如下措施:

(1)找出系统误差出现的规律并设法求出它的数值,然后对观测结果进行改正。例如尺长改正、经纬仪测微器行差改正、折光差改正等。

(2)改进仪器结构并制订有效的观测方法和操作程序,使系统误差按数值接近,符号相反的规律交错出现,从而在观测结果的综合中实现较好的抵消。例如,经纬仪按度盘的两个相对位置读数的装置,测角时纵转望远镜的操作方法,水准测量中前后视尽量等距的设站要求以及高精度水平角测量中日、夜的测回数各为一半的时间规定等。

(3)通过数学模型进行判别,通常的处理方法是找出系统误差的函数关系,然后在观测结果中加以扣除。从测量结果中,完全消除系统误差是不可能的。实际上只能尽量使它们的影响减少到最低限度。(www.daowen.com)

由测量条件中各种随机因素的偶然性影响而产生的误差称为随机误差。随机误差的出现,就单个而言,无论数值和符号,都无规律性,而对于大量误差的总体,却存在一定的统计规律。整个自然界都在永不停地运动着,即使看来相同的测量条件,也时刻有不规则的变化,这种不断的随机性变化,就是引起随机误差的偶然因素。随机误差是许多随机因素影响所致的小误差的代数和。例如,用经纬仪测角时,测角误差主要是由照准、读数等引起的误差所构成,而这里的每项误差又是由许多随机因素所致。如其中的照准误差就可能是由于脚架或觇标晃动及扭转,风力风向变化,目标背景、大气折光与大气透明度等的影响,而上面的任何一种影响又是产生于许多随机因素。可见,测角误差是许许多多微小误差的代数和,而每一项微小误差又随着偶然因素影响的不断变化,其数值可大可小,符号或正或负。因此,测量中数不清的受偶然因素影响而产生的小误差,它们的大小和正负,我们既不能控制也不能事先预知,当然由它们的代数和所构成的随机误差,其数值的大小和符号的正负也是随机的。在一切测量中,随机误差是不可避免的。经典最小二乘平差就是在认为观测值仅含有偶然误差的情况下,调整误差,消除矛盾,求出最或然值,并进行精度评定。随着测次的增加,一般认为随机误差呈正态分布,具有零均值。

粗差主要是由失误引起的,一般以异常值或孤值形式表现出来。如测错、读错、记录错、计算错、仪器故障等所引起的偏差。经典测量中,这类粗差一般采取变更仪器或操作程序,重复观测和检核验算,分析等方式,检出粗差并予以剔除。因此,可以认为观测值中已基本没有粗差。现代测量中,观测过程中的电子化,自动化程度日益提高,观测数据自动记录,自动传输和计算,粗差的检测和分析,已成为一个重要问题。所以,在观测方案的设计和实施,观测中的检核及测后的分析处理中,采取有效措施进行粗差的探测和消除,是非常重要的。

目前,国内外主要采用最小二乘法对大坝安全监测数据进行误差处理[7]。自从高斯(G.F.Gauss)在1794年提出最小二乘法以来,广大学者对测量平差理论和方法进行了大量的研究,并取得了较好的效果。1947年田斯特拉(T.M.Tienstre)提出了相关平差法,把对观测值独立的要求推广到随机相关,解决了各观测量必要完全独立的问题。1962年,迈塞尔(P.Meissl)从测量平差观点,将高斯最小二乘平差模型中列满秩的系数阵推广到奇异阵,提出了解决非满秩平差问题的秩亏自由网平差方法。卡尔曼 (Kalman)等提出了一种递推式滤波方法,它不需要存储以前的观测值,而是借助于系统本身的状态转移方程和观测资料,实时地最优估计系统的状态,并且能对未来时刻系统的状态进行预报。因此,这种算法的计算量小、速度快,易于实现实时控制和快速预报。1969年,克拉鲁普提出了最小二乘滤波、推估与配置,把平差参数从非随机变量推广到随机参数。20世纪60年代,巴尔达(W.Baarda)提出了数据探测法和可靠性理论,为粗差研究奠定了基础。目前国内对粗差处理的研究也取得了较大进展,王礼发将误差理论中的极差判别法应用于观测资料的处理[8];宋宜容提出了一种具有抗差能力的样本分位数统计检验方法[9];郑东健用平均杠杆理论识别实测资料异常值,实现了误差的灰箱诊断;赵斌在大坝观测数据处理中引入了污染分布、观测权等概念,以逐步消除粗差的影响,最终得到了合理的参数估计;何勇军运用灰色系统理论和过程突变理论建立了观测数据粗差动态检验模型,取得了较好的应用效果[10]。