第五讲变形观测数据的整理和分析
《变形观测成果整》课件
02
垂直位移监测
通过水准测量或三角高程测量 ，获取变形点的垂直位移数据
。
03
倾斜测量
利用全站仪或经纬仪测量变形 体的倾斜角度，计算其位移量
。
04
裂缝监测
对裂缝进行定期测量，记录其 位置、长度、宽度和深度等信
息，分析裂缝发展趋势。
变形分析的步骤
数据收集
收集变形观测的数据，包括基准点和变形点 的坐标、高程、倾斜角度等信息。
数据处理
对观测数据进行整理、筛选、计算和平差处理， 得到各测点的位移和沉降量。
数据分析
分析位移和沉降量随时间的变化趋势，判断施工 是否对建筑物造成不良影响。
结果展示
通过图表、曲线等形式展示数据处理和分析结果 。
实例结论与建议
结论
根据数据处理和分析结果，判断施工 过程中的变形是否在允许范围内，并 给出相应的评价和建议。
数据准确
报告中的数据应准确、可靠，避免使用模糊或不确定的语言。
图表清晰
报告中的图表应清晰、直观，图例、坐标轴标注应完整、明确。
报告的提交与审查
01
提交方式
02
审查流程
报告的提交方式可根据具体情况选择纸质版或电子版，确保提交的报 告完整、无误。
报告需经过严格的审查流程，包括内容审查、格式审查、专家评审等 环节，以确保报告的质量和可靠性。
数据格式化
将原始数据转换为统一格式，便于后续处理和分析。
数据处理方法
线性回归分析
通过线性回归模型分析变形观测数据，找出变 形量与时间或其他影响因素之间的关系。
时间序列分析
利用时间序列分析方法，对变形观测数据进行 趋势分析和预测。
滤波与去噪
采用滤波算法去除数据中
建筑物变形观测的数据处理与分析
·47·建筑物变形观测的数据处理与分析黄文坚（柳州水利电力勘测设计研究院，广西 柳州 545005）[摘 要] 传统的变形分析方法会受到观测条件等客观因素所产生的噪声影响，且要求观测数据为大样本，具有一定的特征分布，这在实际的工程中常常难以满足。
该文详细介绍了两种目前实际工程中常用的变形分析方法，分别是小波变换和灰色预测理论，它们克服了传统方法的不足，具有很好的适用性。
[关键词] 变形观测；小波变换；灰色系统预测理论[中图分类号] P231 [文献标识码] A [文章编号] 1673-8535(2008)06-0047-031 引言建筑物的变形观测就是测定建筑物及其地基在其自身的荷载或外力作用下，一定时间段内所产生的变形量及其数据的分析和处理工作。
[1]然而，外业变形观测数据通常会受到测量过程、测量条件以及测量仪器等客观因素的影响，因此很难辨别哪些变形量是由观测条件造成的，哪些是由施工设计或自然因素造成的。
如何获得变形体的真实变形数据，以研究变形体的空间状态与时间特性，并对建筑物的变形原因做出科学解释，成为目前相关领域中的研究重点。
此外，目前研究变形分析的经典方法是数理统计，回归分析是其中最主要的分析方法之一。
研究表明，回归分析等方法可以达到较好的效果，但它需要两个重要前提条件的保证：其一要有大样本，数据量小会导致分析结果不准确甚至无法进行；其二需要特征分布，而这些条件在变形分析中往往难以具备。
基于以上因素，需要寻找新的、更方便的方法来进行变形分析，小波变换和灰色系统预测理论正是在这样的背景下产生的。
2 基于小波变换的变形分析对于变形数据而言，监测点的短时间变形是微小的，表现为一种弱信号，而误差却呈现为强噪声。
观测数据序列中的有用信号和噪声的时频特性通常是不一样的：有用信号在时域和频域上是局部化的，表现为低频特性或较为平稳的信号；而噪声在时频空间中的分布是全局性的，它在整个观测的时域内处处存在，在频域上表现为高频信号。
如何进行变形监测数据的处理与分析
如何进行变形监测数据的处理与分析变形监测是工程领域中一个重要的技术手段，用于实时观测和分析建筑物、桥梁、坝体等工程结构的变形情况，以便及时评估结构的稳定性和安全性。
而变形监测数据的处理与分析是确保监测数据准确可靠、为工程安全评估提供可用依据的重要步骤。
本文将探讨如何进行变形监测数据的处理与分析。
首先，变形监测数据的处理应从数据采集的角度出发。
在进行监测前，需要选择合适的监测手段和仪器设备，如全站仪、位移传感器等，以确保监测数据的准确性和可靠性。
同时，还需要设置合理的监测点，以覆盖结构的重要部位和关键位置，确保监测数据全面、全面。
在数据采集过程中，需要注意操作规范，避免误操作或仪器故障导致的数据失真。
其次，进行变形监测数据的处理时，需要注意数据的质量控制。
在数据处理前，需要对采集的原始数据进行初步筛查和清理，剔除异常值和明显错误数据。
然后，需要对数据进行有效性验证和信度分析，通过对数据的序列分析、相关性分析等手段，评估监测数据的准确性和可靠性。
同时，还需要进行数据的去趋势处理和周期性处理，以消除季节性和周期性影响，提取出变形的趋势和规律。
在变形监测数据处理的基础上，进行数据的分析与解释是至关重要的。
首先，需要进行定量分析，计算各监测点的位移、变形速率等指标，以量化变形的程度和变化趋势。
此外，还可以对某些关键位置的变形数据进行空间插值，绘制等值线图或变形云图，以直观显示结构变形的分布情况。
同时，还可以通过时间序列分析、趋势预测等方法，预测和评估结构未来的变形趋势和稳定性。
此外，进行变形监测数据处理与分析时，还需要进行案例比对和评估。
通过与历史数据、设计数据或模型仿真数据对比，评估监测数据的一致性和可信度，及时发现并解决可能存在的问题。
同时，可以通过对不同类型结构的监测数据进行跨结构比对，建立监测数据的统计模型和分析模型，为今后类似结构的变形监测和安全评估提供参考。
综上所述，进行变形监测数据的处理与分析是确保工程结构安全评估的重要环节，需要从数据采集、数据质量控制、数据分析和解释等多个方面综合考虑。
变形观测与数据处理
• 数据通信技术、计算机技术和以GPS为代表的空 间定位技术的日益发展和完善，使得GPS由原来 的周期性观测走向高精度、实时、连续、自动监 测。 • 用GPS用于变形监测的作业方式可划分为周期性 和连续性两种模式。 • 周期性变形监测与传统的变形监测网没有多大区 别，因为有的变形体的变形极为缓慢，在局部时 间域内可以认为是稳定的，其监测频率有的是几 个月，有的甚至长达几年，此时，GPS静态相对 定位法进行测量，数据处理与分析一般都是事后 的。经过10多年的努力，GPS静态相对定位数据 处理技术已基本成熟。在周期性监测方面，利用 GPS技术的最大屏障还是基准的选择与确定，它 已成为近几年研究的热点。
• 三峡大坝（混凝土重力坝 ）
• 小浪底示意图
• 三峡示意图
• 东江水电站（拱坝）
• （2）摄影测量方法 • 包括地面的单张相片摄影测量、地面立体摄影测 量、航空摄影测量等。单相片摄影测量只能测定 平行于摄影机承片框平面上的变形。地面立体摄 影测量可测定物体空间位置的移动和变形，这两 种方法最适于近距离单体建筑物的变形测量。 • 由于计算机技术的广泛应用，使非地形解析摄影 测量方法有了很大的发展，因此在近景摄影变形 测量中不但可用带有框标与定向设备的测量摄影 机，而且可广泛使用非量测用普通摄影机，这就 为摄影测量方法在变形测量中的应用开辟了更广 阔的前景，如数字化摄影测量和实时摄影测量系 统的应用。
• 沉降管
• 型号：GN沉降/测斜管，主要有ABS塑料管、高 强塑料管、铝合金沉降管三种。 • 用途：广泛适用于混凝土大坝、港口建设、隧道 建设、矿山与冶金开采、地质灾害的预防、高层 建筑物及其基础、石油、高等级公路、铁道等岩 土工程中，与测斜仪配合使用，以测量铅垂方向 的垂直位移、边坡滑移等，作为沉降设备的导轨 使用。 • 特点：“U”形导槽结构，定位更精确、可靠轻 质、高强、高柔韧、表面高光洁、综合精度高。 测斜管与测斜管接头采用凹凸槽连接，并用自攻 螺丝固定。测斜管内有供测斜仪探头定向的90° 间隔的导槽，坚固、耐环境腐蚀、导槽无扭旋。
变形监测数据处理与分析
0 000 0 000
0 94618 - 0 8186
1 982 10 1 982 11
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2 398 0 23980 74
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0 73926 1 37736
198212 0 000 23982 12 0 000 - 0 7365
第 27卷 第 8期 2011年 4月
甘肃科技 G ansu Sc ience and T echnology
Vol 27 N o 8 A pr 2011
变形监测数据处理与分析
杨林
(甘肃省测绘工程 院, 甘肃 兰州 730050)
摘 要: 无论是在测量 工程的实践上主要用于检查 各种工 程建筑 物和地 质构造 的稳定 性, 及 时发现 问题, 以便采 取 措施; 还是在科学研究 活动上用于包括更好理解变 形的机 理, 验证有 关工程设 计的理 论和地 壳运动 的假说, 以及 建 立正确的预报变形的理论和方法, 其变形观测占有重要的地位。通过对 云南地区 跨断层形变 过去 20 多年观测 数据 (从 1982年 2月 ~ 2005年 7月 )进行处理与分析, 得出了相应地形区 域的跨 断层地 应力积累 情况, 并与 过去二十 多 年云南当地地震情况联系在一起分析, 得出了其间的相互影响。 关键词: 变形监测; 变形观测数据; 数据处理和分析; 地应力 中图分类号: TD 842
1 变形观测
1 1 变形观测的概念及目的 在测量工程的实践和科学研究活动中, 变形观
测占有重要的位置。其在测量工程的实践上主要用 于检查各种工程建筑物和地质构造的稳定性, 及时 发现问题, 以便采取措施; 在科学研究活动上用于包 括更好理解变形的机理, 验证有关工程设计的理论 和地壳运动的假说, 以及建立正确的预报变形的理 论和方法。
变形观测第5章
多元线性回归模型
引入矩阵X、Y、B表示
1 x11 1 x 12 X= ⋮ ⋮ 1 x1n x21 ⋯ xm1 y1 b0 y b x22 ⋯ xm 2 , Y = 2 , B = 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x2 n ⋯ xmn yn bm
参数估计
实际上在求出系数b以后，a值通常按下式 确定 n n
1 1 a = ∑ yi − b ∑ xi = y − bx n i =1 n i =1
进一步化简得
b =
∑
n
i =1
xi yi − n x y
n
∑
i =1
x i2 − x
2
a = y − bx
参数估计
引入记号
M xx = ∑ xi2 − nx 2
多元线性回归模型
n n n n nb0 + (∑ x1i )b1 + (∑ x2i )b2 + ⋯⋯ + (∑ xmi )bm ) = ∑ yi i =1 i =1 i =1 i =1 n n n n n 2 (∑ x1i )b0 + (∑ x1i )b1 + (∑ x1i x2i )b2 + ⋯⋯ + (∑ x1i xmi )bm ) = ∑ x1i yi i =1 i =1 i =1 i =1 i =1 ⋮ ⋮ n n n n n ( x )b + ( x x )b + ( x x )b + ⋯⋯ + ( x 2 )b ) = x y ∑ mi m ∑ mi i ∑ mi 0 ∑ mi 1i 1 ∑ mi 2i 2 i =1 i =1 i =1 i =1 i =1
变形监测+数据整理+数据编制+科傻平差
变形监测+数据整理+数据编制+科傻平差概述：（一）全站仪可以测斜距、平距、角度，普通工作在要求不高时，我们可以直接用平距，但是一旦涉及导线等精密测量时，“平距”必须通过别的渠道进行改正得到（斜距改平或边长改正）（二）当测量任务涉及到变形监测、导线网、多测回测角等精密测量时，不少测工受制于仪器、或者相关后处理软件的制约（如建策Dam6.0 徕卡三维变形软件）、其“数据整理归纳”和“斜距改平”的工作难以推进，困惑不前。
（三）本文主要交流探讨：①徕卡tca2003、tcr1201、tm30、tm50、ts15/16、ts60等徕卡测量机器人的非官方软件多测回测角测量的外业采集及数据后处理平差替代方法。
②普通1″仪器（特指：无马达、无自动照准、无多测回测角）的外业测量-原始数据—整理—编制—科傻平差的流程作业。
（四）本文是关于：徕卡测量机器人和普通仪器对精密测量外业数据作用于后期数据平差的探讨和交流，交流指正（如测距仪的气象改正系数K1、K2）（五）仪器架设为控制点上（不用设站）采用全圆观测方法, (非极坐标方法)进行数据采集（仪器架设A点以B为0方向，观测其余待监测点C1/C2/C3.再以B测站点以A为0方向，观测其余待监测点C1/C2/C3）外业上不带入任何坐标，只采集边角数据。
内业用A/B的已知坐标，加入气象等条件后，通过软件解算得出C1/C2/C3坐标，可先做A/B/D为高等级控制网、再测量时候把D也测进去，用于复核（网形图片参考附件五）关键：全圆观测、变形监测、导线、网平差、边坡监测、三角高程平差难点：多测回测角、斜距化平、边长改正要点：（一）精密测量都是mm级别范畴、需要严谨的态度对待（注意：仪器对中精度、量取精度、温度、干湿、气压、成像条件等）（二）对变形监测、导线网、三角高程的外业数据采集步骤要有大致了解（三）明白“多测回测角”对于工作的重要性（四）关于“斜距化平”的突破（五）常用到的参数（大气折光系数K、地球曲率R、仪器加（乘）常数、温度℃、气压Pa 等）①仪器加（乘）常数通过该台仪器的检定证书查看如（常数主要是对测距改正）（加常数：K=-1.38mm 乘常数：R=1.78mm/km ）②更严谨的会涉及到激光的波长、及频率、周期等③测距仪气象改正系数K1，K2公式（请百度：查阅全站仪距离气象改正与推导）（六）针对从非自动仪器，下载出原始数据进行编制及—Cosa进行平差，我们得掌握Cosa 的高程in1、平面in2及其斜距化平.SV 文件的编写、明白其具体含义. （七）适合无马达、无ATR的普通全站仪外业采集数据—整理外业—编制cosa.SV文件进行后处理。
《变形观测成果整》PPT课件_OK
回归分析
假设P有个自变量x1, x2 ,, xp ，n是观测值的个
数，因变量的观测值、观测值的均值及回归值分 别用符号 y、y、yˆ 表示。
总离差平方和，表示观测值与均值之差的平方
和，它反映了数据总的波动情况：
n
n
Lyy ( yi y)2 yi2 ny 2
i 1
i 1
18
回归分析
13
回归分析的基本原理
变量之间的关系分为两类，一类是变量之间存 在着完全确定的函数关系，称为函数相关；另一 类是变量之间存在统计上相关，称为统计相关， 即既存在一定的制约关系，又不能由一个（或几 个）变量精确地求出另一个变量的值来。使用统 计方法研究变量之间统计相关的规律就是回归分 析，它利用建立的经验公式处理连续型随机变量 之间的相关关系。
20
2 ．理论上，变行体的变形场是惟一的客观存在。 由于观测误差和模型误差的存在，无法获取客观存在 的变形场。因此，在外业数据采集过程中，在内业数 据处理和变形分析中，均应采用合适的方法和程序排 除误差干扰，以便获取客观变形场的最佳描述。
3
平差过程
(1)采取一定的物理方法或数学模型消除系统误差的 影响，获得仅包含偶然误差的观测值空间向量。如采 取一定的观测程序和方法消除仪器的误差，将系统误 差作为未知参数进行解算等。
对于第一个问题，主要运用专业的知识来确定，然后利用 统计检验的方法对因子的显著性进行检验，以使回归方程中只 保留影响显著的因子，剔除影响不显著的因子。
n
y b0 bi xi v
i 1
第二个问题：利用最小二乘法由观测资料计算回归系数的 估值，实际上就是测量中的间接平差问题。
16
回归分析
逐步回归的基本思想是在众多的自变量中，根 据这些自变量对回归方程影响程度的大小，逐次 地选入到回归方程中，在这个过程中，先前被选 入回归方程的变量，有些由于其后新引入的变量 而失去了重要性，这时就应从回归方程中将它们 淘汰掉。持续上述过程，直到回归方程中不在有 可淘汰的变量，也没有再可引入的变量为止，最 后所得的结果就是选定的回归方程。
《变形监测数据处理》课件
提高数据处理精度的措施与方法
多源数据融合
综合利用不同来源和类型的变形监测数据，通过数据融合提高数 据处理精度和可靠性。
误差分析与校正
对变形监测数据进行误差分析和校正，消除或减小误差对数据处理 结果的影响。
数据处理算法改进
研究和改进数据处理算法，提高算法的稳定性和精度，以满足更高 标准的变形监测需求。
新技术在变形监测数据处理中的应用
机器学习与人工智能
应用机器学习和人工智能技术，对变形监测数据进行模式 识别、预测分析和异常检测，提高数据处理效率和精度。
遥感与无人机技术
利用遥感和无人机技术，实现快速、准确和全面的变形监 测，尤其在难以接近或危险的区域具有显著优势。
深度学习与神经网络
通过深度学习和神经网络，对变形监测数据进行复杂的非 线性处理和分析，揭示数据之间的潜在联系和规律。
THANKS
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数据处理与分析
利用适当的数学模型和算法对 预处理后的数据进行处理和分 析，提取出有用的信息。
结果评估与报告
根据处理和分析的结果，对变 形状况进行评估，并编写相应 的报告，为工程安全和维护提
供依据。
02
变形监测数据获取
变形监测点的布设
监测点布设原则
根据工程特点和变形类型选择合 适的变形监测点，确保能够全面 反映变形情况。
明确监测对象、监测点和监测周期。
选择合适的模型
根据数据特征和变形类型选择合适的数学模 型。
模型参数估计
利用已知数据估计模型参数，建立变形模型 。
变形分析方法
静态分析
对某一时间点的数据进行对比和分析，评估变形量。
动态分析
将不同时间点的数据进行连续对比，分析变形趋势和 规律。
测绘技术中的变形监测与测量数据处理
测绘技术中的变形监测与测量数据处理引言：测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色，不仅用于确定地理空间位置信息，还广泛应用于变形监测与测量数据处理。
变形监测是指对地球表面、土地和建筑物等进行连续观测和测量，以便及时检测到任何可能导致结构变形的变化。
本文将探讨变形监测在测绘技术中的应用，并介绍测量数据处理的方法。
一、变形监测技术的应用1. 建筑物变形监测建筑物在长期使用过程中，由于自然因素或外界施加的压力，可能发生变形。
为了避免意外事故的发生，建筑物的变形监测非常重要。
通过使用测绘技术，可以实时监测建筑物的变形情况，及时发现潜在危险。
2. 地质灾害预警地质灾害如地震、滑坡等可能给人们的生命财产安全带来威胁。
测绘技术可以监测地质结构中的变形情况，帮助科学家及时预测地震等地质活动，并提前采取措施来减轻损失。
3. 桥梁和隧道监测桥梁和隧道是人们日常生活中必不可少的交通设施，它们的安全性对人们来说至关重要。
测绘技术可以帮助监测桥梁和隧道的变形情况，及时发现损坏和松动部位，并及时修复，确保交通的顺畅与安全。
二、变形监测数据处理方法1. 数据采集与存储变形监测需要连续采集大量的数据，因此，稳定的数据采集系统是必不可少的。
现代测绘技术中常用的数据采集方法包括全站仪、测绘卫星和激光测量仪等。
采集的数据应存储在可靠的媒体设备中，以备后续分析与处理。
2. 数据预处理在进行数据分析前，需要对原始数据进行预处理，以消除噪声和偏差。
预处理方法包括数据平滑、异常值检测和数据对齐等。
通过预处理，可以提高数据质量和准确性，从而更好地进行后续分析。
3. 数据分析与建模变形监测数据常常以时间序列形式存在，因此，更常用的数据分析方法是时间序列分析和回归建模。
时间序列分析通过对变形监测数据进行统计学和数学方法的分析，来获得数据的趋势和周期特征。
而回归建模则通过建立数学模型，从多个因素中寻找与变形相关的因素。
4. 数据可视化与报告为了更好地理解和传达测量数据处理结果，数据可视化是必要的。
《变形观测成果整》课件
02
03
变形结果展示
通过图表、图像和其他可视化手段， 将变形监测数据处理的结果进行展示 ，以便更好地理解和分析。
预警系统的应用效果
预警系统的功能和特点
介绍预警系统的基本原理、功能模块和特点优势。
预警系统应用实例
通过具体的应用实例，说明预警系统在变形监测中的实际效果和应 用价值。
变形观测数据的处理
数据预处理
数据检查
对观测数据进行完整性、准确性和一致性检查，确保 数据质量。
异常值处理
识别并处理异常值，如去除、修正或用合适的方法进 行插值。
数据转换
对数据进行必要的转换，如单位转换、坐标转换等， 以满足后续分析的需要。
变形监测网的建立
监测点布设
根据工程要求和地质环境，合理选择和布设变形监测点。
摄影测量法
利用摄影技术获取被测物体的影像，通过影像处理和解析，获取被测 物体的三维坐标信息。
GPS定位法
利用全球定位系统进行高精度定位，可实现大范围、快速、高精度的 变形监测。
合成孔径雷达干涉测量（InSAR）法
利用雷达信号获取地球表面高精度、高分辨率的三维信息，适用于大 面积、高精度的变形监测。
03
变形观测的分类
按变形监测的对象划分，可分 为建筑物变形观测、桥梁变形 观测、隧道变形观测、路基变
形观测等。
按变形监测的时间划分，可 分为短期变形观测、长期变 形观测和阶段性变形观测等
。
按变形监测的精度划分，可分 为一级、二级和三级变形观测
等。
变形观测的方法
常规大地测量法
利用水准仪、全站仪等常规测量仪器进行高程和水平位移的测量。
变形观测和数据处理
及时发现变形异常，预防事故发生，保障人员和财产安全。 保障安全 科学研究 监测预警 为地质工程、建筑结构等领域的研究提供数据支持。 通过对变形数据的实时监测和预警，为灾害防治和应急救援提供决策依据。
数据处理的重要性
通过数据处理技术，减小测量误差，提高观测数据的精度。 提高精度 通过对大量数据的处理和分析，揭示变形现象的内在规律和趋势。 揭示规律 基于历史数据和模型，预测变形体的未来状态和发展趋势。 预测未来
文物保护
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数据安全与质量控制
数据安全措施
数据加密
对观测数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全。
访问控制
设置严格的访问控制机制，限制对观测数据的访问权限，防止数据泄露。
数据备份
定期对观测数据进行备份，以防止数据丢失。
安全审计
定期进行安全审计，检查数据安全措施的有效性，及时发现和修复安全漏洞。
对行业的启示和建议
加强技术研发和创新
鼓励企业和研究机构加强变形观测与数据处理技术的研发和创新，提高我国在该领域的国际竞争力。
提高从业人员素质
加强变形观测与数据处理从业人员的培训和教育，提高其专业素质和技术水平。
建立行业标准和规范
制定和完善变形观测与数据处理的行业标准和规范，促进该行业的健康发展。
THANKS
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变形观测方法
传统变形观测方法
通过水准仪测量两点间的高差，以确定变形量。 利用三角函数计算两点间的距离变化，适用于大范围变形监测。 通过布设导线网，测量各导线边长和角度变化，确定整体变形。 利用全站仪进行三维坐标测量，可实现高精度变形监测。 水准测量 三角测量 导线测量 全站仪监测
建筑物变形监测中的监测方法和数据处理
建筑物变形监测中的监测方法和数据处理近年来，随着城市建设的快速发展，建筑物的安全性和稳定性变得尤为重要。
为了及时掌握建筑物的变形情况，保证人员和物资的安全，建筑物变形监测日益成为建筑工程环节中的重要一环。
本文将从监测方法和数据处理两个方面，探讨建筑物变形监测的技术手段及其在实际工程中的应用。
在建筑物变形监测中，监测方法是关键步骤。
目前，常见的监测方法有传统测量和无损监测两种。
传统测量是指通过实地测量和观测，获取建筑物变形信息。
这种方法通常采用全站仪、水准仪等仪器设备，需要在建筑物上设置观测基点，并通过反复观测和测量来获取建筑物的变形数据。
传统测量方法准确度较高，能够提供较为详尽的变形数据，但操作繁琐且耗时较长，且只能对单一点位进行监测。
对于大型建筑物而言，传统测量方法的局限性较大。
相比之下，无损监测方法则更加灵活和高效。
无损监测主要依赖于传感器和数据采集系统，能够实时、连续地获取建筑物各个部位的变形数据。
常用的无损监测方法包括动态全息术、光纤光栅传感技术、测量雷达等。
这些技术不仅可以监测建筑物的位移、变形，还可以实时分析和预警，从而在建筑物发生形变前就采取相应的措施。
无损监测方法的优势在于实时性和便捷性，能够提供较为全面的监测数据。
然而，监测方法的选择只是建筑物变形监测的第一步，数据处理则是决定监测效果的关键。
建筑物变形数据通常是大量的、复杂的，正确处理这些数据对于及时掌握建筑物变形情况至关重要。
数据处理的基本原则是准确性和实时性。
在处理建筑物变形数据时，首先需要进行数据校核和筛选，去除异常值和噪音。
然后，需要采用合适的数据插值或拟合方法，对不完整或不连续的数据进行修补和补充，获取完整的变形曲线。
最后，利用统计分析和数学模型，对建筑物变形数据进行趋势预测和分析。
这样可以及时发现潜在的问题，并采取相应的措施进行修补或强化工程结构。
数据处理过程中，合理的算法和方法是必不可少的。
常用的处理方法有小波分析、主成分分析等。
第五讲变形观测数据的整理和分析
三、变形测量中几种常见的线图
（二）变形关系曲线：反映变形与某种因素的关系
横坐标：累计变形值 纵坐标：引起变形的因素（温度、荷重、水位）
三、变形测量中几种常见的线图
（三）变形等值线图：表示某一时刻变形在空间分 布情况
四、变形监测实例
四、变形监测实例
四、变形监测实例
测量机器人动态监测
有线方式
无线方式
四、变形监测实例
四、变形监测实例
四、变形监测实例
2019年，TCA2019成功用于意大利北部阿尔卑斯山脉峡谷 中的大坝坝区高边坡的稳定性监测。 2000年在瑞士纳尔普斯（Nalps）大坝上建立了由两台 TCA2019组成的自动化的持续变形监测系统，监测精度可 达1mm左右。
四、变形监测实例
江亚大坝
四、变形监测实例
四、变形监测实例
水平角采用方向观测法，施测12测回，前后6测回分别在异午时间段施测， 每测回的盘左盘右各读两次，取中数；边长和高度角各观测3个测回，每 测回盘左盘右各测次，并取均值，往返共测6个测回。全网施测约11天时 间，而前七期的人工观测需要约25天左右，提高了工作效率一倍以上。
四、变形监测实例
复习思考题
1、变形测量概念？工程变形测量概念？ 2、建筑物变形测量的分类及变形的原因？3、建筑物变形测量的内容？ 4、建筑物变形测量的特点和精度分类？ 5、沉降观测分类及观测方法和观测步骤？ 6、什么是水准基点、工作基点和监测点？7、水平位移观测的步骤？ 8、沉降观测和水平位移观测的实质？9、挠度概念？ 10、变形观测数据整理的具体内容？ 11、变形测量中有哪些常用的线图？
变形观测数据处理()
可 用一级差分方程进行预
实际值与预测值之差为：
设观测数据的中误差为m，可计算出实际值与预测值之差
的均方差为
。由实际
值与预测值之差的绝对值 ，当
时，则认为
为奇异值，予以舍弃。
4 监测资料奇异值的检验与插补
2 监测资料的插补 1）按内在物理联系急性插补
按照物理意义，根据对已测资料的逻辑分析，找出主要原 因量之间的函数关系，再利用这种关系，将缺漏值插补。 2）按数学方法进行插补 A）线性内插法 由某两个实测值内插此两值之间的观测值，可用
因数阵为
3 监测网观测资料的数据筛选及算例
假设点1的高程为H1，点2，3，4之高程为x2，x3，x4且 设H1=0，则误差方程可写成：
即
3 监测网观测资料的数据筛选及算例
法方程系数阵和常数项向量为：
2.解法方程式，求
3 监测网观测资料的数据筛选及算例
计算求得 故拒绝原假设，认为观测值中包含超限差观测值。
2 用一元线性回归进行资料的检核
一元回归处理的是两个变量之间的关系，即两个变量x 和y间若存在一定的关系，则通过试验分析所得数据，找出两 者之间关系的经验公式。
一元线性回归的数学模型为；
式中 同一正态分布
（1）
是随机误差，一般假设它们相互独立，且服从
。
为了估计（7-1）式中的参数 ，用最小二乘法求得
监测资料检核的意义与方法
§7.1监测资料检核的意义与方法
在逻辑分析中，若新测值无论展于过程线图或相关图上， 展绘点与趋势延长段之间 的偏距（见图4-3）
都超过以往实测值展绘 点与趋势线间偏距的平 均值时，则有两种可能， 即该测次侧值存在着较 大的误差；也可能是险 情的萌芽。这两种可能 必须引起警惕。
变形观测数据处理
8
第四章 变形监测资料的预处理
复习要点
4.2 一元线性回归分析法进行资料的检核
应用一元线性回归分析方法进行变形监测资料 空间相关性检核的基本思路和过程
4.3 监测网观测资料的数据筛选
数据筛选的基本原理与检验步骤
超限误差局部检验中， u检验法、 检验法、
t检验法等三种检验方法的本质区别
人工管理处理 计算机辅助人工处理 数据库管理系统
监测资料的管理 监测资料的处理 监测资料的解释
12
复习要点
一、变形观测数据预处理的目的
目的：提前发现错误，剔除粗差及超 限误差，保证原始数据的正确性，为 平差处理及数据分析提供保证。
13
二、变形观测数据预处理的内容
观测值中的超限误差，除在观测过程中应严格作业、认 真检核随时予以排除外，在变形分析中，还应通过检验将 判定含有粗差的观测值予以剔除。
观测 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 日期 10 日 11 日 10 日 11 日 10 日 10 日 11 日 11 日 10 日 11 日 11 日 10 日
＋4.0 ＋6.2 ＋6.5 ＋4.2 ＋4.3 ＋5.0 ＋2.2 ＋3.8 ＋1.5 ＋2.0 ＋3.5 ＋4.0
0.31 -0.61 0.70 1.01 -0.31 -0.31
0.3100 -0.3000 0.4000 1.4100 1.1000 0.7900
h4
本期(mm) 累计(mm)
500216.30 500215.99 500216.48 500215.78 500214.68 500214.89 500214.89
变形监测与数据处理
1.变形监测的概念，目的，意义？概念：就是利用测量与专用仪器和方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。
目的：首要目的是掌握变形体的实际性状，为判断其安全提供必要的信息，其次获得变形体变形的空间状态和时间特性，同时还要解释变形的原因。
意义：实用上的意义：主要掌握各建筑物和地质构造的稳定性，为安全性诊断提供必要的信息，以便及时的发现问题并采取措施。
科学的意义：更好的理解变形的机理，验证有关工程设计的理论和地壳运动的假说，进行反馈设计以及建立正确的预报变形的理论和方法。
2.变形体：变形体的范畴可以大到整个地球，小到一个工程建（构）筑物的块体。
包括自然和人工的构筑物。
(对可能产生变形的各种自然的或人工的建筑物或构筑体的统称)3.变形监测的内容及其分类分类：（1）按研究范围分类：全球性的、区域性的、局部性的（2）按时间特性分类：运动式、动态式静态变形:空间位置随时间的变化特性,占多数; 动态变形:变形体空间位置在外力作用下,在某一时刻的变化.内容：应根据建筑物的性质和地基情况来定。
（1）工业和民用建筑：对于基础而言：内容是均匀沉陷和不均匀沉陷；对建筑物本身而言：是倾斜和裂缝观测；对工业企业等各种设备而言：是水平位移和竖直位移；对高大建筑物：还应观测瞬时变形、可逆变形、扭转；位移、垂直位移、渗透以及裂缝观测（3）钢筋混泥土建筑物：外部观测：水平位移、垂直位移、伸缩缝的观测内部观测（4）地表沉降：定期进行观测，掌握其沉降与回升的规律。
4.引起变形的因素？（1）人类开发自然资源的活动会破会地壳上部平衡，造成地面变形。
（2）人口密集的地方大量抽去地下水，造成地面沉陷。
（3）地下采矿引起矿体上方岩层移动。
（4）地壳中的应力长期的积累（6）与工程本身相联系的勘测、设计、施工、运营产生。
5.变形观测的特点？（1）精度要求高（2）周期性重复观测（3）综合运用各种观测方法（4）数据处理要求严密（5）需要多学科知识的配合6.变形监测技术答：在全球性方面，空间大地测量是最基本且最适用的技术，包括全球定位系统GPS、甚长基线射电干涉测量VLBI、卫星激光测量SLR、激光测月技术LLR以及卫星重力探测技术（卫星测高、卫星跟踪卫星和卫星重力梯度测量）等技术手段。