来源：《北京测绘》2019年第5期

作者：夏伟，艾波，辛文鹏，方京

[摘　要]　由于基坑结构性强、稳定性差且不易控制，在建造过程中需要不断地进行变形监测和预报分析来保证工程顺利进行。本文提出一种基于监测点精度要求反推控制网等级的观测方案，首先根据基坑规模确定监测点精度和控制网等级，然后布设控制网观测并验证平差结果，最后整理分析数据使用回归分析法进行预报。本文以苏州广济医院基坑为例进行监测和预报分析，得到最佳拟合的三次曲线模型，并对各观测项变形趋势进行预测，该基坑在周期内变形趋势稳定，周期外预测值满足规范要求，基坑总体运行安全。

[关键词]　基坑监测;变形监测;预报方法;回归分析

0、引言

当代社会，建筑物施工事故的频繁发生促使国家和人民对工程建设标准的设立更加规范，基坑作为建筑物的基础性工程其要求更为严格，在此基础上发展起来的基坑变形监测技术也越来越成熟。

上纪末，受限于当时的科学水平和测量技术发展，高精度高水平的仪器尚未研发出来或普及市场。人们在对大型建筑物开展监测工作时所能够选取的仪器类型有限，形成了主要以水准仪和全站仪等常规仪器为基础的测量技术。近10年来，变形监测技术紧跟社会的发展速度，监测手段已不再受传统的地面测量仪器限制，同时GPS和摄影测量等技术的突飞猛进，使得人们采用的监测手段逐步向立体空间模式的方向转变。随着高精度和高水平的仪器的应用，测量工作者和研究人员也同步提出了更加高效的观测方法。在对基坑进行变形监测实际操作过程中多种观测技术的综合应用，有时考虑到工程造价和实际情况，大多数还是使用高精度全站仪和电子水准仪等仪器用于获取变形数据。

本文提出一种基于监测点精度要求反推控制网等级的观测方案，监测点精度和控制网等级相互制约，快速布网和观测作业，提高工作效率;使用回归分析法对观测数据进行建模和预测，分析变形规律和预报变形趋势，发现问题及时预警预报，为信息化施工提供依据。

1、研究理论

建筑物在施工过程中，因为地下基础变形尚未停止，建筑上部主体不可避免会产生位移，严重者甚至会危及人员和建筑的安全。为了防止事故发生，在建筑施工建设全过程中需要进行变形监测同时对其预报。基坑作为建筑物地下基础部分，它是在建筑主体建设前，用于地基基础施工作业所开挖的一个地下空间，是一个临时性工程且稳定性不高。基坑建设作为工程建筑物的基础性工程，因此对基坑监测则成为工程建筑物变形监测的首要工作。

基坑工程具有风险大、结构复杂、约束条件多、特征明显、安全储备小等特点。对于大型建筑物的基坑，需要较高的基坑监测技术要求，使基坑建设处于安全稳定的状态有一个坚实可靠的基础，才能保证大型建筑物后续主体建设的安全性。因此，需要在大型建筑物建设初期的基坑监测中提出可靠准确地监测方案，通过变形观测确定工程质量和可靠性，同时提出有效的预报方案，预测变形走势指导接下来的工程建设。

基坑变形监测主要包含基坑主体和围护结构水平位移监测、地基分层沉降测量、基坑回弹测量、坑内外水位观测等。其中基坑四周的水平位移和竖向位移观测是所有监测内容的最主要部分。

基坑变形监测中需要布置一个可靠的控制网来提高监测点精度，以确保观测数据的准确。在各监测项目实施前，勘测基坑的规模大小、工程概况和周边环境，以确定当前基坑等级和精度。基坑周围稳定区域选取监测点建立控制网，控制网的精度根据当前基坑等级及其监测点的点位误差和精度要求来反推，其目的是用来检验控制点的可靠性，控制网平差检验合格时，便可以在控制点上设站观测监测点。

2、研究内容

2.1　监测精度

基坑变形监测中个监测点的精度取决于建筑物基坑的工程概况，监测所使用的仪器、方法、监测目的、以及工程等级允许形变的大小。根据《建筑变形测量规范》，对建筑变形测量的级别、精度指标及其使用范围如表1所示。

2.2　监测周期

变形监测周期的确定需要综合考虑单位时间内的形变量大小、观测精度、变性特征以及外加因素。基坑变形监测第一次观测时，应连续观测两次，取观测结果的中数作为变形观测初始值。对于同一个周期内的观测应该在较短的时间内完成，对于不同周期观测应该采用相同的观测仪器设备、观测网形、观测方法和路线。当形变量较大的时候减小监测周期，形变量较小时或形变趋于稳定时，可以适当增大检测周期。一般在基坑开挖的初期，变形体的变形速度快，此时需要减小周期以加大观测频率。经过一段时间后基坑趋于稳定，此时可以适当增大监测周期，但要坚持定期观测。对于等级要求较高的变形观测，要求观测人员固定、选取最佳观测时段以及对观测条件下的温度气压湿度等进行观测改正。

2.3　预报方法

基坑变形监测的最终目的是对观测所得到的各类数据采用合适的方法检验是否符合要求，并分析数据值的特点，用来检测工程质量获得可靠有效的预报信息，同时做出预报方案。随着监测技术的发展其所能达到的精度也越来越高，人们对观测数据的特点的探索与研究越来越深入，形成了以回归分析法、有限元分析法、灰色系统分析和人工神经网络法等主要的现代化预报方法。对大型建筑物的变形监测是一个长期连续的工作，每一期的监测数据数量都很庞大，监测内容多处理起来繁琐，其主要以观测时间为自变量，变形监测量作为因变量，两者变化之前存在一定的关系。根据变形数据的特点使用回归分析法对基坑进行预报最为适用，通过建立数学模型分析比较寻找出最佳拟合方程，能够获得更为准确的预测值。

3　案例分析

3.1　监测方案设计

苏州市广济医院迁址新建工程为12层的建筑，结合周边工程概况对于其基坑要求定位在二级建筑变形范畴，根据《建筑基坑工程监测技术规范》，可以得到该基坑水平位移应控制在±60mm，但结构变形是局部发生的情况较多，可以把总体变形量进行合理布局分配即（）=42mm，可理解为该结构的每一侧最大变形量为±42mm。根据规范要求可知广济医院监测点水平位移坐标中误差≤±1.5mm，监测点高程中误差≤±0.5mm。

由监测点精度要求反推监测控制网应布设二级导线网;从规范中可以查到该基坑竖向位移应控制在±42mm，布设二等水准控制网，导线和水准控制网共用控制点。对控制网平差，检验计算网中所得到的精度指标和点位中误差，判定所建控制网是否符合规范要求。当符合要求时，使用该控制网进行观测。对每期观测数值进行整理归纳和分析，选取监测数据用SPSS软件处理，生成回归方程，选取最佳拟合方程，用于对建筑变形趋势进行预报。

3.2　监测精度

在变形监测实施过程中，监测精度应达到如表2所示要求(n为测站数)。

3.3　监测报警

根据规范，各监测项目的报警值如表3所示。

3.4　数据处理和平差计算

高程控制网平差结果如表4所示，平差后高程闭合差-0.45mm 小于二等水准闭合差的限差要求。

导线控制网平差结果中，角度闭合差-9.8″小于其限差(±105.8″)，导线全长相对闭合差为1∶66797，根据二级导线测量技术要求(表5)可知，该基坑导线全长相对闭合差小于限差，满足规范要求。

由上述计算结果可知，该基坑高程和水平控制网均满足规范要求，监测技术方案设计正确，可在基坑控制点上架设仪器进行数据观测。

3.5　变形数据分析

由于基坑范围大且监测项目和点位众多，导致各个点位产生大量的观测数据，为方便处理以观测时间为横轴，变形观测量的累积变化量为纵轴，将观测数据统计绘制成曲线图分析。以坡顶水平位移为例，变化曲线如图1所示。

基坑开挖过程中，随着大量土方不断从坑内挖走，基坑内侧失去支撑力，坑壁水平受力不一致，导致坡顶产生向基坑内侧移动趋势的水平位移，并且位移量逐渐增大，监测前期最大沉降速率约为0.5mm/d小于警戒值10mm/d。中期阶段底板施工结束后水平位移量基本趋于稳定值，由于监测时间第60天时基坑东南侧边坡发生坍塌，使得该位置处的大多数监测点变化速率较大，尤其是监测点P4水平位移累计值超出报警值(42mm)，第80天后水平位移基本趋于稳定，最大水平位移54.21mm，P8和P11水平位移累计值虽然也变化较大但是并未达到报警值，针对超出报警值，增大观测频率并派专人加强对该区域的跟踪监测以防止紧急事故发生，及时采取有效预警措施。土方开挖结束后，坡顶水平位移变化曲线呈现近似水平，无明显沉降趋势。整个监测阶段的最小位移量为14.87mm，最大沉降量为54.21mm，后期累计变化量趋势平稳，监测点均处于安全可控状态。

3.6　变形趋势预测

3.6.1　回归方程拟合

在变形监测过程中，结合变形趋势提取拟合方法，使用多项式回归方程拟合变形数据并预测其值，可以达到很好的拟合效果。本文选取坡顶监测点P4为例，对其水平位移变形趋势预报分析。根据监测点数据特点选取回归分析曲线估计，本案例选中线性、二次和三次曲线模型进行比较。

从模型统计及参数评估表(表6)中可以看出：相关系数平方(R2)表示回归方程拟合度，由表可得(0.998>0.992>0.813)三次曲线模型的拟合度高于其余两种模型的拟合度;F值表示回归模型的方差与残差的比值，表中F统计量的显著值都为0.000，可见三个模型都有很高的显著性，在一定程度上可以对数据进行预测，但是在三次曲线模型中F=18888.347，其F值最大，表示该模型计算所得残差最小，模拟的精度最高，三次曲线模型的拟合效果最好，最能够真实地反映数据变化趋势。

从回归方程模型图(图2)中也可以看出线性函数在整个过程中波动都比较大不稳定;二次曲线在自变量定义域的前中期符合数据特征，但是在后期拟合度不高;三次曲线在自变量定义域的全过程中符合数据变化特征，并且在数据定义域外一定范围内很好地模拟数据变形走势;因此在此图中也可以看出三次曲线模型的拟合程度是最好的。

结果：表明用“y=0.177+0.315*x-0.002*x2+(2.914E-6)*x3”模型能很好地有效地描述了坡顶监测点水平位移累计变化量与观测时间的相关关系。

3.6.2　形变值预测

利用上述所得三次曲线方程进行预测接下来一个月的因变量数据，预测结果如图3所示。

图3中预测数据可看出水平位移累计变化量在接下来一个月内，每10天为间隔，获取3组预测值(19.60257，19.65395，19.77288)，该监测点在3个时段内的变化速率分别为0.000257mm/d、0.005138mm/d和0.011893mm/d均小于警戒值10mm/d，位移累计变化量19.77288mm小于警戒值42mm，两者均未超限，可视为变形数据变化无明显波动符合基坑规范要求。

从以上各监测项目的累计变化曲线可以看出，除前期个别坡顶位移超出报警值外，其他各监测项目的变化曲线均较为平缓没有突变数据产生，未出现变形数据达到报警值的情况;后期的各监测项目的观测值变化平稳，无明显波动均处于稳定状态，基坑在监测周期内安全处于可控状态。

通过选取坡顶监测点数据使用SPSS软件进行回归分析，获取了最佳拟合回归方程，由函数方程曲线得到在定义域时间外一个月内监测累积变化量无显著变化，因此次基坑工程在其回填土完毕之后的一段时间内变形数据处于稳定值变形趋势稳定，整个基坑总体运行安全。

4、结束语

面对结构复杂、强度弱、安全性低的基坑工程建设，本文研究基坑的变形监测内容和预报方法，提出了监测点精度要求反推控制网等级的技术方案，在实际监测中使用监测点精度要求和控制网等级相互制约，能够快速部署达到精度要求的控制网，提高作业效率;同时采用回归分析法对变形数据进行建模和预测，确保基坑稳定运行。通过苏州广济医院基坑的变形监测数据分析和预报结果，进一步验证了本文提出方法的正确性和有效性。