大坝监测数据分析理论和方法的研究与应用已经取得了相当的进展，为保证大坝安全运行发挥了巨大的作用，本文基于笔者多年从事大坝安全分析的相关工作经验，以大坝安全监测数据分析为研究对象，探讨了安全监测数据分析的意义和内容，给出了安全监测数据分析方法，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

1 大坝安全监测的意义

大坝所具有的潜在安全问题既是一个复杂的技术问题，也是一个日益突出的公共安全问题，因此，我国对大坝安全越来越重视。随着坝工理论和技术的不断发展与完善，为了更好地实现水资源的进一步开发利用，我国的大坝建设正向着更高更大方向发展，如三峡重力坝、小湾拱坝(最大坝高294.5 m)、拉西瓦拱坝(最大坝高250 m)、溪洛渡拱坝(最大坝高285.5 m)等，这些工程的建设将为我国的经济发展做出巨大贡献，也将推动我国的坝工理论和技术水平上升到一个新的高度。但是，这些工程一旦失事，将是不可想象的毁灭性灾难，因此，大坝安全问题就显得日益突出和重要。保证大坝安全的措施可分为工程措施和非工程措施两种，两者相互依存，缺一不可。

回顾大坝安全监测的发展历史，最早可追溯到19世纪90年代，1891年德国的挨施巴赫重力坝开展了大坝位移观测，随后于1903年美国新泽西州Boont。n重力坝开展了温度观测，1908年澳大利亚新南威尔士州巴伦杰克溪薄拱坝开展了变形观测，1925年美国爱达荷州亚美尼加一佛尔兹坝开展了扬压力观测，1826年美国垦务局在Stevenson一creek试验拱坝上开展了应力及应变观测，这是最早开展安全监测的几个实例。我国从20世纪50年代开始进行安全监测工作，大坝安全监测的作用是逐渐被人们认识的，赵志仁将大坝安全监测的发展历程划分为以下3个阶段。

(1)1891年至1964年，原型观测阶段，原型观测的主要目的是研究大坝设计计算方法，检验设计，改进坝工理论。(2)1964年至1985年，由原型观测向安全监测的过度阶段，接连发生的大坝失事，让人们逐渐认识到大坝安全的重要性，逐步把保证大坝安全运行作为主要目的。(3)1985年至今，安全监测阶段，此阶段，大坝安全监测已经成为人们的共识，随着监测仪器、监测技术和资料分析方法的不断进步、发展与完善，将逐步实现大坝的安全监控。

2 大坝安全监测数据分析概述

大坝安全监测取得的大量数据为评价大坝运行状态提供了基础，但是，原始观测数据往往不能直观清晰地展示大坝性态，需要对观测数据进行分辨、解析、提炼和概括，从繁多的观测资料中找出关键问题，深刻地揭示规律并作出判断，这就需要进行监测数据分析。

2.1 监测数据分析的意义

大坝监测数据分析可以从原始数据中提取包含的信息，为大坝的建设和运行管理提供有价值的科学依据。大量工程实践表明：大坝监测数据中蕴藏了丰富的反映坝体结构性态的信息，做好观测资料分析工作既有工程应用价值又有科学研究意义。大坝安全监测数据分析的意义表现在如下几方面：(1)原始观测数据本身既包含着大坝实际运行状态的信息，又带有观测误差及外界随机因素所造成的干扰。必须经过误差分析及干扰辨析，才能揭示出真实的信息。(2)观测值是影响坝体状态的多种内外因素交织在一起的综合效应，也必须对测值作分解和剖析，将影响因素加以分解，找出主要因素及各个因素的影响程度。(3)只有将多测点的多测次的多种观测量放在一起综合考察，相互补充和验证，才能全面了解测值在空间分布上和时间发展上的相互联系，了解大坝的变化过程和发展趋势，发现变动特殊的部位和薄弱环节。(4)为了对大坝监测数据作出合理的物理解释，为了预测大坝未来的变化趋势，也都离不开监测数据分析工作。因此，大坝监测资料分析是实现大坝安全监测最终目的的一个重要环节。

2.2 监测数据分析的内容

监测资料分析的内容通常包括：认识规律、查找问题、预测变化、判断安全。

(1)认识规律：分析测值的发展过程以了解其随时间而变化的情况，如周期性、趋势、变化类型、发展速度、变动幅度等;分析测值的空间分布以了解它在不同部位的特点和差异，掌握它的分布特点及代表性测点的位置;分析测值的影响因素以了解各种外界条件及内部因素对所测物理量的作用程度、主次关系。通过这些分析，掌握坝的运行状况，认识坝的各个部位上各种测值的变化规律。(2)查找问题：对监测变量在发展过程和分布关系上发现的特殊或突出测值，联系荷载条件及结构因素进行考查，了解其是否符合正常变化规律或是否在正常变化范围之内，分析原因，找出问题。(3)预测变化：根据所掌握的规律，预测未来一定条件下测值的变化范围或取值;对于发现的问题，估计其发展趋势、变化速度和可能后果。(4)判断安全：基于对测值的分析，判断过去一段时期内坝的运行状态是否安全并对今后可能出现的最不利条件组合下坝的安全作出预先判断。

一般来讲，大坝监测资料分析可分为正分析和反演分析两个方面。正分析是指由实测资料建立原型物理观测量的数学模型，并应用这些模型监控大坝的运行。反演分析是仿效系统识别的思想，以正分析成果为依据，通过相应的理论分析，反求大坝材料的物理力学参数和项源(如坝体混凝土温度、拱坝实际梁荷载等)。吴中如院士提到通过大坝监测资料分析可以实现反馈设计，即“综合原型观测资料正分析和反演分析的成果，通过理论分析计算或归纳总结，从中寻找某些规律和信息，及时反馈到设计、施工和运行中去，从而达到优化设计、施工和运行的目的，并补充和完善现行水工设计和施工规范”。综上所述，大坝监测资料正分析中数学模型的研究与应用是实现大坝安全监测及资料分析的目的和意义的基础与根本。

3 监测数据分析方法

大坝安全监测数据分析涉及到多学科交叉的许多方法和理论，目前，常用的大坝监测数据分析方法主要有如下几种：多元回归分析、时间序列分析、灰色理论分析、频谱分析、Kalman滤波法、有限元法、人工神经网络法、小波分析法、系统论方法等等。(图1)

3.1 多元回归分析

多元回归分析方法是大坝监测数据分析中应用最为广泛的方法之一，最常用的方法就是逐步回归分析方法，基于该方法的回归统计模型广泛应用于各类监测变量的分析建模工作。以大坝变形监测的分析为例，取变形(如各种位移值)为因变量(又称效应量)，取环境量(如水压、温度等)为自变量(又称影响因子)，根据数理统计理论建立多元线性回归模型，用逐步回归分析方法就可以得到效应量与环境量之间的函数模型，然后就可以进行变形的物理解释和预报。由于它是一种统计分析方法，需要因变量和自变量具有较长且一致性较好的观测值序列。如果回归模型的环境变量之间存在多重共线性，可能会引起回归模型参数估计的不正确;如果观测数据序列长度不足且数据中所含随机噪声偏大，则可能会引起回归模型的过拟合现象，而破坏模型的稳健性。

在回归分析法中，当环境量之间相关性较大时，可采用主成分分析或岭回归分析，为了解决和改善回归模型中因子多重相关性和欠拟合问题，则可采用偏回归模型，该模型具有多元线性回归、相关分析和主成分分析的性能，在某些情况下甚至优于常用的逐步线性回归模型，例如王小军、杨杰、邓念武等在应用偏回归模型进行大坝监测数据分析时，还采用遗传算法进行模型的参数估计，取得了较好的效果。

3.2 时间序列分析

大坝安全监测过程中，各监测变量的实测数据自然组成了一个离散随机时间序列，因此，可以用时间序列分析理论与方法建立模型。一般认为时间序列分析方法是一种动态数据的参数化时域分析方法，它通过对动态数据进行模型阶次和参数估计建立相应的数学模型，以了解这些数据的内在结构和特性，从而对数据变化趋势做出判断和预测，具有良好的短期预测效果。进行时间序列分析时一般要求数据为平稳随机过程，否则，需要进行协整分析，对数据进行差分处理，或者采用误差修正模型。例如，徐培亮利用时间序列分析方法，对大坝变形观测资料进行分析建模得到一个AR(2)模型，并对大坝变形进行了预报，结果表明具有良好的预测精度。涂克楠、张利、郑箫等也利用时间序列对大坝监测数据进行分析，有效地提高了模型对实测数据的拟合能力和预测能力。

3.3 灰色理论分析

当观测数据的样本数不多时，不能满足时间序列分析或者回归分析模型对于数据长度的要求，此时，可采用灰色系统理论建模。该理论于20世纪80年代由邓聚龙首次提出，该方法通过将原始数列利用累加生成法变换为生成数列，从而减弱数据序列的随机性，增强规律性。例如，在大坝变形监测数据分析时，也可以大坝变形的灰微分方程来提取趋势项后建立组合模型。一般时间序列分析都是针对单测点的数据序列，如果考虑各测点之间的相关性而进行多测点的关联分析，有可能会取得更好的效果。1991年，熊支荣等人详述了灰色系统理论在水工观测资料分析中的应用情况，并对其应用时的检验标准等问题进行了探讨。同年，刘观标利用灰色系统模型对某重力坝的实测应力分析证明了灰色模型具有理论合理、严谨、成果精度较高的特点。

3.4 频谱分析

大坝监测数据的处理和分析主要在时域内进行，利用Fourier变换将监测数据序列由时域信号转换为频域信号进行分析，通过计算各谐波频率的振幅，最大振幅所对应的主频可以揭示监测量的变化周期，这样，有时在时域内看不清的数据信息在频域内可以很容易看清楚。例如，将测点的变形量作为输出，相关的环境因子作为输入，通过估计相干函数、频率响应函数和响应谱函数，就可以通过分析输入输出之间的相关性进行变形的物理解释，确定输入的贡献和影响变形的主要因子。将大坝监测数据由时域信号转换到频域信号进行分析的研究应用并不多，主要是由于该方法在应用时要求样本数量要足够多，而且要求数据是平稳的，系统是线性的，频谱分析从整个频域上对信号进行考虑，局部化性能差。