软土区受地铁基坑开挖影响的古建筑沉降预测研究.pdf

收稿日期２ ０ １ ４－ ０ ６－ ０ ６ 作者简介何 山 （ １ ９ ７ ２－ ） ，男，浙江宁波人。高级工程师，主 要从事 城 市 轨 道 交 通 风 险 控 制 方 面 的 研 究 工 作。 Ｅ  ｍ ａ ｉ ｌ ｈ ｅ ｓ ｈ ａ ｎ ２ ０ ０ ３ １ ０ １ ＠ｓ ｏ ｈ ｕ  ｃ ｏ ｍ 。 Ｄ Ｏ Ｉ １ ０ ． １ ３ ３ ７ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３  ８ ８ ２ ５ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ４ ． ２ ５ 软土区受地铁基坑开挖影响的古建筑沉降预测研究 何 山１，张世华２，张晓乐２，陈玄斌２ （ １ ．宁波市轨道交通集团有限公司，浙江宁波 ３ １ ５ ０ １ ２ ；２ ．华东勘测设计研究院有限公司，杭州 ３ １ ０ ０ １ ４ ） 摘 要为了减少宁波市新建地铁基坑对邻近古建筑的影响，地铁车站附属基坑开挖需要精细 化的沉降变形监测。依据该市老城隍庙古建筑沉降监测数据，运用 Ｇ Ｍ（ １ ，１ ） 灰色预测理论构建沉 降预测模型。研究结果表明古建筑沉降预测值与实测值一致性较好，说明该灰色理论预测模型精 度较高，可用于宁波市古建筑后期沉降的预测和控制，对地铁工程周边建筑环境的保护有着重要 意义。 关键词软土；地铁；附属基坑；古建筑；灰色预测理论；沉降预测 中图分类号Ｔ Ｕ ４ ３ ３文献标志码Ａ文章编号１ ０ ０ ３－ ８ ８ ２ ５ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４－ ０ １ １ ４－ ０ ６ ０ 引言 新建轨道交通地下工程，对周边环境特别是古 建筑具有较大的影响［ １ ］。由于古建筑历史悠久，建 筑结构存在较多缺陷，对地铁施工引起的土体变形 十分敏感，因此为了加强对古建筑的保护，开展施 工引起的古建筑变形研究就具有十分重要的理论和 现实意义。吴江瑛等［ ２ ］详细研究了西安地铁 ４号线 的修建对大雁塔的影响；徐泽民等［ ３ ］对地铁隧道下 穿历史风貌建筑的影响进行了实测与分析。这些研 究对古建筑的保护具有较高的参考价值，但以上的 研究仅限于在实测数据的基础上提出古建筑的保护 措施，而没有对古建筑的后续沉降影响进行预测。 近些年来，随着计算水平的发展，很多计算理 论被逐步运用到工程实际中并逐步得到完善。于怀 昌等［ ４ ］采用灰色预测理论对深基坑降水过程中周围 建筑物的沉降进行了系统预测；马文涛等［ ５ ］采用灰 色最小二乘支持向量机法对边坡位移进行了预测； 曹文贵等［ ６ ］等采用变步长的灰色预测模型对桩基极 限承载力进行了预测分析；何习平等［ ７ ］在高边坡变 形预测分析中采用了加权多点灰色模型。这些预测 模型在实际工程中都取得了良好的效果。但是，针 对软土区地铁基坑开挖造成的邻近古建筑的沉降预 测研究文献并不多见。 本文针对宁波轨道交通 ２号线附属基坑开挖对 邻近老城庙古建筑的沉降影响进行了预测分析，并 对灰色预测理论预测结果的可靠性和合理性进行了 研究，以期能够为类似工程提供参考。 １ 工程概况 宁波市海曙区城隍庙，位于市中心海曙区繁华 地带，重建于 １ ８ ８ ４年，是清代官式制作和地方工艺 相结合的建筑精华，１ ９ ８ １年被宁波市革命委员会公 布为市级文物保护单位。建筑结构存在较多老化损 坏，且存在改扩建和搭建现象，因此在地铁施工前 就存在较多的结构变形薄弱点。 宁波市轨道交通 ２号线一期工程的城隍庙站附 属基坑位于车站主体基坑的东侧，北侧紧邻药行街， 见图 １ 。 图 １ 附属基坑与老城庙平面位置关系示意 该附属基坑东侧紧邻城隍庙，最近处间距仅为 ４１１ 路 基 工 程 Ｓ ｕ ｂ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ２ ０ １ ５年第 ４期 （ 总第 １ ８ １期） ５ｍ 。东侧开发地块共分为 ４个基坑，均采用明挖或 者局部盖挖顺作法施工，基坑在靠近老城隍庙一侧 的围护采用  １ ０ ０ ０ ＠７ ５ ０ｍ ｍ钻孔咬合桩，该基坑沿 深度方向布置两道混凝土支撑。为减少对周边环境 的影响，将基坑分为 ４块，由北至南依次为 Ｅ １ ， Ｅ ２ ，Ｅ ３ ，Ｅ ４区，分期施工。首先施工 Ｅ １和 Ｅ ３区， 顶板结构完成后再进行 Ｅ ２ 、Ｅ ４区基坑的施工。 根据勘察资料，本场地地表至 ６ ７  ０ｍ深度范围 内所揭露的土层均为第四纪松散沉积物，按其成因 可分为 ９层，并细分为 １ ６个工程地质亚层。 土层自上而下依次为①１层杂填土，①３层淤 泥质黏土、淤泥，②２ ｂ 层淤泥质黏土，②２ ｃ 层淤泥 质粉质黏土，③１层含黏性土粉砂，③２层粉质黏 土，④１层淤泥质黏土，⑤１层粉质黏土，⑤２层粉 质黏土，⑥２层粉质黏土，⑥２ ａ层黏质粉土，⑥３ 层黏土，⑦１层粉质黏土，⑧１层粉砂，⑧１ ａ层粉 质黏土，⑨１层粉质黏土。其中，坑底基本位于④１ 层淤泥质黏土，墙址位于⑥２层粉质黏土。场地工 程地质典型剖面，见图 ２ 。 图 ２ 场地工程地质典型剖面 该场地地下水主要为松散岩类孔隙潜水，浅部 孔隙承压水以及第１层孔隙承压水。但是，由于第１ 层孔隙承压水埋藏较深，松散岩类孔隙潜水和浅部 孔隙承压水水量较少，故该场地地下水条件良好。 ２ 古建筑物的保护监测 城隍庙站东区附属基坑边缘与老城隍庙相距在 ５～ １ ０ｍ之间，且老城隍庙年代悠久、对变形十分 敏感，为减少施工影响，防止塌孔，原地下连续墙 围护结构方案改为钻孔咬合桩并将大基坑划分为 ４ 个小基坑，进行分段施工。 拔桩期间，老城隍庙仍出现了裂缝，最大沉降 量为 － ２ ３  ２ ６ｍ ｍ ，因此该工程委托相关单位对老城 隍庙进行了专项的监测方案设计，其监测布点，见 图 ３ 。 图 ３ 老城隍庙监测布点 该方案对老城隍庙的建筑沉降、倾斜以及裂缝 进行了重点监测。考虑到东侧开发区距离古建筑较 近，监测频率较高，人工很难实现实时监测。为了 实时收集、反馈和分析基坑开挖对古建筑的影响， 确保古建筑的安全，实际工程中采用自动化监测和 人工监测相结合的方式，且将钻孔咬合桩及附属基 坑开挖施工期作为重点监测阶段，加密监测频率。 综合考虑基坑工程复杂程度和文物保护级别，老城 隍庙监测等级按变形监测一级技术要求进行。 监测方案中老城隍庙古建筑共布置了 ７ １个沉降 监测点，监测精度为 ０  １ ５ｍ ｍ 。本文选取 ２ ０ １ ４年 １ 月 １日 ～ ４月 １日的沉降观测数据建模，进行沉降 预测分析研究。 ３ 灰色预测理论 基坑开挖引起的建筑物沉降值是由很多因素综 合作用引起的。为了简化沉降预测模型，本文采用 邓聚龙教授 １ ９ ８ ２年首创的 Ｇ Ｍ（ １ ，１ ） 灰色预测理论 进行沉降预测［ ８ ］。灰色预测可以对原始数据进行处 理，建立灰色预测模型，发现、掌握系统的发展规 律，对系统的未来状态作出科学的定量预测［ ９ ］。它 的特点在于可处理小样本、短序列建模问题，克服 了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端［ １ ０ ］。 ３  １ Ｇ Ｍ（ １ ，１ ） 模型的建立 设已知的参考数据序列为 Ｘ （ ０ ） { ＝ ｘ （ ０ ） （ １ ） ，ｘ （ ０ ） （ ２ ） ，ｘ （ ０ ） （ ３ ） ，，ｘ （ ０ ） （ Ｎ}） ， 其中 Ｘ （ ０ ）（ Ｎ ） 是所要预测的某指标的原始数据。 做一次累加 （ １－ Ａ Ｇ Ｏ ） ［ １ １ ］，生成如下数列 Ｘ （ １ ） { ＝ ｘ （ １ ） （ １ ） ，ｘ （ １ ） （ ２ ） ，ｘ （ １ ） （ ３ ） ，，ｘ （ １ ） （ Ｎ}） （ １ ） 式中ｘ （ １ ）（ ｋ ）＝ ∑ ｋ ｉ ＝ １ ｘ （ ０ ）（ ｉ ） ｋ ＝ １ ，２ ，３ ，，Ｎ 。 累加生成的数列对时间求导，得白化微分方 程式 ５１１何 山，等软土区受地铁基坑开挖影响的古建筑沉降预测研究 ｄ Ｘ （ １ ） ｄ ｔ ＋ ａ Ｘ （ １ ）＝ ｂ （ ２ ） 式中ａ 为发展系数，ｂ 为内生控制灰数，均为待定 系数。 ｄ ｘ （ １ ） ｄ ｔ ＝ ｌ ｉ ｍｘ （ １ ）（ ｔ ＋ Δ ｔ ）－ ｘ（ １ ）（ ｔ ） Δ ｔ （ ３ ） 其离散形式可表示为 Δ ｘ （ １ ） Δ ｔ ＝ ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ）－ ｘ（ １ ）（ ｋ ） （ ｋ ＋ １ ）－ ｋ ＝ ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ）－ ｘ（ １ ）（ ｋ ）＝ ｘ（ ０ ）（ ｋ ＋ １ ） （ ４ ） ｘ （ １ ）取 ｋ ，ｋ ＋ １构造均值数列为 ｚ （ １ ）（ ｋ ） ＝ { １ ２ ｘ （ １ ） （ ｋ ） ＋ｘ （ １ ） （ ｋ＋１ } ） ， ｋ ＝ １ ，２ ，３ ，，（ Ｎ－ １ ）（ ５ ） 将以上各式代入白化微分方程，可得 ｘ （ ０ ）（ ｋ ＋ １ ）＋ ａ ｚ（ １ ）（ ｋ ＋ １ ）＝ ｂ ， ｋ ＝ １ ，２ ，３ ，，（ Ｎ－ １ ）（ ６ ） 式（ ６ ） 为一个方程组。记系数向量为 α＝ ［ ａ ，ｂ ］ Ｔ，Ｙ ｎ＝ ［ ｘ （ ０ ）（ ２ ） ，ｘ（ ０ ）（ ３ ） ，， ｘ （ ０ ）（ Ｎ ） ］Ｔ，故Ｙ ｎ＝ Ｂ α ，其中 Ｂ为累加生成矩阵 Ｂ＝ －１ ２ ［ ｘ （ １ ）（ １ ）＋ ｘ（ １ ）（ ２ ） ］ １ －１ ２ ［ ｘ （ １ ）（ ２ ）＋ ｘ（ １ ）（ ３ ） ］ １  －１ ２ ［ ｘ （ １ ）（ Ｎ－ １ ）＋ ｘ（ １ ）（ Ｎ ） ］                   １ 用最小二乘法求解参数 ａ 、ｂ ，得 α [ ＝ ａ ] ｂ ＝ （ Ｂ ＴＢ ）－ １ＢＴＹ ｎ （ ７ ） 将所求得的系数向量及边界条件 ｘ （ １ ）（ １ ）＝ ｘ（ ０ ）（ １ ） 代入解微分方程，得 ＾ ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ）＝ ＾ ｘ （ ０ ）（ １ ）－ｂ [] ａ ｅ － ａ ｋ＋ｂ ａ （ ８ ） 式中＾ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ） 是预测的 １次累加生成值。 式（ ８ ） 即为灰色预测 Ｇ Ｍ（ １ ，１ ） 模型，通过一次 累减处理，即可以得到不同时刻的预测值 ＾ ｘ （ ０ ）（ ｋ ＋ １ ）＝＾ ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ）－＾ ｘ （ １ ）（ ｋ ） ｋ ＝ １ ，２ ，３ ，，（ Ｎ－ １ ）（ ９ ） ３  ２ 灰色预测步骤 （ １ ）数据检验与处理计算原始参考数列，数 列的级比为 λ （ ｋ ）＝ ｘ （ ０ ）（ ｋ － １ ） ｘ （ ０ ）（ ｋ ） ｋ ＝ ２ ，３ ，，Ｎ（ １ ０ ） 若所有的级比 λ （ ｋ ） 都落在（ ｅ － ２ ｎ ＋ １，ｅ ２ ｎ ＋ ２） 内，则 该数列可以进行预测。否则，取适当的 ｃ （ 常数） 作 平移变换，使新数列满足级比要求。 （ ２ ）建立模型。 （ ３ ）检验预测值①令残差为 ε （ ｋ ） ，计算 ε （ ｋ ）＝ ｘ （ ０ ）（ ｋ ）－＾ ｘ （ ０ ）（ ｋ ） ｘ （ ０ ）（ ｋ ） ，ｋ＝１ ，２ ，３ ，，Ｎ ，若 ε （ ｋ ）＜ ０  ２ 则可以认为达到一般要求，若 ε （ ｋ ）＜ ０  １ 则认为达到较高要求；②级比偏差值检验为 ρ （ ｋ ）＝ １－ １－ ０  ５ ａ １＋ ０  ５ ａλ （ ｋ ） （ １ １ ） 式中ａ 为发展系数；λ （ ｋ ） 为级比。 若 ρ （ ｋ ）＜ ０  ２ ，则可认为达到一般要求，ρ （ ｋ ） ＜ ０  １ ，认为达到较高要求。 本文根据残差和级比偏差的值只分了两个等级 的精度，即一般和较高，但这对于区分精度已经能 够有所体现了，故文中没有进行细分。 ４ 古建筑沉降预测分析 在老城隍庙监测方案中选取一些靠东侧附属基 坑较近的同时属于古建筑物薄弱或者需要重点关注 的监测点进行预测分析，选取的建筑物沉降点位置 示意，见图 ４ 。本文为了简化预测模型选取了等时 距的 监 测 数 据 进 行 研 究。同 时 在 建 模 时 利 用 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ强大的计算功能进行模型参数的求取。 图 ４ 古建筑沉降监测点选取示意 由于靠近基坑边缘且位于古建筑物角点的监测 点能比较全面的反映建筑物的整体风险，同时即将 开挖的区块会进一步的增加这些点处古建筑物的风 险，故本文选取了靠近基坑的古建筑物点 Ｆ ３ ０ ， Ｆ ３ １ ，Ｆ ３ ４ ，Ｆ ３ ６等４个沉降点进行分析（ 图４ ） 。通过 采用灰色预测对前 ７个时间序号的实测原始数据进 行建模，利用建好的模型对后续的 ２个时间序号进 行预测，并且与后续的实测值进行对比，为验证该 预测模型的准确性，选取其中 Ｆ ３ ０沉降监测点为例 建立该预测模型。 Ｆ ３ ０点的原始数据为 Ｘ （ ０ ） { ＝－ １ ８  ８ ９ ， － ２ ０  ６ ３ ， － ２ ２  １ ０ ， － ２ ２  ４ ７ ， ６１１ 路 基 工 程 Ｓ ｕ ｂ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ２ ０ １ ５年第 ４期 （ 总第 １ ８ １期） － ２ ４  ０ ０ ， － ２ ７  ０ ２ ，}－ ３ ２  ４ １ 一次累加生成的数据为 Ｘ （ １ ） { ＝－ １ ８  ８ ９ ， － ３ ９  ５ ２ ， － ６ １  ６ ２ ， － ８ ４  ０ ９ ， － １ ０ ８  ０ ９ ， － １ ３ ５  １ １ ，}－ １ ６ ７  ５ ２ 均值数列为 ｚ （ １ ）（ ｋ ） { ＝－ ２ ９  ２ １ ， － ５ ０  ５ ７ ， － ７ ２  ８ ６ ， － ９ ６  ０ ９ ， － １ ２ １  ６ ０ ，}－ １ ５ １  ３ ２ 累加生成矩阵 Ｂ及 Ｙ ｎ为 Ｂ＝ ２ ９  ２ １ １ ５ ０  ５ ７ １ ７ ２  ８ ６ １ ９ ６  ０ ９ １ １ ２ １  ６ ０ １                   １ ５ １  ３ ２ １ Ｙ ｎ＝ － ２ ０  ６ ３ － ２ ２  １ ０ － ２ ２  ４ ７ － ２ ４  ０ ０ － ２ ７  ０ ２                   － ３ ２  ４ １ 将以上矩阵代入式（ ７ ） 可得发展系数和内生控 制灰数，分别为 ａ ＝－ ０  ０ ９ ０ ６ ，ｂ ＝－ １ ６  ８ ９ ８ ４ 。 将以上的系数及监测数据的初值代入式（ ８ ） 可得 ＾ ｘ （ １ ）（ ｋ ＋ １ ）＝ １ ８ ６  ５ ９ ９－ ２ ０ ５  ４ ８ ９ ｅ０  ０ ９ ０ ６ ｋ （ １ ２ ） 将以上一次累积的预测数据表达式代入式（ ９ ） 即可得到模型的预测值表达式为 ＾ ｘ （ ０ ）（ ｋ ＋ １ ）＝－ １ ９  ４ ８ ０ ４ ｅ０  ０ ９ ０ ６ ｋ （ １ ３ ） 代入各个 ｋ 值，即可得到预测值向量为 Ｘ （ ０ ） { ＝－ １ ８  ８ ９ ， － １ ９  ４ ８ ， － ２ １  ３ ２ ， －２ ３  ３ ５ ， － ２ ５  ５ ６ ， － ２ ７  ９ ８ ， － ３ ０  ６ ３ ， － ３ ３  ５ ４ ， － ３ ６  ７ ２ }  代入残差表达式可以求得其数列形式为 ε{＝ ０ ，０  ０ ５ ６ ，０  ０ ３ ５ ，０  ０ ３ ９ ，０  ０ ６ ４ ，０  ０ ３ ６ ， ０  ０ ５ ４ ，０  ０ ８ ０ ，０  １ ０ ０ }  代入级比偏差表达式可以求得其数列形式为 ρ{＝－０  ０ ０ ３ ， －０  ０ ２ ２ ， －０  ０ ７ ７ ， －０  ０ ２ ５ ， ０  ０ ２ ８ ，０  ０ ８ ７ ，０  ０ ２ ７ ，}０  ０ ２ ２ 从以上预测值得残差表达式和级比偏差表达式， 可以得知除了最后一个时间序号的预测精度为一般 外，其他的预测精度均为较好，能够满足工程的 要求。 同时，可以看出由级比偏差判断的精度和由残 差判断得到的精度基本上一致，在不一致处预测值 的精度就选取两者中较差的精度作为该时序下预测 值的精度。 古建筑物其他沉降监测点的原始监测值与模型 预测值对比，见图 ５ 。前期模型计算值及后期的预 测结果，见表 １ 。 图 ５ 各监测点原始监测值和模型预测值对比 （ ２ ０ １ ４年） 从图５ 、表１可以发现由灰色理论建立的模型 在预测古建筑沉降值时大部分具有较高的精度 （ ε ＜ ０  １ ） ，只有少部分预测的精度为一般，因此可 以通过该预测理论对后期的沉降观测值进行预测 分析。 同时，综合以上不同监测点后期预测值与实测 的对比可以发现，时间序号为 ９的预测精度小于时 间序号为 ８的预测精度，这说明由前面 ７个时间序 号建立的模型随着后期预测时间的延长精度逐渐降 低，这就需要用新信息代替老信息建立更新的预测 模型对后续的沉降值进行预测［ １ ２ ］。 本文仅利用老城隍庙站东侧附属基坑 Ｅ ４ ，Ｅ ３ 区开挖过程中的古建筑沉降实测值进行模型的建立 及验证，后续 Ｅ ２ ，Ｅ １区块开挖引起的文中监测点沉 降值的变化可以进行进一步的预测。 ７１１何 山，等软土区受地铁基坑开挖影响的古建筑沉降预测研究 表 １ 古建筑沉降监测值及预测结果 （ ２ ０ １ ４年） 沉降点时间序号实测日期原始数据／ ｍ ｍ预测数据／ ｍ ｍ残差级比偏差精度 Ｆ ３ ０ １０ １－ ０ １－ １ ８  ８ ９－ １ ８  ８ ９０  ０ ０ ２０ １－ １ ６－ ２ ０  ６ ３－ １ ９  ４ ８０  ０ ６０  ０ ０较高 ２０ ２－ ０ １－ ２ ２  １ ０－ ２ １  ３ ２０  ０ ４－ ０  ０ ２较高 ４０ ２－ １ ６－ ２ ２  ４ ７－ ２ ３  ３ ５０  ０ ４－ ０  ０ ８较高 ５０ ３－ ０ １－ ２ ４  ０ ０－ ２ ５  ５ ６０  ０ ６－ ０  ０ ３较高 ６０ ３－ １ ６－ ２ ７  ０ ２－ ２ ７  ９ ８０  ０ ４０  ０ ３较高 ７０ ４－ ０ １－ ３ ２  ４ １－ ３ ０  ６ ３０  ０ ５０  ０ ９较高 ８０ ４－ １ ６－ ３ ６  ４ １－ ３ ３  ５ ４  ０  ０ ８０  ０ ３较高 ９０ ５－ ０ １－ ４ ０  ８ １－ ３ ６  ７ ２  ０  １ ００  ０ ２一般 Ｆ ３ １ １０ １－ ０ １－ ２ ３  ０ ９－ ２ ３  ０ ９０  ０ ０ ２０ １－ １ ６－ ２ ３  ０ ２－ ２ ０  ８ ２０  １ ０－ ０  １ １一般 ２０ ２－ ０ １－ ２ ３  ０ ７－ ２ ２  ９ ５０  ０ １－ ０  １ ０一般 ４０ ２－ １ ６－ ２ ３  １ ２－ ２ ５  ２ ９０  ０ ９－ ０  １ ０一般 ５０ ３－ ０ １－ ２ ６  ９ ６－ ２ ７  ８ ７０  ０ ３０  ０ ５较高 ６０ ３－ １ ６－ ３ ０  ４ ４－ ３ ０  ７ ２０  ０ １０  ０ ２较高 ７０ ４－ ０ １－ ３ ５  ３ ２－ ３ ３  ８ ５０  ０ ４０  ０ ５较高 ８０ ４－ １ ６－ ３ ６  １ ５－ ３ ７  ３ １  ０  ０ ３－ ０  ０ ８较高 ９０ ５－ ０ １－ ３ ９  １ ６－ ４ １  １ ２  ０  ０ ５－ ０  ０ ２较高 Ｆ ３ ４ １０ １－ ０ １－ ２ ６  ６ ４－ ２ ６  ６ ４０  ０ ０ ２０ １－ １ ６－ ２ ６  ６ ３－ ２ ６  ０ ７０  ０ ２－ ０  ０ ６较高 ２０ ２－ ０ １－ ２ ８  ０ ４－ ２ ７  ７ ２０  ０ １－ ０  ０ １较高 ４０ ２－ １ ６－ ２ ９  ８ ２－ ２ ９  ４ ７０  ０ １０  ０ ０较高 ５０ ３－ ０ １－ ２ ９  ７ ５－ ３ １  ３ ４０  ０ ５－ ０  ０ ７较高 ６０ ３－ １ ６－ ３ ２  ３ ０－ ３ ３  ３ ２０  ０ ３０  ０ ２较高 ７０ ４－ ０ １－ ３ ６  ９ ３－ ３ ５  ４ ３０  ０ ４０  ０ ７较高 ８０ ４－ １ ６－ ３ ６  ３ ０－ ３ ６  ６ ７  ０  ０ ４－ ０  ０ ８较高 ９０ ５－ ０ １－ ４ ２  ２ ３－ ４ ０  ０ ６  ０  ０ ５０  ０ ９较高 Ｆ ３ ６ １０ １－ ０ １－ １ ８  ０ ０－ １ ８  ０ ００  ０ ０ ２０ １－ １ ６－ １ ９  ２ １－ １ ７  １ ７０  １ １－ ０  ０ ３一般 ２０ ２－ ０ １－ １ ９  ０ ４－ １ ８  ８ ４０  ０ １－ ０  １ １一般 ４０ ２－ １ ６－ １ ８  ０ ９－ ２ ０  ６ ８０  １ ４－ ０  １ ６一般 ５０ ３－ ０ １－ ２ ２  ４ ７－ ２ ２  ６ ９０  ０ １０  １ ２一般 ６０ ３－ １ ６－ ２ ４  ５ １－ ２ ４  ９ １０  ０ ２－ ０  ０ １较高 ７０ ４－ ０ １－ ２ ８  ６ ３－ ２ ７  ３ ３０  ０ ５０  ０ ６较高 ８０ ４－ １ ６－ ３ ０  ２ ０－ ３ ０  ０ ０  ０  ０ １－ ０  ０ ４较高 ９０ ５－ ０ １－ ３ ４  ５ ３－ ３ ２  ９ ３  ０  ０ ５０  ０ ４较高 注１ 残差 ＝ 预测值 － 实测值 实测值 ；２ 有的值代表后续时间点的预测值；３ ．表中时间序号 １－ ７为前期模型计算值与实测值对比， ８－ ９ 为后期预测成果。 ５ 结论 （ １ ）本文对建筑物角点且靠近基坑边缘的 ４个 古建筑沉降监测点进行的预测分析，从该模型的预 测结果可以发现，监测点大部分时序下的预测值精 度较高，只有小部分时序下的预测精度为一般。因 此，该模型可以用于古建筑沉降监测值的预测。 （ ２ ）基于灰色理论建立的古建筑沉降预测模 型，根据已有实测沉降值来预测分析后续时间该沉 降监测点的沉降值，并以最终实测值与预测值对比， 结果表明，误差较小即实测曲线与预测曲线拟合度 较高，说明该预测模型实用性较好，对指导后续分 块开挖的信息化施工起到积极作用。 （ ３ ）该模型仅基于前 ７个时序数据下建立的预 ８１１ 路 基 工 程 Ｓ ｕ ｂ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ２ ０ １ ５年第 ４期 （ 总第 １ ８ １期） 测模型，且预测的精度随着时间不断降低，因此还 需要后续的监测数据逐步修正和完善该模型。 参考文献 （ Ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ） ［ １ ］唐传政，彭晓秋．武汉轨道交通二号线一期车站基坑支护方案探讨 ［ Ｊ ］ ．岩土工程学报， ２ ０ ０ ８ ， ３ ０（ Ｓ １ ） ５ ９ ７－ ６ ０ ２ ． Ｔ ａ ｎ ｇＣＺ ，Ｐ ｅ ｎ ｇＸＱ ．Ｅ ｘ ｃ ａ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎ ｇｓ ｃ ｈ ｅ ｍ ｅ ｓｆ ｏ ｒｔ ｈ ｅｆ ｉ ｒ ｓ ｔ －ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｗｕ ｈ ａ ｎＲ ａ ｉ ｌ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｉ ｔ ｌ ｉ ｎ ｅ Ｎ ｏ ．２［ Ｊ ］ ．Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｅ ｏ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ８ ， ３ ０（ Ｓ １ ） ５ ９ ７－ ６ ０ ２ ． ［ ２ ］吴江瑛，陈静文．西安地铁４号线建设对大雁塔的影响分析 ［ Ｊ ］ ．西安 文理学院学报自然科学版， ２ ０ １ ２ ， １ ５（ ３ ） ４ ９－ ５ ２ ． ＷｕＪ Ｙ ，Ｃ ｈ ｅ ｎＪＷ．Ａ ｎａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓｏ ｆ ｔ ｈ ｅｉ ｍ ｐ ａ ｃ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｘ ｉ  ａ ｎ ｍ ｅ ｔ ｒ ｏＬ ｉ ｎ ｅ ４ｏ ｎｔ ｈ ｅＷｉ ｌ ｄＧ ｏ ｏ ｓ ｅＰ ａ ｇ ｏ ｄ ａ［ Ｊ ］ ．Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｘ ｉ  ａ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ Ａ ｒ ｔ ｓ ＆Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅＥ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ２ ０ １ ２ ， １ ５（ ３ ） ４ ９－ ５ ２ ． ［ ３ ］徐泽民，韩庆华，郑刚，等．地铁隧道下穿历史风貌建筑影响的实测与 分析 ［ Ｊ ］ ．岩土工程学报， ２ ０ １ ３ ， ３ ５（ ２ ） ３ ６ ４－ ３ ７ ４ ． Ｘ ｕＺＭ，Ｈ ａ ｎＱＨ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｇ ，ｅ ｔ ａ ｌ ．Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆｍ ｅ ｔ ｒ ｏ ｔ ｕ ｎ ｎ ｅ ｌ ｓ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｉ ｃ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ［Ｊ ］ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌｏ ｆ Ｇ ｅ ｏ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ３ ， ３ ５（ ２ ） ３ ６ ４－ ３ ７ ４ ． ［ ４ ］于怀昌，刘汉东，丁仁伟．深基坑降水过程中周围建筑物沉降的系统预 测 ［ Ｊ ］ ．岩石力学与工程学报， ２ ０ ０ ４ ， ２ ３（ ２ ２ ） ３ ９ ０ ５－ ３ ９ ０ ９ ． Ｙ ｕＨ Ｃ ，Ｌ ｉ ｕＨ Ｄ ，Ｄ ｉ ｎ ｇＲ Ｗ．Ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇｓ ｅ ｔ ｔ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔａ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｄ ｅ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇｄ ｅ ｅ ｐｆ ｏ ｕ ｎ ｄ 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ｈ ｔ ｅ ｄｍ ｕ ｌ ｔ ｉ －ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｇ ｒ ｅ ｙｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｔ ｏｈ ｉ ｇ ｈｒ ｏ ｃ ｋｓ ｌ ｏ ｐ ｅｄ ｅ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ［ Ｊ ］ ．Ｒ ｏ ｃ ｋａ ｎ ｄＳ ｏ ｉ ｌ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｓ ， ２ ０ ０ ７ ， ２ ８（ ６ ） １ １ ８ ７－ １ １ ９ １ ． ［ ８ ］邓聚龙．灰色预测与决策 ［ Ｍ］ ．武汉华中理工大学出版社，１ ９ ８ ８ ８ ６－ １ ２ ８ ． ［ ９ ］刘思峰，郭天榜，党耀国，等．灰色系统理论及其应用 ［ Ｍ］ ．北京科 学出版社， ２ ０ ０ ０ ． ［ １ ０ ］戚蓝，崔蟩，熊开智，等．灰色理论在地应力场分析中的应用 ［ Ｊ ］ ． 岩石力学与工程学报， ２ ０ ０ ２ ， ２ １（ １ ０ ） １ ５ ４ ７－ １ ５ ５ ０ ． Ｑ ｉ Ｌ ，Ｃ ｕ ｉ Ｗ，Ｘ ｉ ｏ ｎ ｇ ＫＺ ，ｅ ｔ ａ ｌ ．Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｇ ｒ ｅ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｔ ｏ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ －ｓ ｉ ｔ ｕ ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ［Ｊ ］ ． Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌｏ ｆＲ ｏ ｃ ｋ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ２ ， ２ １（ １ ０ ） １ ５ ４ ７－ １ ５ ５ ０ ． ［ １ １ ］彭轩明，赵欣，陈小婷．土体流变破坏时间的灰色预测模型 ［ Ｊ ］ ．岩 土力学， ２ ０ ０ ３ ， ２ ４（ ６ ） １ ０ ７ ４－ １ ０ ７ ７ ． Ｐ ｅ ｎ ｇＸＭ，Ｚ ｈ ａ ｏＸ ，Ｃ ｈ ｅ ｎＸＴ ．Ｇ ｒ ｅ ｙｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ｔ ｉ ｍ ｅ ｉ ｎｔ ｈ ｅｃ ｏ ｕ ｒ ｓ ｅｏ ｆ ｓ ｏ ｉ ｌ ｃ ｒ ｅ ｅ ｐ ｉ ｎ ｇ［ Ｊ ］ ．Ｒ ｏ ｃ ｋａ ｎ ｄＳ ｏ ｉ ｌ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｓ ，２ ０ ０ ３ ，２ ４ （ ６ ） １ ０ ７ ４－ １ ０ ７ ７ ． ［ １ ２ ］胡冬，张小平．基于灰色系统理论的基坑变形预测研究 ［ Ｊ ］ ．地下空 间与工程学报， ２ ０ ０ ９ ， ５（ １ ） ７ ４－ ７ ８ ， １ ６ ８ ．胡冬，张小平．基于灰色 系统理论的基坑变形预测研究 ［ Ｊ ］ ．地下空间与工程学报，２ ０ ０ ９ ，５ （ １ ） ７ ４－ ７ ８ ， １ ６ ８ ． Ｈ ｕＤ ，Ｚ ｈ Ｈ ｕＤ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇＸ Ｐ ．Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇｄ ｅ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｉ ｔｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｇ ｒ ｅ ｙｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ［ Ｊ ］ ．Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅＪ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌｏ ｆ Ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄＳ ｐ ａ ｃ ｅａ ｎ ｄＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ９ ， ５（ １ ） ７ ４－ ７ ８ ， １ ６ ８ ． Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙｏ ｎＳ ｅ ｔ ｔ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｏ ｒＡ ｎ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ Ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ Ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄｂ ｙＥ ｘ ｃ ａ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｍｅ ｔ ｒ ｏＰ ｉ ｔ ｉ ｎＳ ｏ ｆ ｔ Ｓ ｏ ｉ ｌ Ａ ｒ ｅ ａ Ｈ ＥＳ ｈ ａ ｎ １ ，Ｚ Ｈ Ａ Ｎ ＧＳ ｈ ｉ ｈ ｕ ａ ２ ，Ｚ Ｈ Ａ Ｎ ＧＸ ｉ ａ ｏ ｌ ｅ ２ ，Ｃ Ｈ Ｅ ＮＸ ｕ ａ ｎ ｂ ｉ ｎ ２ （ １ ．Ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ｏＲ ａ ｉ ｌ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｉ ｔ Ｇ ｒ ｏ ｕ ｐＣ ｏ ． ，Ｌ ｔ ｄ ． ，Ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ｏ ３ １ ５ ０ １ ２ ，Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ａＨ ｕ ａ ｄ ｏ ｎ ｇＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｒ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＬ ｉ ｍ ｉ ｔ ｅ ｄ ，Ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ３ １ ０ ０ １ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ 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