【分　 类】 化工与理学
【关 键 词】 变异函数；沉降监测点；预测分析
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正文：
变程△t由1取值变化到16，逐个求出对应变异函数值，前10组变异函数值列表2。
表2　前10组变异函数值

变程 点号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1号点	1.101	1.616	1.6478	1.803	1.749	2.198	1.893	1.186	0.410	0.984
2号点	1.219	1.984	2.371	2.55	2.245	2.454	2.36	1.822	0.855	0.776

16级变异函数值随变程变化图（图1）。

图1   变异函数随变种变化分布图
由图1可以看出
（1）变异函数散点图近似满足马特隆球状模型，沉降监测数据具有可信的可靠性；
（2）变程由1变为6时，变异函数值上升趋势；极限变程应在5和7之间；此后，散点值不再稳定在基台上，而是围绕这一基台上下不规则跳动；且当变程为7、8、9时，出现下降，然后上升；当变程为15、16时，又显下降趋势，总体将表现一定的周期性。这与其它区域性特征变量有相同之处；
（3）采用变程由1变化到7时的变异函数值来拟合变异函数模型应该是可行的。
确定了上述关键点后，取球状模型式（3）的第一式拟合模型，求得1号点与2号点时间序列的变异函数参数（表3）。
表3 球状模型实验参数

参数 点号	块金常数C0	极限变程a	拱高C	块金效应
1号点	0.946	6.08	1.044	0.906
2号点	0.958	5.230	1.603	0.598
参数值差值	-0.01	0.14	-0.535	0.408

 
　
 
 
 
 

1号点对应的变异函数为：
    

2号点对应的变异函数为：
   
通过分析可得：
（1）1号点与2号点的变函数存在明显的块金常数，相对误差为约为1%，说明两点包含的随机因素大小相当；而且沉降值随时间变化存在一定的不连续性。
（2）两点的拱高较差比较大，表明沉降数据序列的结构变化的极大值有一定差异，随之基台值的不同，说明两点沉降值的变化幅度不同，2号点较大。
（3）两点的变程大小相当，说明沉降数据序列时间方向上的相关维大小存在一定的模糊性。如要建立该沉降数据沉降序列的控制模型，以5维或6维比较合适(如AR（5）模型)。
（4）1号的块金效应指数大于2号点，说明1号点的随机变化强于2号点，可能由于1号为受到了外部的作用（如岩层注浆）。
4  结论
    变异函数是地质统计学的核心和基本工具。通过本文的探讨，利用变异函数分析方法，可以合理检验沉降监测数据，正确建立沉降系统模型，是对比评判沉降监测点变形特征的有效方法。
（1）应用变异函数分析沉降监测数据的时空特征有一定优越性，不仅反映良好的空间结构性分析，而且体现估计的无偏性和最佳性。应用变异函数对观测数据的连续性、相关性、块金效应、空穴效应及影响范围等时空变异性能进行良好的定量描述。
（2）作图分析沉降变异曲线，可以很好地检测观测数据的可信度，选定合理的拟合变异函数模型的变程区间。对比分析沉降监测点的变异函数模型，能较准确地各沉降监测点的变形特征。
（3）要建立区域性通用变异函数，可以通过具有代表性的沉降控制点求出的变异函数的套合实现。对于较大区域的沉降研究，应分区处理，对沉降起因大致相同的点分在一个区域，差异较大的点分在不同区域。
 
参考文献：
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