邵园园 房晓玲 朱晓冬

（江苏省秦淮河水利工程管理处，江苏南京 210001）

1 工程概况

秦淮新河水利枢纽工程位于南京市雨花台经济开发区天后村秦淮新河入江口处，由节制闸和抽水站两部分组成，是秦淮河流域的主要控制工程之一，具有防洪、排涝、灌溉、改善水环境等多种功能。

秦淮新河水利枢纽采用闸、站结合的布置形式，2002年进行了工程加固改造。秦淮新河节制闸建成于1980年6月，共12 孔，每孔净宽6 m，设计排洪流量800 m3/s，校核流量1100 m3/s，闸门为上下扉门，用2×10 t 电动卷扬式启闭机联动启闭。秦淮新河抽水站建成于1982年6月，为灌排两用泵站，现安装1700ZWSQ10-2.5型卧式轴流泵、Y500－6/630kW 异步电机、B2SH11 齿轮箱5 台套；设计扬程为：灌溉2.5 m、排涝2.0 m；设计流量为50 m3/s。

2 测压管水位观测

2.1 测压管位置分布

在秦淮新河水利枢纽工程Ⅱ～Ⅴ号闸底板上、下游埋设4 组测压管，上游测压管布置在工作便桥西侧，编号为021、031、041、051；下游测压管布置在公路桥东侧，编号为022、032、042、052，秦淮新河水利枢纽工程测压管平面布置示意图见图1。

2.2 测压管水位观测方法

测压管水位观测一般可采用测深钟、测钎、电测水位计等方法进行观测。本工程测压管水位每半月观测1 次，采用电测水位计法观测。

电测水位计一般由提匣、吊索和测头三部分组成，提匣内装干电池、微安表和手摇滚筒，滚筒上缠电线，吊索每隔1 m 有一长度标志，电线末端接测头。观测时，将测头徐徐放入管内，待指示器反应后，将吊索稍许上提，直至指示器不起反应，慢慢重复上下数次，趁指示器开始反应的瞬间，捏住吊索与管口相平处的吊索，量读管口至管中水面间的距离。

图1 秦淮新河水利枢纽工程测压管平面布置示意图

测压管水位等于测压管管口高程减管口至管中水面间的距离减测头入水所引起的水位雍高值。

3 多元回归模型应用

3.1 多元回归模型介绍

设因变量为y，k 个自变量分别为x1，x2，…，xk，描述因变量y 如何依赖于自变量x1，x2，…，xk和误差项ε的方程称为多元回归模型（multiple regression model）。其一般形式可表示为：

式中：

b0，b1，b2，…，bk—模型参数；

ε—误差项。

多元回归模型的参数估计，是在要求误差平方和为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二元线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为：

解此方程组，即可求得b0、b1、b2的数值。

3.2 多元回归模型的建立

笔者随机选取2013年上游编号031 测压管观测数据进行分析，观测数据记录见表1。

经分析，设定观测时间为x1，上游水位为x2，下游水位为x3，测压管水位设为y，其中，x1、x2、x3作为自变量，y作为因变量，建立如下多元回归模型：

表1 2013年031 号测压管观测数据

表2 回归统计表

表3 方差分析表

表4 回归参数表

3.3 多元回归模型计算结果及分析

使用Excel 数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析，输出结果见表2、表3、表4。

表2 中，Multiple R 是复相关系数，用来衡量自变量x 与y 之间相关程度的大小，R=0.8960 表明它们之间的关系为高度正相关。R Square 是复测定系数，即：复相关系数R 的平方，用来说明自变量解释因变量y 变差的程度，以测定因变量y 的拟合效果，复测定系数为0.8028，表明用自变量可解释因变量变差的80.28%。Adjusted R Square 是调整后的复测定系数，该值为0.6760，表示自变量能说明因变量y 的67.60%，因变量y 的32.40%要由其他因素来解释。标准误差是用来衡量拟合程度的大小，也用于计算与回归相关的其它统计量，此值越小，说明拟合程度越好。观察值是用于确定回归方程的数据观察值个数。

表3 的主要作用是通过F 检验来判定回归模型的回归效果。其中，Significance F（F 显著性统计量）的P值为0.0012，小于显著性水平0.05，说明该回归方程回归效果显著。

表4 中，Coefficients 一列为常数项b0，b1，b2，…，b9的值，由此可知，估算的回归方程为：

4 结论

通过建立多元回归模型，根据观测时间、观测时上下游水位数据可以预测测压管水位，并与实际观测值进行对比，若差异较大，则需及时分析观测值与预测值出入的原因，有利于提前发现问题，采取措施排除工程隐患，确保工程安全。