赵新华，陈莲芳，查益华，何 宇，周烨炜，高 申，丁诗宇

(1.国网新源水电有限公司新安江水力发电厂，浙江 杭州 311600；2.南京科博空间信息科技有限公司，江苏 南京 211500)

0 引 言

本文根据《国家“十二五”科学和技术发展规划》强调的“加强公共安全科技发展，提高公共安全和防灾减灾能力：重点开发溃坝、决堤险情等重大灾害监测预警技术，建立重大灾害风险管理技术平台”，提出基于CORS(Continuously Operating Reference System)深度融合北斗卫星导航定位技术、无线网络、传感器、计算机等先进技术，实现对大坝坝体外观变形的智能实时监测以及快速预警。

坝体监测是一项长期的监测任务，在爆发特大洪灾、地震等突发事件时需要及时掌握坝体在平面位移和沉降几何变形量的变化情况，为上层决策提供重要的参考依据。而当前的变形监测全部靠人工进行，周期较长(基本为1年)，坝体变形走势无法及时掌握，再加上部分监测点位由于各种原因可能被破坏且很难被发现，造成难以满足紧急情况下的坝体几何变形规律的准确获取。为了提高大坝对近年来的频发的洪水和地震自然灾害的防范能力，保障大坝安全、稳定、长期运行，迫切需要建立一套切合实际的坝体外观智能变形监测和快速预警系统。

本项目将基于CORS(Continuously Operating Reference System)深度融合北斗卫星导航定位技术、无线网络、传感器、计算机等先进技术[1]，重点围绕GNSS数据质量控制算法改进技术、误差源的消除算法和策略技术、动态条件下的噪声抑制技术和北斗/GNSS多模数据融合技术，研制具有自主知识产权的大坝外观变形北斗监测专用接收机和大坝外观变形智能监测与预警系统，实现大坝外观变形的智能化、网络化、实时化和精准化的监测与预警。项目研究成果的推广应用将极大提高大坝外观变形监测工作效率、降低工作强度，节约人力成本，真正意义上实现对大坝变形监测的全天候自动、实时监测与预警。同时，能够实现变形监测成果的规范化、自动化、信息化和科学化。

本文以新安江水电站为测试案例，研究并分析自动化监测系统在大坝变形监测的可靠性。

1 数据质量分析指标

数据质量是GNSS定位的精度和可靠性的保障，它受卫星健康状况、接收机、天线、观测环境等诸多因素影响。判定接收机硬件和观测环境是否满足实际要求的关键是如何根据实测数据进行质量评价。从实际观测数据中剔除那些质量较差的数据是GNSS数据预处理的关键。

1.1 观测值有效率指标

观测值有效率=实际历元数(#have)/理论历元数(#expt)。该指标可以反映基准站附近是否有遮挡、多路径影响等，数据有效率一般要求高于95%。如果检核得出观测数据有效率低于85%时，就要考虑变更基准站的位置或改善基准站附近环境。

1.2 多路径效应指标

多路径效应的影响最为复杂，通常采用GPS组合观测值来检查影响，mp1表示P1、L1、L2的线性组合，mp2表示P2、L1和L2的线性组合，它们分别表示L1、L2载波上的多路径效应对伪距和载波相位影响的综合指标。根据IGS(international GPS service)数据质量检测表明，对于2/3的IGS观测站，其mp1平均值小于0.5，mp2平均值小于0.75。

如果基准站周边存在电磁干扰、高大建筑物的折射以及树木等障碍物的遮挡等均会出现多路径效应，引起多路径误差。TEQC中MPl、MP2两个参数分别反映Ll、L2波段多路径效应，其中P1和P2分别是双频伪距观测值和相位观测值，是L1和L2波段的频率值之比的平方。一般GNSS建站的多路径效应影响应小于0.45[2-4]。

1.3 周跳比指标

周跳是指在GPS接收机载波跟踪时临时失锁，导致载波相位观测中整周计数出现不连续的现象。TEQC采用电离层残差方法进行周跳的探测与评定，结果文件中以o/slps值表示观测值和周跳比。还有一种表示形式是CSR，它不仅反映了观测数据质量中的周跳信息，同时也反映了该接收机周跳修复能力。

周跳探测分析主要是通过观测数据周跳比(o/slps)进行分析的。其分析原理为用TEQC对高度角大于10°的卫星的数据进行统计，用每天的观测历元数除以当天的周跳数，总周跳数为mp1、mp2和IOD周跳数之和，通常以CSR的形式表现。IGS数据质量检测分析显示，超过半数的IGS观测站的CSR年平均值小于5，即本次测试取o/slps=200作为选站标准，当o/slps越小，说明出现周跳越严重。

根据本次测试的各个主要指标评价标准(表1)，数据分析的部分指标主要参照以下标准。

表1 数据质量评价指标

2 测试方案与数据分析

2.1 测试方案

本次测试地点为新安江水利发电厂。新安江水利发电厂地处山区之间，卫星信号接收可能会受到山体遮挡影响，且大坝周围水域面积大，可能会造成多路径效应明显。为测试环境质量，通过在水电站大坝顶端2坝段到23坝段之间、右岸142平台以及左岸175平台架设不同数量的站点进行数据采集。本次测试主要分为原始数据测试阶段、双基站差分数据对比测试阶段和有效共视卫星数测试这3个阶段。

2.2 测试数据分析

新安江水力发电厂环境测试第一阶段所采集到的数据即为原始观测数据。影响观测原始数据精度的因素主要为#expt(预期观测历元数)、#have(实际观测历元数)、p(数据可用率)、MP1(L1多路径效应对伪距和载波相位影响)、MP2(L2多路径效应对伪距和载波相位影响)、o/slps(观测数据周跳比)以及SN1、SN2(L1、L2信噪比)。本次测试各项观测数据性能指标如下所示(表2)[6]。

表2 第一阶段测试各测试站点观测数据性能指标

2.2.1 主要环境指标测试分析

(1)观测数据周跳比分析

o/slps分析原理为用TEQC对高度角大于10°的卫星的数据进行统计，即选取o/slps=200作为参考标准，当o/slps越小说明出现周跳越严重(图1)。

图1 各个测试点o/slps与标准的比较

图1中红线表示为观测数据周跳比标准，从图1中可知，各个测试点的周跳比均在标准之上。

(2)多路径效应分析

多路径效应的影响因素复杂多样，通常采用组合量来检核影响，参考标准为MP1=0.5，MP2=0.75，当MP1、MP2越小说明抗多路径效应能力越强(图2—3)。

图2 各个测试点MP1与标准值的比较

图3 各个测试点MP1与标准值的比较

图2—3中的红线表示MP1和MP2的参考标准，通过表2、图2—3中MP1、MP2的可以反映出5个测试点受多路径效应的影响比较大，尤其MP1均大于0.50 m，说明接收机信号受多路径影响还是比较大的。

通过初步分析判断，信号多路径影响比较大，可能是因为新安江水力发电厂大坝周围有大面积的水面，且大坝表面、右岸142平台以及左岸175平台均为水泥表面，由于水面和水泥及建筑物表面对信号的反射较为严重，因此造成了本次测试MP1数据过大。

进一步的分析可发现右岸142平台和左岸175平台受多路径效应影响均大于大坝表面的2、11和23坝段。主要是由于右岸142平台和左岸175平台所处的位置均高于大坝表面，所接收到反射信号更广。

(3)观测值有效率分析

观测值可以反映基准站附近观测环境情况，当数据有效率高于95%，则观测环境质量为优；Duang检核得出观测数据有效率低于85%时，则观测环境质量较差(图4)。

图4 原始数据观测历元数与可用率

图4为测试数据的可用率比较图，其中红线为观测数据有效率85%最低标准。从图4可以分析看出，本次测试数据的可用率效果并不满意，只有2坝段、11坝段测试点满足85%数据可用率的要求。测试点信号接收受周边山体遮挡比较严重[7]。

2.2.2 定位精度分析

为了直观地分析新安江环境测试的结果，寻取一块观测环境较好的区域进行数据采集，将采集的数据与新安江环境测试数据一同进行对比分析[8]。

根据2、11、23坝段和公司发电厂楼顶的环境测试所得到的每2 h中误差(表3)绘制中误差柱状图(图5)。

表3 2、11、23坝段环境测试每2 h中误差/m

图5 2、11、23坝段环境测试每2 h中误差

图5中红色柱状表示在良好环境测试的中误差，蓝色柱状、橙色柱状、灰色柱状分别表示2、11、23坝段所测试的中误差。对比发现高程(WGS84-H)偏差较大，可能原因是由于水电站处于运营阶段，坝体处于动态状态之下，因为蓄水高度变化，因此造成了空间位置的变化；且大坝周围水域面积广，对信号反射严重，受多路径影响较大，而多路径主要对高程影响较大[9]。

3 结 语

(1)大坝变形自动化监测系统是一种高度自动化的监测系统，能够实现一体化外业数据采集，自动化数据传输、管理、分析的功能，可以清晰反映大坝坝体的几何变形情况。经过本次测试，大坝变形自动化监测系统在大坝上可以较好运行，基本满足大坝变形监测精度要求。

(2)通过初步分析判断，观测数据质量较差受多路径影响比较大，这是因为新安江水力发电厂大坝周围有大片水域，山体、建筑物遮挡严重。在以后的大坝变形自动化监测中，需要采用扼流圈或抑径板装置减少多路径效应。

(3)进一步的分析发现，右岸142平台和左岸175平台受多路径效应影响均大于大坝表面的2、11和23坝段。主要是由于右岸142平台和左岸175平台所处的位置均高于大坝表面，所接收到反射信号更广导致的。所以在大坝监测中，基准站位置越高，受多路径效应影响越大，需要选择区域较低的位置布设基准站。