胡 江，王春红，马福恒

（1.南京水利科学研究院 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029；2.南京瑞迪水利信息科技有限公司，南京 210029）

1 研究背景

我国已建、在建一批特高拱坝。这些特高拱坝技术指标多超出现行规范，且修建在高山峡谷，地质地形条件复杂［1］。工程实践表明，特高拱坝对温度边界和基础受力边界条件敏感，其变形特征与200 m以下的拱坝有着较大的差异，蓄水期和运行初期尤其明显［2-3］。

如当水库蓄水并长时间处于540～560 m高程时，溪洛渡上部谷幅收缩、拱坝整体向上游变形［4］。同时，坝体上游主要温度边界——坝前库水温垂直分层还未形成，水泥持续水化使得坝体内部温度回升，影响坝体变形［5-7］。据统计，在蓄水后5 a内发生失事的大坝占总失事大坝数一半以上［8］。变形是特高拱坝工作性态最直观的反映，开展其运行初期预测模型研究对保障工程安全有重要的意义［1-2］。

传统多元回归模型HST（Hydrostatic Season Time）是应用最广泛的大坝安全性态预测模型，但HST模型是针对运行期提出的，采用周期项温度因子表征坝体的稳定温度场，不适合复杂环境条件和非稳定温度场情形下的模型构建。对此，提出了一些解决方法，如基于实测温度因子的多元回归模型HTT（Hydrostatic Temperature Time）［9］，又如基于实测温度因子主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的多元回归模型HTPCAT（Hydrostatic-PCA based Temperature-Time）［10］。此外，过去20多年里非线性数学模型方法也得以大量应用，主要有神经网络模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等，两者均具有较高的拟合和预测精度［11］。

库水温对特高拱坝的应力应变和变形影响显著［6］，现行规范的库水温预测主要依赖适用于100 m级水库的经验公式，且未考虑蓄水和运行初期库水温变化的过程。……