胡 江，马福恒，王春红

(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，江苏 南京 210029；2. 南京瑞迪水利信息科技有限公司，江苏 南京 210029)

我国已建成一批200～300 m级的特高拱坝，其中多座进入了蓄水和运行期[1-4]。建成世界一流的特高拱坝只是第一步，保障工程全生命周期安全的道路更漫长，任务更艰巨[5-6]。工程实践表明，可靠的安全监测和预报模型、准确的性态分析和诊断是保障工程安全的重要途径。

传统多元回归模型(hydrostatic season time，HST)将变形分离为水压、温度和时效3个部分，并假定温度呈年周期性变化，库水位、环境温度间不存在共线性，以此预测一定环境、荷载组合时的变形值，判别结构的性态。HST模型易用，结果易于解释，因此得到了广泛的应用[1]。然而，HST模型有其局限性。首先，它假定坝体为稳定温度场，不适用于初蓄期、初期运行期等情形。对此，有学者提出了基于实测温度的改进模型(hydrostatic temperature time season，HTTS)，以反映坝体的非稳定温度场特性，在一定程度上提高了模型精度[7]。其次，HST模型多为单测点模型，难以反映空间变形性态。顾冲时等[8]应用场论建立了空间位移场的监测模型。黄铭等[9]建立了双空间位移监测模型，推导了模型的简化式。李端有等[10]建立了拱坝一维多测点位移监测模型，可反映一维方向上的位移分布状态。何金平等[11]利用Bayes理论，以方差为特征参数建立了多测点监测模型。然而，多测点监测模型存在对变形规律性反映不够协调的问题[10]，面板数据模型考虑了测点间的联系和异质性，既可减少变量间的多重共线性，又可描述测点间的相关性[12-14]。……