GPS在湖北白莲河抽水蓄能电站变形监测网中的应用

邹双朝，甘孝清，周 武

(长江科学院a.工程安全与灾害防治研究所;b.水利部水工程安全与病害防治工程技术研究中心;c.国家大坝安全工程技术研究中心，武汉 430010)

1 研究背景

白莲河抽水蓄能电站位于湖北省黄冈市罗田县白莲河乡境内的白莲河水库右坝头上游侧，蓄能电站上水库位于白莲河水库右坝头上游侧的山头凹地，库盆由叶家冲与月山冲2条溪沟组成，库底高程260～290 m，库周地表分水岭高程330～450 m，集雨面积2.71 km2。为了监测电站上水库及建筑物的变形情况，在上水库库周布置了一个平面变形监测控制网，由8个网点组成，具体分布见图1。该控制网为二等边角网，每年复测一次。

图1 白莲河蓄能电站上水库变形监测控制网图Fig.1 Deformation monitoring control network of upper reservoir on Bailianhe pumped storage station

在变形监测控制网观测过程中，由于通视和地形条件、各个监测点之间高程差较大、空气温度分布不均等因素的影响，测量机器人观测时成像模糊或跳动，使得某些方向的角度观测值超限，极大地影响了外业观测的精度和效率。另外在电站大规模施工完成后，山上杂树和丛林迅速生长，加上农村房屋的建设，改变了控制网原有的通视条件，难以按照设计的方案进行观测。雨天和大坝泄洪期间，受雨滴和泄洪产生的水气雾化的干扰，传统的光学仪器测量方法无法实施变形观测。随着GPS定位技术在大地测量、精密工程测量等诸多领域的广泛应用，采用GPS进行高精度变形监测控制网观测已成为传统变形监测观测的一种必要补充手段。本文采用GPS技术实施上库变形监测网的观测，并探讨是否能达到变形监测网设计要求的精度。

2 测量机器人变形监测网观测

白莲河抽水蓄能电站变形监测控制网设计要求按照二等边角网的精度指标要求进行观测。观测技术方法采用方向观测法，测量仪器采用徕卡公司具有自动目标识别功能的测量机器人TCA2003。外业观测采用机载自动控制网观测系统，由伺服马达驱动，多测回测角的方法，完善的限差控制，自动寻找目标、自动精确照准目标进行角度、距离测量，实时报告测量精度质量、记录合格测量数据至全站仪PCMCIA卡。每个监测点观测12测回，并且保证12个测回在2个时间段完成，一般在上、下午2个时间段各观测6个测回。为了保证控制网的观测精度，必须在成像清晰、稳定的条件下进行观测，且观测过程中，待仪器温度与外界气温一致时才能开始观测。外业观测时，需要记录仪器处和各个目标处的气温、气压、湿度;外业结束后，对各条观测视线的气温、气压、湿度进行平均，再利用气象改正模型，对测量距离进行改正。

2011年10月，测量机器人完成观测后，采用大地测量综合数据处理系统对自动记录观测数据进行观测质量统计和平差计算，其数据处理过程如下:

首先进行控制网的各种参数设置，包括坐标系统、投影高程面、仪器的加乘常数、大气折光系数、角度距离观测的各种限差等，然后将自动记录的观测数据按照规范表格，生成水平角、天顶距、距离观测电子记录文件，并对角度观测数据质量进行统计，角度观测统计结果见表1。

表1 变形监测控制网测角精度统计表Table 1 Accuracies of angel measurement ofdeformation monitoring control network

接着对边长观测数据进行气象改正、加乘常数改正、倾斜改正、投影改正、周期误差改正等，在角度观测、往返边长、往返测高差、三角形条件、极条件、正余弦条件等统计符合规范要求后，将已知数据、角度观测、边长观测数据组合成平差准备文件，最后进行经典控制网平差，平差成果精度统计见表2。

表2 变形监测控制网平差结果统计表Table 2 Adjustment results of deformation monitoring control network

从表1和表2的成果统计来看，测量机器人的观测成果满足白莲河变形监测网精度设计要求。

采用测量机器人在白莲河抽水蓄能电站变形监测控制网观测过程中，由于各个监测点分布在上水库的四周山上，点与点之间的空气温度分布不均，造成仪器在进行自动精密观测时成像模糊或跳动，使得某些方向的角度观测总是超限，极大地影响外业观测效率。随着GPS精密定位技术在大地测量、精密工程测量等领域的广泛应用，采用GPS进行高精度变形监测控制网观测已成为今后的发展趋势，因此采用GPS技术对变形监测网的观测，探讨是否能达到变形监测网设计的要求。

3 GPS变形监测网观测

变形监测控制网复测采用GPS测量技术，与传统测量边角相对几何关系的方法相比，GPS具有全天候、自动化、测站间无需通视、可同时测定测点的三维坐标。GPS测量技术的具有如下特点。

(1)定位精度高:GPS相对定位精度在50 km以内可达 10－6，500 km 可达 10－7，1 000 km 可达10－9。在300～1 500 m工程精密定位中，1 h以上观测解的平面位置误差小于1 mm。

(2)测站间无须通视:GPS测量不要求测站之间互相通视，只需测站上空开阔即可，因此测点位置可根据需要，可稀可密布置，使选点工作甚为灵活。

(3)可提供三维坐标:经典大地测量将平面与高程采用不同方法分别施测。GPS可同时精确测定测点的三维坐标(平面+大地高)。目前，通过局部大地水准面精化，GPS水准可满足三等水准测量的精度。

(4)全天候作业:GPS观测可在24 h内的任何时间进行，不受阴天黑夜、起雾刮风、下雨下雪等天气的影响。

2011年10月，测量机器人观测完成后，采用6台徕卡公司高精度双频GPS接收机对变形监测控制网进行静态相对定位观测。将8个监测点分成3个时段观测，每个时段长度大于240 min，不同时段有4台接收机同步，保证监测网中每个点与其它监测点都有基线连接，提高了控制网的可靠性和精度。

外业观测完成后，首先采用徕卡公司LGO 6.0软件进行基线数据检查和基线解算。考虑到现场观测条件TB06和TB01监测点周围有树枝遮挡，净空条件不理想，删除部分受干扰的卫星观测数据，提高与之同步基线的质量。然后采用武汉大学科傻GPS数据处理软件进行三维无约束平差和二维约束平差，最后对平差的结果进行精度统计。环闭合差、三维基线向量无约束平差的点位误差统计见表3和表4。

表3 环闭合差精度统计表Table 3 Accuracies of loop closure of control network

表4 三维无约束平差的点位误差统计表Table 4 Point errors of three dimensional unconstrained adjustments mm

变形监测网参与平差计算的基线有39条，构成闭合环21个，各个闭合均不超限。二维约束平差结果的平均边长相对中误差为1/374 405，最弱边TB05—TB06边长相对中误差为1/194 000，满足二等边角网边长测量的精度。

4 GPS与测量机器人观测成果比较

为了验证GPS技术与测量机器人测量成果的一致性，分别对2种方式的计算后的观测边长、点位精度、点位较差和作业时间4个方面进行比较，比较结果见表5、表6、表7和表8。

表5 GPS与测量机器人边长比较表Table 5 Differences of side length by GPS and georobot

从表5和表6可以看出，GPS测量的观测边长和平差的点位精度与TCA2003相当。从表7可以看出，2种测量方式计算结果的较差比较，GPS静态相对定位观测与测量机器人的成果基本一致，两者成果较差在3 mm左右，可能是由于三维无约束平差投影到二维平面上坐标系统旋转带来的误差，但未超过点误差2倍准许范围，两者吻合性较好。

表6 GPS与测量机器人点位平面精度比较表Table 6 Differences of point plane error by GPS and georobot mm

表7 GPS与测量机器人平差结果比较表Table 7 Differences of adjustment results by GPS and georobot mm

表8 GPS与测量机器人作业时间比较表Table 8 Differences of operation time of GPS and georobot

根据白莲河变形控制网的条件，分别统计GPS和测量机器人的作业时间，成果见表8。从表8可以看出:采用测量机器人进行变形控制网的观测，外业需要总人天数14 d，前提条件是在2 d的工作时间间内，气象条件非常适宜光学仪器观测，如果遇到不良的气象条件，观测时间将需要更多。采用GPS技术进行观测，需要总人天数少，不到测量机器人的一半，人为干预少，不受天气影响，从采集到数据处理自动化程度高，能及时、准确地取得可靠的观测成果。

5 结语

白莲河抽水蓄能电站变形监测网两种观测方式的数据处理结果表明，采用定位精度高、全天候作业、统一提供三维信息、效率高的GPS技术与传统的大地测量方法的成果比较吻合，可达到二等变形监测控制网的精度要求。如果监测网每期复测采用GPS进行观测，固定相应的坐标框架、起算数据、处理软件模型，每期成果之间的较差也可以反映出监测点的位移量，可应用水利工程的高精度变形监测。

［1］李征航.GPS定位技术在变形监测中的应用［J］.全球定位系统，2001，26(2):18 －25.(LI Zheng-hang.Application of GPS Technology in Deformation Monitoring［J］.GNSS World of China，2001，26(2):18 － 25.(in Chinese))

［2］梅文胜，张正禄，郭际明，等.测量机器人变形监测系统软件研究［J］.武汉大学学报信息科学版，2002，27(2):165 － 171.(MEI Wen-sheng，ZHANG Zheng-lu，GUO Ji-ming，et al.Software of Georobot Deformation Monitoring System［J］.Geomatics and Information of Wuhan University，2002，27(2):165 － 171.(in Chinese))

［3］刘 春，倪 涵.GeoMos自动监测系统与观测数据精度分析［J］.水电自动化与大坝监测，2006，30(2):41－44.(LIU Chun，NI Han.GeoMos Automatic Monitoring System and Monitoring Data Accuracy Analysis［J］.Hydropower Automation and Dam Monitoring，2006，30(2):41 －44.(in Chinese))

［4］俞永军.水库大坝施工控制网精度探讨［J］.浙江水利水电专科学校学报，2002，14(4):17－19.(YU Yongjun.Study on Controlling Network Accuracy for Reservoir and Dam Construction［J］.Journal of Zhejiang Water Conservancy and Hydropower College，2002，14(4):17－19.(in Chinese))

［5］曾保清，阴学军，马如坤.GPS大坝变形监测试验数据的分析［J］.水电站设计，2007，23(4):60 －63.(ZENG Bao-qing，YIN Xue-jun，MA Ru-kun.Analysis on the Data of Dam Deformation Monitoring by GPS Technology［J］.Design of Hydroelectric Power Station，2007，23(4):60 －63.(in Chinese))