摘 要：相比传统的一般建筑而言，高层建筑受力情况和结构体系更为复杂。高层建筑若出现较大沉降变形，就会有较大风险，会给人们生命财产带来危害。为了满足用户正常使用需求，故高层建筑相关指标控制更为严格，尤其是沉降数据的控制。对高层建筑物而言，常常需要高精确的观测手段来检测其沉降量变化情况，以确保建筑物的安全，避免出现重大的生命财产危险。一般而言，建筑物沉降观测的数据是一批含有噪声波，并且波幅很大的简短离散型数据。文章分析各种变形观测数据的处理方法和预测手段，并结合建筑物沉降特征进行介绍，从而使建筑物沉降监测能够有效地推广。
关键词：高层建筑物；沉降观测；数据处理
改革开放以来，我国科技水平和经济实力均有了巨大发展，城镇化步伐正在不断加快，各地的高层建筑物如雨后春笋般不断涌现。同时由于城市土地资源的紧缺，更加剧了高层建筑数量的增多。比如，我国台北的101大楼、上海金茂大厦等。此外，城市建筑地下空间的开发同样迅速，地下停车场已经成为城市发展的重要名牌。这些建筑都需要进行基槽的深开挖，会对相邻建筑物造成很大影响，同时在建建筑物施工作业环节同样受到多种因素作用，最终致使建筑物出现变形沉降（均匀沉降和不均匀沉降），一般而言，匀速沉降是比较安全的，通常不会出现安全事故。而当建筑物因为自身原因和外部因素等作用出现不均匀沉降时，就会影响建筑物的使用安全，严重时会导致坍塌，给民众财产安全带来严重危害。所以，为了确保建筑物安全，需进行沉降观测，并进行处理分析，掌握沉降规律，有效预防潜在隐患，保证建筑物的安全性。
1 变形监测数据处理和预测现状研究
变形监测数据的处理是一个涉及到多种学科和行业部门的工作，对于该方面的研究，我国最早开始于上世纪60年代，却在80年代才得到推广应用，一些新的观点意见，新的技术理论，新的检测和处理方法不断涌现。更多的数据处理和沉降变形预估不断出现。由于建筑物本身的复杂性和沉降因素的不确定性，故建立合适的分析检测预测模型就变得十分困难。当前，在实测沉降和变形数据为基础的数据处理和预测探析进程中，采用各种预测方法来创建数据处理和预测模型，得到了研究建筑物沉降有关方面学术人员的高度重视。创建的处理和预测模型中最具有代表特性的有多种，下文将会对相处理关分理论进行相应内容介绍。
2 小波变换数据除噪
因为导致建筑物出现沉降变形的因素很多，同时外界条件作用也相对较多。故经过实际观测得来的建筑物沉降边形数据中涵盖了很多噪音，数据中存在的噪音会对采集到的信号特征有着极大影响，若是直接从观测的沉降变形数据信号中预测建筑物沉降，往往会使分析预测结果不能够满足要求，给沉降预测带来很大麻烦。所以，对建筑物的沉降变形的预测条件就是怎样从采集到的数据中去除噪音，提取所需要的数据。小波变换作为一种信号处理器，具有多全面的辨析功能，在多种领域有着广泛的应用。因为观测到的数据多为离散型，而小波变换对此数据处理有着独特优点，通过对不同频率波段进行处理，减除影响噪音，得到真实数据。此外，小波变换除噪还能够有效地降低原始数据信号内的噪音，同时还能较好地刻画信号的波段性。所以小波转换去噪，对建筑沉降变形数据处理和监测工作而言，是一项十分重要的工作。该种数据信息处理方法已经成为工程观测的一个重要手段。图1为其工作的基本原理。
3 灰色预测模型
因高层建筑物沉降的复杂性，沉降变形观测得到的数据具有下列特征：（1）沉降变形是由多种条件共同作用，影响条件具有多样性；（2）各种因素间关系模糊；（3）难以用函数模型来解析变量和外界因素间关系；故建筑物沉降体系本质上而言，是一种处于已知和未知中间的经典灰色体系。因此，我们也可以采用灰色理论来对沉降进行数据进行和预测。该理论的主要内容如下：
该理论将沉降数据中不确定性因素当成灰色数据量，然后以离散数据序列建立微分性的连续动态特征的模型。
该系统理论采用沉降数据生成手段，来对表象毫无规律的初始数据进行整理，并用整理好的数据进行模型建立，然后通过“以数找数”的手段来阐释客观事物存在的规律特点。
该理论可以在信息贫乏，观测数据较少的条件下建立模型，并在预测和决策方面有着独到之处。
该理论既有着较强的理论特性，同时还有很强的实用特性，它很好地把定性、定量研究与动态研究高效的结合起来，然后对观测数据进行处理。
由于灰色理论存在着以上独特优点，故从其发展至今，受到了很多建筑物沉降变形观测方面专家的重视。近年来，该理论还被运用到了化学工业、农牧业、渔业、医学等多个领域，并取得了重大成就。
4 马尔可夫链预测模型
马尔可夫链是以随机数学理论来分析事物发展变化进程中相关量之间的关系，是一种把概率论作为基本依据的定性方法。在一个随机进程中，如果事物由一种状态转变（转移）为另一种状态的概率仅与当前状态相关，而与之前毫无关联，则就称其为马尔可夫过程。该过程具有无后效特性，这是该理论的重要本质，若马尔可夫过程中的时间和状态是离散类型的，则称该过程为马尔可夫链，它是预测事物可能发生的概率的手段。该原理需要采集足够多的数据来建造事物发生和转移的概率方阵（矩阵），进而确定事物状态的变化趋势，用来预测事物变化趋势。该种手段的预测是基于事物变化之间的相关概率，来推算相关体系的未来发展变化，重要的是，它对建筑物沉降变形的预测是建立在对以往沉降监测数据的分析上的。所以，对建筑物沉降观测的实际数据越多，马尔可夫的预测越精准，结果也更可靠。但事物的状态划分对预测结果有着重大影响，所以状态的划分和数量的确定要以实测的数据为依据。因为该种方法对以前的建筑沉降数据需求量较大，所以对以前沉降观测数据较少的建筑物，难以用此方法进行分析和预测。
5 结束语
高层建筑物的沉降变形有可能会造成严重的财产和生命安全。对于高层建筑而言，沉降和变形必须要有严格的数据指标，并且做到实时监测，及时对观测数据进行处理分析，并预测今后变形沉降动态，对于安全隐患及时进行加固和修补，确保建筑物安全，保证人们的生命和财产安全。所以，文章针对高层建筑沉降数据处理和预测做了简要分析，并简要地介绍了几种对于建筑物沉降观测数据处理以及预测方法模型，希望能够对高层建筑沉降变形观测数据处理和预测有所帮助，提高沉降观测数据的处理准确度和预测精度。
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作者简介：马瑜（1981，4-），女，籍贯：陕西绥德，工程师，本科，研究方向：测量测绘。
