Материал: 2316

Направление 1. В процессе моделирования постоянно оцениваются его результаты с оценкой меры близости показателей внутри класса и между классами. Внутриклассовый разброс должен стремиться к минимуму, межклассовый – к максимуму. Разница между ними является критерием оптимальности и стремится к максимуму. Данная оценка качества районирования [35] использована нами в математической постановке задачи

классификации формул (2.18)− (2.22) − и в процессе ЛДР. Кроме такой формализованной оценки используется дополнительный анализ в процессе итераций, позволяющий получить логически непротиворечивый уровень разбиения на классы применительно к цели районирования, так как на заключительной стадии агрегативного иерархического алгоритма все классы соединяются в один. В практических расчетах ЛДР на ММГ коли-

чество итераций для получения результата составляло 10 − 20 и менялось в зависимости от количества ОТЕ и статистической неоднородности данных.

Направление 2. В качестве оценки степени однородности значений показателей на ЛДК принят коэффициент вариаций. В соответствии с ГОСТ 20522-2012 [36] степень однородности инженерно-геологических элементов (ИГЭ) принимается для физических значений 0,15, для механи-

ческих − 0,3. Только на пикетном расстоянии (ЛДЭ) значения показателей районирования принимались по средним значениям, но при формировании ОТЕ линейные дорожные элементы (ЛДЭ) соединялись с учетом указанных ограничений по коэффициентам вариаций значений показателей.

По результатам формирования ЛДК 85 − 97 % показателей из общего числа, принятого в расчетах, имели коэффициенты вариации в этих пределах. Такой вывод можно сделать, анализируя данные результатов районирования на объектах (см. прил. 1).

Направление 3. В тех случаях, когда невозможно дать оценку адекватности путем сопоставления данных моделирования и эксперимента (например в экономических исследованиях), используют понятие верификации модели. Понятие верификации имеет несколько смысловых значений, в том числе предполагает повторяемость расчетов и их сопоставление на разных объектах. Использование методики ЛДР на трех объектах (в данном подразделе и прил. 1) в условиях I ДКЗ доказывает адекватность моделирования для формирования ЛДК по результатам инженерных изысканий в условиях ММГ. При разных исходных данных по результатам изысканий и разным условиям природной среды результаты районирования показывали, что на ЛДК значение однородности показателей значительно повышается и не превышает допустимых значений коэффициента вариаций не менее чем по 85 % показателей.

65

Как показал опыт использования методики на объекте Железнодорожная линия Хани (ИКАБЬЕКАН) – ТАРЫННАХСКИЙ ГОРНООБОГАТИТЕЛЬНЫЙ комбинат (см. прил. 1), превышение коэффициента вариаций по отдельным показателям на участках ЛДК чаще всего связано с региональными факторами. В этом случае ОТЕ исключается из набора участков на ЛДК. Проектные решения в этом случае принимаются как индивидуальные с учетом следующей ступени районирования (по региональным факторам).

На первый взгляд создается впечатление, что было сделано несколько лишних шагов объединения ОТЕ. Однако дополнительный анализ, сопоставление данных в таблицах и результатов изысканий на ландшафтном профиле дают возможность провести более детальное разделение участков. По данным попикетного анализа сразу видны участки со значительными отклонениями по какому-то одному критерию. Так, в вышеприведенном примере по показателю ВГММГ коэффициент вариаций на ЛДК

10 составил 1,13. Включенный в ЛДК 10 участок ПК 576−578 относится к мостовому переходу (пересечение реки), т.е. характеризует региональный параметр районирования. При исключении данного участка из ЛДК 10, коэффициент вариаций по данному фактору резко снижается, а участок выделяется в отдельный ЛДК 8 с региональными особенностями.

На ПК 537−538 в толще вечномерзлых грунтов отмечен торф, поэтому участок выделяется из интразонального деления в региональное, так как требует дополнительного внимания при конструировании.

Таким образом, выполненное районирование не только формирует участки с относительно однородными природными условиями, но и заставляет анализировать причины значительных изменений показателей на участках, природные условия на которых отличаются по каким-то параметрам и требуют дополнительного внимания при конструировании и строительстве.

Направление 4. Сопоставление результатов моделирования по методике таксономического анализа и данных инженерных изысканий оценивалось коэффициентом линейной корреляции r, который является теоретически обоснованной мерой тесноты связи между двумя рядами показателей. Значение коэффициента линейной корреляции определено по формуле [83]

– соответственно средние значения показателей, полученных по

но среднеквадратические отклонения для статистических рядов значений показателей, полученных в результате изысканий и по итогам моделиро-

вания; n – объем выборки (количество сравниваемых величин); x , y − значения показателей, полученных в ходе наблюдений и по расчету.

На основе анализа инженерных изысканий, выполненных по трассе «Вилюй»на участке потяженностью 7,8 км, были сопоставлены данные инженерных изысканий по пикетам трассы и данные моделирования по следующим показателям: плотность грунта деятельного слоя, г/см3; модуль деформации грунта деятельного слоя, МПа; объемная теплоемкость грунта в талом состоянии, ДЖ/(м3 *град).

На рис. 2.15 представлены коэффициенты корреляции между значениями вышеобозначенных параметров по пикетам и ЛДК (результаты расчета приведены в прил. 1, табл. П.1.1).

В табл. 2.6 приведен фрагмент расчета линейных коэффициентов корреляции по этим показателям на пикетах (ЛДЭ) и на линейных дорожных комплексах (ЛДК).

Рис. 2.15. Коэффициенты линейной корреляции показателей сезонно-талого слоя

Таким образом, значение линейного коэффициента корреляции для плотности грунта деятельного слоя составило r = 0,94; для модуля деформации грунта деятельного слоя r = 0,91; для объемной теплоемкости грунта в талом состоянии r = 0,86. Величина коэффициента корреляции является оценкой степени взаимной согласованности в изменениях двух признаков. Возникает необходимость оценки существенности линейного коэффициента корреляции, дающая возможность распространить выводы по результатам выборки на генеральную совокупность.

67

Таблица 2.6

Фрагмент исходных данных для расчета линейного коэффициента корреляции по показателям сезонно-талого слоя

68

Проверка коэффициентов корреляции на существенность выполнялась двумя способами [83,128]:

Проверка нулевой гипотезы используется для больших выборок (n > 50). В основе гипотезы предположение, что в генеральной совокупно-

теза подтверждается и с вероятностью P можно утверждать, что между двумя величинами может не быть связи в генеральной совокупности; если

, то с этой же вероятностью можно утверждать, что нуле-

вая гипотеза отвергается и такая связь есть; xp − аргумент, характеризующий вероятность нормального распределения. В расчетах принята

95 %-ная вероятность, xp =1,96.

2. Проверка методом Z-преобразования, предложенным Фишером, используется для определения значимости коэффициента корреляции, рассчитанного при малой выборке и имеющего значение по модулю, близкое 1. Средняя квадратическая ошибка Z - распределения зависит от объема выборки и определяется по формуле

ся с табличным значением критерия Стьюдента при уровне значимости 5 %. Если , то можно считать, что связь между показателями

вгенеральной совокупности действительно существует.

Втабл. 2.7 в качестве примера приведены расчеты значимости коэффициентов корреляции для трех показателей из табл. 2.6. Сверки по двум методикам подтвердили значимость коэффициентов корреляции.

Аналогичная проверка осуществлялась по другим показателям. Результаты проверки свидетельствуют о достаточно высокой сходимости значений показателей, полученных в результате объединения участков в ЛДК, с результатами наблюдений по ПК, и о возможности применения алгоритма для решения задачи линейного дорожного районирования.

На основании изложенного можно сделать следующие выводы:

1. Определены области использования дифференциальных и интегральных принципов инженерного районирования трассы дороги в сложных природных условиях на основе выполненного анализа типов физикогеографического районирования, обусловленных зональными, интразональными и региональными закономерностями формирования природных комплексов.

69