0引言
新建轨道交通地下工程，对周边环境特别是古建筑具有较大的影响［1］。由于古建筑历史悠久，建筑结构存在较多缺陷，对地铁施工引起的土体变形十分敏感，因此为了加强对古建筑的保护，开展施工引起的古建筑变形研究就具有十分重要的理论和现实意义。吴江瑛等［2］详细研究了西安地铁4号线的修建对大雁塔的影响;徐泽民等［3］对地铁隧道下穿历史风貌建筑的影响进行了实测与分析。这些研究对古建筑的保护具有较高的参考价值，但以上的研究仅限于在实测数据的基础上提出古建筑的保护措施，而没有对古建筑的后续沉降影响进行预测。近些年来，随着计算水平的发展，很多计算理论被逐步运用到工程实际中并逐步得到完善。于怀昌等［4］采用灰色预测理论对深基坑降水过程中周围建筑物的沉降进行了系统预测;马文涛等［5］采用灰色最小二乘支持向量机法对边坡位移进行了预测;曹文贵等［6］等采用变步长的灰色预测模型对桩基极限承载力进行了预测分析;何习平等［7］在高边坡变形预测分析中采用了加权多点灰色模型。这些预测模型在实际工程中都取得了良好的效果。但是，针对软土区地铁基坑开挖造成的邻近古建筑的沉降预测研究文献并不多见。本文针对宁波轨道交通2号线附属基坑开挖对邻近老城庙古建筑的沉降影响进行了预测分析，并对灰色预测理论预测结果的可靠性和合理性进行了研究，以期能够为类似工程提供参考。
1工程概况
宁波市海曙区城隍庙，位于市中心海曙区繁华地带，重建于1884年，是清代官式制作和地方工艺相结合的建筑精华，1981年被宁波市革命委员会公布为市级文物保护单位。建筑结构存在较多老化损坏，且存在改扩建和搭建现象，因此在地铁施工前就存在较多的结构变形薄弱点。宁波市轨道交通2号线一期工程的城隍庙站附属基坑位于车站主体基坑的东侧，北侧紧邻药行街，见图1。该附属基坑东侧紧邻城隍庙，最近处间距仅为5m。东侧开发地块共分为4个基坑，均采用明挖或者局部盖挖顺作法施工，基坑在靠近老城隍庙一侧的围护采用1000@750mm钻孔咬合桩，该基坑沿深度方向布置两道混凝土支撑。为减少对周边环境的影响，将基坑分为4块，由北至南依次为E1，E2，E3，E4区，分期施工。首先施工E1和E3区，顶板结构完成后再进行E2、E4区基坑的施工。根据勘察资料，本场地地表至67.0m深度范围内所揭露的土层均为第四纪松散沉积物，按其成因可分为9层，并细分为16个工程地质亚层。土层自上而下依次为:①1层杂填土，①3层淤泥质黏土、淤泥，②2b层淤泥质黏土，②2c层淤泥质粉质黏土，③1层含黏性土粉砂，③2层粉质黏土，④1层淤泥质黏土，⑤1层粉质黏土，⑤2层粉质黏土，⑥2层粉质黏土，⑥2a层黏质粉土，⑥3层黏土，⑦1层粉质黏土，⑧1层粉砂，⑧1a层粉质黏土，⑨1层粉质黏土。其中，坑底基本位于④1层淤泥质黏土，墙址位于⑥2层粉质黏土。场地工程地质典型剖面，见图2。该场地地下水主要为松散岩类孔隙潜水，浅部孔隙承压水以及第1层孔隙承压水。但是，由于第1层孔隙承压水埋藏较深，松散岩类孔隙潜水和浅部孔隙承压水水量较少，故该场地地下水条件良好。
2古建筑物的保护监测
城隍庙站东区附属基坑边缘与老城隍庙相距在5～10m之间，且老城隍庙年代悠久、对变形十分敏感，为减少施工影响，防止塌孔，原地下连续墙围护结构方案改为钻孔咬合桩并将大基坑划分为4个小基坑，进行分段施工。拔桩期间，老城隍庙仍出现了裂缝，最大沉降量为－23.26mm，因此该工程委托相关单位对老城隍庙进行了专项的监测方案设计，其监测布点，见图3。该方案对老城隍庙的建筑沉降、倾斜以及裂缝进行了重点监测。考虑到东侧开发区距离古建筑较近，监测频率较高，人工很难实现实时监测。为了实时收集、反馈和分析基坑开挖对古建筑的影响，确保古建筑的安全，实际工程中采用自动化监测和人工监测相结合的方式，且将钻孔咬合桩及附属基坑开挖施工期作为重点监测阶段，加密监测频率。综合考虑基坑工程复杂程度和文物保护级别，老城隍庙监测等级按变形监测一级技术要求进行。监测方案中老城隍庙古建筑共布置了71个沉降监测点，监测精度为±0.15mm。本文选取2014年1月1日～4月1日的沉降观测数据建模，进行沉降预测分析研究。
3灰色预测理论
基坑开挖引起的建筑物沉降值是由很多因素综合作用引起的。为了简化沉降预测模型，本文采用邓聚龙教授1982年首创的GM(1，1)灰色预测理论进行沉降预测［8］。灰色预测可以对原始数据进行处理，建立灰色预测模型，发现、掌握系统的发展规律，对系统的未来状态作出科学的定量预测［9］。它的特点在于可处理小样本、短序列建模问题，克服了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端［10］。3.1GM(1，1)模型的建立设已知的参考数据序列为累加生成的数列对时间求导，得白化微分方程式3.2灰色预测步骤(1)数据检验与处理:计算原始参考数列，数列的级比为。
4古建筑沉降预测分析
在老城隍庙监测方案中选取一些靠东侧附属基坑较近的同时属于古建筑物薄弱或者需要重点关注的监测点进行预测分析，选取的建筑物沉降点位置示意，见图4。本文为了简化预测模型选取了等时距的监测数据进行研究。同时在建模时利用MATLAB强大的计算功能进行模型参数的求取。由于靠近基坑边缘且位于古建筑物角点的监测点能比较全面的反映建筑物的整体风险，同时即将开挖的区块会进一步的增加这些点处古建筑物的风险，故本文选取了靠近基坑的古建筑物点F30，F31，F34，F36等4个沉降点进行分析(图4)。通过采用灰色预测对前7个时间序号的实测原始数据进行建模，利用建好的模型对后续的2个时间序号进行预测，并且与后续的实测值进行对比，为验证该预测模型的准确性，选取其中F30沉降监测点为例建立该预测模型。
5结论
(1)本文对建筑物角点且靠近基坑边缘的4个古建筑沉降监测点进行的预测分析，从该模型的预测结果可以发现，监测点大部分时序下的预测值精度较高，只有小部分时序下的预测精度为一般。因此，该模型可以用于古建筑沉降监测值的预测。(2)基于灰色理论建立的古建筑沉降预测模型，根据已有实测沉降值来预测分析后续时间该沉降监测点的沉降值，并以最终实测值与预测值对比，结果表明，误差较小即实测曲线与预测曲线拟合度较高，说明该预测模型实用性较好，对指导后续分块开挖的信息化施工起到积极作用。(3)该模型仅基于前7个时序数据下建立的预测模型，且预测的精度随着时间不断降低，因此还需要后续的监测数据逐步修正和完善该模型。
作者：何山 张世华 张晓乐 陈玄斌 单位：宁波市轨道交通集团有限公司 华东勘测设计研究院有限公司
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