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时间:2020-09-19
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1、第6章测量误差基本知识6.1测量误差概述一、测量误差1.测量误差(ObservationMagementError)观测量的观测值与其真值之差,包括观测误差和模型误差。观测误差:观测值发生的偏差。如:对同一量进行多次观测,其结果通常略有差异。模型误差:数学模型不同而导致待求量发生的偏差。如:二、观测误差产生的原因1.仪器的原因(InstrumentalErrors)每一种测量仪器具有一定的精确度,使测量结果受到一定的影响。另外,仪器结构的不完善,也会引起观测误差。2.观测者的原因(PersonalErrors)
2、由于观测者的感觉器官的辨别能力存在局限性,在仪器对中、整平、瞄准、读数等操作时都会产生误差。3.外界环境的影响(NaturalErrors)测量作业环境的温度、气压、湿度、风力、日光照射、大气折光、烟雾等客观情况时刻在变化,使测量结果产生误差。例如,温度变化使钢尺产生伸缩,风吹和日光照射使仪器的安置不稳定,大气折光使望远镜的瞄准产生偏差等。三、测量误差的分类与处理原则1.系统误差(SystematicError)在相同的观测条件下,对某一量进行一系列的观测,如果出现的误差在符号和数值上都相同,或按一定的规律变化
3、,这种误差称为系统误差。如:钢尺的尺长误差等。系统误差对观测结果的影响具有累积性,因而对成果质量的影响也特别显著。但由于它具有规律性,可采用下列方法消除或削弱其影响:计算改正数。采用一定的观测方法。2.偶然误差(AccidentError,&RandomError)在相同的观测条件下,对某一量进行一系列的观测,如果误差在大小、符号上都表现出偶然性,即从单个误差看,其大小和符号没有规律性,但就大量误差的总体而言,具有一定的统计规律,这种误差称为偶然误差。如读数误差、照准误差等。偶然误差是不可避免的,且具有统计规律
4、性,可应用数理统计的方法加以处理。3.粗差(Blunder,&GrossError)观测数据中存在的错误,称为粗差。是由于作业人员的粗心大意或各种因素的干扰造成的,如瞄错目标、读错大数,光电测距、GPS测量中对载波信号的干扰等。粗差必须剔除,而且也是可以剔除的。4.误差处理原则在进行观测数据处理时,按照现代测量误差理论和测量数据处理方法,可以消除或减弱系统误差的影响;探测粗差的存在并剔除之;对偶然误差进行适当处理,来求得被观测量的最可靠值。四、偶然误差的特性设某一量的真值为X,在相同的观测条件下对此量进行n次观
5、测,得到的观测值为l1,l2,…,ln,在每次观测中产生的误差(又称“真误差”)为Δ1,Δ2,…Δn,则定义从单个偶然误差来看,其符号的正、负和数值的大小没有任何规律性。但是,如果观测的次数很多,观察其大量的偶然误差,就能发现隐藏在偶然性下面的必然规律。进行统计的数量越大,规律性也越明显。下面结合某观测实例,用统计方法进行说明和分析。实例在某一测区,在相同的观测条件下共观测了358个三角形的全部内角,由于每个三角形内角之和的真值(180°)为已知,因此,可以上式计算每个三角形内角之和的真误差Δi,将它们分为负误
6、差和正误差,按误差绝对值由小到大排列次序。以误差区间dΔ=3″进行误差个数k的统计,并计算其相对个数k/n(n=358),k/n称为误差出现的频率。误差区间dΔ"负误差正误差误差绝对值KK/nKK/nKK/n0~3450.126460.128910.2543~6400.112410.115810.2266~9330.092330.092660.1849~12230.064210.059440.12312~15170.047160.045330.09215~18130.036130.036260.07318~21
7、60.01750.014110.03121~2440.01120.00660.01724以上000000Σ1810.5051770.4953581.000由此,可以归纳出偶然误差的特性如下:有限性:在一定的观测条件下,偶然误差的绝对值不会超过一定的限值。集中性:绝对值较小的误差出现的频率大,绝对值较大的误差出现的频率小。对称性:绝对值相等的正、负误差具有大致相等的出现频率。抵偿性:当观测次数无限增大时,偶然误差的理论平均值趋近于零,即:由上图可以看出:偶然误差的出现符合正态分布,其分布曲线的方程式为:+3+6+
8、9+12+15+18+21+24X=Δ-24-21-18-15-12-9-6-30式中,参数σ为观测误差的标准差。从中可以看出正态分布具有偶然误差的特性。即f(△)是偶函数,即绝对值相等的正、负误差求得的f(△)相等,故曲线对称于纵轴。△越小,f(△)越大;△越大,f(△)越小。当△=0时,f(△)最大,其值为当方差为偶然误差平方的理论平均值:标准差为由上式可知,标准差的大小决定于在一
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