测绘项目进度延误的多因素关联分析与预警模型构建

一、引言

测绘作为地理信息数据获取与处理的关键环节，在城市规划、工程建设、资源调查等众多领域发挥着重要作用。测绘项目具有专业性强、作业环境复杂、数据处理量大等特点，在项目实施过程中，易受到人员、设备、环境、技术等多种因素影响，导致进度延误。进度延误不仅会增加项目成本，还可能影响后续工作的开展，甚至造成严重的经济损失和社会影响。因此，深入分析测绘项目进度延误的影响因素及其关联关系，构建有效的预警模型，对保障测绘项目顺利实施、提高项目管理水平具有重要的现实意义。

二、测绘项目进度延误影响因素分析

2.1 人员因素

测绘项目的顺利开展依赖专业技术人员的操作与管理。人员因素主要包括人员数量不足、专业技能欠缺、工作效率低下、团队协作不畅等。例如，项目前期人员配置不合理，关键岗位人员缺失，会导致部分工作无法按时开展；技术人员专业知识更新不及时，难以应对复杂的测绘任务，影响工作进度；团队成员之间沟通协调不畅，容易出现工作重复或遗漏，降低整体工作效率 。

2.2 设备因素

先进且性能良好的测绘设备是保障测绘精度和进度的基础。设备因素涵盖设备老化、故障频发、配备不足、更新不及时等方面。老旧设备在测量精度和工作效率上往往难以满足现代测绘项目需求，频繁出现故障不仅需要耗费时间维修，还可能导致已采集数据丢失；设备配备数量不足，无法满足项目多区域同时作业要求，会拉长项目周期；而设备更新不及时，无法适应新技术、新方法的应用，也会制约项目进度。

2.3 环境因素

测绘项目多在户外进行，受自然环境和社会环境影响较大。自然环境方面，恶劣天气如暴雨、大风、高温、严寒等会阻碍外业测量工作的开展，甚至损坏测绘设备；复杂地形地貌，如高山、密林、沼泽等，增加了测量作业难度，降低工作效率。社会环境方面，政策法规变化、地方居民阻挠、征地拆迁问题等，可能导致项目被迫暂停或调整，进而造成进度延误。

2.4 技术因素

测绘技术的发展日新月异，技术因素对项目进度影响显著。技术方案不合理、新技术应用困难、数据处理复杂等都可能引发进度问题。若项目采用的技术方案未充分考虑实际情况，在实施过程中可能出现技术瓶颈；尝试应用新技术时，因技术人员对其掌握不熟练，导致操作失误或效率低下；大量测绘数据的处理分析需要耗费大量时间和计算资源，若数据处理流程不优化，也会延误项目进度。

2.5 管理因素

科学有效的管理是项目顺利推进的关键。管理因素包括进度计划不合理、资源调配不当、沟通协调不足、风险应对不力等。进度计划制定过于理想化，未充分考虑各种潜在风险，导致计划难以执行；资源调配不及时，如人员、设备、资金等无法按需供应，影响工作连续性；项目各参与方之间沟通不畅，信息传递不及时，容易产生误解和矛盾；对可能出现的风险缺乏预判和应对措施，一旦问题发生，难以快速解决，进而延误进度。

三、测绘项目进度延误多因素关联分析

3.1 分析方法选择

为准确分析各因素间的关联关系及对进度延误的影响程度，选用结构方程模型（SEM）和灰色关联分析（GRA）相结合的方法。结构方程模型能够同时处理多个因变量和自变量，综合考虑变量间的直接和间接关系，适合用于分析复杂因素系统；灰色关联分析则可以在数据信息不完全的情况下，量化因素之间的关联程度，弥补结构方程模型在数据要求上的不足。

3.2 数据收集与处理

通过问卷调查、访谈等方式，收集多个测绘项目的相关数据，包括项目基本信息、各影响因素实际情况以及进度延误情况等。对收集到的数据进行清洗和预处理，剔除无效数据，对定性数据进行量化处理，确保数据的准确性和可用性。

3.3 关联关系分析

运用结构方程模型对数据进行拟合，构建测绘项目进度延误影响因素的结构方程模型。通过模型运算，分析各因素之间的直接路径系数和间接路径系数，明确因素间的因果关系和影响程度。例如，研究发现人员专业技能欠缺不仅会直接导致工作效率低下，还会通过影响新技术应用间接造成进度延误。同时，利用灰色关联分析计算各因素与进度延误之间的关联度，进一步验证结构方程模型的分析结果，确定关键影响因素。

四、测绘项目进度延误预警模型构建

4.1 模型构建思路

基于多因素关联分析结果，选取关键影响因素作为预警指标，采用机器学习算法构建测绘项目进度延误预警模型。利用历史项目数据对模型进行训练和优化，使模型能够根据当前项目的各项指标数据，准确预测进度延误的可能性及程度，实现提前预警。

4.2 预警指标选取

根据关联分析得出的关键影响因素，选取人员专业技能水平、设备完好率、恶劣天气天数、技术方案合理性、进度计划偏差率等作为预警指标。这些指标能够全面反映项目在人员、设备、环境、技术和管理等方面的状态，为预警模型提供可靠的输入数据。

4.3 机器学习算法选择

考虑到测绘项目数据的特点和预警模型的需求，选择随机森林算法构建预警模型。随机森林算法具有对数据适应性强、不易过拟合、能够处理非线性关系等优点，通过构建多个决策树并综合其结果进行预测，可提高模型的准确性和稳定性。

4.4 模型训练与验证

将收集到的历史测绘项目数据划分为训练集和测试集，利用训练集对随机森林模型进行训练，调整模型参数，使模型性能达到最优。然后，使用测试集对训练好的模型进行验证，通过计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的预测性能。若模型性能不满足要求，则进一步优化模型或调整预警指标，直至模型能够准确预测测绘项目进度延误情况。

五、结论

本研究通过对测绘项目进度延误的多因素关联分析与预警模型构建，系统梳理了影响测绘项目进度的人员、设备、环境、技术和管理等因素，明确了各因素间的关联关系及对进度延误的影响程度，并成功构建基于机器学习的预警模型。案例应用表明，该预警模型能够有效预测测绘项目进度延误风险，为项目管理提供科学决策依据。未来，随着测绘技术的发展和项目管理需求的变化，可进一步优化预警模型，纳入更多新型影响因素，提高模型的适用性和准确性，为测绘项目进度管理提供更有力的支持。

参考文献

[1]郝海龙,燕东源,李长作,等.基于三维遥感集成技术的工程测绘项目进度监测系统[J].自动化与仪器仪表,2022,(11):166-169.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.11.166.

[2]魏超.数字化测绘技术对工程测量及工程进度与效率的影响分析[J].中国高新科技,2022,(02):106-107.DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2022.02.45.

[3]胡静.三维激光扫描测绘技术在矿山测绘项目施工进度监测中的应用[J].世界有色金属,2020,(17):9-10.