1.一种大跨桥梁监测数据空间插值方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

1)根据某一监测数据在大跨桥梁上的测点分布，进行同类传感器的空间自相关性分析，通过空间变异函数来体现，在一维条件下变异函数定义为，当空间坐标点x在一维x轴上变化时，桥梁监测数据Z(x)在空间坐标点x和x+h处的监测值Z(x)与Z(x+h)差的方差的一半为区域化变量Z(x)在x轴方向上的变异函数，记为γ(h)，即在二阶平稳假设条件下，有

因此，

变异函数依赖于两个自变量x和h，在对主桥面应力应变传感器布点分析上，根据桥梁力学结构特点变异函数γ(x,h)只与传感器之间的相对距离h相关，γ(x,h)即为γ(h)：理论变异函数模型采用球状模型，球状模型的公式为：式中：c0为块金常数；

c为拱高；

c0+c为基台值；

a为变程；

2)参估点的搜索

结合桥梁实际监测布点，四方搜索方案是根据插值点的横坐标和纵坐标把平面分成四个象限，以变程a的长度为搜索半径，在每一个象限中查找与插值点距离最近的已知样本点；

3)结合桥梁实际监测布点的变异函数，采用Kriging法进行应力应变监测数据的空间插值分析：式中，λi是待定权重系数

权重系数的求取必须满足两个条件：

3.1)使Z*(x)的估计是无偏的，即偏差的数学期望为零；正常情况下，监测数据是平稳的，即：E(Z*(x))＝m   (7)

其中，m为一常数；

当：

则有：

其中，xi为第i个已知点的监测值，λi为权系数；

3.2)使估计值Z*(x)和实际值Z(x)之差的平方和最小，即:Min:

其中，x0为插值点，αi,αj分别为xi,xj的系数；

根据拉格朗日乘数原理，令：

其中，λi和μ分别为权系数和拉格朗日乘数；

求F对λi和μ的偏导数，并令其为0，得Kriging方程组：即：

Kλ＝D,λ＝K-1D   (13)其中，K为协方差矩阵，cij表示第i和第j个已知点的协方差，λ为权系数矩阵，根据式(13)即求出权重系数λi和拉格朗日乘数μ，从而求得插值点的估计值。

2.如权利要求1所述的一种大跨桥梁监测数据空间插值方法，其特征在于：所述方法还包括如下步骤：

4)使用三维建模软件建立用VRML语言编写的等比例大桥模型，计算各个网格节点在模型相应位置的坐标，并将坐标矩阵填入VRML文件相应位置；

5)采用VRML命令中的点上色命令，结合各个点并使用VRML命令来将整个桥面分割成等规格的网格，将得到的结果填入VRML文件的相应位置；

6)将数值0到桥梁健康监测传感器报警阀值的数值区间分成49段小区间，每一段小区间赋给相应的RGB值，根据每一个网格节点监测数据所在的小区间对这个节点在桥梁三维模型相应位置进行上色，监测数值超出传感器报警阀值的网格节点直接标记为红色，红色为警示。