1.一种计算箱梁竖向最不利温度梯度的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：筛选处理温度监控数据，清除错误数据并补全空缺的监控数据；

S1的子步骤如下：

S11：采用以下错误数据识别准则，清除错误数据：准则1：在置信概率为95％的情况下，采用Grubbs准则识别错误数据；

准则2：根据长期的温度监测数据分析得到了两个经验准则：同一监控点某时刻温度变化超过上一时刻温度±10摄氏度，判定该时刻温度数据错误，进行标红处理；所有测点的温度若高于在日平均气温+15摄氏度或低于日平均气温‑18摄氏度，判定该时刻温度数据错误，进行标红处理；

S12：由于监控系统原因，某些测点某时刻温度无法测得或测得温度由于判定为错误数据，故采用以下公式作为补充数据的识别准则，补全监测数据；

式中Tat是监控时间内a测点t时刻未测得的温度，Tav是a测点当日平均气温，Tam为a测点当日温差，t0为a测点出现最高气温的时间；

S2：依据补全的温度监控数据，通过RBTMAS法筛选日最不利正温度梯度和最不利负温度梯度，并绘制温度梯度图；

所述RBTMAS法的计算步骤如下：S21：导入监控数据表格，筛选整理竖向温度测点通道测得的温度数据；

S22：用WiSj表达第W天，i时刻，竖向第j测点的温度，单位℃，则同一时刻竖向测点的温度可表示为

S23：一天中同一时刻(Wi)，竖向所有测点依次互减后比较大小，得到这一天这一时刻的温差最大值和最小值；

S24：步骤S23用以下行列式表达：令Wix12＝Wi(S1‑S2)，则此行列式中最大值用Wmxmax表示，即第W天，m时刻，出现日最不利正温差为xmax，最小值用Wnxmin表示，即第W天，n时刻，出现日最不利负温差为xmin；注：若Wmxmax≤0，则该日无最不利正温差；若Wmxmin≥0，则该日无最不利负温差；

S25：筛选出Wm时刻竖向温度测点的温度，用 表示，该行列式最小值为WmSmin,则第W日最不利正温度梯度为S26：筛选Wn时刻竖向温度测点的温度，用 表示，该行列式最小值为WnSmax,则第W日最不利负温度梯度为S27：按步骤S25和S26得监控日期内的日最不利正温度梯度Zij和最不利负温度梯度Fij；

S28：绘制最不利正温度梯度和最不利负温度梯度图像；

S3：竖向温度梯度的计算公式可写为：ay

Ty＝Tme     (2)式中Tm是梁高方向的最大正温差，y是计算点至箱梁顶面的距离，Ty是计算点位置处的温差值，a是指数；

S4：(1)式中两个参数Tm和a是常量，由桥梁所处的环境和箱梁的结构形式决定，通过对长期的温度监控数据的拟合获得，其拟合原理如下：式中H (x；μ，σ，ξ)为x的分布函数，μ是位置参数，σ是尺度参数，ξ是形状参数；

式中h (x；μ，σ，ξ)为x的密度函数；

P年一遇的温度概率p＝1/P，0

xp＝μ‑σ(1‑(‑log p) )/ξ            (5)若要对非独立随机变量进行广义极值统计分析，则需要对μ，σ，ξ进行修正：式中θ为极值指标，可利用游程法计算；

S5：通过广义极值分布的极大似然估计拟合最不利正温度梯度数据，分别得出最不利正温度梯度Tm和a的三个参数μ，σ，ξ；

S6：再通过公式(6)修正参数，后得到最不利正温度梯度修正后的Tm′和a′；同理可得负温度梯度的Tm′和a′；

S7：最终得到竖向最不利温度梯度的公式为：a′y

Ty＝Tm′e     (7)S8：用P‑P图，Q‑Q图以及皮尔逊相关系数法检验用该方法拟合的准确性，若P‑P图，Q‑Q图为提条直线，皮尔逊相关系数r≥0.8，则用该方法拟合出的竖向最不利温度梯度精度较高，满足要求；

S9：建立桥梁的有限元模型，将最不利温度梯度加载到有限元计算模型上，计算出箱梁最不利竖向温度梯度模式对桥梁的影响。