Poprawna odpowiedź na to pytanie to 5. Przy obliczaniu objętości robót ziemnych metodą siatki kwadratów, kluczowym punktem jest ustalenie średniej wysokości nasypu, co wymaga zebrania różnic wysokości wierzchołków siatki. W przypadku przedstawionego nasypu, na rysunku widoczne są 5 charakterystycznych wierzchołków, z których dwa znajdują się na poziomie terenu naturalnego, a trzy na powierzchni nasypu. Suma różnic wysokości tych pięciu wierzchołków, podzielona przez ich liczbę, daje nam średnią wysokość robót ziemnych. W praktyce, metoda siatki kwadratów jest szeroko stosowana w inżynierii lądowej oraz geotechnice, a jej prawidłowe zastosowanie pozwala na dokładne oszacowanie objętości robót, co jest niezbędne do precyzyjnego planowania budżetu i zasobów w projektach budowlanych. Uwzględnienie wszystkich istotnych punktów charakterystycznych w kształcie nasypu zwiększa dokładność pomiarów i pozwala unikać błędów, które mogą prowadzić do znacznych kosztów dodatkowych w trakcie realizacji projektu.
Wybór odpowiedzi innej niż 5 wskazuje na nieporozumienie dotyczące metody siatki kwadratów oraz sposobu obliczania średniej wysokości robót ziemnych. Kluczowym błędem jest niewłaściwe zrozumienie liczby wierzchołków, które powinny zostać uwzględnione przy obliczeniach. Odpowiedzi takie jak 3, 4 czy 2 sugerują, że osoba udzielająca tych odpowiedzi nie zauważyła, że wszystkie charakterystyczne punkty kształtu nasypu są istotne dla obliczeń. W metodzie siatki kwadratów każdy wierzchołek reprezentuje punkt, który ma swój wpływ na średnią wysokość nasypu; zignorowanie tych punktów prowadzi do zaniżenia lub zawyżenia obliczeń, co może skutkować błędnymi oszacowaniami objętości robót. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, że metoda ta opiera się na pełnym uwzględnieniu wszystkich wierzchołków, co w przypadku tego zadania wynosi 5. W praktyce, zbyt mała liczba wierzchołków może prowadzić do błędów w analizie geotechnicznej, co wpływa na bezpieczeństwo i stabilność konstrukcji. Prawidłowe podejście do obliczeń objętości robót ziemnych wymaga nie tylko znajomości samej metody, ale także zdolności dostrzegania wszystkich istotnych elementów w analizowanych danych.
