1.数据预处理

数据检查：首先要对变形监测数据进行完整性和准确性检查。检查是否存在数据缺失的情况，例如在监测周期内，由于仪器故障或者人为因素导致某些观测点的数据没有记录。对于缺失的数据，需要根据实际情况采用合适的方法进行填补，如线性插值法（如果数据变化呈线性趋势）或根据相邻观测点的数据进行估算。同时，要检查数据的准确性，查看是否存在明显的错误数据，比如由于仪器读数错误而产生的异常值。异常值的判断可以通过设定阈值来进行，例如超出正常观测值范围几倍标准差的数据视为异常值，对于异常值需要进一步核实和修正，可能是重新观测或者根据其他相关数据进行修正。

数据整理：将监测数据按照时间序列、观测点位置等因素进行分类整理。例如，对于建筑物沉降监测数据，将不同角点位置的沉降数据分别整理，并按照每次观测的时间顺序排列，形成时间-沉降量的数据表格。这样方便后续的数据处理和分析，也有助于发现数据的规律。

数据转换：根据监测项目和分析方法的需要，对数据进行转换。例如，在水平位移监测中，如果使用全站仪的极坐标测量方式获取的数据是角度和距离，需要将其转换为平面坐标（如笛卡尔坐标），以便进行位移量的计算和分析。

2.统计分析方法

平均值和标准差计算：计算变形监测数据的平均值可以了解变形的总体水平。例如，对于建筑物沉降监测，计算各观测点在一段时间内沉降量的平均值，能反映建筑物整体的沉降趋势。标准差则可以衡量数据的离散程度，标准差越大，说明数据的波动越大。如果某个观测点的沉降数据标准差明显大于其他观测点，可能表示该位置的变形受到了特殊因素的影响，如局部地基不均匀沉降或者受到附近施工活动的干扰。

相关性分析：研究不同变形参数之间或者变形参数与外界因素（如温度、荷载等）之间的相关性。例如，在桥梁变形监测中，分析桥梁挠度与通过车辆荷载之间的相关性，可以通过计算相关系数来确定两者之间的关联程度。如果相关系数接近+1或-1，表示两者之间有很强的线性相关关系；如果相关系数接近0，则表示两者之间几乎没有线性关系。这种相关性分析有助于找出影响变形的主要因素。

回归分析：建立变形量与时间、荷载等因素之间的回归模型。例如，对于建筑物沉降与时间的关系，可以采用线性回归、多项式回归或者指数回归等模型进行拟合。如果沉降数据随着时间大致呈线性增长，那么可以建立线性回归方程\(y=a+bt\)（其中\(y\)为沉降量，\(t\)为时间，\(a\)和\(b\)为回归系数）来预测未来的沉降趋势。通过回归分析，不仅可以对变形进行预测，还可以评估模型的拟合优度，判断模型是否能够准确地描述变形规律。

3.变形趋势分析

绘制变形过程曲线：将变形监测数据以时间为横坐标，变形量为纵坐标绘制曲线。例如，绘制建筑物某观测点的沉降-时间曲线，通过观察曲线的形状可以直观地了解变形的发展趋势。如果曲线呈上升趋势且斜率逐渐增大，说明变形在加速发展；如果曲线趋于平缓，可能表示变形已经逐渐稳定。这种曲线分析方法简单直观，是变形监测数据分析的常用手段。

变形速率计算：计算变形速率，即单位时间内的变形量。例如，计算建筑物沉降速率\(v=\frac{\Deltah}{\Deltat}\)（其中\(\Deltah\)为某一时间段内的沉降量，\(\Deltat\)为时间间隔）。通过分析变形速率的变化，可以及时发现变形的异常情况。如果沉降速率突然增大，可能预示着建筑物存在安全隐患，需要进一步分析原因。

4.空间分析方法（针对多个观测点）

等高线绘制（针对沉降或隆起）：对于大面积的地表变形监测或者建筑物群体的沉降监测，可以将沉降数据绘制成等高线图。就像地形等高线一样，沉降等高线可以直观地显示出变形的空间分布情况。通过观察等高线的疏密程度和形状，可以判断沉降的不均匀性。例如，在城市建设中的大型建筑小区，沉降等高线密集的区域可能表示该区域地基沉降较为严重或者存在局部的地基问题。

变形场分析：利用有限元分析等方法，根据多个观测点的变形数据构建变形场。这种方法可以模拟整个监测区域的变形情况，分析变形的传递规律和相互影响。例如，在大坝变形监测中，通过构建大坝的变形场，可以研究大坝在蓄水过程中不同部位之间的变形耦合关系，为大坝的安全评估提供更全面的依据。