随着经济和社会的发展，城市的现代化进程迅速加快，以地铁和高楼的建设为代表的大型工程也在各大城市中迅速兴起。为了保证建筑物的基础稳固和安全使用，开挖基坑就成为了大型工程施工的首要任务。但是各大城市的建筑物分布都较为密集，尤其是城市中心地带，为了施工人员和周围居民的安全，要依规对施工进行信息化的监管，定期地对基坑内、外进行形变监测。因此，如何高效地处理变形监测数据就成为了控制基坑滑坡和沉陷、评估基坑开挖对周围建筑物的影响至关重要的一部分。　　目前，随着观测仪器和现代数据处理理论的发展，大型建筑物的变形观测技术和数据处理方法也得到了很大的提高。在精密的建筑工程测量中，提高数据处理精度的主要内容是减弱和消除系统误差。因此，如何建立合适的平差模型，从总体上补偿和消除系统误差就成为了各研究人员关注的焦点。目前在常规测量中，我们常采用规范化的操作程序予以消除和减弱。但在精密测量中，为了得到高精度的数据处理结果，通常是根据实际应用情况，将系统误差看做模型参数，建立数学模型或平差随机模型，采用现代测量数据处理方法，从总体参数的角度减弱或消除其影响。因此，研究如何根据具体的应用情况，建立一个切合实际的数学模型对高精度的数据处理来说是至关重要的。论文是在一些先验信息都未知的情况下，根据不同沉降变形模型的特点，考虑到沉降状态量，依照客观条件合理地建立沉降观测滤波与推估模型，并将状态量视为系统参数，参与模型的平差运算，有效地提高了模型的精度。　　本文详细地阐述了建筑物变形的监测手段和观测数据处理方法，融合现代测量数据处理理论，通过变形观测实例，从动静两方面对沉降变形观测数据进行滤波处理，取得了较好的效果，对评估基坑对邻近建筑物的影响有一定的参考价值。