随着城市化进程的加快,所需要的经济建设不断加大,高层建筑、大型水利工程、矿区采空区、桥梁工程等工程设施建设不断增加。这使得对地表进行动态变形监测,成为现代研究中的重要内容。动态变形有着极其复杂的内在规律,并非单个因素干扰形成的,每个因素都有所贡献。掌握变形体的变形程度是变形监测的首要目的,根据变形程度的范围判断是否在安全系统内,如果超出安全范围就要采取方案来防止产生灾害,至此,可以看出变形监测的目的不仅仅是监测变形,更重要的是防止灾害发生,确保人身安全。本文重点针对位于朱集东煤矿1222(1)工作面的前圩村,对村庄进行监测,以保障村庄的安全。首先,通过建立实时自动化监测系统,获取高频的GNSS数据,时间间隔为1s。其次,利用Kalman滤波方法对获取的高频GNSS数据进行处理分析。最后,通过建立有效的预报模型,进行科学的灾害防治。文章选取采用了两种滤波方法进行实验和分析对比,分别是标准Kalman滤波算法、方差补偿自适应 Kalman滤波算法。通过实验对比发现,方差补偿自适应Kalman滤波算法能更好的避免滤波发散,并且较标准Kalman滤波算法,精度较高,其预报值更加接近真实值。同时,为了确定最佳常规测量的时间间隔,文章分别采取了 1天、5天、10天和15天的时间间隔进行实验,通过对不同时间尺度下的观测数据进行对比实验发现,时间间隔越短,精度越高,可以达到四等水准的精度要求,但时间间隔越短,所需的成本越高,操作难度越大,考虑以上两点,本文最终确定以10天的时间间隔作为常规测量的时间间隔。实时自动化监测系统和Kalman预报模型的建立可以更精确,更及时发现局部地表的变形情况和趋势,对地表动态变形监测的安全性有了进一步的提升。