本发明公开了一种从海量桥梁动态应变数据中自动化分离温度应变成分的方法。本方法基于应变监测数据的EMD分解，采用高斯混合模型聚类(GMM)，由EMD分解所产生IMFs的Hilbert边际谱变化特征，对IMFs进行属性分类，实现从监测应变中自动化分离温度效应。本发明克服了传统方法中预设温度效应阈值参数而引发的精度低且不具普适性、需人工干预而无法达到自动化实施的局限性，能够自动化地从桥梁动态应变数据中高精度、自适应、无参数分离温度应变成分，且抗噪性好，适应了从海量桥梁应变数据中在线、瞬时分离温度应变成分的工程需求，具有广泛的工程应用潜力。