地震是人类历史上危害最大的自然灾害,如何预测地震是世界性的难题。由于地震是地壳运动变化中巨大能量积聚和释放的一种物理过程,伴随地震的孕育发展,在震源周围一定的空间区域内,可能出现一系列地球物理效应,从而在诸如应力形变、水文气象、地质化学及电磁扰动等许多方面,表现出一些异常现象,我们将其称为地震前兆。地震电离层前兆,作为近些来探索发现的一种新的短期临震前兆,受到越来越大的关注,为地震预测开拓了一条新的思路。本文利用中国地区垂测、斜测等电离层数据,提出了一种对于地震电离层前兆预测的新方法。论文的主要研究成果如下：一、中国地区电离层foF2变化分析。利用中国地区的foF2观测的历史数据,分析了电离层在中国地区的平静相关性,太阳相关性,并详细分析了电离层在2000年磁暴事件中的季节响应及2000年电离层暴的暴时相关性,总结出了电离层暴的一些特点。在此基础上,对地震电离层前兆进行介绍并分析其与电离层暴的异同点,提出如何区分电离层异常是否为地震电离层暴的初步判断标准。二、中国地区电离层骚扰提前1～3天预测。通过对电离层骚扰与太阳活动的相关性分析,利用神经网络技术构建了中国地区电离层骚扰提前1～3天预测模型。通过与实际结果比较表明,该模型能较好的实现电离层骚扰提前1～3天预测。三、中国地区电离层区域背景场构建。利用中国地区电离层十个垂测站1990年～2004年超过一个太阳活动周期的数据,利用神经网络技术考虑太阳活动、地磁活动、中性风、季节通性、季节地域性以及地理位置等对中国地区电离层的影响,构建一个中国地区电离层区域背景场来对中国地区任一地理位置的foF2进行预报。同时考虑到传统的BP神经网络容易陷入“局部最小化”,提出了由遗传算法优化的神经网络。通过和IRI2007的预报结果比较显示,该区域背景场比IRI的精度提高约10%及以上。四、中国地区单站电离层暴提前1～24小时预测。利用1990年～2004年超过一个太阳活动周期的所有单站电离层暴数据,利用遗传算法优化的神经网络构建了单站电离层暴模型。通过不同台站未参与训练模型的实测数据对模型的预报性能进行了检验,结果表明,该方法能够较好的实现单站电离层暴提前1-24小时预测。五、TEC东亚扇区区域外推模型。考虑到现有通用的一些电离层区域重构技术,都是只能进行区域内插,本文利用IGS数据,并通过遗传算法优化的神经网络技术来构建一个TEC外推模型,拟对电离层区域外推做个简单的尝试。通过与实测数据的比较,证明该方法是可靠有效的,展示了良好的应用前景。六、华北地区foF2实时地图模型。利用2009年8月～2011年8月的中国地震电离层监测试验网数据来构建了一个华北地区foF2实时地图模型,该方法能对foF2在华北地区进行实时地图,在工程化应用上也有很好的应用前景。七、利用foF2实时地图及中国地区区域背景场构建了一个地震电离层前兆短期预报及分析初步模型,该模型通过比较实时地图和区域背景场来得出电离层是否异常以及异常产生的幅度和范围,从而能对此电离层异常展开科学细致的研究工作,并判断其是否为地震电离层前兆。最后给出了该模型的软件实现。