电离层是日地空间的重要组成部分,对航天、通讯、导航定位等多个领域有着极大的影响。电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）作为电离层的重要特征参数,对其进行时空特性分析和预报一直是电离层领域探讨的热点课题。本文基于中国地震局GNSS平台提供的2007～2017区域TEC格网数据（Regional Ionosphere Maps,RIM）,首先进行了中国及周边地区电离层TEC的时空特性分析,然后结合经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）对TEC数据的分解处理,建立EWT-LSTM预测模型进行电离层TEC预测。主要进行的具体内容和结论如下:1、分析了2007～2017年间太阳活动F10.7指数、地磁Dst指数与RIM-TEC的相关性,实验结果表明:（1）研究区域TEC与F10.7指数的日、月、年均相关系数对应分布为0.74～0.85、0.76～0.87、＞0.988;随着F10.7升高,两者的线性拟合效果差,存在饱和效应。（2）研究区域TEC与Dst指数的日、月、年均相关系数对应分布为-0.22～-0.11、-0.42～-0.33、-0.74～-0.7。（3）相关性均随纬度的上升整体呈降低的趋势。2、探索了研究区域TEC时间变化特性,研究结果表明:（1）TEC日变化特性会随纬度和季节而发生变化。（2）低纬度地区TEC半年变化占主导,中纬地区年变化占主导,多数年份均在春季取得TEC最大值。（3）TEC冬季异常均出现在太阳活跃年,且低纬度更容易发生,分析认为是太阳通量主导引起的。3、探测了TEC在平静年2008～2009年、活跃年2014～2015年的空间变化,结果表明:（1）在经度方向上,TEC平静年最大变化率和平均变化率约为0.16TECu/°和0.07TECu/°,活跃年对应约为0.55TECu/°和0.2TECu/°;（2）在纬度方向上,TEC平静年最大变化率和平均变化率约为0.7TECu/°和0.2TECu/°,活跃年对应约为3TECu/°和0.9TECu/°。（3）TEC的经纬向变化存在季节特性。4、对比了经验小波变换和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）对电离层TEC数据分解效果,实验结果表明:EWT更适合用于TEC的数据处理,能有效抑制模态混叠,提取周期分量。结合EWT对TEC数据分解的优势性,建立了EWT-LSTM电离层TEC预报模型,对电离层TEC进行连续5天的一步预报,并与LSTM模型、BP模型对比研究,实验结果表明:EWT-LST M模型预测精度最好,LSTM次之,BP神经网络的预测效果最差。本文模型提高了的TEC峰值处的预测精度,是一种行之有效的电离层TEC预测方法。