地震预报是国际公认的世界性难题。因为孕育地震的因素多而且复杂,人类至今尚未找到地震的形成机理,其普遍性的形成因素和影响因素并不明确,各个因素之间如何相互作用更是没有明朗化。这样各种因子与发震震级、时间与地震发生震地点三个基本要素之间具有极不确定的非线性关系。在这样的背景下,我们现在能做的就是根据目前的研究水平,依据已有的大量数据,利用现有的知识和规律,尽量发掘探索出更多的、更深层次的规律性知识。本文试图为地震预报提供一个用于发现规律的平台,能够更有利于发现地震相关的某些规律性知识,帮助地震预报专家们有效地提高地震预报的准确性。利用关联规则挖掘方法研究全球区域的地震相关性,发现一些地域可能存在地震相伴发生的情况,在经过进一步的验证之后可以为地震预测提供一些客观依据。任何事物都是相互联系的,对全球地震进行整体研究比分隔开来更具合理性。同时分区时采用行“F-E code”Ⅱ级分区,比只对全球进行规则分区有更好的地学意义。接着以台站气温为例,利用HHT方法去除数据中的干扰因素,进行地震异常信息的提取,所得到的数据在一定程度上更接近地震的前兆变化。在空间上,可以将HHT方法扩展到面状区域,结合Google Earth同时能看到其在时间上的变化趋势。除此之外,还可将该方法应用到多种前兆数据中,多要素综合分析地震的前兆信息。用KML语言对Google Earth进行拓展,将上述的研究结果结合在一起,综合地展现出来,使其更容易理解,同时更为地震规律的探索提供工具支持,从而促进地震预报事业的发展。　　 论文主要做了三方面工作:　　 1.利用Google Earth直观、形象的特点,通过KML语言,将多种地震相关已有数据和处理得到的信息全部显示在一起,点、面在空间上结合在一起,且随时间可以动态变化显示。随着更多数据和地震相关信息的获取,可以逐步叠加和完善。　　 2.将关联规则用于全球地震的相关区分析研究中,发现了多组地区之间的相关性,得到一些有价值的研究结果,为地震专家预报地震提供了一些客观的数据依据。并且可以将由关联规则得到的地震相关区在Google Earth上以动画的形式展现出来,增强了可视化效果,使之更易于理解,同时为前兆异常的探索提供可供选择的研究区域。　　 3.进行了地震前兆异常信息的提取和分析,以气温数据为例,利用HHT方法去除其它因素的干扰,去掉较高频和较低频部分,所提取出的数据更能反映与地震相关的震前温度变化,同时在此基础上进行有震之间、有震和无震之间的温度对比分析,结果表明:临震温度异常和地震之间有很大的不确定性和复杂性:并不是每次地震之前都能监测到明显的温度异常,当然也不排除现今的科技还没有达到相应的水平,监测到的异常也并不完全相同,甚至完全不同,有的地震前温度突变十分明显,有的就不太突出；出现温度突变的时候或地区未必都会发生地震。