DEMETER电磁卫星在研究与地震、火山及人类活动有关的电离层现象、全球电离层的电磁环境、地震的短期预测等方面有着重要的作用。DEMETER电磁卫星的观测量多、数据格式复杂、数据量巨大，使得地震前兆分析人员难以高效率地对卫星数据进行查询、检索和分析。为了解决上述困难，我们构建了DEMETER电磁卫星数据库和开发了地震异常信息数据挖掘分析程序。　　 DEMETER卫星数据库是进行地震前兆信息挖掘的数据支撑系统。本文分析了DEMETER电磁卫星数据组织的概念模型，按照“入库速度快、检索效率高以及占用空间少”的设计原则，设计了电磁卫星数据的测点存储方案和轨道存储方案。通过优化数据库结构，构建空间索引和轨道星历数据辅助查找表，使得电磁卫星数据库显著地加快了数据查询、检索以及访问的速度。　　 数据挖掘是从海量数据中提取信息的有效方法。由于地震问题和时间空间因素密切相关，本文采用时间序列自相关滑动平均方法(ARIMA)构建了全球背景场预测模型，采用马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)构建了可加异常提取模型。在前面构建的电磁卫星数据库基础上，开发了地震前兆异常数据挖掘系统。　　 本系统采用了Python/Matplotlib、PyQt和Oracle/OCX数据库平台，实现了电磁卫星数据库的建设和数据挖掘系统的开发。以电离层离子温度为例，实现了全球背景场建模和异常分布提取以及可视化。