地震是地球科学中的重要研究内容,由于地震自身具有复杂性高、差异性大、破坏性强等特点,使其在地学研究中备受关注。经过大量的地震前兆异常研究,人们发现地震前地震区域会出现电离层、热红外辐射、地下水、温室气体以及重力等的异常现象,这为地震预测预报奠定了基础。因此,基于热场和重力场来真实有效地提取与地震相关的前兆异常信息对地震预测预报工作至关重要。本文利用MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）地表温度数据以及GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星地球重力模型数据,针对青藏高原地区典型地震,分别提取震前的热场和重力场异常信息,对地震热异常提取方法进行改进,对热异常和重力异常结果进行分析。主要内容包括:（1）本文对时间趋势RST（Robust Satellite Techniques）与经典RST算法进行了比较,发现时间趋势RST算法有利于削弱非构造因素的影响,异常提取过程更加稳定可靠,但该算法的异常提取过程只在时间域上进行数据处理,缺少空间分析。本文将时间趋势RST算法与涡度算法结合,提出了一种基于时空分析的异常提取方法,在时间域和空间域上对地表温度数据进行联合分析,提取的异常信号与断裂带高度相关,包含与构造活动相关的热异常信息。（2）本文在原地温度算法基础上进行改进,提出了构造热异常提取方法。根据热信号源的时空频率特征,分别将短时天气、太阳、地理位置、大气以及人类活动等对地表温度的影响从原始数据中扣除,得到与构造活动相关的热信号。构造热法提取的热异常信息与断裂带高度相关。在汶川地震前,热异常强度、异常面积有明显突增,且在青藏高原尺度上的热异常有向震中地区移动的趋势。统计发现,青藏高原地区Ms≥7.0级的地震震前3个月内都有热异常簇现象存在,说明构造热方法对大地震较为敏感。（3）本文分别对3·11日本地震和5·12汶川地震震前的月时变重力场进行了差分分析。结果表明,时变重力信号有明显的正负交替变化规律,年周期特性明显。地震前地震周边地区有明显的重力累积现象。汶川地震前的长趋势重力变化与震前热异常相似,都存在由西向东运移趋势,表明两者存在内在相关性。