对最具破坏性的自然现象的预测一直以来都是科学界具有挑战性的任务。无论是在当地还是全球范围,自然灾害都严重影响着国民经济和社会发展。许多科学家致力于结合自然灾害发生的前兆信号以及其发生的时间和严重程度来为人们提供预警,以期减少自然灾害对生命和财产的损失。众多研究表明,除地震外其他大部分自然灾害在一定程度上都具有可预测性,地震预报的研究大约在半个世纪前就开始了,时至今日,仍然是最具挑战性同时也具有重要意义的一个研究课题。地震发生前土壤气体和地下水中的氡的释放可以作为地震预报的依据,研究表明,地震发生前氡异常变化可能与地震活动所引起的应力变化有着直接的关系。在发生地震之前,地球的外壳膨胀并变形,使新鲜的岩石表面暴露于地下水中,这一过程可能会有部分化学物质转移至水中,并且地球外壳的膨胀可能会导致释放出氡气的量发生变化,所以说地震发生之前的地下水中地球化学特征变化并不是完全无法预测的。虽然地震前的氡异常变化在全世界范围内有大量记载,但是,确定氡的释放量和随后发生的地震之间的联系仍然是一个尚未解决的问题。本论文的研究目的是,通过研究由于发生地震而造成的地下水中氡的异常变化来进行地震预测。本论文主要分为两个部分,第一部分是研究某一氡监测台测得的发生在该监测站附近以及距离较远的地震所产生的氡异常值,这一部分研究了 2012年至2017年间中国四川攀枝花市地下水氡变化中存在的混沌和长记忆趋势相关的研究。第二部分主要研究汶川地震（2008.5.12,7.9M）和甘肃地震（2013.7.22,6.6M）震区内多个氡监测站记录的地下水氡浓度的变化,所采用的滑动窗口统计分析方法包括:（a）去趋势波动分析（DFA）,（b）分形分维分析方法,（c）残余氡浓度（RRC）和（d）重标极差赫斯特指数分析（R/S）、多分形趋势分解分析（R/S）以及多分形去趋势波动分析方法（MFDFA）。研究的结果中发现了几个DFA斜率大于1.5,分形维数小于1.5的具有高度可预测性的分形布朗（fBm）持续时间序列段。通过比较原始数据和经过改组的时间序列的MFDFA结果可区分多重分形由于宽概率密度函数导致多重分形的长期相关性。广义赫斯特指数h（q）确定的q值、经典比例指数τ（Q）和频谱宽度结果均表明,氡时间序列具有多重分形行为。此外,地震活动阶段和静止阶段的多重分形谱的宽度阐明了地震活动性对氡时间序列的影响。许多7天的分段数据分析结果显示RRC均大于±2σ,具有值得注意的前兆预测值。本论文首次提出了一种将残余氡浓度数据与不同混沌分析方法进行结合分析的处理手段,为所研究的地下水氡变化震前预测提供了有力的保证。所有方法均应用新颖的两阶段计算方法,识别出了时间序列段中包含的持久分数布朗运动（fBm）的震前足迹,并将其从剩余的低可预测性以及与地震强相关的序列段中分离出来。结果表明:当前研究所采用的方法能够分辨出地震发生前氡时间序列的变化,该组合方法将有助于更好地理解地震发生前后地下水氡的变化行为。地下水氡是地震活动的良好指示物,可以用来预测地下应力的行为。地震预报并非易事,因此,需要对研究的每一个参数进行多方法多参数的综合研究,以获得更满意的结果。