地磁活动性(geomagnetic activity)是指地磁场的全球性或局地性的时间变化。地磁场的剧烈扰动可以引起近地空间环境的一系列变化，对航天、通讯、导航和电力等系统造成巨大危害。地磁活动指数不仅是表征地磁活动现象的重要参数，而且在日地能量耦合计算、电离层-磁层-太阳风空间环境状态描述、空间环境监测、空间天气预报等领域都有着广泛应用。因此，研究地磁活动的预报具有重要的科学意义和实际应用价值。卡尔曼滤波/集合卡尔曼滤波方法已在大气、海洋、电离层等领域得到广泛应用。本文在K指数现报和Dst指数预报中分别引入了卡尔曼和集合卡尔曼滤波两种方法，并且在地磁活动预报中显示了较好的应用前景。　　首先，基于集合卡尔曼滤波方法建立了Dst指数预报模式。在OBrien-McPherron(OM)模型的基础上，考虑了模型噪声的时间相关性和不确定性，利用集合卡尔曼滤波方法对Dst指数以及噪声协方差同时进行估计，建立了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的Dst指数预报模式（简称EnKF模型）。选取了1996-2006年77个大磁暴事件，分别利用EnKF模型和OM模型对它们进行预报，并分析比较了两个模型的预报值与实际观测值的相关系数，均方根误差，Dst预报最小值与实际观测最小值的差值，以及Dst最小值时刻的差值。结果显示，EnKF模型的各项统计指标相比OM模型都有提高。　　其次，利用卡尔曼滤波方法提取了地磁规则日变化(SR)曲线，改进了K指数的量算和确定方法。基于1998年～2013年北京十三陵(BMT)台站的地磁数据，利用卡尔曼滤波(KF)方法提取了SR曲线。该方法提取的SR曲线具有明显的逐日变化特征，能够准确反映SR曲线的季节变化和地方时效应。根据KF方法得到的SR日变幅度逐日变化的结果，改进了K指数的量算方法，重新计算了BMT的K指数以及Ak指数，并分析了SR日变幅度的逐日变化对K指数量算的改进程度。分析结果表明，对于中小扰动，KF方法可以明显地改善SR曲线扰动幅度的计算，提高了地磁规则日变化提取的有效性，改进了地磁活动K指数的量算和确定。