沙尘暴是火星重要的极端天气现象，火星沙尘暴对火星大气气候以及火星探测器的活动有重要影响，因此，有必要对火星沙尘暴的活动趋势进行分析和预测。本文利用火星第24-36火星年（1998-2022年）全球沙尘光学厚度（CDOD）的历史数据，构建一种基于深度学习的CDOD预测方法，对高、中、低不同纬度火星探测器着陆区域的沙尘暴时空趋势进行预测分析。
   首先，通过构建PSO（粒子群优化）-LSTM（长短期记忆）-CDOD网络，对各区域未来一个火星日（sol）的CDOD平均值进行预测，并采用PSO算法搜索最佳时间输入窗口。然后，基于训练好的预测模型，对各区域未来若干sols的CDOD平均值进行滚动预测。同时，针对模型的预测能力提出一种基于测试集精度的评价方法，给出网络可预测的最大天数并将预测结果分布在四个精度评价区间，以评价预测结果的真实和可靠性。结果表明，模型对不同纬度着陆区CDOD的有效预测时长约100 sols。具体来说，中、低纬度较高纬度预测精度更高，其中，北半球中纬度祝融号着陆区域预测精度最高，指标R2（决定系数）和RME（相对平均误差）分别为0.98和0.035；在高纬度凤凰号着陆区域的预测精度整体相对偏低，R2和RME分别为0.91和0.077。
此外，本文还基于ConvLSTM（卷积长短期记忆）网络对不同纬度火星探测器着陆区域未来一个sol的CDOD强度空间分布进行预测。结果显示，在低、中纬度的预测精度整体较高，位于北半球的祝融号预测精度最高，而在高纬度凤凰号着陆区域的预测精度偏低。
   本文基于LSTM模型构建了一种火星沙尘暴活动强度预测模型，并分析了模型的有效性。火星沙尘暴活动的分析和预测对理解火星大气环境变化有重要意义，同时可为火星探测器在沙尘暴期间的着陆和作业的影响评估等提供科学依据。