1、干旱是最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，給國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大損失。土壤水分是反應(yīng)干旱的重要指標(biāo)之一，土壤水分的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)對(duì)干旱研究非常重要。本文分為干旱監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)兩大部分。
　　第一，地表干旱監(jiān)測(cè)部分。以淮河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于AMSR-E被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于點(diǎn)和面的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演土壤水分，并與AMSR-E土壤水分產(chǎn)品（包括NASA和LPRM兩種產(chǎn)品）進(jìn)行比較，相關(guān)研究結(jié)論如下:
　　基于點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模

2、型在研究區(qū)模擬的土壤水分與AMSR-E土壤水分產(chǎn)品相比優(yōu)勢(shì)明顯，與實(shí)測(cè)土壤水分相關(guān)性較好、均方根誤差和平均絕對(duì)誤差是所有土壤水分產(chǎn)品中最小的?；诿娴纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)流域尺度的土壤水分空間分布趨勢(shì)的反演具有明顯優(yōu)勢(shì)，但對(duì)分辨率為25km柵格單元格模擬的土壤水分值與實(shí)測(cè)值差別很大。將兩種模型結(jié)合起來(lái)反演土壤水分能更好地了解土壤水分的時(shí)間變化趨勢(shì)和空間分布格局，從而有效地監(jiān)測(cè)干旱的發(fā)生及其空間分布。
　　第二，干旱預(yù)報(bào)部分。基于TIGG

3、E資料應(yīng)用彭曼公式計(jì)算蒸發(fā)量，并驗(yàn)證該蒸發(fā)量;基于TIGGE資料的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)和英國(guó)氣象局(UKMO)和中國(guó)氣象局(CMA)四個(gè)中心全球集合預(yù)報(bào)模式，對(duì)地面要素的24h降水累積降水量進(jìn)行24h-240h預(yù)報(bào)時(shí)效的超級(jí)集合預(yù)報(bào)方法的研究（包括多模式和單模式）;再將TIGGE預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)XXT水文模型模擬土壤水分虧缺深和徑流。最后為了統(tǒng)一兩部分干旱等級(jí)評(píng)估的指標(biāo)，本文探索了兩種干旱等

4、級(jí)的指標(biāo)統(tǒng)一方法。
　　研究結(jié)果表明用彭曼公式計(jì)算的蒸發(fā)量與24h累積降雨量預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)XXT分布式（降雨-徑流）水文模型模擬土壤水分虧缺深和徑流是合理可行的。
　　對(duì)24h累積降雨量的預(yù)報(bào)，四個(gè)集合預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)結(jié)果差異很大，相同模式的不同成員之間亦很不相同。CMA離散度最大，預(yù)報(bào)時(shí)差和預(yù)報(bào)值的偏差也很大;NCEP和UKMO集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)降雨量為0或接近于0值的預(yù)報(bào)具有很大優(yōu)勢(shì);ECMWF和NCEP對(duì)24h-144h時(shí)效的

5、24h累積降雨量預(yù)報(bào)效果較其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的均方根誤差更好。
　　此外，各單模式集合預(yù)報(bào)中，比較集合預(yù)報(bào)降雨量值，CMA表現(xiàn)最差，ECMWF和UKMO在各個(gè)階段都較CMA和NCEP有更高的相關(guān)系數(shù)。從整體看，單模式集成預(yù)報(bào)結(jié)果可以綜合模式中各成員的預(yù)報(bào)優(yōu)勢(shì)，取得更好預(yù)報(bào)效果。
　　多模式超級(jí)集合預(yù)報(bào)24h累積降雨量值較單模式集合預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確，離散度更低，尤其對(duì)降雨量為0或接近于0值的預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確。但并不是所有組合的超級(jí)集合預(yù)報(bào)效

6、果都比單模式效果更好，當(dāng)參與的單模式預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)報(bào)效果較差時(shí)，可能會(huì)大大地降低超級(jí)集合預(yù)報(bào)的精度。平均而言多模式24h超級(jí)集合預(yù)報(bào)累積降雨較大多數(shù)單模式更有優(yōu)勢(shì)。
　　TIGGE集合預(yù)報(bào)的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度直接影響到XXT模型的輸出結(jié)果。ENU超級(jí)集合預(yù)報(bào)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)XXT分布式水文模型模擬的土壤水分虧缺深和徑流值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)該模型的模擬值較其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)相關(guān)性更高，其相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.89和0.93。經(jīng)過回歸分析，可見在眾多的