近几十年来，频繁的干旱事件给生态系统和人类生存产生了严重的影响。在水文循环的视角下，气象干旱是干旱灾害发生的先决条件，可通过多种指标予以识别，但各指标存在的适用性问题尚未阐明。目前，干旱指标的适用性研究主要集中于点位尺度上，区域尺度上量化气象干旱的研究相对较少。此外，认识气象干旱的时空变异是进一步揭示干旱发展过程和机制的基础。在干旱的时空特征研究中，数理统计方法常被用于获取干旱的时空模态，但其真实存在性及物理意义不明确。而且，以往的研究未呈现气象干旱的时空动态过程和探究空间模态在干旱演变中的作用和意义。为此，本文基于鄱阳湖流域73个气象站点1960-2007年逐月降水数据、GPCC/CRU0.5°逐月降水数据和气候遥相关模式数据，结合标准化降水指数(SPI)，运用数理统计和蒙特卡罗模拟方法，分析了多种降水数据集表征气象干旱的适用性，研究了基于SPI的流域尺度气象干旱表征方法，识别了流域气象干旱的基本模态，揭示了气象干旱迁移轨迹规律。本文的主要研究结论如下:　　(1)明确了GPCC/CRU表征气象干旱的适用性和不确定性。比较了格网数据与观测数据在变化趋势和气象干旱识别等方面的相似性与差异性，发现GPCC和CRU在描述流域尺度干湿变化特征方面表现基本一致，尤其是在冬季和秋季;但在变化强度及其空间分布上，GPCC更符合实际情况。尽管CRU和GPCC均呈现出干旱特征的南北相异格局，但CRU显示了更显著的空间聚集特征，与实际情况不符，这可能与CRU数据的插值策略有关。模拟结果显示，数据采样误差未对格网数据表征流域尺度SPI序列的变化趋势产生显著的影响。但SPI标准差大于0.2的概率为6％-35％，可能会对干旱等级的判定产生严重影响。　　(2)研究了基于SPI的流域尺度气象干旱定量表征方法。平均降水量和平均SPI指数的方法均能很好地反映流域长期的干湿变化趋势，准确地识别气象干旱事件以及其持续时间，但前者识别的干旱强度通常大于后者。在考虑抽样不确定性的前提下，两种方法计算的SPI序列具有显著的相关性(R2＞0.90)。相比于平均SPI指数的方法，平均降水量的方法更容易产生极端的SPI值，因而其拥有更大的不确定性，原因是该方法掩盖了极值降水的情况，缩减了降水数据的动态变化范围，改变了降水序列的频率分布，易产生极端SPI值，而平均SPI指数的方法则能够准确反映严重和极端干旱状况。因此，平均SPI指数的方法更适用于流域（或区域）尺度气象干旱监测。　　(3)发展了气象干旱的空间模态识别方法，并解释了空间模态的物理意义。识别了鄱阳湖流域四个主要的EOF/REOF模态。流域气象干旱具有复杂的周期特征，四个主要EOF/REOF模态与对应2、3、6、11、16和17年时间尺度的周期存在显著的相关关系，且它们很可能是多时间尺度（从年际尺度到年代际尺度）SPI变异的空间叠加。根据空间模态获取了流域气象干旱的4个空间格局，即流域北部、中西部、中东部和南部地区。这些格局是气象干旱事件时空演变的基本组成部分。空间格局随时间的变化呈现出明显不同的干旱特征，尤其是在流域南部和北部地区。空间格局的干旱特征差异能为揭示极端干旱事件的演变过程提供线索，对理解气象干旱的演变规律具有重要作用。　　(4)建立了流域气象干旱识别规则，揭示了鄱阳湖流域气象干旱的时空演变规律，证实了空间模态在干旱演变中的作用，探讨了空间模态干湿变化与气候遥相关模式的联系。鄱阳湖流域气象干旱活跃且存在明显的局域化特征。干旱事件的持续时间与迁移距离存在强相关性（R2＞0.8，1.57°-1.82°/月），且70％以上的干旱事件迁移位移大于1°。此外，南北向迁移的干旱事件数量超过70％，表明流域气象干旱事件存在由北向南和由南向北两种主要迁移模式。通过与基于观测数据的干旱演变规律比较发现，空间格局能有效地捕捉干旱范围，体现干旱的活跃程度和揭示干旱南北向迁移的主要模式，从而验证了空间模态在气象干旱演变中的作用。不同时间尺度下的SPI序列（1-36个月）与气候变化模式有显著的相关性，进一步验证了基本模态的真实性。Ni(n)o3.4和南方涛动(SO)是影响流域气象干旱变化的主要遥相关模式。太平洋年代际振荡(PDO)和北大西洋涛动(NAO)对流域干湿交替变化也有一定的贡献。这些发现为理解流域干旱的时空变异提供了重要的启示。