旱灾是大庆地区主要气象灾害之一,也是制约该区社会经济发展、尤其是农业发展的重要因素之一。本研究基于大庆地区5个气象站1960-2015年的逐日气象资料,采用综合考虑降水和蒸散的干旱侦测指数（Reconnaissance drought index,RDI）,以标准化降水指数（standardized precipitation index,SPI）和Z指数（Z index）为对照,提出最适宜研究区的干旱指标,在此基础上分析大庆地区不同干旱强度、干旱历时和干旱周期的变化特征。利用游程理论从RDI指数中提取干旱历时和干旱强度两个特征变量,确定其各自边缘分布函数,引入Copula函数建立大庆地区干旱历时和干旱强度的联合统计模型,计算干旱特征变量的联合分布概率及联合重现期,研究分析该地区近56a的干旱演变特征,主要研究结果如下:（1）大庆地区1960-2015年平均降水量为468mm,降水量在季节上的分布极不均匀,夏季降水对全年降水量的贡献最大,其次为春、秋两季,冬季降水量最少。降雨量变化存在三个尺度（26-28a、8-11a和3-5a）的振荡周期。从整体上看,大庆地区年降水量从1960年到2015年呈整体上升趋势,增长率为6.25 mm/10a,但未通过P≤0.05显著性检验。在认为降水是干旱的主要驱动影响因素的前提下（ET₀基本不变）,SPI指数相比Z指数对大庆地区干旱的评估更贴合实际。以1-3个月时间尺度研究表明,SPI指数对大庆地区干旱（特别是重旱）的识别能力优于Z指数,但用12个月时间尺度进行研究二者的结果差异不大。（2）大庆地区多年平均ET₀为529mm,春夏两季对全年ET₀贡献最大,达77.31%。1960-2015年该地区年ET₀呈明显下降趋势,下降趋势为21.11mm/10a;ET₀在1990-2000年间6-7a时间尺度震荡周期比较显著,而以22-24a为周期在1960-2015整个研究时域内都很显著。研究区年ET₀在2008年出现了减少突变,不同季节ET₀在21世纪初期的不同年份也出现了突变。在全球变暖的背景下,干旱侦测指数RDI综合考虑了降雨和蒸散对干旱的影响,弥补了SPI指数仅基于降水的缺陷,RDI在大庆地区的应用效果优于SPI指数,且季尺度的RDI指数对实际情况的反映略优于月尺度和年尺度。（3）大庆春季发生干旱的频率最高（约占40%）,冬季干旱发生频率仅次于春季（约占18.52%）,夏季一般无干旱发生。严重干旱在冬季发生频率最高（约为3.70%）。1960年以来大庆地区的干旱历时有下降的趋势,1962年干旱持续时间最长,历时达6个月,以后尚未出现延续时间这么久的干旱。干旱演变过程研究表明,大庆地区干旱呈现3个时间尺度振荡周期（2-4 a、10-13 a和23-25 a）,其中23-25 a时间尺度为第一主周期,在3个时间尺度上,2015年后小波系数等值线图均为实线且未闭合,表明在未来一段时间该地区干旱有减轻的趋势。（4）大庆地区干旱历时和干旱强度的边缘分布函数分别为指数分布和对数逻辑斯特分布,两特征变量的相关性均达到P=0.05显著性检验。采用拟合度最高的Gaussian-Copula函数建立二者的联合分布函数,计算干旱特征变量的联合累计概率和联合重现期,结果表明:随着干旱历时和干旱强度值的递增,二者的联合概率值不断减小,且减小趋势逐渐变缓;随着干旱历时和干旱强度值的递增,二者的联合重现期不断增大,增大趋势先陡后缓。干旱强度（干旱历时）的条件概率分布随着干旱历时阈值d（干旱强度s）的增大而减小;干旱强度（干旱历时）的条件重现期与干旱历时阈值d（干旱强度s）成正比。