干旱是全球最主要的自然灾害之一,受自然环境变化、全球气候变暖和人类活动等因素,近年来干旱事件在全球各地频繁发生,水资源短缺,对人们的日常生活、农业生产以及生态环境造成了非常严重的影响,同时制约了社会经济的发展。因此开展干旱监测及评价,对及时缓解干旱、保证农业生产、保护生态环境和主动抗旱减灾具有重大意义。干旱指数作为旱情监测及评价的重要工具,可以直观、准确、定量表征干旱的强度、时空分布等特征。传统的干旱监测主要基于地面单基站观测,无法有效监测大尺度的干旱事件。基于遥感技术的干旱监测适用于地表水变化引起的气象干旱事件,难以监测因陆地水总储量变化引起的水文干旱事件,在农业干旱监测应用较为广泛。GNSS（Gl obal Navigation Satellite System）垂向坐标时间序列包含了环境负载（大气负载、非潮汐海洋负载、水文负载等）引起的地球弹性形变信息,扣除非潮汐大气负载和非潮汐海洋负载等影响得到仅包含陆地水文负载信号的GNSS垂向坐标时间序列可以用来反演陆地等效水高（Equivalent Water Height,EWH）及监测因陆地水文负载变化引起的干旱事件。本文提出一种仅以GNSS水文负载位移时间序列为数据源计算的干旱指数,同时利用美国地区的GNSS陆地等效水高数据进一步计算干旱指数DSI（Drought Severity Index）,分别探测中国云南地区和美国科罗拉多河流域、哥伦比亚河流域、密西西比河流域历史发生的水文干旱事件并对干旱特征提供定量表征。具体研究工作如下:（1）从中国陆态网获取了云南地区26个GNSS CORS站2010-2019年的垂向坐标时间序列并对其分析提取GNSS垂向坐标时序中的水文负载信号,为下一步计算干旱指数提供数据基础。（2）考虑到水文负载与其引起的地球弹性形变呈负相关关系,即水文负载增加,GNSS台站垂向位置向下运动。水文负载减小,GNSS台站垂向位置向上运动。为了方便与GRACE-EWH、GRACE-DSI对比分析,本文对所有垂向位移数据进行反符号处理,利用处理后的垂向位移数据（Vertical Crustal Displacement,VCD）进一步计算GNSS-DSI并与GRACE（Gravity Recovery And Climate Experiment）反演的等效水高数据和GRACE干旱指数进行对比分析,结果表明云南地区整体的GNSS-DSI与GRACE-DSI都具有较好的相关性,除呈无相关的3个台站和呈弱相关的2个台站,其余21个台站均呈中-强相关。（3）利用GNSS-DSI结合降雨数据调查了云南地区历史发生的水文干旱事件及特征,2010-2019年期间GNSS-DSI探测到云南地区发生的7次不同严重程度的水文干旱事件,其中2011年8月-2012年3月、2012年11月-2013年4月、2019年4月-2019年12月这三个时期的干旱事件最为显著,尤其是从2019年4月开始,持续9个月的特大干旱,其他两个时期最大干旱强度均显示为极端干旱。其余四次水文干旱事件持续时间短、干旱强度相对较弱,显示为中度干旱-严重干旱。（4）利用美国地区GNSS陆地等效水高数据进一步计算干旱指数,与GRAC E-EWH、GRACE-DSI进行对比分析,得益于美国地区密集的GNSS CORS站覆盖,各流域的GNSS-EWH、GNSS-DSI与GRACE-EWH、GRACE-DSI均呈现高度相关。然后利用GNSS-DSI结合降雨数据分析科罗拉多河流域、哥伦比亚河流域、密西西比河流域水文干旱事件,2007-2017年GNSS-DSI探测到三个流域共发生十次水文干旱事件,期间有五次持续时间较长的干旱事件,科罗拉多河流域于2011年3月-2015年4月,发生了持续50个月左右的干旱,2013年1月干旱强度最大,显示为严重干旱。哥伦比亚河流域的干旱时期分别位于2007年2月-2009年2月、2013年11月-2015年12月,分别持续了25、26个月左右,最大干旱强度分别在2007年9月、2015年10月显示为极端干旱和严重干旱。密西西比河流域最长的两次干旱时期分别于2007年1月-2008年12月、2012年2月-2013年9月,分别持续了24、20个月左右,于2007年10月、2012年7月分别显示为中度干旱和特大干旱。其他五次干旱事件持续时间相对较短,强度较弱,显示为轻微干旱-中度干旱。以上研究结果可以看出GNSS-DSI成功刻画了中国云南地区和美国罗拉多流域、哥伦比亚河流域、密西西比河流域历史发生的水文干旱事件并详细描述了干旱期间的干旱严重程度,干旱起止时间等特征。研究结果表明GNSS-DSI可以作为一种新的水文干旱严重程度评价指标,应用到小尺度和流域尺度的水文干旱监测。