岳阳市因特殊的地理位置及气候环境,导致旱涝灾害频繁发生,成为制约当地农业发展的瓶颈一大主要原因,因此,了解旱涝灾害的发生、发展规律以及选择准确、客观的预测方法可为岳阳市旱涝预警体系的建立及水资源的合理配置奠定基础。本文先利用岳阳市1986-2017年共32年降水量年均数据及月均数据,进行降水变化趋势分析及旱涝识别,再运用岳阳楼区降水站点数据为岳阳楼区建立降水量预测模型,研究的具体内容和成果如下:(1)降水量变化特征分析应用滑动平均法、累积距平法、降水倾向率、M-K(Mann-Kendall)显著性检验及M-K突变检验法对岳阳市进行年和季的降水变化分析。从全年角度分析,岳阳市降水量呈下降趋势,降雨量年内分配不均,其降水量在2003年发生突变;从季节的角度上分析,岳阳市春季和秋季的降水量呈上升趋势,夏季和冬季的降水量呈下降趋势,其春夏秋三季的突变年份分别在2004年、1997年、2011年,冬季没有发生突变。(2)旱涝识别与评价利用降水距平百分率、Z指数、湿度指标三种旱涝指标对岳阳市32年降雨量进行旱涝识别及评价,得出结果为岳阳市32年内出现旱灾和洪灾的次数在Z指数和湿度指标中发生频率较高,且发生旱灾的次数与洪灾的次数基本相同。最后根据岳阳市实际旱涝灾害统计结果对比上述三种指标的识别结果,发现Z指数为最适合岳阳市的旱涝评判指标。(3)降水量预测模型构建依据最近邻抽样回归、小波神经网络模型对岳阳楼区站点1986~2017年间的年降水量和月降水量进行有效预测及检验,从所得结果可以看出2种方法对岳阳地区的降水量预测是可行的,但是总体而言,小波神经网络模型的预测效果明显优于最近邻模型,预测结果更能真实反映出降水量的变化过程。最后用小波神经网络模型预测出2019-2021年的年降水量及月降水量,并进行旱涝等级评价。(4)气候灾害成因及相关抗灾政策根据岳阳市过去时段内旱涝状况的综合评价结果,对该地区的旱涝发生的主要因素进行了分析,同时对2019-2021年的旱涝情况提出相应建议。