随着生活、农业和工业需水量的增大以及全球气候的变化,干旱已经成为阻碍我国农业发展最严重的自然灾害。在此大背景下,国内外学者已经研究了不少关于干旱指标的选择及历史干旱的评估,但较少研究未来气候变化下渭河流域的干旱情况。本文在评估渭河历史干旱的情况下,基于统计降尺度的方法,对渭河流域未来的干旱进行了预测。　　采用Mann-kendall法、小波分析法、R/S法,分析了渭河流域降水时空变化趋势、周期及持续性。研究结果显示:过去50多年,全区年降水表现为不显著递减,且这种趋势还将持续。渭河流域各个季节降水量呈现减少的趋势,且都存在中心尺度为28年的主周期,春季此周期性表现最为明显,其次是夏季;春夏秋均存在17年的第二主周期,冬季则存在12年的第二主周期。不论初始状态如何,转移到枯水年的概率明显大于转移到丰水年的概率。　　采用标准化降水指数(SPI)作为研究干旱的指标,根据渭河流域1960~2010年的月降水资料,计算不同的时间尺度上SPI的值,分析渭河流域气象干旱特征并经行评估,总体上年均SPI呈下降趋势,气象干旱程度加剧。从SPI12值可看出1995年秋季末渭河流域绝大部分地区都呈干旱状态,干旱程度总体上由东南部向西北部递减。此次干旱表现出很强的季节性和多年特征,即随着时间尺度的增大,各地的干旱程度急剧升级,重度干旱影响的范围也迅速扩大,渭河流域随着年代的越近,Zs的变化幅度愈大,且相邻年代间的趋势延续性不明显西北部干旱较为严重,干旱烈度大,持续时间长,尤以洛川最为验证严重,干旱烈度和干旱历时均很大。南部的干旱程度较轻,历时较短。　　利用1960-2010年NCEP再分析资料与渭河流域21个气象台站的历史降水观测资料,分析和比较了主成分结合的径向基神经网络算法、主成分分析结合多元线性回归算法两种统计降尺度方法对降水模拟的结果。结果表明:两种统计降尺度法能够明显改善全球气候模式的降水输出结果,径向基神经网络算法对降水模拟较好,选择适合的大气环流因子十分重要。　　将主成分分析和径向基神经网络相结合的统计降尺度模型应用于两种全球气候模式CNRM-CM5、CanESM2分别在RCP4.5、RCP8.5排放情景下的20个大气环流因子,预测未来90年(2011-2100年)的降水情况,结果表明:与基准期(1960-2010年)相比未来90年降水将有所增加。2011-2040年,渭河流域干旱频发,是个干旱多发时期,而且部分区域干旱较为严重,甚至长期处于持续的特旱程度。不同情景下的各模式预测的四个季节的干旱相较于基准期总体都有加重的现象,中旱和重旱的次数明显增加,且旱涝交替幅度更大,更频繁。若不与基准期相比较,两种情景两种模式下,预估未来干旱总体上是逐渐减轻的趋势。