我国特大气象干旱发生规律复杂、影响因子众多，给干旱预测业务、抗旱减灾工作带来较大挑战。然而，特大气象干旱事件的发生，并非无迹可寻:伴随着给定ENS0和IOD协同模态的重复发生，一类特大气象干旱事件在相同区域、相似季节也可以重复出现，这类干旱称为“重现型大旱”。研究我国重现型大旱发生机理与预测方法，有助于厘清确定性致旱机理、提高干旱预测技巧，是干旱研究的一个潜在突破口。为此，本报告在构建ENS0和IOD协同模态分类体系的基础上，对我国重现型大旱事件进行定义和分类识别;拟利用方程诊断、海气耦合模式试验等手段分析“干旱前期一干旱发生”阶段前兆海温异常及热带海气系统异常演变特征，拟揭示重现型大旱的非对称响应机理;在认识致旱成因的基础上，拟研发基于深度学习框架的干旱发生异步预测模型，并借助因果推断、可解释性分析等技术来量化致旱因子贡献。上述成果可为水利、气象部门抗旱减灾工作提供理论基础和应用服务。

重现型,干旱事件