随着经济的发展，人口的增加，人类活动和降水时空分布不均等导致了旱灾发生的频率越来越高，旱灾对社会经济的发展和人民生活产生了巨大的影响。干旱威胁始终存在，损失巨大。如何准确、全面地描述干旱问题及科学评价其损失，分析其风险，成为十分紧迫而又必须解决的问题。本文以太湖流域为研究区域，分析研究了常用基于降雨的干旱指标在太湖流域中的适用性，针对常规干旱指标存在的缺点，根据流域雨量站的降雨特征、下垫面组成及站点分布等信息，通过聚类算法划分响应单元，以响应单元中的点雨量信息替代响应单元雨量信息，构建了基于响应单元的非参数统计流域气象干旱指标模型，以太湖流域的实际资料验证了构建模型的实用性。首先在全流域选取了12个代表站，计算各站的干旱指标值，再依据各站的权重，将其转换成流域的面干旱指标，根据太湖流域的实际旱情记录结果拟定干旱指标的等级区间。将流域按水资源分区原则分成四个三级区域，在每个区域中依据聚类分析法选取代表站，通过模型计算求出各区域历年的干旱指标值，统计分析各区的干旱特征，结果显示浙西区发生干旱的频率最高，而且发生中旱的频率也最大，受干旱影响的程度大，湖西区次之，黄埔区最小；从干旱发生的年代分布来看，黄埔区受旱的频率呈降低趋势。本文对四个区域进行区域干旱遭遇分析，其中湖西区和黄埔区同时受旱的可能性最小，浙西区和湖西区之间可能性最大。太湖流域干旱发生的季节主要集中在夏秋两季。其中夏季发生的频率最鯘，秋季次之，出现季节连旱的可能性较小。 通过非参数统计建立的干旱指标的精度比较高，在一定条件下可以应用到太湖流域中，被防汛抗旱部门用来指导抗旱工作。