干旱灾害一直是影响草原牧区畜牧业生产最主要的气象灾害。在信息化飞速发展的时代背景下,利用新的遥感与地理信息系统(GIS)技术深入研究草原地区干旱灾害,建立有效的草原地区干旱监测、评估体系,可为抗灾决策部门提供更为丰富、有力的信息支持。本文以MODIS1B数据为遥感信息源,结合地面样方调查数据、长序列的气象站点数据以及社会经济统计资料,利用遥感、GIS技术手段,通过对干旱对草原植被的影响、草原干旱灾害监测预警、草原干旱灾害评估以及草原干旱灾害风险评价与区划四个方面的研究,实现了对草原地区干旱灾害的监测与评估。利用近40年的长时期序列降水资料,以降水在时间序列上的GAMMA分布概率函数为模型,使用标准化降水距平指数(SPI)作为气象干旱指标,针对不同干旱程度与不同生长时段,分析了不同类型草原植被的生长速度、产草量和建群种优势度等指标对干旱的响应。结果表明:草甸草原、典型草原和荒漠草原三种不同的草原类型中,草甸草原的生长速度变化对干旱的响应最为敏感,荒漠草原的响应最为迟钝。对草甸草原来说4、5月份的降水最为关键;对典型草原来说4、5月份和8、9月份的降水对植被的生长最为关键;对荒漠草原植被来说8、9月份的降水最为关键。本文利用LST-NDVI特征空间原理深入挖掘特征空间中相对稳定的角度信息,建立了有效的土壤湿度遥感反演模型。所建立的模型克服了传统LST-NDVI特征空间法时间可比性差的缺点,能够满足不同年份不同时段的监测需求。通过对土壤湿度、植被生长情况等干旱指标要素的逐旬遥感监测,建立了复合预警指标体系。在2009年的夏季干旱的案例中,使用复合预警指标体系进行逐旬监测。监测结果表明复合预警指数与各旬的SPI-1M指数变化相近,既可反映当前干旱状况又可预警下一时段干旱发展,监测预警效果良好。通过对草原干旱灾害的影响范围、持续时间、灾害强度以及灾情损失的评估建立了草原地区干旱灾害评估标准,采用BP神经网络法对干旱灾害类型进行了划分。与一般的统计聚类方法相比,BP神经网络分类法克服了灾害类型判读经验的限制和不同程度干旱灾害类型下各指标之间的关系的假设限制,具有一定的技术优势。利用本文建立的草原地区干旱灾害评估方法,对研究区发生的春旱、夏旱、夏秋连旱的不同年份的干旱灾害进行了分县评估分析。评估结果既能反映该年度的灾情程度,又可反映该年度干旱灾害的类型。利用气象灾害风险评价方法对研究区草原干旱灾害进行风险评价与区划。内蒙古东部草原地区干旱灾害风险等级评价结果表明:低风险区地区包括新巴尔虎左旗、扎鲁特旗等6个旗县;中风险区的地区包括苏尼特右旗、林西县等7个旗县;高风险区的地区包括新巴尔虎右旗、西乌珠穆沁旗等7个旗县。草原干旱灾害风险类型划分结果表明:阿鲁科尔沁旗草原干旱灾害风险类型为低危险型;阿巴嘎旗、镶黄旗等10个旗县草原干旱灾害风险类型为低防灾抗灾能力型;东乌珠穆沁旗、鄂温克族自治旗等9个旗县草原干旱灾害风险类型为易损型。