对比分析贵州省主汛期（6—9月）不同干旱事件的特征，有助于提升贵州省短期气候预测技术。基于贵州省84个气象台站降水资料，分析贵州省1981—2023年2次严重干旱事件的时空演变特征，并利用再分析数据揭示事件成因，比较两者差异；同时结合国家气候中心130项气候指数和机器学习方法对贵州省干旱事件进行建模。结果表明，贵州省主汛期降水量呈明显年代际变化特征，2011、2022年在拉尼娜背景下降水最少；2011年贵州省大范围干旱的主要原因是西太平洋副热带高压（简称“西太副高”）偏东及低层南海地区气旋式环流异常，导致水汽条件差；2022年在热带印度洋偶极子负位相影响下，西太副高异常偏大、偏西、偏强，南亚高压偏强、偏东，气温异常偏高，中国南方地区低层为反气旋式环流异常，水汽条件差并伴随持续高温，导致贵州省干旱加剧。通过机器学习的26种算法建立贵州省干旱预测模型，其中Linear SVC模型的预测效果最好，检验评估表明，该模型对贵州省2011、2022年的干旱有较好的预测能力。
