极端水旱灾害事件给人民生命财产带来巨大危害，气候变化可能加剧灾情。识别和预测气候变化背景下极端水旱灾害事件可为适应性管理提供决策依据。无测站和因为人类活动对水文过程的强烈影响而导致的资料不连续使得水旱灾情事件信号不易识别。通过分析其他已经存在的地球物理长时间序列资料和水文变量之间的关系，可以间接地获取更全面的水文信息。为此，本文借用自1847年的地极移动数据，以雅鲁藏布江和金沙江为例，首先采用格兰杰因果检验方法，对有水文资料和人类活动较弱的1962年至1986年的两江月径流量数据和极移X和Y分量进行平稳性检验，对一阶差分后的极移和径流变化量进行格兰杰因果关系检验，从统计角度分析极移和径流量之间的关系。检验结果表明在月尺度上极移和径流量显著地互为格兰杰因果关系；在季节尺度上，这种关系稍逊；在年尺度上，它们不存在因果关系。然后根据地级移动数据，识别百年来水旱灾害事件，最后展望根据极移预报水旱灾害事件的可能性。