气候变化与水循环是国际全球变化与水科学研究的前沿，不确定性是气候变化对水资源影响研究的难点之一，例如对于区域极端降水事件的分析，由于极端事件发生的频率较小，时间跨度较大的特点，传统的统计方法无法直接使用。另外，加之区域性特点在环境统计中越来越重要，对于极端降水事件建模必须考虑这种区域性影响。在理论上，已有使用极值模型对极端降水事件进行预测的方法，虽然对于单变量极值模型应用于单站点数据的方法已然成熟，但是针对区域性降水事件的建模方法并非单纯地使用单变量方法进行推广，建模及诊断方法上都有一定的难度。　　本文用复合似然方法对长江中下游流域15座站点44年的年最大日降水数据，基于极值稳定过程的空间极值模型进行拟合，拟合步骤中同时考虑空间相关性结构与边际分布，并且使用拟合的模型对长江中下游流域的极端降水事件预测。