干旱评估可分为各子模型模糊评估和模糊综合评估，各子模型包括气象干旱子模型、水文干旱子模型、农业干旱子模型和生态干旱子模型（见图4.3）。
图4.3 干旱模糊综合评估模型
根据上述模糊综合评估方法的步骤，构建干旱模糊评估子模型和综合模型。
4.5.1.1 指标矩阵建立与干旱分级
根据已经建立的评估指标体系，对于n个评价对象，m个评估指标，建立评估指标矩阵Xn×m。
在《中国水旱灾害》（中国水利水电出版社，1997）干旱程度四级划分的基础上增加特大干旱，将干旱程度设为五个等级，即正常、轻度干旱、中度干旱、重度干旱以及特大干旱，表示为：V=｛V1，V2，V3，V4，V5｝=｛正常，轻度干旱，中度干旱，重度干旱，特大干旱｝，V表示干旱等级集合，Vi（i=1，2，…，5）可对应一个模糊子集。
4.5.1.2 建立模糊识别矩阵
模糊综合评价中重要的一个步骤是求单个指标因素的隶属度，并建立各指标的模糊识别矩阵。对于通过某一隶属函数进行模糊变换的单因子评估指标，若其隶属度接近1，则肯定的程度高；若接近0，则否定的程度高；而在0.5周围，则评价对象的隶属程度最为模糊。假设划分等级数为c，根据5级干旱分级标准值，建立干旱评估指标集X的5个级别（c=5）的隶属函数，分别记为：UV1，UV2，UV3，UV4，UV5。为了方便起见，这些隶属函数均取为梯形函数［217］。
对于指标值越小越优（不干旱）的指标j，隶属函数构成如下：
式中：x为指标j的指标值；x1j，x2j，x3j，x4j分别为指标j的分级临界值，x1j＜x2j＜x3j＜x4j。
对于指标值越大越优（不干旱）的负值指标j，隶属度函数构造如下：
式中：x1j＞x2j＞x3j＞x4j。
对于越大越优的正直单因子指标，公式（4.43）中
的x/xij（i=1，2，…，4）变为xij/x（i=1，2，…，4）即可。
对于单指标干旱评估，可根据指标性质按照上述相应公式计算该干旱指标隶属度；对于由m个评估指标组成的干旱评估指标集｛x1，x2，…，xm｝，分别对其指标值xj采用上述隶属函数公式，得到评价因素集模糊矩阵U：
式中：uij为指标因素j从属于级别i的相对隶属度，即模糊矩阵U的列向量所有元素之和反映了所有指标对干旱级别i的综合影响，行向量分别反映了指标j对正常、轻度干旱、中度干旱、重度干旱和特大干旱五个级别的影响程度。
当指标的隶属度为1，代表完全属于所评价的干旱等级；若隶属度为0，说明完全不属于该干旱等级；隶属度越接近1，说明属于此干旱等级的可能性越大。考虑到各个因素的影响程度不同，在uij上作用以相应指标因素j的权重，则结果更能合理地反映所有因素的综合影响。
4.5.1.3 指标权重
本书主要采用层次分析法、专家打分法和熵权法三种为指标赋权。在层次分析法中，首先构造了指标两两比较的判断矩阵，利用最小二乘法和特征向量法得到了权重，然后进行一致性检验，调整判断矩阵直到CR＜0.1，得到准则层及指标层权重；在专家打分法中，采用了4位专家对4个评估子系统中的10个评估指标进行打分，首先给各子系统中的指标赋均权，而后根据GEM算法步骤，第n次计算各指标权重，直到前后两次计算得到的权重相差小于10-5，得到准则层及指标层权重；用熵权法计算指标权重步骤见章节4.3，先得到指标层权重，相应的指标权重相加得到准则层权重。(www.xing528.com)
4.5.1.4 模糊综合评估子模型
为评估气象、水文、农业和生态子系统的干旱程度，需建立各子系统的模糊评价子模型。得到的指标权重中，指标层相对于各自准则层的权重即是各子系统中指标的权重系数λj（j=1，2，…，m），根据λj和模糊识别矩阵的转置矩阵
选取λj和
的线性加权模糊算子M（·，8）进行评估，建立各干旱评估子模型。
气象干旱评估子模型计算公式为：
式中：U1为气象干旱评估指标模糊隶属度矩阵
2，…，m1）；c为干旱等级，本书将其分为正常、轻度干旱、中度干旱、重度干旱和特大干旱五级。
max（b1i）（i=1，2，…，c）对应的干旱等级即为气象干旱子模型最终的评估结果。
水文干旱评估子模型计算公式为：
式中：U2为水文干旱评估指标模糊隶属度矩阵。
max（b2i）（i=1，2，…，c）对应的干旱等级即为水文干旱子模型最终的评估结果。
农业干旱评估子模型计算公式为：
式中：U3为农业干旱评估指标模糊隶属度矩阵。
max（b3i）（i=1，2，…，c）对应的干旱等级即为农业干旱子模型最终的评估结果。
生态干旱评估子模型计算公式为：
式中：U4为生态干旱评估指标模糊隶属度矩阵。
max（b4i）（i=1，2，…，c）对应的干旱等级即为生态干旱子模型最终的评估结果。
4.5.1.5 综合评估模型
同上面的子模型评估，综合评估模型可根据各指标的权重系数λj（j=1，2，…，m）与模糊识别矩阵的转置矩阵UT，选取λj和UT的线性加权模糊算子M（·，8）进行评估，也可以根据准则层的权重wl与各评估子模型Bl，选取wl与Bl线性加权模糊算子进行干旱模糊综合评估。在得到各子评估模型的情况下，后者更简便，即：
式中：A为干旱等级模糊综合评估隶属度向量；wl为各子目标相对于总目标的权重（即准则层权重）；Bl为评估子模型l的干旱等级模糊隶属度向量。
max（ai）（i=1，2，…，c）对应的干旱等级即为干旱模糊综合评估模型的最终评估结果。
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