针对传统ＧＭ（１，１）模型在数据预处理阶段存在的不足，分析模型误差的产生原因，提出新的数据预处理方法。依据峡江县１９５８－２０１８年年降水量资料，通过计算其ＳＰＩ指数（标准化降水指数）得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型ＧＭ?、平移转换预处理灰色模型ＧＭ1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型ＧＭ2 进行了对比测试，结果表明：平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足，有效地降低传统模型的误差，改进后的ＧＭ2 模型的平均预测误差为３.３２％，相较于其它两种模型分别降低了４４.１６％和１６.２４％。证明了该模型具有更好的预测精度，可应用于干旱年的预测，为区域干旱预测和干旱防治工作提供理论依据。