安徽省地处南北气候过渡地带,冷暖空气经常在此交汇活动,降水不确定性增加,因此旱涝灾害时有发生,给当地农业生产造成重大损失。旱涝灾害监测预测一直是气象部门重点关注的业务之一。近年来,安徽省气象部门先后建立了安徽省土壤墒情普查网、自动土壤水分观测网,初步开展了农业旱涝监测预测业务。但当前农业旱涝服务业务自动化水平相对较低,相关数据应用分析往往滞后。本文研发了一套安徽省农业旱涝监测预测业务系统,实现了旱涝监测方面各类资料整理与规范化存储,并结合农业旱涝指标研究,实现了农业旱涝监测预测实时分析与应用,提升了安徽省旱涝防灾监测业务水平。本文主要研究成果如下1)基于安徽省农业气候特征,改进了相对湿润度指数,建立了基于累积湿润度指数的农业干旱监测预测模型与指标；分季节建立了安徽省土壤水分统计预测模型。2)基于监测原始数据、土壤水分综合数据库、监测预测初级产品、监测预测用户产品4个级别数据文件逐级转换的农业旱涝监测预测业务流程,研发了安徽省农业旱涝监测预测业务系统,依次实现了多源土壤水分监测数据的实时自动采集、规范化存储,土壤水分统计预测,累积湿润度指数监测预测,及各类农业旱涝监测预测产品的处理与分析。3)系统中定义的初级产品数据格式,综合考虑了数据的时间与空间信息,通过指定不同要素空间展示时所选的色标文件,实现模型指标信息动态加载与管理。4)系统根据农业气象业务需求,提供多样化产品,分别以表格、线柱图、空间分布图等样式实现了数据的显示与输出,动态反映农业旱涝监测预测信息时空变化。5)系统首次应用自动土壤水分观测资料进行降水渗透深度、渗透量估算。该系统的业务化运行,缩短了从数据收集到业务服务的时间周期,成功应用于安徽省农业旱涝防灾减灾服务。