我国是农业大国,自古以来,干旱导致的农业灾害一直是我国农业生产发展的主要灾害。为预测干旱趋势,有效制定抗旱减灾对策,有效降低农业损失,农业干旱预测研究具有现实指导意义。江西是中国农业大省,但时常被干旱灾害造成极大的破坏,其中主要为农业干旱。本文主要对江西省干旱规律进行分析,进而对其农业干旱作预测探究,选择九江、宜春、南昌、赣州、南城作为主要研究区。成果如下:（1）首先使用一元线性回归法、M-K检验与滑动T检验相结合的方法,给每个研究区的降水和气温作趋势性与突变性检验;研究发现,各研究区内降水量充足,赣北、赣西、赣东地区降水量虽有上升之势,但并不显著;赣南地区降水量表现为不显著下降趋势;只有赣中地区降水量为显著性上升走向。其中赣北、赣南地区降水量突变点为1968年和2003年。各研究区内温度为显著性上升,整体逐年递增。其中只有赣北、赣中地区气温在1996年和2003年有突变情况。（2）运用SPI、SPEI干旱指数对江西省各研究区进行干旱规律分析。研究发现,从年尺度来看,得出1960-2018年各研究区发生干旱频率较高,干旱强度表现为以轻旱、中旱为主,重旱、特旱发生较少。其中赣北、赣中、赣南地区干旱较为严重;从季尺度来看,各研究区夏、秋季比春、冬季易旱。总体来看,由SPEI指数计算得出的结果更加符合江西省的实际情况。说明SPEI指标对江西省农业干旱的识别能力较强,对农业干旱的反映较为敏感,能从不同时间尺度上对干旱程度作出不同的判断。（3）通过利用NAR人工神经网络模型对各研究区的SPI-1、SPEI-1指数进行训练并预测,将得到的SPI-1、SPEI-1预测值与SPI-1、SPEI-1实际值进行比较,得到模型总体预测结果比较理想;可一旦预测时段过长,其预测能力会有所下降。在一个较短预测期内,SPI-1、SPEI-1指数预测精度会较高,其中模型对SPEI-1指数预测效果会更好一些,在108个月的预测期内,准确率最高达81.5%。研究成果可为今后预测江西省的短期干旱趋势提供借鉴参考,对其农业生产发展提供一定的帮助。