江西省干旱在近年来气候趋于极端化的情况下,其发生发展愈来愈频繁。旱地作为我国耕地主要利用类别之一,在江西省境内的分布广泛,但目前以旱地墒情为对象的研究较少,而土壤水分动态规律与农作物生长密切相关。本文根据以上原因开展了基于江西省旱地墒情模拟研究工作,并将其用于实际预测中,取得了一些成果,可以作为指导农业生产的基础工作成果。本文首先针对国内外墒情模拟模型进行分析概括,研究模型预测原理及墒情主要影响因子,同时介绍目前江西省境内水资源分布特征及土壤水分监测工作开展现状。其次,建立了基于BP算法的灰色神经网络组合模型和新安江模型用于分析预测墒情变化趋势,研究结果显示两个预测模型精度较好。灰色BP神经网络模型采用了降雨量、平均气温和前期土壤墒情这三个影响因素,作为模型的输入项,在对实际墒情监测资料进行合理性分析的基础之上,将其作为样本训练网络并预测第二日墒情值;新安江墒情预测模型主要是依据蓄满产流模式和三层蒸散发原理,模拟未来短期时间内土壤含水量变化。最后,在以上工作进行总结分析之上,对江西省未来墒情监测布设及模拟研究提出展望。