随着全球气候变化的加剧和人口的增长,对粮食和水资源的需求进一步增加,而粮食和水资源安全很大程度上受农业干旱的影响。农业干旱主要受气象干旱和高温的影响。因此,如何综合考虑这些影响因素并构建可靠的农业干旱预测模型对于保障粮食安全以及部署抗旱减灾措施等具有重要意义。针对不同时间尺度的标准化土壤湿度指数（SSI）在监测农业干旱时可能出现不一致的问题,采用KendallCopula函数联合不同时间尺度的SSI构建联合标准化土壤湿度指数（JSSI）以表征农业干旱。采用6个月尺度的标准化降水指数（SPI）和3个月尺度的标准化温度指数（STI）分别表征气象干旱和高温,进而构建标准化复合事件指数（SCEI）和标准化干或热事件指数（SDHEI）,并分析中国6～8月不同严重程度的气象干旱和高温出现的条件下,发生农业干旱的联合概率和条件概率以及影响因素。在1～3个月预见期下,以前期的气象干旱和农业干旱（即不考虑高温）以及前期的气象干旱、高温和农业干旱（即考虑高温）作为两组预测因子,分别构建基于meta-Gaussian（MG）和PairCopulaConstructions（PCC）的两种农业干旱预测模...