前言
第1章  现代农业气象业务服务现状与方法
  1.1  农业气象观测业务
    1.1.1  常规农业气象观测
    1.1.2  特种农业气象观测
  1.2  农业气象情报业务
    1.2.1  农业气象情报服务产品
    1.2.2  农业气象条件评价方法
  1.3  农业气象预报业务
    1.3.1  农业气象条件预报
    1.3.2  作物发育期预报
    1.3.3  农业气象产量预报
    1.3.4  农用天气预报
    1.3.5  农业病虫害气象等级预报
  1.4  农业气象灾害监测预警评估
    1.4.1  概述
    1.4.2  水分类农业气象灾害的监测预警评估
    1.4.3  温度类农业气象灾害监测评估预警
    1.4.4  复合要素类农业气象灾害的监测预警评估
  1.5  农业气候资源区划服务
    1.5.1  农业气候区划分类
    1.5.2  农业气候区划方法
  1.6  新型农业气象服务
    1.6.1  农业保险气象服务
    1.6.2  农产品气候品质评价服务
    1.6.3  农业气象适用技术服务
    1.6.4  高标准农田气象服务技术
    1.6.5  智慧农业气象服务技术
  参考文献
第2章  农业气象业务服务流程和资料获取、处理的基本方法
  2.1  农业气象业务服务流程
    2.1.1  农业气象服务需求调研
    2.1.2  农业气象服务方案制作
    2.1.3  农业气象服务效果调查
  2.2  农业气象业务资料获取方法
    2.2.1  农业气象业务资料概述
    2.2.2  农业气象资料获取方法
  2.3  农业气象业务资料处理方法
    2.3.1  气象要素基本统计量的计算方法
    2.3.2  农业气象要素统计量的计算方法
  参考文献
第3章  数理统计在农业气象业务服务中的应用
  3.1  数理统计在试验数据处理与监测评估中的应用
    3.1.1  统计假设检验在农业气象试验处理中的应用
    3.1.2  概率密度函数在农业气象灾害风险评估与预报中的应用
    3.1.3  聚类分析法在农业气候和灾害风险区划中的应用
    3.1.4  灰色关联分析法在农业气象灾害评估中的应用
    3.1.5  熵权法在农业气象灾害风险评估中的应用
    3.1.6  经验正交函数分析在农业气象灾害规律空间分析中的应用
    3.1.7  小波分析在农业气象灾害时间规律分析中的应用
    3.1.8  集合经验模分解在农业气象灾害时间规律分析中的应用
  3.2  数理统计在农业气象预报中的应用
    3.2.1  相关和回归分析在农业气象预报中的应用
    3.2.2  灰色模型在农业气象预报中的应用
    3.2.3  时间序列分析在农业气象预报中的应用
    3.2.4  Mann Kendall检验法在时间序列分析中的应用
    3.2.5  人工神经网络法在农业气象预报中的应用
    3.2.6  聚类分析在农作物产量气象预报中的应用
  参考文献
第4章  作物生长模拟模型在业务服务中的应用
  4.1  作物生长动力模拟模型的概念和发展
    4.1.1  作物生长模拟模型的基本概念
    4.1.2  作物生长模拟理论的发展过程
    4.1.3  不同作物生产水平的作物生长模型
    4.1.4  作物生长模型建立的基本方法
    4.1.5  作物生长模型适应性的评价方法
  4.2  作物生长模拟模型的基本过程
    4.2.1  发育过程
    4.2.2  生长过程
    4.2.3  土壤水分胁迫过程
    4.2.4  土壤养分限制过程
    4.2.5  病虫害影响过程
  4.3  几种常用的作物模型简介
    4.3.1  WOFOST模型
    4.3.2  CERES模型
    4.3.3  APSIM简介
    4.3.4  中国的几种作物模型
  4.4  作物生长模拟模型在中国农业气象业务中的应用
    4.4.1  作物模型在农业气象条件评价中的应用
    4.4.2  作物模型在产量预测中的应用
    4.4.3  作物模型在农业气象灾害评估分析中的应用
    4.4.4  作物模型在农田水肥管理中的应用
    4.4.5  作物模型业务应用平台
  参考文献