大数据和人工智能等技术在农业方面的应用,有利于加速转变农业生产方式,辅助生产决策,促进农业生产提质增效。中国是世界上最大的苹果生产国和消费国,苹果产量预测是苹果大数据平台重要部分,也是苹果产业体系中必不可少的环节,如何依据气象数据对产量进行精准预测,是苹果产业发展中的一个重要课题。苹果产量常因气象变化产生较大波动,因此依据气象数据对产量精准预测、长期气象产量变化趋势分析,对辅助苹果产业决策、优化种植结构具有重要意义。本文以苹果主产区气象数据为基础,以苹果产量为研究对象,分析气象因素与苹果产量关系,构建一套多角度、多时间维度的分析预测模型,具体研究结果如下:（1）构建基于气象均值数据的苹果产量预测模型。苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段,但现有单一模型受预测理论限制,往往只对特定地区预测效果良好。本文通过对历史气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量集成预测模型。使用趋势分析法将苹果产量分解为趋势产量和气象产量,针对月均气象数据,依据距离相关系数筛选对产量影响较大的关键气象因子,最后以支持向量机回归、多元线性回归和决策树回归为基模型形成集成学习模型,对山东省4个苹果主产县进行验证。结果表明:集成学习模型精度优于单一模型,其平均相对误差在3%至4.5%之间,均方根误差在1.5至2.6之间,该模型在不同地区均表现出较好的预测效果,有较强的稳定性。（2）构建基于极端气象数据的苹果产量变化分析模型。如花期冻害等极端气象因素使苹果产量产生较大波动,而气象数据月平均化常将短时极端气象因素掩盖,导致产量预测精度下降。本文以苹果不同物候期最适宜气象条件为出发点,以致灾气象条件为参考,提取11个气象因素,针对多灾和少灾地区分别使用三次样条插值和HP滤波法分离气象产量,构建基于Ada Boost集成分类的极端气象因素对苹果产量影响分析模型,对位于山东省、陕西省的2个主产县进行验证。结果表明:AdaBoost集成分类模型准确率在0.85以上,结果可作为苹果产量预测模型补充。（3）构建基于未来气象数据的苹果气象产量变化趋势分析模型。随着人类活动影响,全球升温,苹果适宜种植区北移,山东地区苹果产量也随之表现出一定变化趋势。本文以4种输入参数模型及RCP2.6、RCP8.5两种排放模式为初始参数运行的RegCM4.6气候模式模拟的2007-2099年数据为基础,以山东及区域内11个主产县为例,构建以长短期记忆网络为基础的分析模型,对山东地区未来苹果产量变化趋势进行分析。结果表明:随时间推移,山东地区苹果气象产量表现出减小趋势;山东地区内,鲁东地区主产县气象产量主要表现出减小趋势,鲁中、鲁西南地区主产县气象产量表现出增长趋势或与现阶段基本持平。