本文通过主成分分析的方法与岭估计法得到影响黑龙江省1995年-2017年粮食产量的主要因素。又利用ARMA模型、GM(1,1)模型对黑龙江省1995年-2017年粮食产量及其比例进行了建模分析,按照其相对误差进行权重分配,使误差大的模型得到小的权重从而来构建整合模型,进行为期三年的预测,为黑龙江省粮食产量持续稳定增产提供一些理论上的依据。第一个主成分,主要由粮食单产、粮食作物播种面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥折纯施用量,水稻播种面积,玉米播种面积,即土地投入,资本投入,种植结构,技术结构。这些指标在第一主成分上的载荷均在71.661%,说明科技、农业资本以及种植结构是影响粮食产量的主要因素。第二个主成分,主要由农业从业人口、大豆播种面积、小麦播种面积,即劳动力投入,种植结构,这些指标在第二主成分的样本方差贡献率有16.254%,因此粮食的种植结构划分对粮食产量还是很有影响。通过主成分估计和岭估计得到的参数估计,得出影响黑龙江省粮食的主要因素是农用化肥折纯施用量,由此可知农用化肥折纯施用量对粮食产量的影响是起到很大的作用。利用1995年-2017年黑龙江省粮食产量及其比例数据,依据时间序列的ARMA模型理论与GM(1,1)广义双向差分的理论方法,以及对初始值进行改进的理论分别建立预测模型,依据相对误差原理,ARMA模型的相对误差要比GM(1,1)模型的相对误差要略小,再根据其整合后的模型对2018年-2020年黑龙江省粮食产量及其比例进行预测。通过本文的分析与预测,可知黑龙江省粮食产量在未来还有很大的进步空间。本文应用的统计学方法对粮食产量的预测及分析提拱了一些可以参考的理论依据。