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中国耕地面积占全球耕地面积总数的8%,人口比例却达到20%,因此粮食生产是头等大事,而其中产量影响因素研究一直是学术界关注的重点。目前已有较多学者研究了气候变化对粮食产量的影响,但总体上从气候因子变化及气候异常变化对粮食产量的影响进行分析的文章较少,且分析的过程中未考虑到气候因子与产量问并非普通的线性关系。本文同时采用1961-2014年的粮食单产、气候因子以及1982-2014年的气象灾害数据,从统计学建模的角度提出分析气候变化对粮食生产影响的新方法。本文着重研究三个方面：一是先用HP滤波分离出趋势产量和气候产量,并将经济学中的BP滤波与Fourier模型相结合预测气候产量,用多项式滞后模型预测趋势产量,最终与传统的BP神经网络法和灰色模型法进行比较；二是采用偏最小二乘估计法(PLSR)解决气候因子自变量之间的共线性问题,又针对气候因子与产量间复杂的非线性关系,进一步建立两种非线性PLSR模型来拟合气候因子与粮食产量间的关系,一种是对气候因子利用三次B样条函数进行外部转换,使得变量之间的非线性变为拟线性进行建模；另一种是对普通的PLSR模型内部嵌入GRNN模型从而达到非线性效果；三是由于气候异常变化会对产量造成严重的损害,本文利用R/S分析法探讨了农业气象灾害未来发展趋势,并采用基于信息扩散的模糊数学方法对我国粮食生产进行产量灾损风险评估。本文根据三个方面的重点分析主要得出以下结论：(1)多项式滞后模型以及BP滤波的Fourier模型分别对趋势产量和气候产量进行预测,最终极差值为3.11%,方差为1.02%,误差较小,表明模型不仅能够较佳地应用于粮食单产预测,又能够直观地表明未来气候变化情景下,粮食产量的波动状况,结果精确科学。(2)基于三次B样条变换的非线性偏最小二乘法(Spline-PLSR)在拟合气候因子与气候产量关系时预测精度较高,与常用的C-D生产函数法相比,Spline-PLSR所需要素较少,操作简单,精度高；与GRNN内部嵌入的非线性PLSR拟合结果相比,该模型较稳定。(3)R/S法分析出我国未来低温冻害受灾比变化趋势将持续上升,干旱和风雹受灾比将持续下降,而洪涝仍将呈现出波动幅度较大的趋势；并在计算出相对灾损量序列的基础上,采用基于信息扩散的模糊数学方法分析出我国农业气象灾害的产量灾损风险随着概率的增大而减少,洪涝、干旱、风雹、低温冻害风险高值区分别出现在相对灾损率5%-40%、5%-60%、5%-15%和5%-10%。