自新中国成立以来,我国对抗灾减灾方面的内容尤为重视。经过大规模的水利工程项目建设,抗旱能力得到大幅度提高。但是随着农田水利工程建设、城市化进程等人类活动的加剧,我国抗旱减灾工作面临一系列新的挑战。近年来,干旱灾害频发,如何积极开展防灾救灾和灾后重建,保障人民群众生命财产安全;如何加强农业生产,保障农资供应,成为当前抗旱减灾工作的重点。河南省是国家粮食生产大省,是国家粮食安全的重要保障。由于人类活动和气候变化导致旱灾频发,农业成为其受旱灾影响最严重的领域之一。为确保农作物稳产、增产,应积极转变传统观念和应急管理方式,积极主动科学抗旱。如何构建因旱评估和调控技术体系,提高河南省农作物产量和抗旱减灾效率,增强旱灾综合应对能力是急需解决的科学问题。因此,本文以河南省农作物旱灾损失为研究对象,结合灰色系统不确定分析模型,进行河南省农作物旱灾损失影响因素识别、时滞关联分析和农作物旱灾损失预测相关研究,主要研究内容和结果如下:（1）针对河南省农作物旱灾损失影响因素识别中,现有模型多基于主观因素,指标体系出现重叠、冗余的问题,构建了灰色-粗糙集模型进行指标的筛选优化。首先,基于目的性、可行性、全面性、无冗性原则,构建由类别、变量、指标三个层次构成的递阶体系,初步选取了二十二个影响因素。其次,采用灰色-粗糙集模型对初步选取的指标进行约简。最终选取了耕地规模、土地适应性、土壤消耗、劳动力规模、劳动力基数、劳动力素质、灌溉设施投入、机械化投入、农资投入、来水量、温度、水资源存储量十二个指标对河南省农作物旱灾损失影响因素进行关联和预测分析,并进一步验证了灰色-粗糙集模型在指标优选方面的合理有效性。（2）针对河南省农作物旱灾损失影响因素间存在时滞作用,经典的灰色关联模型在处理指标间时滞关系时具有局限性的问题,构建了时滞关联模型。首先,基于影响因素识别的相关内容,对从土地,劳动力,资本和自然四个方面选取的十二个指标,采用构建的时滞关联模型进行建模分析。其次,基于新信息优先原则,运用动态时滞窗口确定时间序列的最优时滞长度。然后,通过求解最大平均值的算法确定最优时滞项,构建时滞关联模型。最后,分析河南省影响因素和农作物旱灾损失量之间可能存在的先行、同期和滞后的关系。结果表明在合理的时滞窗口长度下,选用本文方法分析河南省农作物旱灾损失影响因素间的时滞值相差不大,具有很好的代表性。并通过进一步选取不同时滞窗口长度验证了本文方法的有效性。（3）针对河南省农作物旱灾损失影响因素间的交互效应特征,而传统多变量预测模型认为系统影响因素之间是相互独立的对系统特征序列产生影响,忽略了系统影响因素之间的交互效应。基于因素识别和关联分析结果,构建了交互效应EIGM（1,N）模型对河南省农作物旱灾损失进行预测分析。首先,借助于简单的线性关系的思想,将交互效应项引入到灰色GM（1,N）模型。其次,采用最小二乘方法对参数进行优化提高模型精度,构建了交互效应EIGM（1,N）模型。最后,对河南省农作物旱灾损失进行预测建模。结果表明该方法对河南省农作物旱灾损失的模拟预测都具有较高的精度,进一步验证了灰色预测模型在进行农作物旱灾损失预测方面的合理有效性。