农业巨灾风险评估是在全球气候变化大背景下我国农业稳定发展急需解决的现实问题，同时又是农业风险评估学科亟待解决的科学问题。目前学术界主要从基于风险因子、基于风险损失和基于风险机理的不同视角对农业巨灾风险评估的理论和方法加以研究，但对极端性天气事件对农业生产造成的损失程度和农业巨灾损失的概率分布问题未能给出明确答案。论文针对该问题，基于现代风险分析和评估理论，构建了一个农业巨灾风险评估的基本框架，利用分位数回归、蒙特卡罗模拟、超越阀值模型、风险值等为基本分析手段，从极端性天气事件对农作物产量影响的分位数回归模型和农业巨灾损失概率分布的极值统计模型两方面加以突破，在此基础上，开展了农业巨灾灾情预测预报和农业巨灾保险费率厘定的应用研究。论文从理论、方法和应用3个层面深入探索农业巨灾风险评估的模型。就理论研究而言，论文从定性和定量的视角将巨灾界定为具有“低频高损”特征、可以通过条件期望值来度量的自然灾害事件，而风险则是与某种不利事件有关的一种未来情景；在此基础上，论文引出农业巨灾风险评估的理论内涵，农业巨灾风险评估旨在解决极端性天气事件究竟会对农作物生产造成多大程度损失和农作物巨灾损失究竟服从什么概率分布的难题，并据此构建了农业巨灾风险评估的两类模式。就方法研究而言，论文从基于分位数回归理论和基于极值统计理论的视角分别构建了农业巨灾风险评估的模型。（１）基于分位数回归理论的农业巨灾风险评估模型旨在解决极端性天气事件究竟会对农作物生产造成多大程度损失的问题，主要由农业巨灾风险危险度模型和农业巨灾风险易损度模型两部分构成。在农业巨灾风险危险度模型构建方面，论文采用参数的方法拟合出农业巨灾风险致灾因子时间序列概率分布函数，通过计算研究区域、一定时段内特定的极端性气象灾害事件的发生概率或重现期，实现对农业巨灾风险危险度的度量。在农业巨灾风险易损度模型构建方面，论文认为农业巨灾风险易损度是农业系统外部冲击机制和内部稳定机制合力作用的结果。从外部冲击机制来看，农业巨灾风险致灾因子通过系统内部暴露性和脆弱性的传导，对农业生产系统产生的随机冲击，其结果直接表现为农业受灾面积，论文通过对农业巨灾风险致灾因子（光照、温度和降水）在高分位回归中对农作物受灾面积影响作用的分析，将农业常规灾害风险对农作物受灾面积的影响和农业巨灾风险对农作物受灾面积的影响予以分离，从而刻画出农业巨灾事件与处在分布尾端的农作物受灾面积之间的关系。从内部稳定机制来看，论文通过生产函数进一步刻画出农作物受灾面积在农业自然资源禀赋、农业生产要素投入和农业抗灾能力等内部稳定机制作用下与农作物最终产量之间的关系。论文选择吉林省粮食生产的旱灾巨灾风险作为基于分位数回归理论农业巨灾风险评估模型的实证案例。（２）基于极值统计理论的农业巨灾风险评估模型旨在解决农作物巨灾损失究竟服从什么概率分布的问题。论文利用受灾面积、成灾面积和绝收面积间接指标获得农业灾害损失数据，同时运用蒙特卡罗模拟技术扩大样本空间以解决由于数据较少而可能引发的农业巨灾风险评估误差增大的问题；论文通过超越阀值的方法（POT）实现对农业灾害损失尾部分布的有效拟合，获得农业巨灾损失的广义Pareto分布（GPD），有效克服传统统计方法在拟合巨灾风险方面的不足，在此基础上，论文引入风险值（VaR）以实现对农业巨灾风险的精确度量。论文选择河南省粮食生产的旱灾巨灾风险作为基于极值统计理论农业巨灾风险评估模型的实证案例。就应用研究而言，论文从农业巨灾灾情预测预报和农业巨灾保险费率厘定的视角分别对基于分位数回归理论和基于极值统计理论的农业巨灾风险评估模型进行了拓展和延伸。在农业巨灾灾情预测预报方面，论文加入对各种影响农业巨灾风险的外部冲击和内部稳定因子的预测模型。论文将农业巨灾风险外部冲击因子归为“剧烈波动型”变量，通过运用随机游走模型和蒙特卡罗模拟技术来把握外部冲击因子的预测值；而将内部稳定因子归为“平稳波动型”变量，通过综合运用Holt‐Winters无季节模型、ARIMA、灰色GM（1，1）、组合预测来把握内部稳定因子的预测值。在农业巨灾保险费率厘定方面，在保障水平一定的前提下，农作物巨灾损失概率密度函数成为农作物巨灾保险费率厘定的关键。吉林省粮食生产遭受夏季旱灾巨灾情景下的产量预测结果和我国13个粮食主产省（自治区）旱灾巨灾保险纯费率厘定的结果与实际情形十分相近，充分显示出本研究所构建的基于分位数回归理论和基于极值统计理论农业巨灾风险评估模型的合理性以及在农业生产实践中的重要性。