旱灾是一种在世界范围内普遍存在的气象自然灾害,其对农业生产和人类社会造成了巨大的危害。旱灾的形成受自然环境和人类社会环境双重影响,其影响因素众多且因素之间关联复杂,目前对其形成机理尚缺乏较为清晰的认识。因此,关于农业旱灾形成机理及旱灾灾情预测和评估等问题一直是研究的热点。本文基于系统科学观点,提出以区域农旱灾系统为研究对象,利用灰色系统理论与方法,通过分析其系统结构,构成要素、要素之间的运行行为和相互作用关系,研究其影响因素的量化识别、演化趋势预测以及灾情评估的灰建模方法,主要研究内容和成果如下:（1）深入分析了农业旱灾的形成过程及作用机理,提出了区域农业旱灾研究的基本模式。从农业旱灾的概念出发,分析了农业干旱、农业旱灾与农业灾情的区别与联系,进一步明确了农业旱灾概念的内涵与外延。通过对孕灾环境、致灾因子、承灾体以及灾情之间的相互作用关系分析,揭示了农业旱灾的形成机理,并指出区域农业旱灾系统具有高维性、非线性、关联复杂性和不确定性等特征。提出了基于区域农业旱灾系统的农业旱灾灾情预测与评估的基本研究模式。并探讨了灰色系统理论中灰信息处理方法与数据序列处理技术,为区域农业旱灾的因素识别、演化趋势预测与灾情评估提供了基础。（2）针对区域农业旱灾系统影响因素的识别,提出了基于灰色关联理论的多维量化识别方法。通过对区域农业旱灾系统的高维性、非线性特征分析,提出利用灰色关联模型来识别旱灾影响因素的复杂关联关系,以多维面板数据来表征旱灾数据的高维性特征,构建了多维矩阵灰色关联模型。通过比较指标矩阵之间的绝对差距和动态变化差距,从静态和动态变化两个方面考察指标与系统的关联关系,实现关键影响因素的识别;针对系统中存在的一元序列与多元序列的关联问题,构建了多元序列灰色关联模型,通过空间映射关系将多元序列的指标进行降维,实现多元序列的一元序列的关联分析,并设计了贡献率函数,实现了系统影响因素的定量选取。（3）针对区域农业旱灾演化趋势的预测,提出了基于序列特征动态解析的灰色预测方法。通过对旱灾特征序列进行分解,发现其具有趋势性、周期性和随机性等波动特征,提出根据序列特征结合灰色建模原理构建灰色综合预测模型。针对特征序列中存在的多周期波动特征,用傅里叶级数拟合序列中的多周期特征,并结合灰色预测方法,实现了多周期时间序列的准确预测;针对特征序列同时具有季节周期波动和年度随机波动的特征,设计了含年度作用系数的季节因子和区间灰数季节因子,通过季节因子改变灰色预测模型的结构,构建了针对季节波动序列的预测模型,实现了具有多重波动特征的序列的预测。通过分析区域农业旱灾系统中多变量之间时滞关系,提出利用时滞参数和多项式改进模型结构,构建了改进的时滞多变量灰色预测模型,解决农业旱灾系统中的多变量预测问题。（4）针对区域农业旱灾灾情评估,提出了基于系统特征的多维灰色评估方法。区域农业旱灾灾情的评估是通过对旱灾系统的综合评估来实现的。针对旱灾系统的高维性和不确定性特征,提出用面板数据来表征评估对象的时空特征,用区间灰数来表征评估对象和评估标准的不确定性,结合灰色关联和聚类评估理论,提出了基于区域农业旱灾系统特征的多维灰色评估方法,解决了区域农业旱灾灾情的评估问题。本文针对区域农业旱灾的影响因素识别、特征序列预测以及灾情评估等问题,以灰色系统理论为主线,构建了关键因素识别多维灰色关联模型、基于序列特征的灰色预测模型以及基于面板数据的区间灰数白化权聚类评估模型,并将模型应用于河南省各地区灾情预测与评估实证分析。研究结果显示:河南省农业旱灾具有明显的区域性特征,旱灾的危险性自南向北不断提高,暴露性西部地区较低,东南部地区最高,敏感性西南部较高其他地区较低,抗旱能力北部地区较高,其他地区抗旱能力较低。河南省农业旱灾整体上雨养农业灾情风险性较高,灌溉农业相对较低。最后,根据河南省农业旱灾灾情评估结果,提出了旱灾防控的政策建议。