对作物产量进行分离是分析气象对产量影响的重要步骤之一。以1985-2018年江苏省24个县(市)水稻统计产量为基础,分别采用3年滑动平均法,5年滑动平均法,五点二次平滑法,二次指数平滑法,HP滤波法和年际增量法对作物产量进行分离。从趋势产量与气象产量两方面比较各方法的一致性与差异性,将分离出的气象产量与典型年增减产记录对比,选出更能准确捕获气象因子导致产量变异的方法,利用气象因子与产量关系的合理性对选定的方法进行检验。结果表明:1)不同方法拟合的趋势产量均较为一致。并且与整个研究区域的平均趋势产量相比,一致性相关系数绝大多数为较好和极好等级范围。这表明不同的方法在趋势拟合方面没有太大差异。2)五点二次平滑法、二次指数法、3年滑动平均法和5年滑动平均法分离得到的各地区气象产量全区同升(增产)或同降(减产)的特征较为明显,标准差明显较小。这表明通过3年滑动平均,5年滑动平均,五点二次平滑和二次指数平滑分离气象产量的合理性高于其他两种方法。3)五点二次平滑法和3年滑动平均法可以捕获整个研究区域绝大多数典型年份气象因子带来的产量变化。4)进一步的验证结果表明,3年滑动平均法和五点二次平滑法捕获的气象因子对产量的正负效应与水稻对气象条件的响应更为一致。整体而言,五点二次平滑法和3年滑动平均法更适合该研究领域作物产量的分离,分离结果能够更准确的反映气候变化特征的影响。5)作物产量分离是天气指数保险设计的关键步骤之一,对于准确构建天气指数、提高天气变量与产量损失间的相关性有重要意义,对降低基差风险有一定的贡献。本研究获取了适用于江苏省的最优产量分离算法,但这些算法本身还存在一些不足。在进一步优化和改进分离算法的研究方面,可以通过划分不同时间段选取合适的作物产量分离方法或者集合多种优势分离方法来获取更为精确的产量分离结果,为气候变化影响作物产量的分析报告提供更为准确的产量分量数据。同时,在控制天气指数保险基差风险的研究中,优化产量分离算法将为进一步降低基差风险提供重要的技术保障。