水稻是我国重要的粮食作物之一，年种植面积已达3仟亿平方米，约占粮食作物种植面积的1/3，稻谷产量占粮食总产量的45%。生物灾害是影响中国水稻稳产、高产的重要因素之一。我国每年因水稻病虫害造成经济损失400~500万吨。如何准确、及时、快捷地预测水稻病虫害，并提供病虫害防治方法，已经成为有效控制水稻病虫害危害、保障水稻安全的基础性工作。本课题则是基于气象条件对北方寒地水稻病虫害预警系统进行研究，以黑龙江省胜利农场为试点，依据水稻病虫害发生的生物学、生态学和气象学原理，使用R统计方法分析水稻病虫害与气象条件的相关性，并以制图方式进行展示；使用三层BP网络建立预测模型，学习训练样本数据，基于MATLAB神经网络工具箱进行预测仿真，使用2012年胜利农场实际数据检验模型的预测效果,准确率高达97%以上。实验结果证明：环境温度、相对湿度、降雨量等气象条件对水稻病虫害的发生起着决定性作用，尤其是以降雨量为决定因素的环境湿度，直接影响水稻病虫害的形成、发病以及传播，连续降雨期一般为水稻病虫害的高发期。基于气象条件建立的预测模型在病虫害测报方面具有可行性及很好的应用价值。系统主程序使用DELPHI软件进行编写，用户可以在主界面输入过去三天至未来两天的气象环境值或以规定格式向系统发送短信，系统即可对水稻病虫害发生率进行预警，并给出专家建议。系统界面简洁清晰，拥有可读性强，易于操作等特点，数据库处理使用SQL Server2000，数据信息管理方便。本系统的开发不仅对水稻病虫危害进行了有效的控制，对提高粮食产量也起到了推动作用，更加为我国带来了社会、经济和生态等多重效益。