农业生产直接关系到人类生存与发展,粮食产量的稳定是社会可持续发展的关键。气候状况是影响粮食产量的重要环境条件之一。如何针对普通农业气象信息系统的不足,构建基于GIS的农业气象信息数据挖掘平台系统,更好地科学利用农业气象基础数据,是当前迫切需要解决的问题。通过该平台实现对基础数据高效、灵活地提取和准确分析；并对现有的数据资源进行深入的分析与挖掘,找到气候与农业发展的内在规律,进而提高农业生产效率,达到防灾减灾、趋利避害的目的。本文在国家气象局农业气象数据中心数据基础上,开展了GIS技术、数据挖掘技术研究与应用工作,开发实现了农业气象信息数据挖掘平台系统。具体内容如下：(1)分析国内外GIS技术与数据挖掘技术研究现状,结合农业气象业务需求,制定了系统开发目标。(2)简要介绍了GIS技术,分析研究了空间查询技术与空间分析技术。(3)详细讨论了各类数据挖掘技术,研究了多元统计技术、灰色系统技术、机器学习技术、模糊数学技术、神经网络技术、遗传基因技术、群体智能技术以及时间序列分析技术,并实现了相关技术算法与模型。(4)建立了农业气象数据中心数据库。设计了农业气象空间数据矢量模型,结合属性数据,构建了农业气象数据中心的基础数据。(5)设计了基于GIS的农业气象空间信息数据挖掘平台框架,以及相应的功能模块,并在VS2010开发平台下,以面向对象设计语言C#为基础,结合ArcEngine、数据挖掘技术算法开发了地图数据管理子系统、数据预处理子系统、多元统计分析子系统、模糊数学分析子系统、灰色系统分析子系统、机器学习子系统、神经网络分析子系统、遗传基因模拟子系统、群体智能模拟子系统与时间序列分析子系统,构建出了农业气象空间信息数据挖掘平台系统。(6)对神经网络算法、遗传算法与种群算法进行了研究,实现了混沌神经网络算法,开发了多种群进化网络分析功能,采用了并行计算技术,提高了功能效率,增强了算法实用性。(7)将该系统应用于农业产量预测、产量评估、灾害评价等业务,检验和验证了相关技术模型的可行性与准确性,同时对模型与模型之间进行比较,为进一步开展相关工作选择模型提供了理论依据。该系统的实现不仅能针对农业气象展开产量预测、评估等业务应用；而且能挖掘出气象因素与农业发展之间的隐性或显性关系,从而为农业发展辅助决策提供依据；同时为农业气象研究工作的深入开展提供辅助平台。