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赤霉病严重威胁小麦生产,已成为影响小麦产业可持续发展的世界性难题。自20世纪90年代中期以来,该病在河北省由零星出现逐渐演变成连片发生,年均发生面积26.7万hm2以上,在流行年份呈现出暴发快、面积大、损失重的特点,已由次要病害上升为主要病害。本论文在分析河北省小麦赤霉病发生时空特征的基础上,运用最大熵（MaxEnt）模型预测了该病发生风险区;明确了河北省小麦主产区赤霉病菌组成、致病力差异,评价了 103份主推小麦品种的抗性;筛选出对小麦赤霉病发生有显著影响的气象因子,并建立了基于多元线性回归、增强回归树和随机森林算法的预测模型。研究结果不仅为河北省小麦赤霉病预测预报提供技术支撑,也为赤霉病预测模型优化和改进提供参考。主要结果如下:1.基于河北省小麦赤霉病发生分布特点和环境变量数据,运用MaxEnt模型预测出小麦赤霉病发生高风险区、中等风险区面积分别占河北省总面积的14.98%、10.19%,主要集中在冀中、冀南麦区;其中,保定南部、石家庄中部和东部、衡水、邢台中部和东部、邯郸中部和东部等66县为高风险区。MaxEnt模型预测结果的AUC值为0.816。通过Jackknife刀切法获取的环境变量重要性分析结果表明,最暖季度平均温度（Bio 10）、最暖月最高温度（Bio 5）、最冷季度平均温度（Bio 11）、最冷月最低温度（Bio 6）对小麦赤霉病发生影响较大。其中,Bio 10相对贡献率最高,达67.9%,重要性占22.2%。2.对河北省小麦赤霉病发生的时间动态分析表明,2003年、2004年、2005年和2018年小麦赤霉病发生面积的标准化值均在1.0以上,病害发生变异较大;2003年、2009年、2010年、2017年小麦产量损失的标准化值在1.0以上,变异较大,分别减产4.18万t、3.91万t、3.54万t和3.20万t,产量损失占当年总产量的0.41%、0.32%、0.29%和0.21%。对小麦赤霉病发生的空间分析表明,河北省小麦赤霉病发生存在中等以上空间相关性。3.从河北省7市17县麦区共分离鉴定575株镰孢菌,禾谷镰孢（Fusariumgraminearum）为优势致病菌,分离频率高达96.00%;其次是半裸镰孢（F.semite）ctum和层出镰孢（F.proliferatum）,分离频率分别为2.61%和1.39%。4.对河北省主推的103份小麦品种进行抗性鉴定,以感病品种为主,未鉴定出对赤霉病免疫品种;中抗、中感和高感品种分别占鉴定总数的24.27%、13.59%和61.17%,其中,河农7069、衡4399、远大1号等25个品种为中抗品种,石家庄8号、衡136、农大212等14个品种为中感品种,济麦21、晋麦59、河农826等63个品种为高感品种。103份小麦品种小麦芒长、穗颈长、穗下节长均与其抗病性呈显著负相关,相关系数分别为-0.3429、-0.2951、-0.2841;株高与其抗病性呈低度负相关,相关系数为-0.2118。5.构建了 3个基于气象因子的预测模型。（1）基于多元线性回归的预测模型,模型R2=0.8158,矫正R2=0.8018。y=-13.2427+0.3145 LT-65-0.9824 MWS-55+0.1209 MRH-55+0.1377 Rain-35-0.4184 MT-25+0.08143 SD15+0.2802 MRH15-0.8832 DRain15。其中,LT-65为抽穗期初始日前26～30 d最低温度、MWS-55为抽穗期初始日前21～25 d平均风速、MRH-55为抽穗期初始日前21～25 d平均相对湿度、Rain-35为抽穗期初始日前11～15 d总降雨量、MT-25为抽穗期初始日前6～10 d平均温度、SD15为抽穗期初始日后1～5 d日照时数、MRH15为抽穗期初始日后1～5 d平均相对湿度、DRain15为抽穗期初始日后1～5 d降雨天数。并优选出小麦赤霉病发生的3个关键影响因子（MRH15、Rain-35和MRH-55）。（2）基于增强回归树的预测模型,其学习效率（lr）为0.005、树的复杂度（tc）为6、抽样比率（bf）为0.75、函数损失形式为“gaussian”,交叉验证折数为10次、n.trees为5000,MRH-55、Rain-35、MRH15、SD15、LT-65、MWS-55、MT-25、DRain15对小麦赤霉病发生风险的重要性分别为69.62%、14.08%、4.89%、4.34%、3.35%、2.02%、1.20%、0.50%。通过 ROC 曲线分析方法对训练集和测试集预测结果进行验证,预测结果AUC值分别为0.950和0.931。（3）基于随机森林的拟合模型,mtry=2,ntree=300。通过混淆矩阵评价预测模型,训练集和测试集的准确率分别为0.9043和0.9032;通过ROC曲线分析方法对训练集和测试集预测结果进行验证,预测结果AUC值分别为0.891和0.876。2008年、2010年、2012年历史数据验证结果表明,多元线性回归模型、增强回归树模型和随机森林模型预测小麦赤霉病病穗率的准确率分别为88.43%、87.72%、90.91%,小麦赤霉病发生程度预测符合度分别为87.88%、81.82%、93.94%,结果与实际观测值基本相符。