小麦作为我国最重要的粮食作物之一,其产量和品质直接关系到我国粮食和食品安全。近年来,由于气候变化、栽培制度变革,小麦赤霉病呈现逐年加重趋势,在大流行年份可造成小麦大幅减产,特别是发病籽粒中含有的多种毒素严重威胁着人畜健康。前期研究表明,小麦赤霉病自动监测预警系统对玉米-小麦轮作区小麦赤霉病的预测准确度高,而对稻麦轮作区赤霉病预测的准确度不高且不稳定,主要是因为系统中的预测模型是基于玉米-小麦轮作区相关数据建立的。因此,在评价不同轮作方式小麦赤霉病监测预警系统的准确度后,为提升稻麦轮作区小麦赤霉病监测预警系统预测的准确度,本论文以江苏省太仓市和张家港市小麦赤霉病为研究对象,开展稻麦轮作区小麦赤霉病监测预警研究工作,取得了以下主要结果:1、评价了小麦赤霉病自动监测预警系统的预测准确度。在陕西、河南、安徽、江苏、湖北5省设置监测点,利用小麦赤霉病自动监测预警系统预测小麦赤霉病的发病率,于小麦蜡熟期调查各监测点田间实际病穗率,采用肖悦岩的最大误差参照法评价系统预测的准确度。结果表明,对小麦赤霉病在玉米-小麦轮作区的陕西和河南省2019和2020年预测准确度均为100%,而在稻麦轮作区的安徽、湖北和江苏省平均预测准确度仅为47.5%。2、研究了稻桩密度和稻桩带菌率与赤霉病病穗率的关系。在苏北（江苏洪泽）、苏中（江苏姜堰）、苏南（江苏张家港）设置试验点开展田间模拟试验,于小麦抽穗期和蜡熟期采用五点取样法分别调查各地各处理的稻桩带菌率和小麦赤霉病病穗率。结果表明,苏南地区的病穗率最高,苏中次之,苏北最低。苏南、苏中和苏北地区赤霉病病穗率分别为14.80%～26.13%、5.33%～9.47%和0.93%～3.47%,病穗率峰值出现的稻桩密度分别为20丛/m2、10丛/m2和20丛/m2。3、建立了稻麦轮作区小麦赤霉病的预测模型。以江苏省太仓市（1990-2020年）及张家港市（2005-2020年）多年相关气象因子、田间稻桩带菌率和赤霉病病穗率等数据为基础,采用多元线性回归、GM灰色预测、BP神经网络三种方法,分别建立了稻麦轮作区小麦赤霉病病穗率预测模型,对太仓市小麦赤霉病预测准确度分别为75%、50%和100%,相对误差分别为6.08%、14.17%和0.33%;对张家港市小麦赤霉病预测准确度分别为100%、75%和100%,相对误差分别为4.19%、4.65%和0.13%。BP神经网络模型的预测准确度最高且相对误差最小,可作为稻麦轮作区小麦赤霉病监测预警系统的内置模型。