丁文浩， 刘心怡， 阳小牙， 夏 川

(1.安徽农业大学 资源与环境学院， 安徽 合肥 230036； 2.安徽农业大学 信息与计算机学院， 安徽 合肥 230036； 3.安徽农业大学 安徽省北斗精准农业信息工程实验室， 安徽 合肥 230036； 4.安徽农业大学 林学与园林学院， 安徽 合肥 230036)

赤霉病作为小麦主要防治对象，目前在世界主要粮食产区依旧没有很有效的根治办法[1]。小麦赤霉病不仅造成小麦产量和品质的下降，而且赤霉病会在小麦籽粒中不断繁殖生长，进而在小麦籽粒中产生多种霉素，被人畜食用进入体内对生命健康造成严重威胁[2]。针对小麦赤霉病，学者们开展了大量的研究。2009年，Nicholson等[3]研究了赤霉病病原菌的分布和优势小种的生存受气候的影响，证实了气象条件对赤霉病发生有显著的影响。2011年，James等[4]研究了气候对于小麦赤霉病的影响，构建了英国赤霉病发病率的预测模型。2013年，贾花萍[5]构建了神经网络的量子优化模型，分析了有关小麦赤霉病的发生率。2016年，姚卫平等[6]以池州市小麦赤霉病为研究对象，建立回归模型对上述因素进行灰色关联度分析，从而得到准确的预测结果。

1 系统总体架构与设计原则

1.1 系统总体框架

安徽省小麦赤霉病监测预警系统基于PHP开发平台，使用Microsoft SQL Server 2005数据库存储数据，采用JavaScript等计算机语言，基于SOAP、HTTP协议，通过WebService技术[7-8]提供公共服务接口，建立了基于B/S架构的Web服务和移动客户端的双模式、双通道终端应用。本系统实现了对小麦赤霉病病害预测分析，为农业专家提供了一种随时、随地、随身的新型病害预测模式，为农户提供了方便快捷的病害信息服务[9-10]。……