数字农作决策支持系统作为数字农业的技术载体和应用平台,对农业科技和作物生产产生了深刻的影响,已成为农业信息技术的突出标志和重要支柱。本研究以我国冬小麦主产区近45年气象数据为基础,进行正态性检验和插值方法比较,并计算了20世纪60年代～21世纪初的冬小麦生育期内总日照时数、有效积温和总降水量以及各生育阶段降水量,通过生产潜力模型模拟各冬麦区光合、光-温和光-温-水生产潜力,利用GIS技术分析我国冬小麦主产区气候要素和生产潜力的时空分布特征。以系统分析原理和动态建模技术为手段,通过分析和提炼小麦病虫草害管理方面的最新研究资料,在归纳大量小麦病虫草害发生规律及其与小麦生产之间关系的基础上,根据小麦病虫草害的发生规律,结合小麦栽培管理知识模型以及经济信息,构建了小麦病虫草害管理模型,并进行了验证。结果表明：日照时数采用半球模型的二阶平滑趋势的普通克里格插值最好,最高气温和最低气温采用高斯模型的二阶平滑趋势插值最好,降水量采用半球模型的一阶平滑趋势的普通克里格插值最好。生育期日照时数从60年代开始呈递减趋势,尤其是黄淮冬麦区和长江中下游地区降幅最大,各冬麦区生育期有效积温随年代呈逐渐递增的趋势,尤其是90年代增幅最为明显,达到100～200℃,各冬麦区生育期降水量地区差异显著,无明显变化趋势；冬小麦主产区的光合生产潜力随年代递减,光-温、光-温-水生产潜力逐渐增加,生育期日照时数与光合生产潜力变化一致,呈逐渐递减的趋势；有效积温与光-温生产潜力变化一致,呈逐渐递增的趋势；日较差与光-温生产潜力变化趋势相反,呈逐渐降低的趋势。本研究所建立的小麦病虫草害管理模型系统可为小麦病虫草害的防治提供可靠的技术支持,提高了防治效果,实现了病虫草害的整体预测预报。