面对我国入世后有害生物风险分析(pest risk analysis)的形势，针对当前有害生物风险分析(PRA)工作中存在的主要问题，从有害生物风险数据获取、数据分析和有害生物风险分析体系构建等关键技术难题出发，本文进行了植保有害生物风险分析关键技术理论和方法方面的研究和探讨。 论文围绕具有创新性的ESR(ecologically simulated reality)模拟现实技术和ESR生长箱的开发及其应用这一核心技术展开论述。主要包括：有害生物风险数据获取技术(1～4章)、有害生物风险分析数据分析技术(5～9章)和有害生物风险分析理论体系的探讨(10～11章)三个部分。 首先，对植保有害生物风险分析进行了综述，进而提出了ESR模拟现实技术和有害生物多因子导入调控的构想。在此基础上，抓住“天气”这个在自然条件下不能控制的最关键因子，采用马尔可夫链、蒙特卡罗、波谱分析和弱平稳过程理论等方法，建立了以温度、降水量和太阳辐射为功能参数，包含78个结构参数的北京市天气模拟模型。以天气模拟模型为突破口，开发出能够根据任意时段天气温度实际数据或模拟数据仿拟现实天气变化的ESR生长箱硬件和软件管理系统。如果将有害生物、寄主植物、天敌和土壤等因子有计划地导入具有不同地区或不同时段天气的生长箱内，这样就能获得有害生物风险分析数据。这在理论和技术上是创新的，实际工作中是可行的，而且蕴涵着巨大的市场潜力。 其次，将北京市麦长管蚜(Sitobion avenae)多年实际调查、监测数据和天气数据，按照专业等级划分标准，模糊量化为麦长管蚜风险因子等级序列。采取相关分析、随机模拟、蒙特卡罗和马尔柯夫链等方法进行了一系列的分析和计算，从而建立了一组风险函数。这些模型组合在一起称为风险函数模型(risk function models)。相关分析的结果是麦长管蚜发生量和发生期等级序列与温度、降水量等级序列及积温、积雨值密切相关，通过温度-降水量天气相关状态因子可以预测有害生物的发生状况；通过随机模拟风险因子各个序列和马尔柯夫链状态转移概率的计算，得出了有害生物风险分析和预测过程中较难估算的风险概率，并计算出了北京市温度、降水量和麦长管蚜不同等级的发生风险值表，这在植保有害生物风险分析的方法上是一种新的探索。它可以作为依靠专家评分计算风险的重要补充和依据，提高了风险分析的科学性和准确性。如果使用ESR生长箱获得风险因子等级序列，取代难以获得的实际序列来计算风险概率，同样能够进行有害生物风险分析和预测，这在植保有害生物风险分析和预测中是一个重要的突破。这也正是本文用实际数据探讨风险概率计算方法的真正目的。 最后，提出生态网的概念，并以此为基础结合数据获取和分析技术，探讨性的构建了新的植保有害生物风险分析体系(天气-地理-生物复合体系)。该体系是生态系统健康的一个组成部分，随着这一体系的不断深入研究，必然对生态系统健康提供更多的数据、技术和理论方面的支持。