农业信息化技术在高速发展,随之而产生的几何级海量生产数据、环境数据、实验数据,逐渐成为农业科技上的一大难题。为了不让这些农业数据浪费,及时从中提取有用的信息知识更好的为农业应用领域服务,是相当具有科学生产力的。数据挖掘技术在农业上的应用正是在这种需求背景下发展起来的,将研究性的知识应用到各个农业信息领域的决策支持中,并且逐步得到广泛应用。基于国家对三农的发展背景,农业资源管理将成为中国三农建设重要内容,因此建立农业的助力工具——水稻栽培管理决策支持系统,利用数据挖掘技术,在区域水稻栽培管理决策中挖掘出隐藏的规律,为水稻栽培管理提供生产策略知识,从而保证水稻生产的高效、可持续发展具有积极意义,更为重要的是为科学研究寻找新的突破口。水稻栽培管理决策支持系统主要是针对上海市稻区特点,利用已有成熟的水稻栽培技术和先进的信息技术,研制水稻栽培管理专家系统。以农业可持续发展为决策目标,综合计算机、管理学、农业工程等多种科学知识,对水稻生产栽培管理中的非结构化或结构化决策问题,利用环境数据、生产数据、经验数据等科学数据通过挖掘技术进行明确问题、模型识别、决策方案支持。本文以全国包括上海市多年以来积累的农业水稻生产管理中的8000个水稻品种信息数据为研究对象,应用数据挖掘技术,完整地实现了数据关联分析的全过程。包括：确定数据挖掘对象及目标、数据采集、数据集成、数据清理、数据转换等数据预处理技术过程；根据农业生产管理的水稻品种数据独有的特性、分类的关联性与离散性等特点,选择关联分析Apriori算法、主成份分析算法和聚类分析算法,最后分析出水稻品种的相关规则,完成了水稻生产管理中水稻品种数据关联模型的建立,挖掘出与水稻生产管理中水稻品种的相关特性的若干规律。为水稻栽培管理提供生产策略知识,从而保证水稻生产的高效、可持续发展和为水稻科研实验提供参考、基因与遗传研究开展具有积极意义。