TW202333564A - 農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式 - Google Patents

農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式 Download PDF

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山岡達也
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Abstract

本發明係關於一種農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式。

Description

農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式
本發明係關於一種農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式。
目前，正在販賣被開發用於水稻之多種多樣之農藥製劑。該農藥製劑例如包含除草劑、殺蟲劑及殺菌劑。
作為除草劑，根據有效成分及散佈適期而開發並販賣有許多藥劑，例如在雜草產生前、水稻種子播種或水稻移植前、剛播種或移植後散佈之初期劑；在移植後散佈之初中期一次劑；以及為了防治該等初期劑及初中期一次劑無法防治之雜草及難防治雜草而在水稻生長中期至後期散佈之後期劑中後期劑等。又，作為殺蟲劑及殺菌劑，根據有效成分之特性而開發並販賣有種子處理劑、箱施用劑及大田施用劑等。
就有效率地防治之觀點而言，正在開發含有複數種有效成分之混合劑，藉由使用該混合劑，能夠高效率地防治多種多樣之病害、害蟲及/或雜草。另一方面，亦存在如下現狀：不一定販賣符合田圃固有之病害、害蟲及/或雜草之產生狀況之製品，有時會散佈超過需要之有效成分，從而擔心對環境之負荷。鑒於此種現狀，根據田圃之狀況適量施用含有單一或複數種有效成分之農藥製劑會降低環境負荷。
又，若無法準確掌握田圃之病害、害蟲及/或雜草產生狀況，則無法選定適當之藥劑，有可能無法完全防治病害、害蟲及/或雜草，結果，為了處理無法防治之病害、害蟲及/或雜草，會追加散佈藥劑，從而有可能增加生產者之工夫、成本及環境負荷。進而，於無法適當地防治病害、害蟲及/或雜草之田圃中，亦存在作物植物之生長不充分，導致減產之情況。即，於適期以所需之量施用適當之藥劑對於有效率地耕作而言必不可少。
再者，先前，已知如下技術：無人飛行裝置基於對藉由攝影機所拍攝之農地之圖像之分析之結果，於藉由處理單元所決定之場所，使噴射液劑之單元作動(專利文獻7)。然而，該技術並不根據水田之病害、害蟲及/或雜草產生狀況選定適當之藥劑。
就有效率地施用藥劑之觀點而言，有效方法為選擇複數種含有單一有效成分之農藥製劑，以適當之量將其等加以混合，施用1次。然而，農藥製劑之劑型為粒劑、乳劑、懸浮製劑及顆粒水合劑等各種各樣，於將其等混合使用之情形時，存在一些問題。例如，(1)即便為能夠稀釋而散佈之農藥製劑型(乳劑、懸浮劑及顆粒水合劑等)，其等亦為對每種有效成分進行了最佳化之製劑配方，組成各不相同，因此由於施用進行混合而製備之混合劑，從而作為超過需要之製劑輔助成分之化學物質會釋出至環境中。又，(2)若將所選擇之複數種農藥製劑進行混合，則亦存在由於稀釋液之物理性狀及化學性狀之變化(例如，原本不會產生之稀釋液之不穩定化、稀釋液中之有效成分分解、因固形物之沈澱及凝集所導致之散佈噴嘴堵塞等)，散佈變得困難之事例。為了避免該等問題，對於物理性狀及化學性狀各種各樣之有效成分，需開發使所使用之輔助成分共通之配方。
進而，就有效率地向田圃施用農藥之觀點而言，例如，於田圃為水田之情形時，有效的是局部施用農藥，利用稻田水，使有效成分擴散至整個水田。已經提出了一些用於使有效成分擴散之技術。例如，作為水稻除草劑，開發及販賣有：可不稀釋而自田埂施用之擴散性優異之懸浮劑(專利文獻1)、自田埂投入由水溶性膜包裝之懸浮性粒劑之大粒劑(jumbo agent)(專利文獻2)等。進而，於該等用於局部施用之製劑中，有時以施用後有效成分能夠充分於水中擴散之方式調配分散劑(專利文獻4、專利文獻5及專利文獻6)。又，作為施用方法，揭示有一種顆粒水合劑之進水口施用(專利文獻3)。然而，用於該等之農藥之大部分為將複數種農藥製劑混合而製備之混合劑，就上述環境負荷之觀點而言不佳。又，作為殺蟲劑，開發有藉由滴加於水面使油膜擴散而使有效成分擴散之Surf Agent等，但由於使用了有機溶劑，就環境負荷之觀點而言，此種殺蟲劑亦不佳。
進而，在選擇複數種含有單一有效成分之農藥製劑，以適當之量混合施用時，保證農藥製劑之擴散性對利用稻田水使有效成分擴散至整個水田而言是重要的。 [先前技術文獻] [非專利文獻]
[非專利文獻1]農藥製劑指南/日本農藥學會 農藥製劑、施用法研究會編/1997 [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特公平7-47522號公報 [專利文獻2]日本專利第2957751號公報 [專利文獻3]日本專利特開2010-083869號公報 [專利文獻4]日本專利特開2011-126786號公報 [專利文獻5]日本專利特開2002-338403號公報 [專利文獻6]日本專利特開2012-077097號公報 [專利文獻7]國際公開第2020/225278號公報
[發明所欲解決之問題]
本發明之目的在於提供一種農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式。 [解決問題之技術手段]
一形態之農藥組合物之特徵在於：「其係包含下述成分(a)及(b1)之液體農藥組合物、或包含下述成分(a)及(b2)之固體農藥組合物： (a)選自由具有殺蟲效果之有效成分、具有殺菌效果之有效成分及具有除草效果之有效成分所組成之群中之至少一種有效成分； (b1)1～200 g/L之陰離子分散劑； (b2)1～20%w/w之陰離子分散劑」。
一形態之資訊處理裝置之特徵在於：「具備至少1個處理器，且該至少1個處理器係以如下方式構成：對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊，基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。
一形態之方法之特徵在於：「其係藉由執行可由電腦讀取之命令之至少1個處理器執行者，且包括以下階段：對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊；及基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。
一形態之電腦程式之特徵在於：「藉由被至少1個處理器執行而使上述至少1個處理器以如下方式發揮功能：對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊，基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。
另一形態之資訊處理裝置之特徵在於：「具備至少1個處理器，且該至少1個處理器係以如下方式構成：對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊，基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。
另一形態之方法之特徵在於：「其係藉由執行可由電腦讀取之命令之至少1個處理器執行者，且包括以下階段：對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊；及基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。
另一形態之電腦程式之特徵在於：「藉由被至少1個處理器執行而使上述至少1個處理器以如下方式發揮功能：對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊，基於上述種類資訊及上述量資訊，決定成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量」。 [發明之效果]
根據本發明，可提供一種農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式。
以下，於項目＜1＞中，主要對將農藥組合物加以混合而製備藥劑之系統等進行說明，於項目＜2＞及＜3＞中，對可藉由該系統等製備之農藥組合物及可使用該系統等之病害、害蟲及/或雜草之防治方法等進行說明。
＜ 1 ＞決定應混合之複數種農藥組合物之決定系統以下，參照隨附圖式對本發明之各種實施方式進行說明。再者，對圖式中相同之構成要素標註相同之參照符號。又，請注意，為了便於說明，於某圖式中出現之構成要素有時會在另一圖式中被省略。進而，還請注意，隨附之圖式未必以正確之縮小比例記載。
本說明書中所記載之各種系統、方法及裝置不應被解釋為受任何方法限定。實際上，本發明適於所揭示之各種實施方式之各者、將該等各種實施方式相互組合而成者、及將該等各種實施方式之一部分相互組合而成者中之所有新穎之特徵及形態。本說明書中所記載之各種系統、方法及裝置並不限定於特定形態、特定特徵、或將此種特定形態與特定特徵組合而成者，本說明書所記載之物品及方法並不要求存在一種或一種以上之特定效果或者解決問題。進而，本說明書中所記載之各種實施方式中之各種特徵或形態、或此種特徵或形態之一部分可相互組合使用。
為了方便起見，本說明書中所揭示之各種方法中之一些方法之動作按照特定順序記載，但應當理解，關於此種方法之記載，除非以下特定文章要求特定順序，否則包括將上述動作之順序重新排列。例如，於一些情形時，依序記載之複數個動作可重新排列或同時執行。進而，為了進行簡化，隨附圖式並未示出本說明書中所記載之各種事項及方法可與其他事項及方法一同使用之各種方法。
與本發明之裝置或方法相關且於本說明書中提出之動作理論、科學原理或其他理論記載係為了更良好地理解而提供，無意限定技術範圍。隨附之申請專利範圍中之裝置及方法並不限定於藉由此種動作理論並藉由所記載之方法來進行動作之裝置及方法。
本說明書所揭示之各種方法均記憶於可由電腦讀取之1個或1個以上之媒體，使用可由電腦執行之複數個命令來實現，進而可於電腦中執行。上述1個或1個以上之媒體例如可為至少1個光學媒體碟片、複數個揮發性記憶體零件、或複數個非揮發性記憶體零件等可由非暫時性電腦讀取之記憶媒體。此處，上述複數個揮發性記憶體零件例如包括DRAM(Dynamic Random Access Memory，動態隨機存取記憶體)或SRAM(Static Random Access Memory，靜態隨機存取記憶體)。又，上述複數個非揮發性記憶體零件例如包含硬碟及固態硬碟(SSD)。進而，上述電腦例如包括市場中可獲得之任意電腦，包含具有進行計算之硬體之智慧型手機及其他行動裝置在內。
用於實現本說明書中所揭示之技術之此種可由電腦執行之複數個命令均可與本說明書中所揭示之各種實施方式之實現時所生成並使用之任意資料一同記憶於1個或1個以上之可由電腦讀取之媒體(例如，可由非暫時性電腦讀取之記憶媒體)中。此種可由電腦執行之複數個命令例如可為單獨之軟體應用之一部分，或者可為經由網頁瀏覽器或(遠程計算應用等)其他軟體應用訪問或下載之軟體應用之一部分。此種軟體例如可於(例如，作為於市場中可獲得之任意合適之電腦中執行之行程之)單一區域電腦中執行，或者可使用1個或1個以上之網路電腦於網路環境(例如，網際網路、廣域網路、區域網路、(雲計算網路等)客戶端伺服器網路、或其他此種網路)中執行。
為了明確起見，僅記載基於軟體之各種安裝中特定選擇之各種形態。省略該領域中公知之其他詳細事項。例如，本說明書中所揭示之技術並不限定於特定電腦語言或程式。例如，本說明書中所揭示之技術能夠利用由C、C++、Java(註冊商標)、或其他任意較佳之編程語言所描述之軟體來執行。同樣地，本說明書中所揭示之技術並不限定於特定電腦或特定類型之硬體。較佳之電腦及硬體之特定之詳細事項為公知，且無需於本說明書中進行詳細說明。
進而，此種基於軟體之各種實施方式(例如，包括用於使電腦執行本說明書中所揭示之各種方法之任一者的可由電腦執行之複數個命令)均可藉由適當之通信方法上載、下載，或者可藉由遠程方式來訪問。此種適當之通信方法例如包括網際網路、全球資訊網、企業內部網路、軟體應用、纜線(包括光纜)、磁通信、電磁通信(包括RF通信、微波通信、紅外線通信)、電子通信、或其他此類通信方法。
1. 決定系統之概要圖1係表示一實施方式之決定系統之整體構成之一例的方塊圖。如圖1所示，決定系統1例如可包括至少1個伺服器裝置10、至少1個移動式散佈裝置20及至少1個終端裝置30。該等裝置10、20、30可經由網路2相互連接。
再者，於圖1中，作為至少1個伺服器裝置10之一例，僅示出1個伺服器裝置10，但亦可利用複數個伺服器裝置10。又，於圖1中，作為至少1個移動式散佈裝置20之一例，僅示出1個移動式散佈裝置20，但亦可利用複數個移動式散佈裝置20。同樣地，於圖1中，作為至少1個終端裝置30之一例，僅示出1個終端裝置30，但亦可利用複數個終端裝置30。
網路2可包括行動電話網路、無線網路、固定電話網路、網際網路、企業內部網路、區域網路(LAN)、廣域網路(WAN)及/或乙太(註冊商標)網路而不限定於該等。上述無線網路例如可包括經由Bluetooth(藍牙)(註冊商標)、(如IEEE 802.11a/b/n)WiFi、WiMax、蜂窩、衛星、雷射、紅外線之RF(radio frequency，射頻)連接而不限定於該等。
伺服器裝置10為搭載有資訊處理裝置(未圖示)之裝置。此種伺服器裝置10例如可為網站伺服器、雲伺服器、個人電腦、工作站或超級電腦等。
移動式散佈裝置20係搭載資訊處理裝置(未圖示)，被該資訊處理裝置控制，而散佈藥劑之裝置。此種移動式散佈裝置20可為移行式散佈裝置(例如，在地面或水面移行之散佈裝置等)或飛行式散佈裝置(例如無人機型散佈裝置等)。
終端裝置30係搭載有資訊處理裝置(未圖示)之裝置。此種終端裝置30可為智慧型手機、功能型手機、行動電話、攜帶型資訊端末、個人電腦或平板等。
於圖1所示之決定系統中，簡而言之，伺服器裝置10可對於某田圃(對象區域)中所包含之特定區域(例如田圃中之某1個區域)，自各種裝置接收並獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示該特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊。此種各種裝置中可包括可連接於移動式散佈裝置20、終端裝置30及/或網路2之未圖示之其他裝置。
進而，伺服器裝置10基於以此方式接收之種類資訊及量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該等複數種農藥組合物之各者之量。此種決定可藉由搭載於伺服器裝置10之資訊處理裝置(未圖示)來執行。再者，此種決定亦可藉由搭載於移動式散佈裝置20之資訊處理裝置(未圖示)、搭載於終端裝置30之資訊處理裝置(未圖示)及/或搭載於可連接於網路2之其他裝置之資訊處理裝置(未圖示)等執行來代替藉由搭載於伺服器裝置10之資訊處理裝置執行，或者除藉由搭載於伺服器裝置10之資訊處理裝置執行以外，還可藉由上述裝置執行。為了實現這一點，進行該決定之裝置可經由網路2自其他裝置(10、20、30等)接收種類資訊及量資訊。或者，又，進行該決定之裝置亦可經由設置於該裝置之使用者界面等來接收種類資訊及量資訊。
進而，又，作為選項，移動式散佈裝置20可針對以上述方式決定之複數種農藥組合物之各者，將以上述方式決定之量進行混合而製備藥劑。或者，又，移動式散佈裝置20亦可自同樣可執行此種製備之製備裝置(未圖示)獲取所製備之藥劑本身。藉此，移動式散佈裝置20可移動至上述對象區域(田圃等)中之上述特定區域(田圃中之某1個區域)，對存在於該特定區域之水稻散佈上述藥劑。
2. 搭載於伺服器裝置 10 等之資訊處理裝置之構成伺服器裝置10、移動式散佈裝置20及終端裝置30可搭載資訊處理裝置10A。圖2係表示於一實施方式之決定系統中搭載於伺服器裝置10、移動式散佈裝置20及終端裝置30之資訊處理裝置10A之硬體構成之一例的方塊圖。
如圖2所示，資訊處理裝置10A主要可包括中央處理裝置11、主記憶裝置12、輸入輸出介面裝置13、輸入裝置14、輔助記憶裝置15及輸出裝置16。該等裝置彼此可藉由資料匯流排及/或控制匯流排而連接。
中央處理裝置11係被稱為「CPU(Central Processing Unit，中央處理單元)」之1個處理器。中央處理裝置11可對記憶於主記憶裝置12之命令及資料進行運算，將該運算之結果記憶於主記憶裝置12。進而，中央處理裝置11經由輸入輸出介面裝置13控制輸入裝置14、輔助記憶裝置15及輸出裝置16等。資訊處理裝置10A可包括1個或1個以上之此種中央處理裝置11。
主記憶裝置12被稱為「記憶體」，可記憶自輸入裝置14、輔助記憶裝置15及網路400經由輸入輸出介面裝置13所接收之命令及資料、以及中央處理裝置11之運算結果。主記憶裝置12可包括RAM(Random Access Memory，隨機存取記憶體)、ROM(Read Only Memory，唯讀記憶體)及/或快閃記憶體等而不限定於該等。
輔助記憶裝置15係相較於主記憶裝置12而言具有較大容量之記憶裝置。輔助記憶裝置可記憶構成作業系統及特定應用等之命令及資料(電腦程式)。該特定應用藉由搭載於伺服器裝置10(或移動式散佈裝置20、終端裝置30)之資訊處理裝置10A來執行，藉此可使資訊處理裝置10整體作為伺服器裝置10(或移動式散佈裝置20、終端裝置30)發揮功能。進而，輔助記憶裝置15藉由中央處理裝置11來控制，藉此可經由輸入輸出介面裝置13將該等命令及資料(電腦程式)發送至主記憶裝置12。輔助記憶裝置15可包括磁碟裝置及/或光碟裝置等而不限定於該等。
輸入裝置14係自外部獲取資料之裝置，且可包括至少1個感測器、觸控面板、按鈕、鍵盤及/或滑鼠等而不限定於該等。再者，上述至少1個感測器例如可包括RGB攝影機、多光譜攝影機、高光譜攝影機及/或高波長光譜攝影機等。
輸出裝置16可包括顯示裝置、觸控面板及/或印表裝置等而不限定於該等。
於此種硬體構成中，中央處理裝置11能夠依次將記憶於輔助記憶裝置15之構成特定應用之命令及資料(電腦程式)載入至主記憶裝置12，對所載入之命令及資料進行運算。藉此，中央處理裝置11可經由輸入輸出介面裝置13控制輸入裝置14及/或輸出裝置16，或者，又，經由輸入輸出介面裝置13及網路2，與其他裝置(例如，伺服器裝置10、移動式散佈裝置20及/或終端裝置30等)之間進行各種資訊之收發。
再者，資訊處理裝置10A亦可代替中央處理裝置11或與中央處理裝置11一同包括1個或1個以上之微處理器、及/或圖形處理單元(GPU)等。
3. 決定系統之 動作 ( 其 1)繼而，參照圖3對藉由具有上述構成之決定系統1執行之動作之具體例進行說明。圖3係表示藉由圖1所示之決定系統1執行之動作之一例的流程圖。
如圖3所示，藉由決定系統1執行之動作大致而言可包括：步驟(以下，稱為「ST」)100，獲取關於對象區域(或對象區域中所包含之特定區域)之資訊；及ST200，基於ST100中所獲取之資訊，決定構成藥劑之複數種農藥組合物、及各農藥組合物之量。進而，作為選項，藉由決定系統1執行之動作可包括：ST300，將藉由以所決定之量將ST200中所決定之複數種農藥組合物之各者加以混合而製備之藥劑散佈於對象區域(或對象區域中所包含之特定區域)。 以下，依次對該等ST100、ST200、ST300之各者之具體例進行說明。
3-1. ST100 中所執行之動作圖4係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST100)動作之一例的流程圖。 此處，所謂對象區域係指栽培水稻之區域(例如，包括移植秧苗之區域及/或直接播種稻種之區域)，可為1個田圃、1個田圃中之一部分區域及/或複數個田圃。又，災害可包括對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之病害、對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之害蟲及/或對象區域所產生之雜草等，惟不限定與該等。
首先，於ST102中，資訊處理裝置10A可獲取拍攝對象區域而得之圖像。關於此種圖像，作為一例，可為藉由使移動式散佈裝置20等自對象區域之上方拍攝該對象區域而獲取之圖像(該圖像可經由網路2而發送至資訊處理裝置10A)。此種圖像於另一例中可為位於建築物、直升機或飛機等之用戶使用作為終端裝置30等之輸入裝置14之攝影機拍攝該對象區域而獲取之圖像(該圖像可經由網路2而發送至資訊處理裝置10A)。此種圖像於又一例中可為資訊處理裝置10A經由網路2自某個裝置(提供拍攝全國之航空照片而得之圖像之伺服器裝置等)獲取之圖像。
於ST104中，資訊處理裝置10A藉由將ST102所獲取之圖像輸入至學習完成之學習模型，可識別上述圖像中所包含之任何像素中產生了任何災害或未產生任何災害。
此種學習完成之學習模型可為包括輸入層、輸出層、及配置於該輸入層與該輸出層之間之複數個中間層的可執行機械學習(特別是深層學習)之學習模型。此種學習模型之各者使用許多(例如數萬以上)教師資料，預先進行學習，該許多(例如數萬以上)教師資料具有拍攝產生了某災害之水稻而得之圖像(輸入資料)、及表示該圖像中之任何像素(1個或1個以上之像素)是否產生了該災害之資訊(輸出資料)。此種學習模型以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該學習模型所使用之許多係數最佳化，藉此可執行學習。
於第1例中，資訊處理裝置10A可具有此種學習完成之學習模型。於第2例中，資訊處理裝置10A可經由網路2接收(獲取)記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之學習模型。於第3例中，資訊處理裝置10A經由網路2向記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之學習模型發送圖像，藉此可接收(獲取)該學習模型之輸出資料。
資訊處理裝置10A藉由向此種學習完成之學習模型輸入圖像，可自該學習模型獲取表示該圖像中之任何像素中是否產生了任何災害的資訊。
圖5係概念性地表示於圖1所示之決定系統中藉由資訊處理裝置10A並使用學習模型所產生之資訊之一例的模式圖。於圖5中，為了簡化說明，示出藉由將拍攝對象區域而得之圖像輸入至學習模型，而針對該對象區域中之極少一部分單位區域之各者所生成之資訊中一例。
於圖5中，作為一例，僅示出6個單位區域120A～120I。各單位區域可藉由任意像素而表現出，於該例中，可藉由25像素(5像素×5像素)而表現出。關於各單位區域，於該例中，呈正方形，但於另一例中，可呈多邊形、圓形、橢圓形、梯形、菱形等任意形狀。
關於各單位區域，各像素可與該像素所對應之位置中產生之災害固有之資訊對應。例如，若著眼於單位區域120A，則像素120A1所對應之位置可與該位置中產生之第1災害固有之資訊「1」對應。此處，作為一例，合計10個像素所對應之各位置可與該位置中產生之第1災害固有之資訊「1」對應。再者，第1災害為對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之病害、對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之害蟲、及對象區域所產生之雜草中之任一者。
又，關於像素120A2所對應之位置，於一例中，可與該位置中未產生任何災害之事件固有之資訊「空值」對應，但於另一例中，可與該位置中未產生任何災害之事件固有之資訊「0」等對應。
進而，例如，若著眼於單位區域120G，則像素120G1所對應之位置可與該位置中產生之第4災害固有之資訊「4」對應。此處，作為一例，合計5個像素所對應之各位置可與該位置中產生之第4災害固有之資訊「4」對應。再者，第4災害為對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之病害、對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之害蟲、及對象區域所產生之雜草中之任一者。
又，像素120G2所對應之位置可與該位置中產生之第5災害固有之資訊「5」對應。此處，作為一例，合計3個像素所對應之各位置可與該位置中產生之第5災害固有之資訊「5」對應。再者，第4災害為對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之病害、對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之害蟲、及對象區域所產生之雜草中之任一者。
進而，像素120G3所對應之位置可與該位置中產生之第6災害固有之資訊「6」對應。此處，作為一例，合計2個像素所對應之各位置可與該位置中產生之第6災害固有之資訊「6」對應。再者，第6災害為對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之病害、對象區域(或對象區域中育成之水稻)所產生之害蟲、及對象區域所產生之雜草中之任一者。
進而，又，關於像素120G4所對應之位置，於一例中，可與該位置中未產生任何災害之事件固有之資訊「空值」對應，於另一例中，可與該位置中未產生任何災害之事件固有之資訊「0」等對應。
雖未特別詳細地對其他單位區域進行說明，但構想與單位區域120A及120G中所述相同。
返回至圖4，於ST106中，資訊處理裝置10A使用ST104中自學習模型輸出之資訊(例如圖5所例示之資訊)，對於對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)表示該單位區域中產生之至少一種災害之種類的「單位種類資訊」。
若著眼於圖4所示之例，則資訊處理裝置10A可對於單位區域120A，獲取表示該單位區域120A中產生之災害之種類的資訊「1」(第1災害所對應之資訊「1」)作為單位種類資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120B、120C之各者，獲取表示該單位區域中產生之災害之種類的資訊「1」作為單位種類資訊。
又，資訊處理裝置10A可對於單位區域120D，獲取表示該單位區域120D中產生之災害之種類的資訊「2」及資訊「3」(第2災害所對應之資訊「2」及第3災害所對應之資訊「3」)作為單位種類資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120E、120F之各者，獲取表示該單位區域中產生之災害之種類的資訊「2」及資訊「3」作為單位種類資訊。
進而，資訊處理裝置10A可對於單位區域120G，獲取表示該單位區域120G中產生之災害之種類的資訊「4」、資訊「5」及資訊「6」(第4災害所對應之資訊「4」、第5災害所對應之資訊「5」及第6災害所對應之資訊「6」)作為單位種類資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120H，獲取表示該單位區域120H中產生之災害之種類的資訊「4」、資訊「5」及資訊「6」作為單位種類資訊。
進而，又，資訊處理裝置10A可對於單位區域120I，獲取表示該單位區域120I中未產生任何災害之事件的資訊「空值」(或「0」等)作為單位種類資訊。
再者，資訊處理裝置10A於1個例中，亦可獲取對象區域中所包含之所有單位區域之單位種類資訊，但於另一例中，亦可獲取對象區域中所包含之一部分單位區域(1個或1個以上之單位區域)之各者之單位種類資訊。
進而，又，於另一例中，資訊處理裝置10A亦可對於對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的「種類資訊」。例如，於對象區域為1個田圃，特定區域為該1個田圃中所包含之一部分區域之情形時，資訊處理裝置10A亦可對於該一部分區域，獲取表示該一部分區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊。於該情形時，資訊處理裝置10A可藉由於ST104中自學習模型獲取之資訊中檢索構成該一部分區域之各像素所對應之資訊，而獲取上述種類資訊。例如，於特定區域為藉由單位區域120D及單位區域120G所構成之區域之情形時，資訊處理裝置10A可獲取表示該等單位區域中產生之災害之種類的資訊「2」、資訊「3」、資訊「4」、資訊「5」及資訊「6」作為種類資訊。
再者，識別對象區域之資訊及識別該對象區域中之特定區域之資訊例如可由用戶經由資訊處理裝置10A之輸入裝置14輸入，藉由資訊處理裝置10A而獲取。
返回至圖4，繼而，於ST108中，資訊處理裝置10A可使用ST104中由學習模型輸出之資訊(例如圖5所例示之資訊)，對於對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，決定該單位區域中產生之至少一種災害之量。藉此，資訊處理裝置10A對於對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，可獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)表示該單位區域中產生之至少一種災害之量的單位量資訊。
若著眼於圖4所示之例，則資訊處理裝置10A可對於單位區域120A，獲取表示存在10個表示該單位區域120A中產生之災害之種類之資訊「1」的資訊「1-10」(表示如下情況之資訊：表示存在「10」個第1災害所對應之資訊「1」之資訊/資訊「1」之密度為「10」)作為單位量資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120B、120C之各者，獲取表示存在10個表示該單位區域120中產生之災害之種類之資訊「1」的資訊「1-10」作為單位量資訊。
又，資訊處理裝置10A可對於單位區域120D，獲取表示存在4個表示該單位區域120D中產生之災害之種類之資訊「2」的資訊「2-4」(表示如下情況之資訊：表示存在「4」個第2災害所對應之資訊「2」的資訊/資訊「2」之密度為「4」)及表示存在6個表示該單位區域120D中產生之災害之種類之資訊「3」的資訊「3-6」(表示如下情況之資訊：表示存在「6」個第3災害所對應之資訊「3」的資訊/資訊「3」之密度為「6」)作為單位量資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120E、120F之各者，獲取表示存在4個表示該單位區域中產生之災害之種類之資訊「2」的資訊「2-4」及表示存在6個表示該單位區域120D中產生之災害之種類之資訊「3」的資訊「3-6」作為單位量資訊。
進而，資訊處理裝置10A可對於單位區域120G，獲取表示存在5個表示該單位區域120G中產生之災害之種類之資訊「4」的資訊「4-5」、表示存在3個表示該單位區域120G中產生之災害之種類之資訊「5」的資訊「5-3」、及表示存在2個表示該單位區域120G中產生之災害之種類之資訊「6」的資訊「6-2」作為單位量資訊。資訊處理裝置10A亦可對於單位區域120H，獲取表示存在5個表示該單位區域120H中產生之災害之種類之資訊「4」的資訊「4-5」、表示存在3個表示該單位區域120H中產生之災害之種類之資訊「5」的資訊「5-3」、及表示存在2個表示該單位區域120H中產生之災害之種類之資訊「6」的資訊「6-2」作為單位量資訊。
再者，資訊處理裝置10A於1個例中，亦可獲取對象區域中所包含之所有單位區域之單位量資訊，但於另一例中，亦可獲取對象區域中所包含之一部分單位區域(1個或1個以上之單位區域)之各者之單位量資訊。
進而，又，於另一例中，資訊處理裝置10A亦可對於對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之量的「量資訊」。例如，於對象區域為1個田圃，特定區域為該1個田圃中所包含之一部分區域之情形時，資訊處理裝置10A亦可對於該一部分區域，獲取表示該一部分區域中產生之至少一種災害之量的量資訊。於該情形時，資訊處理裝置10A可藉由於ST104中自學習模型獲取之資訊中檢索構成該一部分區域之各像素所對應之資訊，而獲取上述種類資訊。例如，於特定區域為藉由單位區域120D及單位區域120G所構成之區域之情形時，資訊處理裝置10A可獲取以下資訊作為量資訊。 ･表示存在4個表示該等單位區域中產生之災害之種類之資訊「2」的資訊「2-4」 ･表示存在6個表示該等單位區域中產生之災害之種類之資訊「3」的資訊「3-6」 ･表示存在5個表示該等單位區域中產生之災害之種類之資訊「4」的資訊「4-5」 ･表示存在3個表示該等單位區域中產生之災害之種類之資訊「5」的資訊「5-3」 ･表示存在2個表示該等單位區域中產生之災害之種類之資訊「6」的資訊「6-2」
再次返回至圖4，在此之前，作為一實施方式，對資訊處理裝置10A經由ST102於ST104及ST106中獲取單位種類資訊(或種類資訊)，於ST108中獲取單位量資訊(或量資訊)之例進行了說明。然而，於另一實施方式中，資訊處理裝置10A亦可不經由ST102及ST104而於ST106中獲取單位種類資訊(或種類資訊)，於ST108中獲取單位量資訊(或量資訊)。具體而言，例如，資訊處理裝置10A亦可於ST106中經由網路2自任何裝置獲取單位種類資訊(或種類資訊)，於ST108中經由網路2自任何裝置獲取單位量資訊(或量資訊)。於該情形時，該任何裝置可為可執行ST102～ST108所示之處理而獲取(生成)該等資訊之其他資訊處理裝置，或可為可執行與ST102～ST108所示之處理不同之其他任意處理而獲取(生成)該等資訊的其他資訊處理裝置。
繼而，作為選項，於ST110中，資訊處理裝置10A可使用單位種類資訊及單位量資訊(或種類資訊及量資訊)，自對象區域中決定至少1個區。 此處，所謂區可指所產生之災害之種類及所產生之災害之量共通或實質上共通之複數個單位區域。
參照圖6對藉由資訊處理裝置10A所執行之區之決定方法進行說明。圖6係表示於圖1所示之決定系統中藉由資訊處理裝置10A執行之區之決定方法之一例的模式圖。該圖6對應於先前參照之圖5而表現。
首先，著眼於單位區域120A。於單位區域120A中，存在10個資訊「1」。即，與單位區域120A相關之單種類資訊具有資訊「1」，與單位區域120A相關之單位量資訊具有資訊「1-10」。資訊處理裝置10A可藉由對與其他單位區域相關之單位種類資訊及單位量資訊進行檢索，而識別出與單位區域120B及單位區域120C之各者相關之單位種類資訊均僅具有資訊「1」，與單位區域120B及單位區域120C之各者相關之單位量資訊均僅具有資訊「1-10」。即，資訊處理裝置10A可識別出單位區域120A、120B、120C在所產生之災害之種類及所產生之災害之量之兩者之觀點上是相互共通的。結果，資訊處理裝置10A可決定包含單位區域120A、120B、120C整體之區域作為第1區130。
繼而，著眼於單位區域120D。於單位區域120D中，存在4個資訊「2」，存在6個資訊「3」。即，與單位區域120D相關之單種類資訊具有資訊「2」及資訊「3」，與單位區域120D相關之單位量資訊具有資訊「2-4」及資訊「3-6」。資訊處理裝置10A可藉由對與其他單位區域相關之單位種類資訊及單位量資訊進行檢索，而識別出與單位區域120E及單位區域120F之各者相關之單位種類資訊均僅具有資訊「2」及資訊「3」，與單位區域120E及單位區域120F之各者相關之單位量資訊均僅具有資訊「2-4」及資訊「3-6」。即，資訊處理裝置10A可識別出單位區域120D、120E、120F在所產生之災害之種類及所產生之災害之量之兩者之觀點上是相互共通。結果，資訊處理裝置10A可決定包含單位區域120D、120E、120F整體之區域作為第2區131。
繼而，著眼於單位區域120G。於單位區域120G中，存在5個資訊「4」，存在3個資訊「5」，存在2個資訊「6」。即，與單位區域120G相關之單種類資訊具有資訊「4」、資訊「5」及資訊「6」，與單位區域120G相關之單位量資訊具有資訊「4-5」、資訊「5-3」及資訊「6-2」。資訊處理裝置10A可藉由對與其他單位區域相關之單位種類資訊及單位量資訊進行檢索，而識別出與單位區域120H相關之單位種類資訊僅具有資訊「4」、資訊「5」及資訊「6」，與單位區域120H相關之單位量資訊僅具有資訊「4-5」、資訊「5-3」及資訊「6-2」。即，資訊處理裝置10A可識別出單位區域120G、120H在所產生之災害之種類及所產生之災害之量之兩者之觀點上是相互共通的。結果，資訊處理裝置10A可決定包含單位區域120G、120H整體之區域作為第3區132。
再者，於圖6所示之例中，資訊處理裝置10A能夠於所產生之災害之種類及所產生之災害之量中識別出「共通之」複數個區域，決定包含以此方式識別出之複數個區域整體之區域作為1個區。然而，於另一實施方式中，資訊處理裝置10A亦能夠於所產生之災害之種類及所產生之災害之量中識別出「實質上共通之」複數個區域，決定包含以此方式識別出之複數個區域整體之區域作為1個區。
此處，「實質上共通」不僅包含某單位區域中產生之災害之種類與另一單位區域中產生之災害之種類完全一致之情形，亦可包含上述某單位區域中產生之災害之種類與上述另一單位區域中產生之災害之種類相似(可實質上將兩者之種類視為相同)之情形。
又，「實質上共通」不僅包含某單位區域中產生之災害之量(密度)與另一單位區域中產生之災害之量(密度)完全一致之情形，上述某單位區域中產生之災害之量(密度)與另一單位區域中產生之災害之量(密度)之間之誤差為任意特定值以下(可實質上將兩者之量視為相同)之情形。
返回至圖4，繼而，於ST112中，資訊處理裝置10A可生成並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)表示ST110中所決定之各區(1個或1個以上之區)之區資訊。
具體而言，如著眼於圖6所示之例，則資訊處理裝置10A可針對第1區130，生成並記憶表示該第1區130為包含單位區域120A、120B、130C之區域的區資訊。又，資訊處理裝置10A可針對第2區131，生成並記憶表示該第2區131為包含單位區域120D、120E、130F之區域的區資訊。同樣地，資訊處理裝置10A可針對第3區132，生成並記憶表示該第3區132為包含單位區域120G、120H之區域的區資訊。
如下所述，藉由使用此種區資訊，移動式散佈裝置20可將以對應於區而決定之各農藥組合物之量將對應於該區而決定之複數種農藥組合物加以混合而成之藥劑散佈於該區。
再者，資訊處理裝置10A亦可於ST200(圖3)中執行上述ST110及ST112(圖4)中之處理。
3-2. ST200 中所執行之動作圖7係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST200)動作之一例的流程圖。資訊處理裝置10A可對對象區域中所包含之各特定區域或對象區域中所包含之各區執行圖7所示之動作。當然，資訊處理裝置10A亦可對對象區域中所包含之任一特定區域或對象區域中所包含之任1個區執行圖7所示之動作。
首先，於ST202中，資訊處理裝置10A可獲取表示特定區域(例如，1個田圃或1個田圃中所包含之一部分區域等)中產生之至少一種災害的種類資訊、及表示該特定區域中產生之該至少一種災害之各者之量的量資訊。該資訊係資訊處理裝置10A已經在ST106及ST108中藉由資訊處理裝置10A獲取並記錄。
此處，於使用ST110(參照圖4)所決定之區作為特定區域之情形時，資訊處理裝置10A可獲取對應於該區而由ST112(參照圖4)所記憶之區資訊，可獲取藉由該區資訊所識別之各單位區域所對應之單位種類資訊及單位量資訊。
繼而，於ST204中，資訊處理裝置10A可獲取應輸入至學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型之各種資訊。具體而言，資訊處理裝置10A可獲取以下所示之資訊(1)～資訊(5)。
(1)關於特定區域(區)之土壤之種類之土壤資訊 (2)關於特定區域(區)過去所產生之災害之災害產生資訊 (3)關於特定區域(區)之土壤中所埋藏之種子之種子埋藏資訊 (4)關於特定區域(區)中具有抗藥性之災害之蔓延狀況之災害蔓延資訊 (5)關於對特定區域(區)中栽培水稻之期間預測到之氣象資料之氣象預測資訊
資訊(1)即土壤資訊例如可為表示(識別)特定區域(區)之土壤之種類(沙土、黏土等)之資訊。考慮到影響該土壤所產生之災害、該災害之成長之早晚、時期等之可能性，特定區域(區)之土壤之種類可使用資訊(1)。
資訊(2)即災害產生資訊可為表示(識別)特定區域(區)過去所產生之災害之資訊。考慮到同一特定區域(區)中當前亦產生之可能性較高，特定區域(區)已於過去產生之災害可使用該資訊(2)。
資訊(3)即種子埋藏資訊可為表示(識別)特定區域(區)中所埋藏之種子(雜草之種子)之資訊。於特定區域(區)中埋藏有某種子之情形時，考慮到同一特定區域(區)中該種子所對應之雜草當前亦產生之可能性較高，可使用該資訊(3)。
資訊(4)即災害蔓延資訊可為表示(識別)特定區域(區)中具有對藥劑(殺菌劑、殺蟲劑及/或除草劑)之抗性之任何災害當前是否蔓延之資訊。於包含特定區域(區)之地域等中具有某抗性之災害當前蔓延之情形時，考慮到同一特定區域(區)中具有此種抗性之災害當前亦產生之可能性較高，可使用該資訊(5)。
資訊(5)即氣象預測資訊可為表示(識別)對特定區域(區)中栽培水稻之期間預測到之氣象資料(氣溫、濕度、氣候及/或降水量等)的資訊。考慮到影響同一特定區域(區)所產生之災害、該災害之成長之早晚、時期等的可能性，特定區域(區)中栽培水稻之期間之該等氣象資料可使用該資訊(5)。
如上之資訊可為用戶利用顯示於資訊處理裝置10A之輸出裝置(顯示器等)16之選單畫面，使用資訊處理裝置10A之輸入裝置14(鍵盤、滑鼠、觸控面板等)輸入之資訊。
繼而，於ST206中，資訊處理裝置10A可藉由將ST202所獲取之資訊(種類資訊及量資訊)及ST204所獲取之資訊中之至少一種資訊(即，資訊(1)～資訊(5)中之至少一種資訊)輸入至學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型，而獲取以下資訊(6)～資訊(8)。
(6)關於特定區域(區)中產生之災害之種類及該災害之量之災害產生預測資訊 (7)關於該災害成長之時期之災害成長預測資訊 (8)關於特定區域(區)中產生之藥害之藥害資訊
資訊(6)即災害產生預測資訊如字面所示，可為表示(識別)特定區域(區)中產生之災害之種類及該災害之量的資訊。
資訊(7)即災害成長預測資訊可為表示(識別)資訊(6)所示之災害在何種時間(何種早晚、何種時期)產生之資訊。
資訊(8)即藥害資訊可為表示(識別)特定區域(區)中產生何種藥害(副作用等)的資訊。
第1學習模型(具有輸入層、複數個中間層、輸出層之機械學習/深層學習模型等)及第1決策樹模型之各者使用具有種類資訊、量資訊、資訊(1)～資訊(5)(輸入資料)、及資訊(6)～資訊(8)(輸出資料)之許多(例如數萬以上)教師資料預先進行學習。此種第1學習模型或第1決策樹模型可藉由以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該第1學習模型或第1決策樹模型所使用之許多係數(或許多參數)最佳化，而執行學習。
於第1例中，資訊處理裝置10A可具有此種學習完成之第1學習模型及學習完成之第1決策樹模型。於第2例中，資訊處理裝置10A可經由網路2接收(獲取)記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置的此種學習完成之第1學習模型及學習完成之第1決策樹模型。於第3例中，資訊處理裝置10A可藉由經由網路2對記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型發送所需之資訊(例如，資訊(1)～資訊(5)中之至少一種資訊)，而接收(獲取)作為該第1學習模型或第1決策樹模型之輸出資料之資訊(6)～資訊(8)。
繼而，於ST208中，資訊處理裝置10A可藉由將ST206中所獲取之資訊(6)～資訊(8)輸入至學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型，而獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)以下所示之資訊(9)及資訊(10)。
(9)表示(識別)構成散佈於特定區域(區)之藥劑之複數種農藥組合物的資訊 (10)表示(識別)資訊(9)所示之複數種農藥組合物之各者之量的資訊
又，作為選項，資訊處理裝置10A將ST206中所獲取之資訊(6)～資訊(8)輸入至學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型，藉此除資訊(9)及資訊(10)以外，亦可獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)以下所示之資訊(11)及資訊(12)中之至少一者。
(11)最佳連續處理資訊，其與連續地散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑之最佳方法相關 (12)最佳處理時期資訊，其與最適於散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑之時期相關
資訊(11)即最佳連續處理資訊可為表示(識別)以何種方法(例如，每隔2週連續散佈藥劑之方法等)散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑為最佳的資訊。
資訊(12)即最佳處理時期資訊可為表示(識別)在何時期(例如3月等)散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑為最佳的資訊。
此種第2學習模型及第2決策樹模型之各者使用具有資訊(6)～資訊(8)(輸入資料)及資訊(9)～資訊(12)(輸出資料)之許多(例如數萬以上)教師資料預先進行學習。此種第2學習模型或第2決策樹模型可藉由以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該第2學習模型或第2決策樹模型所使用之許多係數(或許多參數)最佳化，而執行學習。
於第1例中，資訊處理裝置10A可具有此種學習完成之第2學習模型及學習完成之第2決策樹模型。於第2例中，資訊處理裝置10A可經由網路2接收(獲取)記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之第2學習模型及學習完成之第2決策樹模型。於第3例中，資訊處理裝置10A可藉由經由網路2對記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型發送所需之資訊(例如，資訊(6)～資訊(8))，而接收(獲取)作為該第2學習模型或第2決策樹模型之輸出資料之資訊(9)～資訊(12)。
再者，於ST208中，資訊處理裝置10A亦可經由輸出裝置16向用戶顯示所獲取之資訊(9)及資訊(10)(進而為資訊(11)及/或資訊(12))。
繼而，於作為選項之ST210中，資訊處理裝置10A可獲取應輸入至學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型之各種資訊。具體而言，資訊處理裝置10A可獲取以下所示之資訊(13)及資訊(14)～資訊(16)中之「至少一種」資訊。
(13)關於藥劑對藉由上述資訊(6)(災害產生預測資訊)所表示之災害之一般效果的資訊 (14)關於特定區域(區)過去所使用之藥劑之種類及效果之資訊 (15)關於特定區域(區)之土壤之組成之資訊 (16)關於特定區域(區)之水分保持能力之資訊
資訊(13)可為表示(識別)通常作為藥劑對藉由資訊(6)所表示之災害之效果已知之效果的資訊。
資訊(14)可為表示(識別)特定區域(區)實際上過去所使用之藥劑之種類及該藥劑實際上過去所獲得之效果的資訊。即便已知一般而言某藥劑對某災害發揮較高之效果(或較低之效果)，但實際上儘管特定區域(區)過去使用了該藥劑，有時亦存在該藥劑無法發揮充分之效果(或可發揮充分之效果)等事實。考慮到此種情形，可使用該資訊(14)。
資訊(15)可為表示(識別)特定區域(區)之土壤之組成之資訊。考慮到特定區域(區)之土壤之組成對散佈於該對象區域之農藥組合物之效果造成影響之較高可能性，可使用該資訊(15)。
資訊(16)可為表示(識別)特定區域(區)之水分保持能力之資訊。考慮到特定區域(區)之水分保持能力對散佈於該對象區域之農藥組合物之效果造成影響之較高可能性，可使用該資訊(16)。
如上之資訊可為用戶利用顯示於資訊處理裝置10A之輸出裝置(顯示器等)16之選單畫面，使用資訊處理裝置10A之輸入裝置14(鍵盤、滑鼠、觸控面板等)輸入之資訊。
繼而，於作為選項之ST212中，資訊處理裝置10A可藉由將ST210中所獲取之資訊即資訊(13)、及資訊(14)～資訊(16)中之至少一種資訊輸入至學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型，而獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)上述以下資訊(9)及資訊(10)。於該情形時，資訊(13)可為必須資訊。
(9)表示構成散佈於特定區域(區)之藥劑之複數種農藥組合物的資訊 (10)表示資訊(9)所示之複數種農藥組合物之各者之量的資訊
又，作為選項，資訊處理裝置10A將ST210中所獲取之資訊即資訊(13)、及資訊(14)～資訊(16)中之至少一種資訊輸入至學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型，藉此除上述以下資訊(9)及資訊(10)以外，進而亦可獲取並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)資訊(11)及資訊(12)中之至少一者。於該情形時，資訊(13)可為必須資訊。
(9)表示構成散佈於特定區域(區)之藥劑之複數種農藥組合物的資訊 (10)表示資訊(9)所示之複數種農藥組合物之各者之量的資訊 (11)最佳連續處理資訊，其與連續地散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑之最佳方法相關 (12)最佳處理時期資訊，其與最適於散佈(處理)按照資訊(9)及資訊(10)所混合之藥劑的時期相關
第3學習模型(具有輸入層、複數個中間層、輸出層之機械學習/深層學習模型等)及第3決策樹模型之各者使用具有資訊(13)～資訊(16)(輸入資料)及資訊(9)～資訊(12)(輸出資料)之許多(例如數萬以上)教師資料預先進行學習。此種第3學習模型或第3決策樹模型可藉由以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該第3學習模型或第3決策樹模型所使用之許多係數(或許多參數)最佳化，而執行學習。
於第1例中，資訊處理裝置10A可具有此種學習完成之第3學習模型及學習完成之第3決策樹模型。於第2例中，資訊處理裝置10A可經由網路2接收(獲取)記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之第3學習模型及學習完成之第3決策樹模型。於第3例中，資訊處理裝置10A可藉由經由網路2對記憶於與搭載該資訊處理裝置10A之裝置不同之裝置之此種學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型發送所需之資訊(例如，資訊(13)～資訊(16))，而接收(獲取)作為該第3學習模型或第3決策樹模型之輸出資料之資訊(9)～資訊(12)。
再者，於ST212中，資訊處理裝置10A亦可經由輸出裝置16向用戶顯示所獲取之資訊(9)及資訊(10)(進而為資訊(11)及/或資訊(12))。
於上述ST208中，資訊處理裝置10A可分別藉由資訊(9)及資訊(10)來識別構成散佈於特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及各農藥組合物之量。此時，資訊處理裝置10A可達成初步目的。然而，藉由執行上述作為選項之ST210及ST212，資訊處理裝置10A可藉由將資訊(13)及資訊(14)～資訊(16)中之至少一種資訊輸入至學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型，而獲取基於該等資訊之資訊(9)及資訊(10)。即，資訊處理裝置10A可基於資訊(13)及資訊(14)～資訊(16)中之至少一種資訊，而獲取構成散佈於特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及各農藥組合物之量。結果，用戶可識別包含ST208中資訊處理裝置10A所示之資訊(9)及資訊(10)(進而為資訊(11)及/或資訊(12))、及ST212中資訊處理裝置10A所示之資訊(9)及資訊(10)(進而為資訊(11)及/或資訊(12))之兩種資訊作為選項。
3-3. ST300 中所執行之動作於該ST300中，移動式散佈裝置20可將以所決定之量將ST200中所決定之各農藥組合物加以混合而製備之藥劑散佈於特定區域(或區)。 對該ST300中所執行之動作進行說明之前，首先，參照圖8簡單地對移動式散佈裝置20所具有之硬體構成進行說明。
圖8係表示圖1所示之移動式散佈裝置20之硬體構成之一例的方塊圖。如圖8所示，移動式散佈裝置20可包括上述資訊處理裝置10A、使該移動式散佈裝置20移動之驅動源21及驅動機構22、獲取關於該移動式散佈裝置20之當前位置之位置資訊之GPS(Global Positioning System，全球定位系統)單元23、各者收容固有之農藥組合物之複數個罐24、將該等複數個罐24中之任意複數種農藥組合物加以混合而製備藥劑之製備裝置25、及散佈由製備裝置25供給之藥劑之1個或1個以上之噴嘴26。
驅動源21可為可受資訊處理裝置10A控制，而產生用於使移動式散佈裝置20移動之驅動力並提供至驅動機構22的引擎及/或馬達。
驅動機構22為將由驅動源21供給之驅動力轉化為移動式散佈裝置20之推進力之任意機構，且可包括齒輪、軸、輪胎、履及/或、螺旋漿等而不限定於該等。又，驅動機構22為受資訊處理裝置10A控制，而控制移動式散佈裝置20之移動方向及/移動速度之任意機構，且可包括變速機、減速機、轉向機構、翼片及/或階梯等而不限定於該等。
GPS單元23可受資訊處理裝置10A控制，而利用公知之GPS技術資訊處理裝置10A提供關於移動式散佈裝置20之當前位置之位置資訊。
複數個罐24之各者可收容複數種農藥組合物中該罐固有之農藥組合物。
製備裝置25可經由該製備裝置25所具有之管、閥及感測器而與複數個罐24之各者結合。製備裝置25受資訊處理裝置10A控制，自複數個罐24中之任意複數個罐中獲取複數種農藥組合物並加以混合，藉此可製備藥劑。
具體而言，製備裝置25可具有閥，該閥設置於將該製備裝置25與複數個罐24之各者結合之管，且可受資訊處理裝置10A控制而進行開關動作。製備裝置25可使藉由資訊處理裝置10A所指定之閥處於打開狀態，藉由感測器計量通過該閥之農藥組合物之量。製備裝置25可在藉由該感測器所計量之農藥組合物之量達到藉由資訊處理裝置10A所指定之量時，使閥恢復至關閉狀態。藉此，製備裝置25可藉由以資訊處理裝置10A所指定(決定)之量獲取並混合藉由複數個罐24中之由資訊處理裝置10A所指定(決定)之任意複數個罐所收容之農藥組合物，從而製備藥劑。
1個或1個以上之噴嘴26之各者結合於製備裝置25。各噴嘴26可受資訊處理裝置10A控制，而散佈(噴射)由製備裝置25供給之藥劑。
繼而，參照圖9對藉由具有上述構成之移動式散佈裝置20執行之動作進行說明。圖9係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST300)動作之一例的流程圖。
首先，於ST302中，資訊處理裝置10A可自輔助記憶裝置15載入(獲取)對於特定區域(或各區)由ST200所決定之複數種農藥組合物及各農藥組合物之量。
繼而，於ST304中，資訊處理裝置10A可獲取表示特定區域(或各區)之位置之位置資訊。於1個例中，該位置資訊可基於藉由生成ST102中拍攝對象區域而得之圖像之裝置而賦予至該圖像之(對象區域之)位置資訊、及由該圖像導出之特定區域(各區)相對於對象區域之相對位置關係來算出。該位置資訊於另一例中，可在任意時間由用戶經由資訊處理裝置10A之輸入裝置14來輸入，並藉由資訊處理裝置10A來獲取。
繼而，於ST306中，資訊處理裝置10A首先可利用GPS單元23，獲取表示移動式散佈裝置20之當前位置之當前位置資訊。進而，資訊處理裝置10A可基於以此方式獲取之當前位置及ST304所獲取之特定區域(或各區)之位置，決定移動路線(關於應依次通過之複數個地點所對應之位置之資訊)。此種移動路線例如可使用公知之導航系統中所利用之技術來決定。此處，於對複數個區散佈藥劑之情形時，資訊處理裝置10A能夠以通過各區中所包含之所有複數個單位區域之方式決定移動路線。例如，於圖6所示之例中，第1區130能夠以通過所有單位區域120A、120B、120C之方式決定移動路線，第2區131能夠以通過所有單位區域120D、120E、120F之方式決定移動路線，第3區132能夠以通過所有單位區域120G、120H之方式決定移動路線。
於ST308中，資訊處理裝置10A可控制驅動源21及驅動機構22，而使移動式散佈裝置20開始移動。進而，資訊處理裝置10A可控制驅動源21及驅動機構22，而使移動式散佈裝置20沿ST306所決定之移動路線。其可藉由如下方式實現：以由GPS單元23所提供之移動式散佈裝置20之當前位置沿ST306所決定之移動路線之方式控制驅動源21及/或驅動機構22。
於ST310中，資訊處理裝置10A例如能夠以於接近特定區域(或各區)之狀態下，以所決定之各農藥組合物之量將對應於該特定區域(或各區)而決定之複數種農藥組合物加以混合之方式控制製備裝置25。藉此，製備裝置25進行上述動作，以所決定之各農藥組合物之量將針對該特定區域(或各區)決定之複數種農藥組合物加以混合，藉此可製備對應於該特定區域(或各區)之藥劑。
進而，資訊處理裝置10A能夠在移動式散佈裝置20之當前位置與該特定區域(或各區)之位置之差成為閾值以下時，將指示使噴嘴處於打開狀態之信號發送至噴嘴26。藉此，噴嘴26可散佈(噴射)由製備裝置25所供給之藥劑。
進而，又，資訊處理裝置10A能夠在移動式散佈裝置20之當前位置與該特定區域(或各區)之位置之差為閾值以下時，繼續將指示使噴嘴處於打開狀態之信號發送至噴嘴26。藉此，移動式散佈裝置20能夠在位於與該特定區域(或各區)之位置一致之位置時，散佈與該特定區域對應之藥劑。
其後，資訊處理裝置10A能夠在移動式散佈裝置20之當前位置與該特定區域(或各區)之位置之差高於閾值時，將指示使噴嘴處於關閉狀態之信號發送至噴嘴26。藉此，噴嘴26可使藥劑停止噴射。
於移動式散佈裝置20向複數個特定區域(或複數個區)散佈藥劑之情形時，ST308及ST310可對各特定區域(各區)依次執行。
再者，藉由如上所說明之資訊處理裝置10A對特定區域執行之動作可與藉由資訊處理裝置10A對區執行之動作配合執行。
4. 決定系統之動作 ( 其 2)目前為止，對針對散佈於對象區域中所包含之特定區域(或區)之藥劑，決定應包含於該藥劑之複數種農藥組合物及各農藥組合物之量之形態(第1形態)進行了說明。然而，該第1形態對於針對對直接播種於對象區域中所包含之特定區域(或區)之稻種(或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種)進行處理(應用)之藥劑，決定應包含於該藥劑之複數種農藥組合物及各農藥組合物之量之形態(第2形態)，亦可同樣地應用。於該項目4中，對象區域係指直接播種稻種之區域及/或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之區域，可為1個田圃、1個田圃中之一部分區域及/或複數個田圃。
以下，為了避免冗長說明，僅著眼於第2形態中與上述第1形態不同之部分，參照圖10簡單地進行說明。圖10係表示藉由圖1所示之決定系統1執行之動作之另一例的流程圖。
如圖10所示，藉由決定系統1執行之動作大致可包括：ST1000，獲取關於對象區域(或對象區域中所包含之特定區域)之資訊；及ST2000，基於ST1000中所獲取之資訊，針對對直接播種於對象區域(或對象區域中所包含之特定區域)之稻種、或為了將秧苗移植於該對象區域(或特定區域)而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑，決定構成該藥劑之複數種農藥組合物、及各農藥組合物之量。進而，作為選項，藉由決定系統1執行之動作可包括ST3000，使用以所決定之量將ST2000中所決定之複數種農藥組合物之各者加以混合而製備之藥劑，對直接播種於對象區域(或對象區域中所包含之特定區域)之稻種、或為了將秧苗移植於該對象區域(或特定區域)而播種於育苗箱之稻種進行處理。
首先，著眼於ST1000。圖11係具體地表示藉由圖10所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST1000)動作之一例的流程圖。圖11所示之動作缺少圖4所示之ST102及ST104。
ST1002對應於圖4所示之ST106。但是，於ST1002中，關於對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，表示該單位區域中產生之至少一種災害之種類的「單位種類資訊」例如可為與單位區域相關且實際收集之過去(前一年等)之資訊。此種單位種類資訊於1個例中，可由用戶經由資訊處理裝置10A之輸入裝置14輸入，並藉由資訊處理裝置10A獲取。此種單位種類資訊於另一例中，可經由網路2自收集並記憶此種資訊之任意其他裝置(伺服器裝置等)藉由資訊處理裝置10A來獲取。
ST1004對應於圖4所示之ST108。但是，於ST1004中，對於對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，表示該單位區域中產生之至少一種災害之各者之量的「單位量資訊」例如可為過去(前年等)實際可獲得之資訊。此種單位量資訊於1個例中，可由用戶經由資訊處理裝置10A之輸入裝置14來輸入，並藉由資訊處理裝置10A來獲取。此種單位種類資訊於另一例中，可經由網路2自收集並記憶此種資訊之任意其他裝置(伺服器裝置等)藉由資訊處理裝置10A來獲取。
ST1006及ST1008分別對應於圖4所示之ST110及ST112。
返回至圖10，繼而，著眼於ST2000。圖12係具體地表示藉由圖10所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST2000)動作之一例的流程圖。
ST2002～ST2006分別對應於圖7所示之ST204～ST208。以下，關於ST2002～ST2006，參照圖7僅對與上述不同之方面進行說明。
於ST2002中，資訊處理裝置10A可獲取應輸入至學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型之以下所示之資訊(1)～資訊(5)。
(1)關於特定區域(區)之土壤之種類至土壤資訊 (2)關於特定區域(區)過去所產生致災害之災害產生資訊 (3)關於特定區域(區)中具有抗藥性之災害之蔓延狀況的災害蔓延資訊 (4)關於對特定區域(區)中栽培水稻之期間預測到之氣象資料的氣象預測資訊
該等資訊(1)～資訊(4)分別對應於ST204中所述之資訊(1)、資訊(2)、資訊(4)及資訊(5)。
繼而，於ST2004中，資訊處理裝置10A可藉由將ST2002所獲取之資訊中之至少一種資訊(即，資訊(1)～資訊(4)中之至少一種資訊)輸入至學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型，而獲取以下資訊(5)～資訊(7)。
(5)關於特定區域(區)中產生之災害之種類及該災害之量的災害產生預測資訊 (6)關於該災害成長之時期之災害成長預測資訊 (7)關於特定區域(區)中產生之藥害之藥害資訊
該等資訊(5)～資訊(7)分別對應於ST206中所述之資訊(6)～資訊(8)。
第1學習模型(具有輸入層、複數中間層、輸出層之機械學習/深層學習模型等)及第1決策樹模型之各者是用具有資訊(1)～資訊(4)(輸入資料)及資訊(5)～資訊(7)(輸出資料)之許多(例如數萬以上)教師資料，預先進行學習。此種第1學習模型或第1決策樹模型能夠藉由以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該第1學習模型或第1決策樹模型所使用之許多係數(或許多參數)最佳化，而執行學習。
繼而，於ST2006中，資訊處理裝置10A可藉由將ST2004所獲取之資訊(5)～資訊(7)輸入至學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型，而獲取以下所示之資訊(8)及資訊(9) 並記憶(例如於輔助記憶裝置15中)。
(8)表示構成對直接播種於特定區域之稻種進行處理之藥劑之複數種農藥組合物的資訊(或表示構成對為了將秧苗移植於特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑之複數種農藥組合物的資訊) (9)表示資訊(8)所示之複數種農藥組合物之各者之量的資訊
此種第2學習模型及第2決策樹模型之各者使用具有資訊(5)～資訊(7)(輸入資料)及資訊(8)～資訊(9)(輸出資料)之許多(例如數萬以上)教師資料，預先進行學習。此種第2學習模型或第2決策樹模型能夠藉由以減小輸入各教師資料中之輸入資料時所輸出之資料與該教師資料中之輸出資料之誤差之方式使該第2學習模型或第2決策樹模型所使用之許多係數(或許多參數)最佳化，而執行學習。
再次返回至圖10，於ST3000中，能夠以在ST2000中所決定之各農藥組合物之量將針對特定區域(區)所決定之複數種農藥組合物加以混合而製備藥劑。於一例中，以此方式製備之藥劑對直接播種於特定區域(區)之稻種進行處理。實施了此種處理之稻種播種於特定區域(區)。於另一例中，以此方式製備之藥劑對稻種進行處理，實施了此種處理之稻種播種於育苗箱。其後，該育苗箱中育成之秧苗移植於特定區域(區)。
再者，如上所說明之藉由資訊處理裝置10A對特定區域執行之動作可與藉由資訊處理裝置10A對區執行之動作配合執行。
如上所述，根據本申請案所揭示之各種實施方式，對於散佈於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域(區)之藥劑，可在任意時刻決定構成該藥劑之複數種農藥組合物及各農藥組合物之量。又，對於直接播種於對象區域中所包含之特定區域(區)之稻種、或對為了將秧苗移植於該特定區域(區)而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑，可在任意時刻決定構成該藥劑之複數種農藥組合物及各農藥組合物之量。
5. 變化例於參照圖4所說明之例中，對ST102～ST112可藉由同一資訊處理裝置10A來執行之情形進行說明。然而，ST102～ST112可藉由搭載於移動式散佈裝置20之資訊處理裝置10A、搭載於終端裝置30之資訊處理裝置10A、搭載於伺服器裝置10之資訊處理裝置10A、及/或可連接於網路2之其他任意裝置(其他伺服器裝置等)等分擔執行。於該情形時，分擔執行ST102～ST112之各裝置可經由網路2向執行如下處理之裝置發送所需之資訊。此亦可同樣地應用於圖11中所說明之例中。
於參照圖7所說明之例中，對ST202～ST212可藉由同一資訊處理裝置10A來執行之情形進行說明。然而，ST202～ST212可藉由搭載於移動式散佈裝置20之資訊處理裝置10A、搭載於終端裝置30之資訊處理裝置10A、搭載於伺服器裝置10之資訊處理裝置10A及/或可連接於網路2之其他任意裝置(其他伺服器裝置等)等來分擔執行。於該情形時，分擔執行ST202～ST212之各裝置可經由網路2向執行如下處理之裝置發送所需之資訊。此亦可同樣地應用於圖12中所說明之例中。
以上，對將複數種農藥組合物加以混合而製備藥劑之情形進行了說明。然而，本申請案所揭示之技術亦可同樣地應用於僅自複數種農藥組合物中決定一種農藥組合物，以所決定之量使用所選擇之一種農藥組合物來製備藥劑之情形。 於該情形時，例如，ST208中所說明之學習模型所說明之資訊(9)及資訊(10)能夠變更為如下所示。 (9)表示構成散佈特定區域(區)之藥劑之一種農藥組合物的資訊 (10)表示資訊(9)所示之一種農藥組合物之量的資訊 同樣地，各種學習模型中所使用之「表示複數種農藥組合物之資訊」可置換為「表示一種農藥組合物之資訊」，或「表示複數種農藥組合物之各者之量之資訊」可置換為「表示一種農藥組合物之量之資訊」。
發明人等確認輸入於本申請案中所說明之各學習模型之資料與自該學習模型輸出之資料之間存在相關關係，結果，採用於各學習資料中使用此種資料之構成。
具有本發明之利益之本領域技術人員容易理解，上述各種例只要不產生矛盾，就能夠以各種模式彼此適當地組合使用。
＜ 2 ＞農藥組合物本發明之農藥組合物係包含下述成分(a)及(b1)之液體農藥組合物、或包含下述成分(a)及(b2)之固體農藥組合物： (a)選自由具有除草效果之有效成分、具有殺蟲效果之有效成分及具有殺菌效果之有效成分所組成之群中之至少一種有效成分； (b1)1～200 g/L之陰離子分散劑； (b2)1～20%w/w之陰離子分散劑。
本發明之農藥組合物可包含一種或複數種上述有效成分，又，陰離子分散劑亦可包含一種或複數種。
如上所述，藉由以特定含量將陰離子分散劑加以混合，可保證農藥組合物在田圃中之充分之分散性。結果，可抑制因局部施用所致之藥害、以及有效成分及輔助成分對環境之負荷。
於農藥組合物為液體農藥組合物之情形時，劑型例如為水性懸浮劑或油性懸浮劑。作為液體農藥組合物之具體劑型，例如可例舉懸浮製劑(SC：suspension concentrate)。
於農藥組合物為固體農藥組合物之情形時，劑型例如為水合劑及粒劑。作為固體農藥組合物之具體劑型，例如可例舉顆粒水合劑(WG：water dispersible granule)及懸浮性粒劑。於一形態中，固體農藥組合物為具有自擴散性及懸浮性之至少一者之水合劑。藉由具有該特性，可在散佈了農藥之田圃內均勻地防治病害蟲雜草。
(a)有效成分 本發明之農藥組合物包含選自由(a1)具有除草效果之有效成分、(a2)具有殺蟲效果之有效成分及(a3)具有殺菌效果之有效成分所組成之群中之至少一種。
(a1)具有除草效果之有效成分 作為具有除草效果之有效成分，例如可例舉呋喃磺草酮(Tefuryltrione)、氟酮磺草胺(Triafamone)、四唑醯草胺(Fentrazamide)、克普草(Clomeprop)、樂滅草(Oxadiazon)、三唑醯草胺(Ipfencarbazone)、唑草胺(Cafenstrole)、茚草酮(indanofan)、苯磺㗁唑草(Fenoxasulfone)、滅芬草(mefenacet)、丁基拉草(Butachlor)、普拉草(Pretilachlor)、芬昆諾三酮(Fenquinotrione)、苯并雙環酮(Benzobicyclon)、磺草酮(Sulcotrione)、甲基磺草酮(Mesotrione)、吡唑特(Pyrazolate)、吡草酮(Benzofenap)、嘧氟磺草胺(pyrimisulfan)、亞速隆(ethoxysulfuron)、免速隆(Bensulfuron-methyl)、丙𠯤嘧磺隆(Propyrisulfuron)、美速隆(Metazosulfuron)、平速爛(penoxsulam)、丙炔㗁草酮(oxadiargyl)、雙唑草腈(pyraclonil)、環戊㗁草酮(Pentoxazone)、氯氟吡啶酯(Florpyrauxifenbenzyl)、㗁唑禾草靈(Fenoxaprop-ethyl)、氰氟草酯(Cyhalofop-butyl)、㗁唑醯草胺(Metamifop)、Cyclopyrimorate(環噠𠯤草酯)、異戊乙淨(Dimethametryn)、西草淨(Simetryn)、本達隆(Bentazon)、㗁𠯤草酮(Oxaziclomefone)、溴丁醯草胺(Bromobutide)及Tetflupyrolimet，但並不限定於該等。具有除草效果之有效成分為選自由該等化合物所組成之群中之至少一種。
本發明之農藥組合物可包含複數種具有除草效果之有效成分(a1)。於較佳形態中，本發明之農藥組合物包含選自由呋喃磺草酮、氟酮磺草胺、四唑醯草胺、克普草、樂滅草及亞速隆所組成之群中之一種或複數種具有除草效果之有效成分(a1)。
(a2)具有殺蟲效果之有效成分 作為具有殺蟲效果之有效成分，例如可例舉益達胺(Imidacloprid)、賽果培(thiacloprid)、達特南(dinotefuran)、氟吡呋喃酮(flupyradifurone)、Flupyrimin、烯啶蟲胺(Nitenpyram)、可尼丁(Clothianidin)、速殺氟(sulfoxaflor)、乙蟲清(ethiprole)、芬普尼(fipronil)、賜諾殺(spinosad)、四唑蟲醯胺(tetraniliprole)、剋安勃(chlorantraniliprole)、賽安勃(Cyantraniliprole)、派滅淨(pymetrozine)、三氟苯嘧啶(Triflumezopyrim)、Benzpyrimoxan及Oxazosulfyl，但並不限定於該等。具有殺蟲效果之有效成分為選自由該等化合物所組成之群中之至少一種。本發明之農藥組合物可包含複數種具有殺蟲效果之有效成分(a2)。
(a3)具有殺菌效果之有效成分 作為具有殺菌效果之有效成分，例如可例舉異噻菌胺(isotianil)、撲殺熱(probenazole)、三賽唑(Tricyclazole)、Dichlobentiazox、平氟芬(penflufen)、賽氟滅(thifluzamide)、Inpyrfluxam、嘉賜黴素(Kasugamycin)、維利黴素(validamycin)、四氯苯酞(Fthalide)、苯氧菌胺(metominostrobin)、亞托敏(Azoxystrobin)及賓客隆(Pencycuron)，但並不限定於該等。具有殺菌效果之有效成分為選自由該等化合物所組成之群中之至少一種。本發明之農藥組合物可包含複數種具有殺菌效果之有效成分(a3)。
關於本發明之農藥組合物，於包含複數種選自由上述成分(a1)、(a2)及(a3)所組成之群中之有效成分之情形時，對有效成分規定之含量為各有效成分之含量之合計。
於本發明之農藥組合物為液體農藥組合物之情形時，例如包含10～700 g/L之有效成分(a)，較佳為包含50～600 g/L之有效成分(a)，進而較佳為包含200～600 g/L之有效成分(a)。
於本發明之農藥組合物為固體農藥組合物之情形時，例如包含10～70%w/w之有效成分(a)，較佳為包含50～60%w/w之有效成分(a)，進而較佳為包含20～60%w/w之有效成分(a)。
(b)陰離子分散劑 作為陰離子分散劑，例如可例舉烷基萘磺酸衍生物及木質素磺酸衍生物，但並不限定於該等。陰離子分散劑可為合成品，亦可為市售品。關於作為陰離子分散劑之市售品之烷基萘磺酸衍生物，例如可例舉：Demol SNB、Newkalgen PS-P、Newkalgen WG-101、Newkalgen BX-C、AEROSOL OS、MORWET D425、MORWET IP、SUPRAGIL WP、SUPRAGIL MNS/90、TERSPERSE 2020等。關於作為陰離子分散劑之市售品之木質素磺酸衍生物，例如可例舉：Newkalgen RX-B、Newkalgen WG-4、BORRESPERSE CA、BORRESPERSE NA、MARASPERSE CBOS-4、POLYFON H、POLYFON T、POLYFON O、UFOXANE 3A、VANISPERSE CB等。陰離子分散劑為選自由上述化合物所組成之群中之至少一種。
關於本發明之農藥組合物，於包含複數種陰離子分散劑之情形時，對陰離子分散劑規定之含量為各陰離子分散劑之含量之合計。
於本發明之農藥組合物為液體農藥組合物之情形時，例如包含1～200 g/L之陰離子分散劑，較佳為包含5～150 g/L之陰離子分散劑，更佳為包含50～150 g/L之陰離子分散劑。
於本發明之農藥組合物為固體農藥組合物之情形時，例如包含1～20%w/w之陰離子分散劑，較佳為包含5～20%w/w之陰離子分散劑，更佳為包含5～15%w/w之陰離子分散劑。
於較佳之一形態中，本發明之農藥組合物以施用於田圃時，陰離子分散劑之施用量達到9～300 g/ha之方式設計。藉由設為該施用量，將單獨使用及混合使用後之散佈液散佈於田圃、特別是水田時，可避免對水稻之藥害，對農藥組合物賦予充分之擴散性能。於更佳之形態中，本發明之農藥組合物以施用於田圃時，陰離子分散劑之施用量達到9～150 g/ha之方式設計。於進而更佳之形態中，本發明之農藥組合物以施用於田圃時，陰離子分散劑之施用量達到9～130 g/ha之方式設計。
本發明之農藥組合物在局部施用於水田之情形時，亦可保證充分之分散性，抑制由有效成分及/或輔助成分所致之環境負荷。又，由於所使用之輔助成分是共通的，故而於混合施用複數種本發明之農藥組合物之情形時，可降低因使用超過需要之輔助成分所致之環境負荷。
本發明之農藥組合物可進而包含輔助成分。輔助成分例如為界面活性劑、防凍劑、增黏劑、防腐劑、消泡劑、藥害緩解劑及載體。該等輔助成分均可為合成品，亦可為市售品。
界面活性劑例如可使用非離子界面活性劑。本發明之農藥組合物可包含一種或複數種非離子界面活性劑。作為非離子界面活性劑，例如可例舉：聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物、聚環氧烷嵌段聚合物、聚氧伸烷基烷基苯醚、聚氧伸烷基脂肪酸酯、聚氧伸烷基三苯乙烯基苯醚、聚氧伸烷基烷基胺、聚氧乙烯烷二醇、乙炔二醇、聚氧乙烯乙炔二醇、山梨醇酐脂肪酸酯、蔗糖脂肪酸酯、聚氧伸烷基山梨醇酐酯及甘油脂肪酸酯。作為非離子界面活性劑之市售品之具體例，可例舉：Surfynol 104、Surfynol 420、Surfynol 440、Newkalgen TG-310、ATLAS G 5000、DOWFAX 100N50、GENAPOL 10500、PLURONIC(註冊商標)F127、PLURONIC(註冊商標)L62、PLURONIC(註冊商標)P105、PLURONIC(註冊商標)PE 6200、PLURONIC(註冊商標)PE 10500、SYNPERONIC PE/F127、SOPROPHOR BSU、SOPROPHOR S/40P、STEP-FLOW 26、SYNPERONIC PE/L62、TERMUL 5429、ULTRARIC PE 62、ULTRARIC PE 105、東邦化學(股)之SORPOL T系列製品、SPAN各種、三菱化學(股)之製品Ryoto Sugar Ester、第一工業製藥(股)之DK酯製品及花王(股)之Rheodol SP系列製品等。
作為防凍劑，例如可例舉：尿素、甘油、聚甘油及聚甘油衍生物、乙二醇、丙二醇及1,2-丙二醇等。
作為增黏劑之具體例，例如可例舉：Gosenol GL-05、定優膠、Rheocrysta、FBP-34 WELAN GUM、KELZAN、KELZAN BT、KUNIPIA F、KUNIPIA G、RHODOPOL G、RHODOPOL 23、RHODOPOL 50 MC、SATIAXANE CX911、VAN GEL B、VEEGUM R、VOLCLAY HPM-20、WELAN GUM BG3810及EXILVA等。
作為防腐劑之具體例，例如可例舉：Biohope、ACTICIDE B 20、BRONOPOL、KATHON CG/ICP、PREVENTOL BIT 20 N、PREVENTOL D 2、PREVENTOL D 7PROXEL GXL及PROXEL GXL(S)等。
作為消泡劑，可例舉聚矽氧油及硬脂酸鈣。作為消泡劑之市售品之具體例，例如可例舉：Antifoam E-20、ANTIFOAM 8830 FOOD GRADE、SAG10、SAG30、SAG1 1572、SILCOLAPSE 426R、SILCOLAPSE 432、SILCOLAPSE454、SILCOLAPSE482、SILFOAM SE2、SILFAR SE 4及SILFOAM SRE等。
作為載體，例如可例舉滑石、高嶺黏土、二氧化矽、黏土、白堊、石英、厄帖浦石、蒙脫石、矽藻土、碳酸鈣、樹脂、蠟、水、醇、有機溶劑、礦物油及植物油，可根據農藥組合物之劑型而適當地選擇。
於本發明之農藥組合物為固體農藥組合物之情形時，進而可包含如下成分：例如，檸檬酸、蘋果酸、鹽酸、硫酸、氫氧化鈉、氨水、硫酸銨、結合劑(例如，澱粉、CMC(carboxymethylcellulose，羧甲基纖維素)、PVA(poly vinyl alcohol，聚乙烯醇)、聚胺基甲酸酯、PVP(Polyvinylpyrrolidone，聚乙烯吡咯啶酮)等)、造粒性、崩解改善劑(例如，陰離子界面活性劑、崩解改善劑(例如，陰離子界面活性劑、CMC)、崩解擴展劑(例如，聚丙烯酸鹽)等。
本發明之另一方面係關於一種農藥組合物之製造方法。該製造方法包括將有效成分(a)及陰離子分散劑(b)加以混合。具體而言，農藥組合物之製造方法包括： ･第1混合步驟，將有效成分(a)及陰離子分散劑(b)加以混合；及 ･第2混合步驟，向第1混合步驟所獲得之混合物中添加輔助成分並加以混合。
於本發明之農藥組合物為液體農藥組合物之情形時，例如可藉由如下方式製備：添加有效成分、陰離子分散劑、載體(例如水)及消泡劑等其他成分並加以粉碎後，添加另行混合水、增黏劑及防腐劑而成者。
於本發明之農藥組合物為固體農藥組合物之情形時，例如可藉由如下方式製備：將有效成分、陰離子分散劑、載體(例如滑石及/或高嶺黏土)及其他成分加以混合，進行乾式粉碎後，向粉碎物中添加另行混合液體濕潤劑及水而成者，並進行混合混練、造粒、乾燥及篩分。例如，於固體農藥組合物為顆粒水合劑(WG)之情形時，可藉由噴霧乾燥、流體床造粒、盤式造粒、使用高速混合機之混合、及不使用固體惰性物質之擠壓等常規方法來製備。
於另一形態中，本發明之農藥組合物之製造方法包括： ･混合步驟，將有效成分(a)與陰離子分散劑(b)加以混合； ･粉碎步驟，在上述混合步驟之後，進行粉碎；及 ･進一步混合步驟，在上述粉碎步驟之後，進一步添加陰離子分散劑(b)並加以混合。 如此，在粉碎前後分開添加陰離子分散劑並加以混合，藉此可避免由粉碎液之粉碎所致之發熱，降低初溫。由粉碎所致之發熱例如較佳為抑制於未達10℃。該製造方法可用於SC及WG之任一者。該製造方法較佳為用於SC。
本發明之農藥組合物可為將複數種本發明中所包含之農藥組合物加以混合而製備之混合劑。因此，本發明之又一方面係關於一種農藥組合物之製造方法，其包括將複數種上述農藥組合物加以混合。於將複數種本發明之農藥組合物加以混合之情形時，由於所使用之輔助成分是共通的，故而可降低因使用超過需要之輔助成分所導致之環境負荷。
＜ 3 ＞病害、害蟲及 / 或雜草之防治方法本發明之另一方面係關於一種病害、害蟲及/或雜草之防治方法，其使用上述農藥組合物。更具體而言，係關於一種病害、害蟲及/或雜草之防治方法，其包括將一種或複數種上述農藥組合物施用於田圃，此處，陰離子分散劑例如以9～300 g/ha之施用量施用於田圃，較佳為以9～150 g/ha之施用量施用於田圃，更佳為以9～130 g/ha之施用量施用於田圃。藉由設為該範圍之施用量，在將單獨使用及混合使用後之散佈液散佈於田圃、特別是水田時，可對農藥組合物賦予充分之擴散性能。
作為水稻病害，例如可例舉稻瘟病(Pyricularia oryzae)等，但並不限定於該等。
作為水稻害蟲，例如可例舉以下害蟲，但並不限定於該等： 半翅目蟲：黑尾葉蟬(Nephotettix cincticeps)、褐飛虱(Nilaparvata lugens)、灰飛虱(Laodelphax striatellus(Fallen))、白背飛虱(Sogatella furcifera(Horvath))等、 鞘翅目：負泥蟲(Oulema oryzae(Kuwayama))、稻水象甲(Lissorhoptrus oryzophilus Kuschel)等。
所謂雜草係指對田圃所生長之作物植物之生長而言不被期望之植物，「雜草之防治」係指防治不被期望之植物或調節該植物之生長。於防治雜草之方法中，將一種或複數種本發明之農藥組合物施用於雜草(例如，單子葉植物或雙子葉植物之雜草或不被期望之作物植物等有害植物)、種子(例如，穀物、種子或塊莖或具有芽之胚芽部分等營養繁殖體)或作物植物所生長之區域(例如，栽培下之區域)。
作為水田雜草，例如可例舉以下雜草，但並不限定於該等： 以下屬之雙子葉植物：蓼屬(Polygonum)、蔊菜屬(Rorippa)、節節菜屬(Rotala)、陌上草屬(Lindernia)、狼杷草屬(Bidens)、虻眼草屬(Dopatrium)、鱧腸屬(Eclipta)、溝繁縷屬(Elatine)、水八角屬(Gratiola)、母草屬(Lindernia)、丁香蓼屬(Ludwigia)、水芹屬(Oenanthe)、毛茛屬(Ranunculus)、澤番椒屬(Deinostema)等、 以下屬之單子葉植物：稗屬(Echinochloa)、黍屬(Panicum)、早熟禾屬(Poa)、莎草屬(Cyperus)、鴨舌草屬(Monochoria)、兩歧飄拂草屬(Fimbristylis)、慈姑屬(Sagittaria)、針藺屬(Eleocharis)、細稈螢藺屬(Scirpus)、澤瀉屬(Alisma)、蝦子草屬(Aneilema)、簀藻屬(Blyxa)、榖精草屬(Eriocaulon)、眼子菜屬(Potamogeton)等。
更具體而言，本發明之農藥組合物例如用於以下之代表性水田雜草： 雙子葉植物：紅骨草(Rotala indica Koehne)、陌上草(Lindernia procumbens Philcox)、丁香蓼(Ludwigia prostrata Roxburgh)、眼子菜(Potamogeton distinctus A. Benn)、三蕊溝繁縷(Elatine triandra Schk)、水芹(Oenanthe javanica)、 單子葉植物：稗草(Echinochloa oryzicola Vasing)、鴨舌草(Monochoria vaginalis Presl)、小莎草(Eleocharis acicularis L.)、荸薺(Eleocharis Kuroguwai Ohwi)、異型莎草(Cyperus difformis L.)、水莎草(Cyperus serotinus Rottboel)、矮慈姑(Sagittaria pygmaea Miq)、窄葉譯瀉(Alisma canaliculatum A. Br. et Bouche)、細稈螢藺(Scirpus juncoides Roxburgh)。
於本發明之防治方法中，施用可藉由任何方法進行。例如，可藉由手動散佈、或者利用有人或無人飛機及車輛等所進行之自動散佈來進行。
關於本發明之防治方法，田圃較佳為水田。又，施用較佳為應用於水田之水面，更佳為局部應用於水田之水面。
於本發明之防治方法中，陰離子分散劑較佳為以9～250 g/ha之施用量施用於田圃。藉由設為該範圍之施用量，可使農藥組合物在田圃中更有效率地擴散。
又，於本發明之防治方法中，有效成分例如以5～1000 g/ha之施用量施用於田圃，較佳為以15～500 g/ha之施用量施用於田圃。於一形態中，有效成分以50～650 g/ha之施用量施用於田圃。有效成分之施用量例如可根據氣候、田圃中之病害、害蟲及/或雜草之種類、以及施用時期等而自上述範圍中適當地選擇。
於本發明之防治方法中，所施用之農藥組合物例如可基於田圃之病害、害蟲及/或雜草之產生預測、及/或其產生狀況而自動選擇或者(例如由用戶)選擇。自動選擇或選擇之農藥組合物可為一種或複數種。自動選擇可藉由上述資訊處理裝置來進行。
於一形態中，在本發明之防治方法中，農藥組合物可自動計量並施用於田圃。於另一形態中，農藥組合物自動計量及/或自動混合複數種並施用於田圃。自動計量及/或自動混合可藉由上述資訊處理裝置10A及/或上述移動式散佈裝置20來進行。於不使用上述資訊處理裝置10A及/或上述移動式散佈裝置20之另一形態中，農藥組合物例如可由用戶使用器具或裝置來計量並施用於田圃，或者農藥組合物例如可由用戶使用器具或裝置來計量及/或混合複數種並施用於田圃。
本發明之另一方面係一種用於上述防治方法之套組，且該套組包含上述農藥組合物及容器。該套組較佳為包含： ･上述複數種農藥組合物；及 ･空間上分離之複數個容器， 複數種農藥組合物之各者儲存於上述複數個容器之各者。本發明之套組之一例為圖8所示之複數個罐24。藉由該套組，可根據田圃之狀況自複數種候選農藥組合物中適宜地選擇適當之農藥組合物並施用。該套組可與上述資訊處理裝置10A組合使用，又，亦可組裝於上述移動式散佈裝置20來使用。
本發明進而關於上述農藥組合物之用途，其用於防治病害、害蟲及/或雜草。關於本發明之農藥組合物之用途，在一形態中，病害、害蟲及/或雜草產生於水田。
如上所述，根據本發明，可提供一種顯示出優異之擴散性、特別是優異之水中擴散性之農藥組合物，故而局部施用亦可發揮充分之效果，避免對作物植物之藥害。
又，可基於病害、害蟲及/或雜草之產生預測及其產生狀況，根據欲防治之病害、害蟲及/或雜草，以適當之量將兩種以上之農藥組合物加以混合，獲得穩定之稀釋液，施用於田圃(例如水田)。根據田圃之狀況，施用為了防治而選定之藥劑，藉此可避免將過量之化學物質散佈於環境中。又，藉由組合複數種農藥組合物，可提供一種稀釋液之物理性狀及/或化學性狀穩定之農藥組合物、以及具有不同物理性狀及化學性狀，可同時防治不同病害、害蟲及/或雜草之作為混合劑之農藥組合物。該農藥組合物藉由優異之擴散性，在混合施用有效成分時，可使其均勻且廣範圍地在田圃(例如水田)中擴散，發揮殺蟲、殺菌及/或除草效果，故而可避免散佈成為環境負荷之過量之有效成分，並且防治病害、害蟲及/或雜草。又，藉由施用複數種本發明之範圍內之農藥組合物，農藥組合物間輔助成分是共通的，故而可避免使用超過需要之輔助成分，就該方面而言，亦可降低環境負荷。
進而，藉由與資訊處理裝置及/或散佈裝置組合，可基於病害、害蟲及/或雜草之產生預測及其產生狀況，選擇適於欲防治之病害、害蟲及/或雜草之藥劑之種類及施用量，進而達成有效率地防治。
本申請案基於以「農藥組合物、資訊處理裝置及電腦程式」為題於2021年11月22日提出申請之日本專利申請案第2021-189672，並享有該日本專利申請案之優先權之利益。該日本專利申請案整體之內容藉由引用併入至本說明書中。 [實施例]
基於下述表所示之成分及組成，將水、有效成分、分散劑及消泡劑等其他成分加以混合並粉碎後，添加另行混合水、增黏劑及防腐劑而成者並加以混合，藉此製備實施例及比較例之農藥組合物。於實施例中，「投下量」對應於「施用量」。表中之簡稱如下所示。
懸浮製劑(SC：suspension concentrate)係藉由如下方式製備：將有效成分、陰離子分散劑、水及消泡劑等其他成分加以混合並粉碎後，添加另行混合水、增黏劑及防腐劑而成者。顆粒水合劑(WG：water dispersible granule)係藉由如下方式製備：將有效成分、陰離子分散劑、載體及其他成分加以混合，進行乾式粉碎後，向粉碎物中添加另行混合液體濕潤劑及水而成者，進行混合混練、造粒、乾燥及篩分。
[表1-1] 表1：實施例1～10及比較例之農藥組合物
   懸浮製劑(SC：suspension concentrate)組合物 實施例1 實施例2 實施例3
組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha
有效成分 樂滅草 --- --- --- --- --- ---
克普草 --- --- --- --- --- ---
呋喃磺草酮 300 300 --- --- --- ---
氟酮磺草胺 --- --- 500 50 500 50
四唑醯草胺 --- --- --- --- --- ---
分散劑 烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑A 60 60 100 10 150 15
界面活性劑 聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物系 非離子界面活性劑A --- --- 5 --- 15 ---
增黏劑 多醣系 增黏劑A 3.4 --- 2 --- 2 ---
增黏劑 膨潤石黏土系 增黏劑A --- --- --- --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑A 2 --- --- --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑B --- --- 2 --- 3 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑A 1.8 --- 1.8 --- 1.8 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑B 0.8 --- 0.8 --- 0.8 ---
防凍劑 甘油 80 --- 80 --- 80 ---
   水 682 --- 548.4 --- 447.4 ---
[表1-2]
   懸浮製劑(SC：suspension concentrate)組合物 實施例4 實施例5 實施例6
組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha
有效成分 樂滅草 --- --- 380 200 --- ---
克普草 --- --- --- --- 450 450
呋喃磺草酮 --- --- --- --- --- ---
氟酮磺草胺 --- --- --- --- --- ---
四唑醯草胺 300 300 --- --- --- ---
分散劑 烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑A 60 60 142 75 50 50
界面活性劑 聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物系 非離子界面活性劑A --- --- 5 --- 15 ---
增黏劑 多醣系 增黏劑A 3 --- 2 --- 2 ---
增黏劑 膨潤石黏土系 增黏劑A --- --- 2 --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑A 2 --- 3 --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑B --- --- --- --- 3 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑A 1.8 --- 1.8 --- 1.8 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑B 0.8 --- 0.8 --- 0.8 ---
防凍劑 甘油 80 --- 80 --- 80 ---
   水 662.4 --- 543.4 --- 537.4 ---
[表1-3]
   顆粒水合劑(WG：water dispersible granule)組合物 實施例7 實施例8 實施例9 實施例10
   組成%w/w 投下量g/ha 組成%w/w 投下量g/ha 組成%w/w 投下量g/ha 組成%w/w 投下量g/ha
有效成分 亞速隆 --- --- --- --- --- --- 60 17
呋喃磺草酮 60 300 --- --- --- --- --- ---
氟酮磺草胺 --- --- 60 50 --- --- --- ---
四唑醯草胺 --- --- --- --- 60 300 --- ---
分散劑 烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑B 1 5 1 0.83 1 5 --- ---
烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑C --- --- --- --- --- --- 6 1.7
木質素磺酸衍生物 陰離子分散劑A 10 50 10 8.33 10 50 --- ---
木質素磺酸衍生物 陰離子分散劑B --- --- --- --- --- --- 10 2.8
濕潤劑 烷基磺基琥珀酸鹽 陰離子界面活性劑A 1 --- 1 --- 1 --- --- ---
消泡劑 硬脂酸鈣 消泡劑 0.2 --- 0.2 --- 0.2 --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑C --- --- --- --- --- 1 --- ---
pH值調整劑 蘋果酸 1 --- --- --- --- --- --- ---
pH值調整劑 氫氧化鈉 --- --- --- --- --- --- 6.0 ---
物性改善劑 尿素 --- --- --- --- --- --- 2 ---
物性改善劑 水 --- --- --- --- --- --- 2 ---
載體 滑石系 載體A 16.8 --- 17.8 --- 27.8 --- --- ---
載體 黏土系 載體B 10 --- 10 --- --- --- --- ---
載體 黏土系 載體C --- --- --- --- --- --- 13.0 ---
[表1-4]
   懸浮製劑(SC：suspension concentrate)組合物 比較例1 比較例2 比較例3
組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha 組成g/l 投下量g/ha
有效成分 樂滅草 --- --- --- --- --- ---
克普草 --- --- --- --- --- ---
呋喃磺草酮 600 300 --- --- --- ---
氟酮磺草胺 --- --- 500 50 --- ---
四唑醯草胺 --- --- --- --- 300 300
分散劑 烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑A 8 4 8 0.8 8 8
界面活性劑 ポ聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物系 非離子界面活性劑A 20 --- 20 --- 20 ---
增黏劑 多醣系 增黏劑A 2 --- 2 --- 2 ---
增黏劑 膨潤石黏土系 增黏劑A --- --- --- --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑A --- --- --- --- --- ---
消泡劑 聚二甲基矽氧烷系 消泡劑B 3 --- 3 --- 3 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑A 1.8 --- 1.8 --- 1.8 ---
防腐劑 異噻唑衍生物系 防腐劑B 0.8 --- 0.8 --- 0.8 ---
防凍劑 甘油 80 --- 80 --- 80 ---
   水 464.4 --- 554.4 --- 654.4 ---
試驗例1A 以下述表所示之製劑施用量及投下量將實施例7及8之農藥組合物以及比較例1及2之農藥組合物局部施用於水田。局部施用係以對2 m×13 m地塊之短邊進行單邊處理之方式進行。
[表2-1] 表2-1：藥害之比較
   製劑使用量 [/ha] 有效成分投下量[g/ha] 分散劑投下量[g/ha] 藥害(%)
處理2週後 處理3週後 處理4週後
比較例1 0.5 L 300 4 10.5 11.5 9
比較例2 0.1 L 50 0.8 12.5 10 7.5
實施例7 0.5 kg 300 55 11 7.5 4
實施例8 0.083 kg 50 9.167 10 7.5 5
於陰離子分散劑之投下量為4 g/ha(比較例1)及0.8 g/ha(比較例2)之情形時，與55 g/ha(實施例7)及9.167 g/ha(實施例8)相比，局部施用(對2 m×13 m地塊之短邊之單邊處理)時在施用位置藥害更大。該等結果表明，於劑型為顆粒水合劑之農藥組合物中，至少需要9 g/ha以上之陰離子分散劑。
試驗例1B 繼而，使用含有相同有效成分之氟酮磺草胺但劑型及分散劑之含量不同之實施例8及比較例2，對由分散性所致之效果之差異進行試驗。
[表2-2] 表2-2：利用陰離子分散劑所得之分散性
   製劑使用量 [/ha] 有效成分投下量[g/ha] 分散劑投下量[g/ha] 對細稈螢藺之效果(%) 處理2週後
0 m 3 m 6 m 9 m 12 m
比較例2 0.1 L 50 0.8 92.5 90 45 70 70
實施例8 0.083 kg 50 9.167 92.5 90 85 80 80
如上述結果所示，於含有氟酮磺草胺作為有效成分之情形時，含有0.8 g/ha之分散劑之農藥組合物(比較例2)在遠離施用位置時效果不充分，相對於此，含有9.167 g/ha之陰離子分散劑之農藥組合物(實施例8)即便在遠離施用位置時亦可保證充分之效果。
試驗例1C 於本試驗例中，使用實施例2及比較例2，對由分散性所致之藥害之差異進行試驗。以下述表所示之製劑施用量及投下量將實施例2及比較例2局部施用於水田。局部施用係以對1 m×15 m地塊之短邊進行單邊處理之方式進行。實施例2及比較例2均為含有相同有效成分之氟酮磺草胺之懸浮製劑，但實施例2之分散劑濃度高於比較例2。
[表2-3] 表2-3：藥害之比較
   製劑使用量 [/ha] 有效成分投下量 [g/ha] 分散劑投下量 [g/ha] 藥害(%)
處理2週後 處理4週後
比較例2 0.1 50 0.8 12 13
實施例2 0.1 50 10 10 8
在施用於田圃時陰離子分散劑之投下量為0.8 g/ha之情形時(比較例2)，與投下量為10 g/ha之情形(實施例2)相比，局部施用(對1 m×15 m地塊之短邊之單邊處理)時在施用位置藥害更大。該結果表明，施用於田圃時至少需要10 g/ha之陰離子分散劑。
試驗例1D 於本試驗例中，對於混合使用複數種製劑之情形時由分散性所致之藥害之差異進行試驗。以下述表所示之製劑施用量及投下量將混合使用有實施例2與實施例4者及混合使用有比較例2與比較例3者局部施用於水田。局部施用係以對1 m×15 m地塊之短邊進行單邊處理之方式進行。實施例2及比較例2均為含有有效成分之氟酮磺草胺之懸浮製劑，但實施例2之分散劑濃度高於比較例2。實施例4及比較例3均為含有有效成分之四唑醯草胺之懸浮製劑，但實施例4之分散劑濃度高於比較例3。
[表2-4] 表2-4：藥害之比較
   製劑使用量 [/ha] 有效成分投下量 [g/ha] 分散劑投下量 [g/ha] 藥害(%)
處理2週後 處理4週後
比較例2 ＋比較例3 0.1 L＋1 L 50＋300 ＝350 0.8＋8 ＝8.8 15 20
實施例2 ＋實施例4 0.1 L＋1 L 50＋300 ＝350 10＋60 ＝70 13 10
在施用於田圃時陰離子分散劑之總投下量為8.8 g/ha之情形時(比較例2＋比較例3)，與總投下量為70 g/ha之情形(實施例2＋實施例4)相比，局部施用(對1 m×15 m地塊之短邊之單邊處理)時在施用位置藥害更大。該結果表明，施用於田圃時陰離子分散劑之總投下量若為8.8 g/ha則不充分。
試驗例2 使用農藥散佈用無人機將複數種農藥組合物散佈於田圃，對處理6週後對稗子、鴨舌草及細稈螢藺之效果進行試驗。同樣地，與由人來人工散佈農藥進行比較。所使用之農藥組合物、製劑使用量、投下藥量及分散劑投下量如下述表所示。又，圖13中，以箭頭(→)表示無人機散佈飛行路線，以1～12之編號表示效果調查地點。
[表3] 表3：由散佈方法所致之效果之比較
實施例編號 實施例組合物投下量[/ha] 有效成分投下量合計[g/ha] 分散劑投下量合計[g/ha] 對稗子、鴨舌草、細稈螢藺之效果(%) 處理6週後
實施例1＋實施例2 1 L＋0.1 L 300＋50＝350 60＋10＝70 人工散佈： 在距離藥液施用位置3 m、6 m之地點均為95以上
無人機散佈： 在12 m之飛行間隔之中間地帶(距離施用位置6 m之地點；圖*之④～⑨)為95以上
實施例1＋實施例2＋實施例4 1 L＋0.1 L＋1 L 300＋50＋300＝650 60＋10＋60＝130 人工散佈： 在距離藥液施用位置3 m、6 m之地點均為95以上
無人機散佈： 在12 m之飛行間隔之中間地帶(距離施用位置6 m之地點；圖*之④～⑨)為95以上
*表中，「圖」意指圖13。
上述結果表明，即便為無人機散佈，亦可獲得與人工散佈相同之效果。又，對於不同有效成分可應用相似配方，即便將該等含有至少一種有效成分之複數種農藥組合物混合使用亦不存在問題。以上內容表明，藉由各種施用方法及局部施用，亦可獲得充分之效果。
試驗例3 在將有效成分、陰離子分散劑、水及消泡劑等其他成分加以混合時，研究陰離子分散劑之投入量與粉碎步驟中之粉碎液溫度之關係。具體而言，於實施例3之農藥組合物中，將陰離子分散劑在粉碎前及後分開投入，研究投入量及發熱之關係。將結果示於下述表及圖14。
[表4-1] 表4-1：陰離子分散劑之分開投入
   用於實施例3之粉碎液(份)
   粉碎液A 粉碎液B 粉碎液C 粉碎液D
氟酮磺草胺 500 500 500 500
烷基萘磺酸衍生物 陰離子分散劑A 50 70 80 110
聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物系 非離子界面活性劑A 15 15 15 15
聚二甲基矽氧烷系 消泡劑B 0.6 0.6 0.6 0.6
甘油 80 80 80 80
水 345 325 345 285
合計 990.6 990.6 990.6 990.6
[表4-2] 表4-2：粉碎前初溫至粉碎5分鐘後或6分鐘後之溫度上升
   粉碎液A 粉碎液B 粉碎液C 粉碎液D
粉碎5分鐘後 +3.4℃ 無資料 +9.5℃ 無資料
粉碎6分鐘後 無資料 +7.9℃ +11.2℃ +14.5℃
上述結果表明，藉由以特定投入量分開投入分散劑，可避免粉碎液粉碎時之發熱，降低初溫。具體而言，表明若陰離子分散劑之1次投入量達到80 g/L以上，則粉碎6分鐘後溫度上升10℃以上。
1:決定系統 2:網路 10:伺服器裝置 10A:資訊處理裝置 11:中央處理裝置 12:主記憶裝置 13:輸入輸出介面裝置 14:輸入裝置 15:輔助記憶裝置 16:輸出裝置 20:移動式散佈裝置 21:驅動源 22:驅動機構 23:GPS單元 24:複數個罐 25:製備裝置 26:噴嘴 30:終端裝置
圖1係表示一實施方式之決定系統之整體構成之一例的方塊圖。 圖2係表示於圖1所示之決定系統中搭載於伺服器裝置10、移動式散佈裝置20及終端裝置30之資訊處理裝置10A之硬體構成之一例的方塊圖。 圖3係表示藉由圖1所示之決定系統1執行之動作之一例的流程圖。 圖4係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST100)動作之一例的流程圖。 圖5係概念性地表示於圖1所示之決定系統中藉由資訊處理裝置10A並使用學習模型所產生之資訊之一例的模式圖。 圖6係表示於圖1所示之決定系統中藉由資訊處理裝置10A執行之區之決定方法之一例的模式圖。 圖7係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST200)動作之一例的流程圖。 圖8係表示圖1所示之移動式散佈裝置20之硬體構成之一例的方塊圖。 圖9係具體地表示藉由圖3所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST300)動作之一例的流程圖。 圖10係表示藉由圖1所示之決定系統1執行之動作之另一例的流程圖。 圖11係具體地表示藉由圖10所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST1000)動作之一例的流程圖。 圖12係具體地表示藉由圖10所示之決定系統1執行之動作中一部分(ST2000)動作之一例的流程圖。 圖13係表示利用無人機散佈之農藥組合物之施用位置之圖。 圖14係表示陰離子分散劑之投入量與發熱之關係之圖。

Claims (38)

  1. 一種液體農藥組合物或固體農藥組合物，該液體農藥組合物包含下述成分(a)及(b1)，該固體農藥組合物包含下述成分(a)及(b2)： (a)選自由具有殺蟲效果之有效成分、具有殺菌效果之有效成分及具有除草效果之有效成分所組成之群中之至少一種有效成分； (b1)1～200 g/L之陰離子分散劑； (b2)1～20%w/w之陰離子分散劑。
  2. 如請求項1之農藥組合物，其係以施用於田圃時，陰離子分散劑之施用量成為9～300 g/ha之方式設計。
  3. 如請求項1或2之農藥組合物，其中上述固體農藥組合物為水合劑或粒劑。
  4. 如請求項1至3中任一項之農藥組合物，其中上述固體農藥組合物為具有自擴散性及懸浮性之至少一者之水合劑。
  5. 如請求項1或2之農藥組合物，其中上述液體農藥組合物為水性懸浮劑或油性懸浮劑。
  6. 如請求項1至5中任一項之農藥組合物，其中上述具有除草效果之有效成分為選自由呋喃磺草酮、氟酮磺草胺、四唑醯草胺、克普草、樂滅草、三唑醯草胺、唑草胺、茚草酮、苯磺㗁唑草、滅芬草、丁基拉草、普拉草、芬昆諾三酮、苯并雙環酮、磺草酮、甲基磺草酮、吡唑特、吡草酮、嘧氟磺草胺、亞速隆、免速隆、丙𠯤嘧磺隆、美速隆、平速爛、丙炔㗁草酮、雙唑草腈、環戊㗁草酮、氯氟吡啶酯、㗁唑禾草靈、氰氟草酯、㗁唑醯草胺、Cyclopyrimorate(環噠𠯤草酯)、異戊乙淨、西草淨、本達隆、㗁𠯤草酮、溴丁醯草胺及Tetflupyrolimet所組成之群中之至少一種。
  7. 如請求項1至6中任一項之農藥組合物，其中上述具有殺蟲效果之有效成分為選自由益達胺、賽果培、達特南、氟吡呋喃酮、Flupyrimin、烯啶蟲胺、可尼丁、速殺氟、乙蟲清、芬普尼、賜諾殺、四唑蟲醯胺、剋安勃、賽安勃、派滅淨、三氟苯嘧啶、Benzpyrimoxan及Oxazosulfyl所組成之群中之至少一種。
  8. 如請求項1至7中任一項之農藥組合物，其中上述具有殺菌效果之有效成分為選自由異噻菌胺、撲殺熱、三賽唑、Dichlobentiazox、平氟芬、賽氟滅、Inpyrfluxam、嘉賜黴素、維利黴素、四氯苯酞、苯氧菌胺、亞托敏及賓客隆所組成之群中之至少一種。
  9. 如請求項1至8中任一項之農藥組合物，其中上述陰離子分散劑為選自由烷基萘磺酸衍生物及木質素磺酸衍生物所組成之群中之至少一種。
  10. 一種病害、害蟲及/或雜草之防治方法，其係將一種或複數種如請求項1至9中任一項之農藥組合物施用於田圃，且 上述陰離子分散劑係以9～300 g/ha之施用量施用於上述田圃。
  11. 如請求項10之防治方法，其中上述陰離子分散劑係以9～150 g/ha之施用量施用於上述田圃。
  12. 如請求項10或11之防治方法，其中上述有效成分係以50～650 g/ha之施用量施用於上述田圃。
  13. 如請求項10至12中任一項之防治方法，其中上述田圃為水田，且 上述施用為對水田之水面之局部應用。
  14. 如請求項10至13中任一項之防治方法，其中 (i-a)自動計量上述農藥組合物並施用於上述田圃；或 (i-b)自動計量及/或自動混合複數種上述農藥組合物並施用於上述田圃；或 (ii-a)計量上述農藥組合物並施用於上述田圃；或 (ii-b)計量及/或混合複數種上述農藥組合物並施用於上述田圃。
  15. 如請求項10至14中任一項之防治方法，其中上述農藥組合物係基於上述田圃之病害、害蟲及/或雜草之產生預測及/或其產生狀況而被自動選擇或選擇。
  16. 一種套組，其用於如請求項10至15中任一項之防治方法，包含如請求項1至9中任一項之複數種農藥組合物及空間上分離之複數個容器，且 上述複數種農藥組合物之各者儲存於上述複數個容器之各者。
  17. 一種如請求項1至9中任一項之農藥組合物之用途，其係用於防治病害、害蟲及/或雜草。
  18. 如請求項17之農藥組合物之用途，其中上述病害、害蟲及/或雜草產生於水田。
  19. 一種如請求項1至9中任一項之農藥組合物之製造方法，其包括如下步驟： 混合步驟，將上述有效成分與上述陰離子分散劑進行混合； 粉碎步驟，在上述混合步驟之後，進行粉碎；及 進一步之混合步驟，在上述粉碎步驟之後，進而添加上述陰離子分散劑並進行混合。
  20. 一種農藥組合物之製造方法，其包括將複數種如請求項1至9中任一項之農藥組合物進行混合。
  21. 一種資訊處理裝置，其特徵在於具備至少1個處理器，且 該至少1個處理器係以如下方式構成： 對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊， 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  22. 如請求項21之資訊處理裝置，其中上述至少一種災害包括病害、害蟲及/或雜草。
  23. 如請求項21或22之資訊處理裝置，其中上述對象區域包含至少1個田圃。
  24. 如請求項21至23中任一項之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 對於上述對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，獲取表示該單位區域中產生之至少一種災害之種類的單位種類資訊、及表示該單位區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的單位量資訊， 使用上述單位種類資訊及上述單位量資訊，自上述對象區域中決定1個區，該1個區包含所產生之災害之種類及所產生之災害之量共通或實質上共通之複數個單位區域， 藉由使用該1個區作為上述特定區域，而決定構成散佈於該1個區之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  25. 如請求項24之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 使用上述單位種類資訊及上述單位量資訊，自上述對象區域中決定各自包含複數個單位區域之複數個區，其中各區包含所產生之災害之種類及所產生之災害之量共通或實質上共通之複數個單位區域， 藉由使用該複數個區之各者作為上述特定區域，而決定構成散佈於該複數個區之各者之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  26. 如請求項21至25中任一項之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 向學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型輸入： 上述種類資訊及上述量資訊、及 關於上述特定區域之土壤之種類之土壤資訊、關於上述特定區域中過去產生之災害之災害產生資訊、關於上述特定區域之土壤中所埋藏之種子之種子埋藏資訊、關於上述特定區域中具有抗藥性之災害之蔓延狀況之災害蔓延資訊、及關於對上述特定區域中栽培水稻之期間預測到之氣象資料之氣象預測資訊中之至少一者， 藉此獲取關於上述特定區域中產生之災害之種類及該災害之量之災害產生預測資訊、關於該災害成長之時期之災害成長預測資訊、以及關於上述特定區域中產生之藥害之藥害資訊， 藉由向學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型輸入上述災害產生預測資訊、上述災害成長預測資訊及上述藥害資訊，而決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  27. 如請求項26之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 向學習完成之第3學習模型或學習完成之第3決策樹模型輸入： 關於藥劑對藉由上述災害產生預測資訊所表示之災害之一般效果之資訊、及 關於上述特定區域中過去所使用之藥劑之種類及效果之資訊、關於上述特定區域之土壤之組成之資訊、以及關於上述特定區域之水分保持能力之資訊中之至少一者， 藉此決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  28. 一種散佈裝置，其具備如請求項1至7中任一項之資訊處理裝置，且具備： 驅動源及驅動機構，其等使該散佈裝置移動； 複數個罐，其等以各罐收容上述複數種農藥組合物中之該各罐固有之農藥組合物之方式構成； 製備裝置，其以如下方式構成：結合於該複數個罐，自該複數個罐中之所選擇之複數個選擇罐中，對於各選擇罐中所收容之農藥組合物計量上述所決定之量並獲取，將各農藥組合物混合而製備藥劑；及 噴嘴，其以結合於該製備裝置，散佈藉由該製備裝置所製備之上述藥劑之方式構成。
  29. 如請求項28之散佈裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 獲取表示上述特定區域之位置之第1位置資訊， 獲取表示該散佈機之當前位置之第2位置資訊， 在藉由上述第1位置資訊所表示之上述特定區域之位置與藉由上述第2位置資訊所表示之上述當前位置之差為閾值以下時，發送指示自上述噴嘴散佈之信號，即釋出藉由上述製備裝置所製備之上述藥劑之信號。
  30. 如請求項28或29之散佈裝置，其中藉由上述製備裝置所製備之上述藥劑包含具有1～200 g/L或1～20%w/w之濃度之陰離子分散劑，且 上述陰離子分散劑係以9～300 g/ha之施用量散佈。
  31. 一種方法，其特徵在於：其係藉由執行可由電腦讀取之指令之至少1個處理器執行者，且包括以下階段： 對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊；及 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  32. 一種電腦程式，其特徵在於藉由被至少1個處理器執行而使上述至少1個處理器以如下方式發揮功能： 對於栽培水稻之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊， 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成散佈於上述特定區域之藥劑之複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  33. 一種資訊處理裝置，其特徵在於具備至少1個處理器，且 該至少1個處理器係以如下方式構成： 對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊， 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  34. 如請求項33之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 對於上述對象區域中所包含之複數個單位區域之各者，獲取表示該單位區域中產生之至少一種災害之種類的單位種類資訊、及表示該單位區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的單位量資訊， 使用上述單位種類資訊及上述單位量資訊，自上述對象區域中決定1個區，該1個區包含所產生之災害之種類及所產生之災害之量共通或實質上共通之複數個單位區域， 藉由使用該1個區作為上述特定區域，而決定構成對直接播種於該1個區之上述稻種或播種於上述育苗箱之上述稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  35. 如請求項34之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 使用上述單位種類資訊及上述單位量資訊，自上述對象區域中決定各自包含複數個單位區域之複數個區，其中各區包含所產生之災害之種類及所產生之災害之量共通或實質上共通之複數個單位區域， 藉由使用該複數個區之各者作為上述特定區域，而決定構成對直接播種於該複數個區之各者之上述稻種或播種於上述育苗箱之上述稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  36. 如請求項33至35中任一項之資訊處理裝置，其中上述至少1個處理器係以如下方式構成： 向學習完成之第1學習模型或學習完成之第1決策樹模型輸入關於上述特定區域之土壤之種類之土壤資訊、關於上述特定區域中過去產生之災害之災害產生資訊、關於上述特定區域中具有抗藥性之災害之蔓延狀況之災害蔓延資訊、及關於對上述特定區域中栽培水稻之期間預測到之氣象資料之氣象預測資訊中之至少一者， 藉此獲取關於上述特定區域中產生之災害之種類及該災害之量之災害產生預測資訊、關於該災害成長之時期之災害成長預測資訊、以及關於上述特定區域中產生之藥害之藥害資訊， 藉由向學習完成之第2學習模型或學習完成之第2決策樹模型輸入上述災害產生預測資訊、上述災害成長預測資訊及上述藥害資訊，而決定構成對直接播種於上述特定區域之上述稻種或播種於上述育苗箱之上述稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  37. 一種方法，其特徵在於：其係藉由執行可由電腦讀取之指令之至少1個處理器執行者，且包括以下階段： 對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之種子之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊；及 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
  38. 一種電腦程式，其特徵在於藉由被至少1個處理器執行而使上述至少1個處理器以如下方式發揮功能： 對於直接播種稻種或自播種有稻種之育苗箱移植育成之秧苗之對象區域中所包含之特定區域，獲取表示該特定區域中產生之至少一種災害之種類的種類資訊、及表示上述特定區域中產生之上述至少一種災害之各者之量的量資訊， 基於上述種類資訊及上述量資訊，決定構成對直接播種於上述特定區域之稻種或為了將秧苗移植於該特定區域而播種於育苗箱之稻種進行處理之藥劑的複數種農藥組合物、及該複數種農藥組合物之各者之量。
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