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CN118284335A - 农药组合物、信息处理装置和计算机程序 - Google Patents

农药组合物、信息处理装置和计算机程序 Download PDF

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CN118284335A
CN118284335A CN202280077031.XA CN202280077031A CN118284335A CN 118284335 A CN118284335 A CN 118284335A CN 202280077031 A CN202280077031 A CN 202280077031A CN 118284335 A CN118284335 A CN 118284335A
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pesticide
amount
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鹿岛健太
山冈达也
仁木理人
朴民植
赤藤武一郎
芝野晴通
奈良部晋一
木内步美
佐藤善孝
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Japanese Bayer Crop Science Co ltd
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Abstract

本发明涉及农药组合物、信息处理装置和计算机程序。

Description

农药组合物、信息处理装置和计算机程序
技术领域
本发明涉及农药组合物、信息处理装置和计算机程序。
背景技术
目前，销售有为水稻开发的多种多样的农药制剂。该农药制剂中例如包括除草剂、杀虫剂和杀菌剂。
作为除草剂，根据有效成分和喷洒适合期开发并销售有大量的药剂，例如在杂草产生前、水稻种子播种或水稻移植前、播种或移植后立即喷洒的初期剂；在移植后喷洒的初中期一次剂；以及为了防治用这些初期剂和初中期一次剂无法防治的杂草和难防治杂草而从水稻生长中期起到后期喷洒的后期剂中后期剂等。另外，作为杀虫剂和杀菌剂，根据有效成分的特性开发并销售有种子处理剂、箱施用剂和大田施用剂等。
从高效防治的观点出发，开发出含有复数种有效成分的混合剂，通过使用该混合剂，能够高效地防治多种多样的病害、害虫和/或杂草。另一方面，未必有销售与田地固有的病害、害虫和/或杂草的生长状况相符的产品，也存在有时喷洒了所需以上的有效成分的现状，担心对于环境的负担。鉴于这样的现状，根据田地的状况适量施用含有单一或复数种有效成分的农药制剂，会导致环境负担的降低。
另外，若无法准确地掌握田地的病害、害虫和/或杂草生长状况，则无法进行适当的药剂选定，有可能无法完全防治病害、害虫和/或杂草，其结果，为了应对未能防治的病害、害虫和/或杂草，追加地喷洒药剂，有可能增加生产者的劳力、成本和环境负担。进而，在无法适当防治病害、害虫和/或杂草的田地中，作物植物的生长变得不充分，有时也会导致减产。即，在适当的时期以必要量施用适当的药剂对于高效的耕作是必不可少的。
需要说明的是，以往，已知有无人飞行装置在基于对由照相机拍摄的农地图像的分析结果而由处理单元决定的场所使喷射液剂的单元工作的技术(专利文献7)。但是，该技术并非根据水田的病害、害虫和/或杂草生长状况来选定适当的药剂。
从有效施用药剂的观点出发，选择复数种含有单一有效成分的农药制剂，将它们以适当的量混合并以一次施用是有效的手段。但是，农药制剂的剂型有粒剂、乳剂、悬浮剂和水分散粒剂等各种剂型，将它们混合使用的情况下存在若干问题。例如，(1)即便是能够稀释并喷洒的农药制剂型(乳剂、悬浮剂和水分散粒剂等)，它们也是对每种有效成分进行了优化的制剂配方，由于组成各不相同，因此通过施用混合制备的混合剂，所需以上的作为制剂辅助成分的化学物质被释放到环境中。另外，(2)若将所选择的复数种农药制剂混合，由于稀释液的物理性状和化学性状的变化(例如，本来不会发生的稀释液的不稳定化、稀释液中的有效成分分解、固态物质的沉淀和凝聚所导致的喷洒喷嘴堵塞等)，有时喷洒变得困难。为了避免这些问题，对于物理性状和化学性状各种各样的有效成分，需要开发使所使用的辅助成分通用化的配方。
此外，从对田地有效地施用农药的观点出发，例如，在田地为水田的情况下，局部地施用农药，利用田面水使有效成分扩散到整个水田是有效的。已经提出了一些用于扩散有效成分的技术。例如，作为水稻除草剂，开发并销售有不稀释而能够从田埂施用的扩散性优异的悬浮剂(专利文献1)、将包装于水溶性膜的浮游性粒剂从田埂投入的大粒剂(Jumbo)(专利文献2)等。进而，在这些适用于局部施用的制剂中，有时混配分散剂以使得在施用后有效成分能够充分地在水中扩散(专利文献4、专利文献5和专利文献6)。另外，作为施用方法，提出了水分散粒剂的出水口施用(专利文献3)。但是，这些中使用的农药大多是将复数种农药制剂混合而制备的混合剂，从上述环境负担的观点出发不优选。另外，作为杀虫剂，开发了通过滴加到水面并扩展油膜而使有效成分扩散的水面铺展剂(サーフ剤)等，但由于使用有机溶剂，因此从环境负担的观点出发，这样的杀虫剂也不优选。
进而，在选择复数种含有单一有效成分的农药制剂并以适当的量混合施用时，确保农药制剂的扩散性对于利用田面水使有效成分扩散到整个水田很重要。
现有技术文献
非专利文献
非专利文献1：农药制剂指南/日本农药学会农药制剂·施用法研究会编/1997
专利文献
专利文献1：日本特公平7-47522号公报
专利文献2：日本专利第2957751号公报
专利文献3：日本特开2010-083869号公报
专利文献4：日本特开2011-126786号公报
专利文献5：日本特开2002-338403号公报
专利文献6：日本特开2012-077097号公报
专利文献7：国际公开第2020/225278号公报
发明内容
发明所要解决的课题
本发明的目的在于提供农药组合物、信息处理装置和计算机程序。
用于解决课题的手段
一个方式的农药组合物的特征在于，“包含下述成分(a)和(b1)的液体农药组合物、或包含下述成分(a)和(b2)的固体农药组合物：
(a)选自由具有杀虫效果的有效成分、具有杀菌效果的有效成分和具有除草效果的有效成分组成的组中的至少1种有效成分；
(b1)1～200g/L的阴离子分散剂；
(b2)1～20％w/w的阴离子分散剂”。
一个方式的信息处理装置的特征在于，“具备至少1个处理器，该至少1个处理器如下构成：对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息，基于上述种类信息和上述量信息，决定构成喷洒于上述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量”。
一个方式的方法的特征在于，“其为由执行能够由计算机读取的指令的至少1个处理器来执行的方法，包括下述步骤：对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息的步骤；和基于上述种类信息和上述量信息，决定构成喷洒于上述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量的步骤”。
一个方式的计算机程序的特征在于，“通过由至少1个处理器来执行，使上述至少1个处理器如下发挥功能：对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息，基于上述种类信息和上述量信息，决定构成喷洒于上述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量”。
另一方式的信息处理装置的特征在于，“具备至少1个处理器，该至少1个处理器如下构成：对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息，基于上述种类信息和上述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，上述药剂被处理至直接播种于上述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种”。
另一方式的方法的特征在于，“其为由执行能够由计算机读取的指令的至少1个处理器来执行的方法，包括下述步骤：对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息的步骤；和基于上述种类信息和上述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量的步骤，上述药剂被处理至直接播种于上述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种”。
另一方式的计算机程序的特征在于，“通过由至少1个处理器来执行，使上述至少1个处理器如下发挥功能：对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在上述特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息，基于上述种类信息和上述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，上述药剂被处理至直接播种于上述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种”。
发明的效果
根据本发明，可以提供农药组合物、信息处理装置和计算机程序。
附图说明
图1是示出一个实施方式的决定系统的整体构成的一例的框图。
图2是示出在图1所示的决定系统中搭载于服务器装置10、移动型喷洒装置20和终端装置30的信息处理装置10A的硬件构成的一例的框图。
图3是示出由图1所示的决定系统1执行的动作的一例的流程图。
图4是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST100)动作的一例的流程图。
图5是示意性地示出在图1所示的决定系统中由信息处理装置10A使用学习模型生成的信息的一例的示意图。
图6是示出在图1所示的决定系统中由信息处理装置10A执行的区的决定方法的一例的示意图。
图7是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST200)动作的一例的流程图。
图8是示出图1所示的移动型喷洒装置20的硬件构成的一例的框图。
图9是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST300)动作的一例的流程图。
图10是示出由图1所示的决定系统1执行的动作的另一例的流程图。
图11是具体地示出由图10所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST1000)动作的一例的流程图。
图12是具体地示出由图10所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST2000)动作的一例的流程图。
图13是示出利用无人机喷洒的农药组合物的施用位置的图。
图14是示出阴离子分散剂的投入量与发热的关系的图。
具体实施方式
以下，在部分<1>中，主要对混合农药组合物而制备药剂的系统等进行说明，在部分<2>和<3>中，对能够通过该系统等制备的农药组合物和能够使用该系统等的病害、害虫和/或杂草的防治方法等进行说明。
<1>决定应混合的复数种农药组合物的决定系统
以下，参照附图对本发明的各种实施方式进行说明。需要说明的是，在附图中对共通的构成要素标注相同的附图标记。另外，需要注意的是，为了便于说明，某附图中所表现出的构成要素有时在其他附图中被省略。另外，需要注意的是，附图并不一定以正确的比例尺记载。
本说明书中记载的各种系统、方法和装置不应被解释为受任何方法限制。实际上，本公开面向所公开的各种实施方式的各个方式、将这些各种实施方式相互组合的实施方式、以及将这些各种实施方式的一部分相互组合的实施方式中的所有新的特征以及方式。本说明书中记载的各种系统、方法和装置并不限定于特定的方式、特定的特征、或将这种特定的方式与特定的特征组合而成的方式，本说明书中记载的物品和方法也不要求存在1个或1个以上的特定效果或解决课题。此外，本说明书中记载的各种实施方式中的各种特征或方式、或这种特征或方式的一部分可以相互组合使用。
为了方便起见，按照特定的顺序记载了在本说明书中公开的各种方法中的几个方法的动作，但应理解为，只要特定的顺序不被以下特定的文章要求，基于这种方法的记载就包括对上述动作的顺序进行重新排列。例如，按顺序记载的复数个动作在一些情况下被重新排列或同时执行。此外，出于简化的目的，附图并未示出能够将本说明书中记载的各种事项及方法与其他事项及方法一起使用的各种方法。
与本公开的装置或方法相关联地在本说明书中提出的动作理论、科学原理或其他理论性的记载是为了更好的理解而提供的，并不意图限定技术范围。所附权利要求书中的装置和方法不限定于通过由这样的动作理论记载的方法进行动作的装置和方法。
本说明书所公开的各种方法均能够使用存储于能够由计算机读取的1个或1个以上的介质的、能够利用计算机执行的复数个指令来安装，进而能够在计算机中执行。上述1个或1个以上的介质例如可以是至少1个光学介质盘、复数个易失性存储器部件、或复数个非易失性存储器部件这样的非暂时性的能够利用计算机读取的存储介质。此处，上述复数个易失性存储器部件例如包括DRAM或SRAM。另外，上述复数个非易失性存储器部件例如包括硬盘驱动器和固态驱动器(SSD)。此外，上述计算机包括能够在市场上获得的任意的计算机，例如，包括具有进行计算的硬件的智能手机以及其他移动装置。
能够由用于安装本说明书中公开的技术的这种计算机执行的复数个指令中的任一个均能够与在本说明书中公开的各种实施方式的安装期间生成并使用的任意数据一起存储于1个或1个以上的能够由计算机读取的介质(例如，非暂时性的能够利用计算机读取的存储介质)中。这种能够由计算机执行的复数个指令例如可以是单独的软件应用的一部分，或者可以是藉由网页浏览器或(如远程计算应用那样的)其他软件应用访问或下载的软件应用的一部分。这样的软件例如能够在(例如，作为可在市场上获得的任意合适的计算机中执行的过程的)单一的本地计算机、或者使用1个或1个以上的网络计算机在网络环境(例如，因特网、广域网、局域网、(云计算网络之类的)客户端服务器网络或其他那样的网络)中执行。
为了明确化，仅记载基于软件的各种安装中的特定的所选择的各个方式。省略在该领域中公知的其他详细事项。例如，本说明书中公开的技术不限定于特定的计算机语言或程序。例如，本说明书中公开的技术能够由C、C++、Java(注册商标)或任何其他合适的编程语言描述的软件执行。同样地，本说明书中公开的技术不限定于特定的计算机或特定类型的硬件。优选的计算机和硬件的特定的详细事项是周知的，本说明书中无需详细说明。
此外，这样的基于软件的各种实施方式(例如，包括用于使计算机执行在本说明书中公开的各种方法中的任一方法的、能够由计算机执行的复数个指令)均能够通过合适的通信手段被上传、下载或者通过远程方式访问。这种优选的通信手段例如包括因特网、万维网、内联网、软件应用、线缆(包括光纤线缆)、磁通信、电磁通信(包括RF通信、微波通信、红外线通信)、电子通信或其他那样的通信手段。
1.决定系统的概要
图1是示出一个实施方式的决定系统的整体构成的一例的框图。如图1所示，决定系统1例如能够包括至少1个服务器装置10、至少1个移动型喷洒装置20以及至少1个终端装置30。这些装置10、20、30能够藉由网络2相互连接。
需要说明的是，在图1中，作为至少1个服务器装置10，仅示出1个服务器装置10作为一例，但也能够利用复数个服务器装置10。另外，在图1中，作为至少1个移动型喷洒装置20，仅示出1个移动型喷洒装置20作为一例，但也能够利用复数个移动型喷洒装置20。同样地，在图1中，作为至少1个终端装置30，作为一例仅示出1个终端装置30，但也能够利用复数个终端装置30。
网络2可以包括但不限定于移动电话网络、无线网络、固定电话网络、因特网、内联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)和/或以太网(注册商标)网络。上述无线网络例如可以包括但不限定于藉由Bluetooth(注册商标)、(IEEE 802.11a/b/n之类的)WiFi、WiMax、蜂窝、卫星、激光、红外线的RF连接。
服务器装置10是搭载有信息处理装置(未图示)的装置。这样的服务器装置10例如可以是网页服务器、云服务器、个人计算机、工作站或者超级计算机等。
移动型喷洒装置20是搭载信息处理装置(未图示)，由该信息处理装置控制而喷洒药剂的装置。这样的移动型喷洒装置20可以是行驶型的喷洒装置(例如在地面或水面行驶的喷洒装置等)或飞行型的喷洒装置(例如无人机型的喷洒装置等)。
终端装置30是搭载有信息处理装置(未图示)的装置。这样的终端装置30可以是智能手机、功能手机、移动电话、便携式信息终端、个人计算机或平板电脑等。
在图1所示的决定系统中，简而言之，服务器装置10能够对于某田地(对象区域)中包含的特定区域(例如田地中的某1个区域)，从各种装置接收并获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在该特定区域中发生的上述至少1个危害各自的量的量信息。这样的各种装置能够包括移动型喷洒装置20、终端装置30、和/或能够与网络2连接的未图示的其他装置。
进而，服务器装置10能够基于如此接收到的种类信息和量信息，决定构成喷洒于上述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和这些复数种农药组合物各自的量。这样的决定能够由搭载于服务器装置10的信息处理装置(未图示)来执行。需要说明的是，这样的决定也可以代替搭载于服务器装置10的信息处理装置或在其基础上，通过搭载于移动型喷洒装置20的信息处理装置(未图示)、搭载于终端装置30的信息处理装置(未图示)、和/或搭载于能够与网络2连接的其他装置的信息处理装置(未图示)等来执行。为了实现这点，进行该决定的装置能够藉由网络2从其他装置(10、20、30等)接收种类信息和量信息。或者，进行该决定的装置还能够藉由设置于该装置的用户接口等接收种类信息和量信息。
此外，作为选项，移动型喷洒装置20能够针对如上述那样决定的复数种农药组合物的每一种，混合如上述那样决定的量来制备药剂。或者，移动型喷洒装置20也可以从能够同样地执行这种制备的制备装置(未图示)获取制备出的药剂本身。由此，移动型喷洒装置20移动至上述对象区域(田地等)中的上述特定区域(田地中的某1个区域)，能够对存在于该特定区域的水稻喷洒上述药剂。
2.搭载于服务器装置10等的信息处理装置的构成
服务器装置10、移动型喷洒装置20和终端装置30能够搭载信息处理装置10A。图2是示出在一个实施方式的决定系统中搭载于服务器装置10、移动型喷洒装置20和终端装置30的信息处理装置10A的硬件构成的一例的框图。
如图2所示，信息处理装置10A主要能够包括中央处理装置11、主存储装置12、输入输出接口装置13、输入装置14、辅助存储装置15以及输出装置16。这些装置彼此通过数据总线和/或控制总线连接。
中央处理装置11是被称为“CPU(Central Processing Unit)”的一个处理器。中央处理装置11能够对存储于主存储装置12的指令和数据进行运算，并将该运算的结果存储于主存储装置12。进而，中央处理装置11能够藉由输入输出接口装置13控制输入装置14、辅助存储装置15和输出装置16等。信息处理装置10A能够包括1个或1个以上这样的中央处理装置11。
主存储装置12被称为“存储器”，能够存储从输入装置14、辅助存储装置15和网络400藉由输入输出接口装置13接收到的指令和数据、以及中央处理装置11的运算结果。主存储装置12能够包括但不限定于RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、ROM(ReadOnly Memory，只读存储器)和/或闪存等。
辅助存储装置15是具有比主存储装置12大的容量的存储装置。辅助存储装置能够存储构成操作系统和特定的应用程序等的指令和数据(计算机程序)。通过由搭载于服务器装置10(或移动型喷洒装置20、终端装置30)的信息处理装置10A执行该特定的应用程序，能够使信息处理装置10整体作为服务器装置10(或移动型喷洒装置20、终端装置30)发挥功能。进而，辅助存储装置15通过由中央处理装置11控制，能够将这些指令和数据(计算机程序)藉由输入输出接口装置13发送至主存储装置12。辅助存储装置15能够包括但不限定于磁盘装置和/或光盘装置等。
输入装置14是从外部获取数据的装置，能够包括但不限定于至少1个传感器、触控面板、按钮、键盘和/或鼠标等。需要说明的是，上述至少1个传感器例如能够包括RGB相机、多光谱相机、高光谱相机和/或高波长光谱相机等。
输出装置16能够包括但不限定于显示器装置、触控面板和/或打印装置等。
在这样的硬件构成中，中央处理装置11能够将存储于辅助存储装置15的构成特定的应用程序的指令和数据(计算机程序)依次加载到主存储装置12，并对加载的指令和数据进行运算。由此，中央处理装置11能够藉由输入输出接口装置13控制输入装置14和/或输出装置16，或者藉由输入输出接口装置13和网络2在与其他装置(例如，服务器装置10、移动型喷洒装置20和/或终端装置30等)之间进行各种信息的收发。
需要说明的是，信息处理装置10A也可以代替中央处理装置11或与中央处理装置11一起，包括1个或1个以上的微处理器和/或图形处理单元(GPU)等。
3.决定系统的动作(其一)
接着，参照图3对由具有上述构成的决定系统1执行的动作的具体例进行说明。图3是示出由图1所示的决定系统1执行的动作的一例的流程图。
如图3所示，由决定系统1执行的动作大致可以包括：获取与对象区域(或对象区域中包含的特定区域)有关的信息的步骤(以下称为“ST”)100；和基于在ST100中获取的信息，决定构成药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量的ST200。进而，作为选项，由决定系统1执行的动作可以包括ST300：将在ST200中决定的复数种农药组合物中的各种仅以所决定的量混合而制备药剂，将该药剂喷洒至对象区域(或对象区域中包含的特定区域)。
以下，依次说明这些ST100、ST200、ST300各自的具体例。
3-1.在ST100中执行的动作
图4是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST100)动作的一例的流程图。
此处，对象区域是指栽培水稻的区域(例如，包括苗被移植的区域和/或直接播种稻种的区域)，可以是1块田地、1块田地中的一部分区域和/或多块田地。另外，所谓危害，可以包括但不限定于在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的病害、在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的害虫、和/或在对象区域产生的杂草等。
首先，在ST102中，信息处理装置10A能够获取拍摄对象区域而得到的图像。作为一例，这样的图像可以是通过移动型喷洒装置20等从对象区域的上方拍摄该对象区域而获取的图像(该图像可以藉由网络2发送到信息处理装置10A)。在另一例中，这样的图像可以是位于建筑物、直升机或飞机等的用户使用作为终端装置30等的输入装置14的照相机拍摄该对象区域而获取的图像(该图像可以藉由网络2发送到信息处理装置10A)。在又一例中，这样的图像可以是从某个装置(提供拍摄全国的航空照片而得的图像的服务器装置等)藉由网络2由信息处理装置10A获取的图像。
在ST104中，信息处理装置10A通过将在ST102中获取的图像输入到学习完毕的学习模型，能够识别在上述图像中包含的哪个像素中发生了哪种危害或者没有发生任何危害。
这种学习完毕的学习模型可以是包括输入层、输出层以及配置于该输入层与该输出层之间的复数个中间层的、能够执行机器学习(特别是深度学习)的学习模型。这样的学习模型使用大量(例如数万以上)的训练数据来预先进行学习，该大量的训练数据分别具有对发生了某种危害的稻进行拍摄而得到的图像(输入数据)、和表示该图像中的哪个像素(1个或1个以上的像素)发生了该危害的信息(输出数据)。这样的学习模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该学习模型的复数个系数最优化，来执行学习。
在第1例中，信息处理装置10A可以具有这样的学习完毕的学习模型。在第2例中，信息处理装置10A能够藉由网络2接收(获取)存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的学习模型。在第3例中，信息处理装置10A藉由网络2对存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的学习模型发送图像，由此能够接收(获取)该学习模型的输出数据。
信息处理装置10A通过向这样的学习完毕的学习模型输入图像，能够从该学习模型获取表示在该图像中的哪个像素中发生了哪个危害的信息。
图5是示意性地示出在图1所示的决定系统中由信息处理装置10A使用学习模型生成的信息的一例的示意图。在图5中，为了简化说明，示出了通过将拍摄对象区域而得到的图像输入学习模型而针对该对象区域中的极小一部分单位区域分别生成的信息的一例。
在图5中，作为一例，仅示出了六个单位区域120A～120I。各单位区域能够由任意的像素表现，但在该例中，能够由25像素(5像素×5像素)表现。各单位区域在该例中呈正方形，但在另一例中，可以呈多边形、圆形、椭圆形、梯形、菱形等任意的形状。
关于各单位区域，在各像素，能够对应有在与该像素对应的位置发生的危害所固有的信息。例如，着眼于单位区域120A，在与像素120A1对应的位置，对应有在该位置发生的第1危害所固有的信息“1”。此处，作为一例，在与合计10个像素对应的各位置，能够对应有在该位置发生的第1危害所固有的信息“1”。需要说明的是，第1危害为在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的病害、在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的害虫、和在对象区域产生的杂草中的任一种。
另外，在与像素120A2对应的位置，在一例中，能够对应有在该位置未发生任何危害这一现象所固有的信息“空值”，但在另一例中，能够对应有在该位置未发生任何危害这一现象所固有的信息“0”等。
此外，例如，着眼于单位区域120G，在与像素120G1对应的位置，对应有在该位置发生的第4危害所固有的信息“4”。此处，作为一例，在与合计5个像素对应的各位置，能够对应有在该位置发生的第4危害所固有的信息“4”。需要说明的是，第4危害为在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的病害、在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的害虫、和在对象区域产生的杂草中的任一种。
另外，在与像素120G2对应的位置，对应有在该位置发生的第5危害所固有的信息“5”。此处，作为一例，在与合计3个像素对应的各位置，能够对应有在该位置发生的第5危害所固有的信息“5”。需要说明的是，第4危害为在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的病害、在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的害虫、和在对象区域产生的杂草中的任一种。
此外，在与像素120G3对应的位置，对应有在该位置发生的第6危害所固有的信息“6”。此处，作为一例，在与合计2个像素对应的各位置，能够对应有在该位置发生的第6危害所固有的信息“6”。需要说明的是，第6危害为在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的病害、在对象区域(或者在对象区域培育的水稻)发生的害虫、和在对象区域产生的杂草中的任一种。
此外，在与像素120G4对应的位置，在一例中，能够对应有在该位置未发生任何危害这一现象所固有的信息“空值”，但在另一例中，能够对应有在该位置未发生任何危害这一现象所固有的信息“0”等。
关于其他单位区域，没有特别详细地说明，但考虑方法与关于单位区域120A和120G叙述的相同。
返回到图4，在ST106中，信息处理装置10A能够使用在ST104中从学习模型输出的信息(例如图5所例示的信息)，对于对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，获取表示在该单位区域中发生的至少1个危害的种类的“单位种类信息”并存储(在例如辅助存储装置15)。
着眼于图4所示的例子，信息处理装置10A对于单位区域120A能够获取表示在该单位区域120A中发生的危害的种类的信息“1”(与第1危害对应的信息“1”)作为单位种类信息。信息处理装置10A对于单位区域120B、120C的每一个也能够获取表示在该单位区域中发生的危害的种类的信息“1”作为单位种类信息。
另外，信息处理装置10A对于单位区域120D能够获取表示在该单位区域120D中发生的危害的种类的信息“2”和信息“3”(与第2危害对应的信息“2”和与第3危害对应的信息“3”)作为单位种类信息。信息处理装置10A对于单位区域120E、120F的每一个也能够获取表示在该单位区域中发生的危害的种类的信息“2”和信息“3”作为单位种类信息。
此外，信息处理装置10A对于单位区域120G能够获取表示在该单位区域120G中发生的危害的种类的信息“4”、信息“5”和信息“6”(与第4危害对应的信息“4”、与第5危害对应的信息“5”和与第6危害对应的信息“6”)作为单位种类信息。信息处理装置10A对于单位区域120H也能够获取表示在该单位区域120H中发生的危害的种类的信息“4”、信息“5”和信息“6”作为单位种类信息。
此外，信息处理装置10A对于单位区域120I能够获取表示在该单位区域120I中未发生任何危害的现象的信息“空值”(或“0”等)作为单位种类信息。
需要说明的是，信息处理装置10A在一例中能够对于对象区域中包含的全部单位区域获取单位种类信息，但在另一例中也能够对于对象区域中包含的一部分单位区域(1个或1个以上的单位区域)的每一个获取单位种类信息。
此外，在另一例中，信息处理装置10A还能够对于对象区域中包含的特定区域获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的“种类信息”。例如，在对象区域为1块田地、特定区域为该1块田地中包含的一部分区域的情况下，信息处理装置10A也能够对于该一部分区域获取表示在该一部分区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息。该情况下，信息处理装置10A通过在ST104中从学习模型获取的信息中检索与构成该一部分区域的各像素对应的信息，能够获取上述种类信息。例如，在特定区域为由单位区域120D和单位区域120G构成的区域的情况下，信息处理装置10A能够获取表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“2”、信息“3”、信息“4”、信息“5”和信息“6”作为种类信息。
需要说明的是，识别对象区域的信息和识别该对象区域中的特定区域的信息例如能够由用户藉由信息处理装置10A的输入装置14输入，并由信息处理装置10A获取。
返回到图4，接着，在ST108中，信息处理装置10A能够使用在ST104中从学习模型输出的信息(例如图5所例示的信息)，对于对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，决定在该单位区域中发生的至少1个危害的量。由此，信息处理装置10A能够对于对象区域中包含的复数个单位区域的每一个获取表示在该单位区域中发生的至少1个危害的量的单位量信息并存储(在例如辅助存储装置15)。
着眼于图4所示的例子，信息处理装置10A能够对于单位区域120A获取信息“1-10”作为单位量信息，该信息“1-10”表示存在10个表示在该单位区域120A中发生的危害的种类的信息“1”的意思(表示存在“10”个与第1危害对应的信息“1”的意思的信息/表示信息“1”的密度为“10”的意思的信息)。信息处理装置10A还能够对于单位区域120B、120C的每一个获取信息“1-10”作为单位量信息，该信息“1-10”表示存在10个表示在该单位区域120中发生的危害的种类的信息“1”的意思。
另外，信息处理装置10A能够对于单位区域120D获取信息“2-4”和信息“3-6”作为单位量信息，该信息“2-4”表示存在4个表示在该单位区域120D中发生的危害的种类的信息“2”的意思(表示存在“4”个与第2危害对应的信息“2”的意思的信息/表示信息“2”的密度为“4”的意思的信息)，该信息“3-6”表示存在6个表示在该单位区域120D中发生的危害的种类的信息“3”的意思(表示存在“6”个与第3危害对应的信息“3”的意思的信息/表示信息“3”的密度为“6”的意思的信息)。信息处理装置10A还能够对于单位区域120E、120F的每一个获取信息“2-4”和信息“3-6”作为单位量信息，该信息“2-4”表示存在4个表示在该单位区域中发生的危害的种类的信息“2”的意思，该信息“3-6”表示存在6个表示在该单位区域120D中发生的危害的种类的信息“3”的意思。
此外，信息处理装置10A能够对于单位区域120G获取信息“4-5”、信息“5-3”和信息“6-2”作为单位量信息，该信息“4-5”表示存在5个表示在该单位区域120G中发生的危害的种类的信息“4”的意思，该信息“5-3”表示存在3个表示在该单位区域120G中发生的危害的种类的信息“5”的意思，该信息“6-2”表示存在2个表示在该单位区域120G中发生的危害的种类的信息“6”的意思。信息处理装置10A还能够对于单位区域120H获取信息“4-5”、信息“5-3”和信息“6-2”作为单位量信息，该信息“4-5”表示存在5个表示在该单位区域120H中发生的危害的种类的信息“4”的意思，该信息“5-3”表示存在3个表示在该单位区域120H中发生的危害的种类的信息“5”的意思，该信息“6-2”表示存在2个表示在该单位区域120H中发生的危害的种类的信息“6”的意思。
需要说明的是，信息处理装置10A在一例中能够对于对象区域中包含的全部单位区域获取单位量信息，但在另一例中也能够对于对象区域中包含的一部分单位区域(1个或1个以上的单位区域)的每一个获取单位量信息。
此外，在另一例中，信息处理装置10A还能够对于对象区域中包含的特定区域获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的量的“量信息”。例如，在对象区域为1块田地、特定区域为该1块田地中包含的一部分区域的情况下，信息处理装置10A也能够对于该一部分区域获取表示在该一部分区域中发生的至少1个危害的量的量信息。该情况下，信息处理装置10A通过在ST104中从学习模型获取的信息中检索与构成该一部分区域的各像素对应的信息，能够获取上述种类信息。例如，在特定区域为由单位区域120D和单位区域120G构成的区域的情况下，信息处理装置10A能够获取以下的信息作为量信息。
·信息“2-4”：表示存在4个表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“2”的意思
·信息“3-6”：表示存在6个表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“3”的意思
·信息“4-5”：表示存在5个表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“4”的意思
·信息“5-3”：表示存在3个表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“5”的意思
·信息“6-2”：表示存在2个表示在这些单位区域中发生的危害的种类的信息“6”的意思
再次返回到图4，至此，作为一个实施方式，对信息处理装置10A经由ST102在ST104和ST106中获取单位种类信息(或种类信息)，在ST108中获取单位量信息(或量信息)的例子进行了说明。但是，在另一实施方式中，信息处理装置10A也能够不经由ST102和ST104，而在ST106中获取单位种类信息(或种类信息)，在ST108中获取单位量信息(或量信息)。具体而言，例如，信息处理装置10A也能够在ST106中藉由网络2从某个装置获取单位种类信息(或种类信息)，在ST108中藉由网络2从某个装置获取单位量信息(或量信息)。该情况下，该某个装置可以是能够执行ST102～ST108所示的处理而获取(生成)这些信息的其他信息处理装置，或者可以是能够执行与ST102～ST108所示的处理不同的其他任意的处理而获取(生成)这些信息的其他信息处理装置。
接着，作为选项，在ST110中，信息处理装置10A能够使用单位种类信息和单位量信息(或种类信息和量信息)，从对象区域中决定至少1个区。
此处，区可以说是在发生的危害的种类和发生的危害的量上共通或实质上共通的复数个单位区域。
参照图6对由信息处理装置10A执行的区的决定方法进行说明。图6是示出在图1所示的决定系统中由信息处理装置10A执行的区的决定方法的一例的示意图。该图6与之前参照的图5对应地表现。
首先，着眼于单位区域120A。在单位区域120A中，存在10个信息“1”。即，与单位区域120A有关的单种类信息具有信息“1”，与单位区域120A有关的单位量信息具有信息“1-10”。信息处理装置10A通过检索与其他单位区域有关的单位种类信息和单位量信息，能够识别出与单位区域120B和单位区域120C各自有关的单位种类信息均仅具有信息“1”，与单位区域120B和单位区域120C各自有关的单位量信息均仅具有信息“1-10”。即，信息处理装置10A能够识别出单位区域120A、120B、120C在发生的危害的种类和发生的危害的量这两方面相互共通。其结果，信息处理装置10A能够将包含单位区域120A、120B、120C的整体的区域决定为第1区130。
接着，着眼于单位区域120D。在单位区域120D中，存在4个信息“2”，存在6个信息“3”。即，与单位区域120D有关的单种类信息具有信息“2”和信息“3”，与单位区域120D有关的单位量信息具有信息“2-4”和信息“3-6”。信息处理装置10A通过检索与其他单位区域有关的单位种类信息和单位量信息，能够识别出与单位区域120E和单位区域120F各自有关的单位种类信息均仅具有信息“2”和信息“3”，与单位区域120E和单位区域120F各自有关的单位量信息均仅具有信息“2-4”和信息“3-6”。即，信息处理装置10A能够识别出单位区域120D、120E、120F在发生的危害的种类和发生的危害的量这两方面相互共通。其结果，信息处理装置10A能够将包含单位区域120D、120E、120F的整体的区域决定为第2区131。
接着，着眼于单位区域120G。在单位区域120G中，存在5个信息“4”，存在3个信息“5”，存在2个信息“6”。即，与单位区域120G有关的单种类信息具有信息“4”、信息“5”和信息“6”，与单位区域120G有关的单位量信息具有信息“4-5”、信息“5-3”和信息“6-2”。信息处理装置10A通过检索与其他单位区域有关的单位种类信息和单位量信息，能够识别出与单位区域120H有关的单位种类信息仅具有信息“4”、信息“5”和信息“6”，与单位区域120H有关的单位量信息仅具有信息“4-5”、信息“5-3”和信息“6-2”。即，信息处理装置10A能够识别出单位区域120G、120H在发生的危害的种类和发生的危害的量这两方面相互共通。其结果，信息处理装置10A能够将包含单位区域120G、120H的整体的区域决定为第3区132。
需要说明的是，在图6所示的例子中，信息处理装置10A能够识别在发生的危害的种类和发生的危害的量上“共通的”复数个区域，将包含如此识别出的复数个区域整体的区域决定为1个区。然而，在另一实施方式中，信息处理装置10A也能够识别在发生的危害的种类和发生的危害的量上“实质上共通的”复数个区域，将包含如此识别出的复数个区域整体的区域决定为1个区。
此处，“实质上共通”不仅包括在某个单位区域中发生的危害的种类与在另一单位区域中发生的危害的种类完全一致的情况，还可以包括在上述某个单位区域中发生的危害的种类与在上述另一单位区域中发生的危害的种类类似(能够将双方的种类视为实质上相同)的情况。
另外，“实质上共通”不仅包括在某个单位区域中发生的危害的量(密度)与在另一单位区域中发生的危害的量(密度)完全一致的情况，还可以包括在上述某个单位区域中发生的危害的量(密度)与在另一单位区域中发生的危害的量(密度)之间的误差为任意的规定值以下(能够将双方的量视为实质上相同)的情况。
返回到图4，接着，在ST112中，信息处理装置10A能够生成表示在ST110中决定的各区(1个或1个以上的区)的区信息(例如辅助存储装置15)并存储(在例如辅助存储装置15)。
具体而言，若着眼于图6所示的例子，信息处理装置10A对于第1区130能够生成表示该第1区130是包含单位区域120A、120B、130C的区域的意思的区信息并进行存储。另外，信息处理装置10A对于第2区131能够生成表示该第2区131是包含单位区域120D、120E、130F的区域的意思的区信息并进行存储。同样地，信息处理装置10A对于第3区132能够生成表示该第3区132是包含单位区域120G、120H的区域的意思的区信息并进行存储。
如后所述，通过使用这样的区信息，移动型喷洒装置20能够将药剂喷洒到该区，该药剂是将与区对应地决定的复数种农药组合物以与该区对应地决定的各农药组合物的量进行混合而成的。
需要说明的是，关于上述ST110和ST112(图4)中的处理，信息处理装置10A也能够在ST200(图3)中执行。
3-2.在ST200中执行的动作
图7是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST200)动作的一例的流程图。信息处理装置10A能够对于对象区域中包含的各特定区域或对象区域中包含的各区执行图7所示的动作。当然，信息处理装置10A也能够对于对象区域中包含的任意1个特定区域、或对象区域中包含的任意1个区执行图7所示的动作。
首先，在ST202中，信息处理装置10A能够获取表示在特定区域(例如，1块田地或1块田地中包含的一部分区域等)中发生的至少1个危害的种类信息、和表示在该特定区域中发生的该至少1个危害各自的量的量信息。信息处理装置10A在ST106和ST108中已通过信息处理装置10A获取并记载了该信息。
此处，在使用在ST110(参照图4)中决定的区作为特定区域的情况下，信息处理装置10A能够获取与该区对应地在ST112(参照图4)中存储的区信息，获取与由该区信息识别的各单位区域对应的单位种类信息和单位量信息。
接着，在ST204中，信息处理装置10A能够获取应向学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型输入的各种信息。具体而言，信息处理装置10A能够获取以下所示的信息(1)～信息(5)。
(1)与特定区域(区)的土壤的种类有关的土壤信息
(2)与在特定区域(区)中过去发生的危害有关的危害发生信息
(3)与掩埋于特定区域(区)的土壤中的种子有关的种子掩埋信息
(4)与特定区域(区)中的对药剂具有耐性的危害的蔓延状况有关的危害蔓延信息
(5)与针对在特定区域(区)中栽培水稻的期间预测的气象数据有关的气象预测信息
信息(1)、即土壤信息例如可以是示出(识别)特定区域(区)的土壤的种类(砂、粘土等)的信息。考虑到特定区域(区)的土壤的种类影响在该土壤中发生的危害、该危害的生长的速度/时期等的可能性，能够使用该信息(1)。
信息(2)、即危害发生信息可以是示出(识别)在特定区域(区)中过去发生的危害的信息。考虑到在特定区域(区)中过去已经发生的危害在同一特定区域(区)中当前也发生的可能性高，能够使用该信息(2)。
信息(3)、即种子掩埋信息可以是示出(识别)在特定区域(区)中掩埋的种子(杂草的种子)的信息。在特定区域(区)中掩埋有某种子的情况下，考虑到在同一特定区域(区)中当前也产生与该种子对应的杂草的可能性高，能够使用该信息(3)。
信息(4)、即危害蔓延信息可以是示出(识别)在特定区域(区)中对于药剂(杀菌剂、杀虫剂和/或除草剂)具有耐性的任一危害当前是否蔓延的信息。在包含特定区域(区)的地域等中具有某种耐性的危害当前正在蔓延的情况下，考虑到在同一特定区域(区)中这种具有耐性的危害当前也发生的可能性高，能够使用该信息(5)。
信息(5)、即气象预测信息可以是示出(识别)针对在特定区域(区)中栽培水稻的期间预测的气象数据(气温、湿度、天气和/或降水量等)的信息。考虑到在特定区域(区)中栽培水稻的期间的这些气象数据影响在同一特定区域(区)中发生的危害、该危害的生长的速度/时期等的可能性，能够使用该信息(5)。
以上的信息也可以是用户利用显示于信息处理装置10A的输出装置(显示器等)16的菜单画面，使用信息处理装置10A的输入装置14(键盘、鼠标、触控面板等)输入的信息。
接着，在ST206中，信息处理装置10A将在ST202中获取的信息(种类信息和量信息)和在ST204中获取的信息中的至少1个信息(即，信息(1)～信息(5)中的至少1个信息)输入至学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型，由此能够获取以下的信息(6)～信息(8)。
(6)与在特定区域(区)中发生的危害的种类和该危害的量有关的危害发生预测信息
(7)与该危害生长的时期有关的危害生长预测信息
(8)与在特定区域(区)中发生的药害有关的药害信息
信息(6)、即危害发生预测信息如字面那样，可以是示出(识别)在特定区域(区)中发生的危害的种类和该危害的量的信息。
信息(7)、即危害生长预测信息可以是示出(识别)信息(6)所示的危害在怎样的时刻(以怎样的速度、在哪个时期)发生的信息。
信息(8)、即药害信息可以是示出(识别)在特定区域(区)中发生怎样的药害(副作用等)的信息。
第1学习模型(具有输入层、复数个中间层、输出层的机器学习/深度学习模型等)和第1决策树模型分别使用具有种类信息、量信息以及信息(1)～信息(5)(输入数据)和信息(6)～信息(8)(输出数据)的大量(例如数万以上)的训练数据，预先进行了学习。这样的第1学习模型或第1决策树模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该第1学习模型或第1决策树模型的多个系数(或多个参数)最优化，来执行学习。
在第1例中，信息处理装置10A可以具有这样的学习完毕的第1学习模型和学习完毕的第1决策树模型。在第2例中，信息处理装置10A能够藉由网络2接收(获取)存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第1学习模型和学习完毕的第1决策树模型。在第3例中，信息处理装置10A藉由网络2对存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型发送所需的信息(例如，信息(1)～信息(5)中的至少1个信息)，由此能够接收(获取)该第1学习模型或第1决策树模型的输出数据即信息(6)～信息(8)。
接着，在ST208中，信息处理装置10A通过将在ST206中获取的信息(6)～信息(8)输入至学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型，能够获取以下所示的信息(9)和信息(10)并存储(在例如辅助存储装置15)。
(9)表示(识别)构成喷洒到特定区域(区)的药剂的复数种农药组合物的信息
(10)表示(识别)信息(9)所示的复数种农药组合物各自的量的信息
另外，作为选项，信息处理装置10A通过将在ST206中获取的信息(6)～信息(8)输入至学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型，除了信息(9)和信息(10)以外，还能够获取以下所示的信息(11)和信息(12)中的至少一者并存储(在例如辅助存储装置15)。
(11)与连续地喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂的最佳方法有关的最佳连续处理信息
(12)与最适于喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂的时期有关的最佳处理时期信息
信息(11)、即最佳连续处理信息可以是示出(识别)以怎样的方法(例如，每隔两周连续喷洒药剂的方法等)喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂是最佳的信息。
信息(12)、即最佳处理时期信息可以是示出(识别)在哪个时期(例如3月等)喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂是最佳的信息。
这样的第2学习模型和第2决策树模型分别使用具有信息(6)～信息(8)(输入数据)和信息(9)～信息(12)(输出数据)的大量(例如数万以上)的训练数据，预先进行了学习。这样的第2学习模型或第2决策树模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该第2学习模型或第2决策树模型的多个系数(或多个参数)最优化，来执行学习。
在第1例中，信息处理装置10A可以具有这样的学习完毕的第2学习模型和学习完毕的第2决策树模型。在第2例中，信息处理装置10A能够藉由网络2接收(获取)存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第2学习模型和学习完毕的第2决策树模型。在第3例中，信息处理装置10A藉由网络2对存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型发送所需的信息(例如，信息(6)～信息(8))，由此能够接收(获取)该第2学习模型或第2决策树模型的输出数据即信息(9)～信息(12)。
需要说明的是，在ST208中，信息处理装置10A也能够将获取的信息(9)和信息(10)(进而信息(11)和/或信息(12))藉由输出装置16显示给用户。
接着，在作为选项的ST210中，信息处理装置10A能够获取应向学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型输入的各种信息。具体而言，信息处理装置10A能够获取以下所示的信息(13)、以及信息(14)～信息(16)中的“至少1个”信息。
(13)与药剂对由上述信息(6)(危害发生预测信息)表示的危害的常见效果有关的信息
(14)与在特定区域(区)中过去使用的药剂的种类和效果有关的信息
(15)与特定区域(区)的土壤的组成有关的信息
(16)与特定区域(区)的水分保持能力有关的信息
信息(13)可以是示出(识别)作为药剂对由信息(6)表示的危害的效果而通常已知的效果的信息。
信息(14)可以是示出(识别)在特定区域(区)中过去实际使用的药剂的种类和关于该药剂过去实际得到的效果的信息。即使已知某种药剂对于某种危害通常发挥高的效果(或低的效果)，也存在尽管实际上在特定区域(区)中过去使用了该药剂，但该药剂未能发挥充分的效果(或能够发挥充分的效果)等事实。考虑到这样的情况，能够使用该信息(14)。
信息(15)可以是示出(识别)特定区域(区)的土壤的组成的信息。考虑到特定区域(区)的土壤的组成对喷洒于该对象区域的农药组合物的效果造成影响的高可能性，能够使用该信息(15)。
信息(16)可以是示出(识别)特定区域(区)的水分保持能力的信息。考虑到特定区域(区)的水分保持能力对喷洒于该对象区域的农药组合物的效果造成影响的高可能性，能够使用该信息(16)。
以上的信息也可以是用户利用显示于信息处理装置10A的输出装置(显示器等)16的菜单画面，使用信息处理装置10A的输入装置14(键盘、鼠标、触控面板等)输入的信息。
接着，在作为选项的ST212中，信息处理装置10A通过将在ST210中获取的信息、即信息(13)和信息(14)～信息(16)中的至少1个信息输入到学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型，能够获取上述的以下信息(9)和信息(10)并存储(在例如辅助存储装置15)。该情况下，信息(13)可以是必需的信息。
(9)表示构成喷洒于特定区域(区)的药剂的复数种农药组合物的信息
(10)表示信息(9)所示的复数种农药组合物各自的量的信息
另外，作为选项，信息处理装置10A通过将在ST210中获取的信息、即信息(13)和信息(14)～信息(16)中的至少1个信息输入到学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型，除了上述的以下信息(9)和信息(10)以外，还能够获取信息(11)和信息(12)中的至少一者并存储(在例如辅助存储装置15)。该情况下，信息(13)可以是必需的信息。
(9)表示构成喷洒于特定区域(区)的药剂的复数种农药组合物的信息
(10)表示信息(9)所示的复数种农药组合物各自的量的信息
(11)与连续地喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂的最佳方法有关的最佳连续处理信息
(12)与最适于喷洒(处理)根据信息(9)和信息(10)混合的药剂的时期有关的最佳处理时期信息
第3学习模型(具有输入层、复数个中间层、输出层的机器学习/深度学习模型等)和第3决策树模型分别使用具有信息(13)～信息(16)(输入数据)和信息(9)～信息(12)(输出数据)的大量(例如数万以上)的训练数据，预先进行了学习。这样的第3学习模型或第3决策树模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该第3学习模型或第3决策树模型的多个系数(或多个参数)最优化，来执行学习。
在第1例中，信息处理装置10A可以具有这样的学习完毕的第3学习模型和学习完毕的第3决策树模型。在第2例中，信息处理装置10A能够藉由网络2接收(获取)存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第3学习模型和学习完毕的第3决策树模型。在第3例中，信息处理装置10A藉由网络2对存储于与搭载该信息处理装置10A的装置不同的装置的这种学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型发送所需的信息(例如，信息(13)～信息(16))，由此能够接收(获取)该第3学习模型或第3决策树模型的输出数据即信息(9)～信息(12)。
需要说明的是，在ST212中，信息处理装置10A也能够将获取的信息(9)和信息(10)(进而信息(11)和/或信息(12))藉由输出装置16显示给用户。
在上述ST208中，信息处理装置10A能够分别通过信息(9)和信息(10)识别构成喷洒于特定区域的药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量。在该时刻，信息处理装置10A能够达成大致的目的。但是，通过执行作为上述选项的ST210和ST212，信息处理装置10A将信息(13)和信息(14)～信息(16)中的至少1个信息输入到学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型，由此能够获取基于这些信息的信息(9)和信息(10)。即，信息处理装置10A能够基于信息(13)和信息(14)～信息(16)中的至少1个信息获取构成喷洒于特定区域的药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量。其结果，用户能够将包括在ST208中信息处理装置10A所示的信息(9)和信息(10)(进而信息(11)和/或信息(12))、以及在ST212中信息处理装置10A所示的信息(9)和信息(10)(进而信息(11)和/或信息(12))的两种信息识别为选项。
3-3.在ST300中执行的动作
在该ST300中，移动型喷洒装置20能够将药剂喷洒到特定区域(或区)，该药剂是将在ST200中决定的各农药组合物仅以决定的量混合而制备的。
在说明在该ST300中执行的动作之前，首先，参照图8简单说明移动型喷洒装置20所具有的硬件构成。
图8是示出图1所示的移动型喷洒装置20的硬件构成的一例的框图。如图8所示，移动型喷洒装置20可以包括：上述的信息处理装置10A；使该移动型喷洒装置20移动的驱动源21和驱动机构22；获取与该移动型喷洒装置20的当前位置有关的位置信息的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)单元23；各自收纳固有的农药组合物的复数个罐24；将这些复数个罐24中的任意复数种农药组合物混合而制备药剂的制备装置25；以及喷洒从制备装置25供给的药剂的1个或1个以上的喷嘴26。
驱动源21可以是发动机和/或马达，其受到信息处理装置10A的控制，能够产生用于使移动型喷洒装置20移动的驱动力并提供给驱动机构22。
驱动机构22是将从驱动源21供给的驱动力转换为移动型喷洒装置20的推进力的任意机构，可以包括但不限定于齿轮、轴、轮胎、履带、和/或螺旋桨等。另外，驱动机构22是受到信息处理装置10A的控制而控制移动型喷洒装置20的移动方向和/移动速度的任意机构，可以包括但不限定于变速器、减速器、操舵机构、襟翼和/或舵等。
GPS单元23受到信息处理装置10A的控制，能够利用公知的GPS技术将与移动型喷洒装置20的当前位置有关的位置信息提供给信息处理装置10A。
复数个罐24各自能够收纳复数种农药组合物中的该罐所固有的农药组合物。
制备装置25能够藉由该制备装置25所具有的管、阀和传感器而与复数个罐24分别结合。制备装置25受到信息处理装置10A的控制，从复数个罐24中的任意复数个罐获取复数种农药组合物并混合，由此制备药剂。
具体而言，制备装置25能够具有阀，该阀设置于将该制备装置25与复数个罐24分别结合的管，收到信息处理装置10A的控制而能够进行开闭动作。制备装置25能够使由信息处理装置10A指定的阀为打开状态，利用传感器测量通过该阀的农药组合物的量。制备装置25在由该传感器测量的农药组合物的量达到由信息处理装置10A指定的量时，能够使阀恢复为关闭状态。由此，制备装置25通过仅以被信息处理装置10A指定(决定)的量获取由复数个罐24中被信息处理装置10A指定(决定)的任意复数个罐收纳的农药组合物并混合，能够制备药剂。
1个或1个以上的喷嘴26分别与制备装置25结合。各喷嘴26受到信息处理装置10A的控制，能够喷洒(喷射)从制备装置25供给的药剂。
接着，参照图9对由具有上述构成的移动型喷洒装置20执行的动作进行说明。图9是具体地示出由图3所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST300)动作的一例的流程图。
首先，在ST302中，信息处理装置10A对于特定区域(或各区)能够从辅助存储装置15加载(获取)在ST200中决定的复数种农药组合物和各农药组合物的量。
接着，在ST304中，信息处理装置10A能够获取表示特定区域(或各区)的位置的位置信息。在一例中，该位置信息能够基于由在ST102中生成拍摄对象区域而得到的图像的装置赋予给该图像的(对象区域的)位置信息、和从该图像导出的特定区域(各区)相对于对象区域的相对位置关系来算出。在另一例中，该位置信息能够在任意的时刻由用户藉由信息处理装置10A的输入装置14输入，并且由信息处理装置10A获取。
接着，在ST306中，信息处理装置10A首先能够利用GPS单元23获取表示移动型喷洒装置20的当前位置的当前位置信息。此外，信息处理装置10A能够基于如此获取的当前位置和在ST304中获取的特定区域(或各区)的位置，决定移动路线(与应依次通过的复数个地点所对应的位置有关的信息)。这样的移动路线例如能够使用在公知的导航系统中利用的技术来决定。此处，在对复数个区喷洒药剂的情况下，信息处理装置10A能够以通过各区中包含的所有复数个单位区域的方式决定移动路线。例如，在图6所示的例子中，能够以如下方式决定移动路线：对于第1区130，通过全部的单位区域120A、120B、120C，对于第2区131，通过全部的单位区域120D、120E、120F，对于第3区132，通过全部的单位区域120G、120H。
在ST308中，信息处理装置10A能够控制驱动源21和驱动机构22，使移动型喷洒装置20的移动开始。此外，信息处理装置10A能够控制驱动源21和驱动机构22，使移动型喷洒装置20沿着在ST306中决定的移动路线移动。这能够通过控制驱动源21和/或驱动机构22使从GPS单元23提供的移动型喷洒装置20的当前位置沿着在ST306中决定的移动路线来实现。
在ST310中，信息处理装置10A例如能够控制制备装置25，使得在接近特定区域(或各区)的状态下，将与该特定区域(或各区)对应地决定的复数种农药组合物仅以所决定的各农药组合物的量进行混合。由此，制备装置25能够进行上述动作，将对该特定区域(或各区)决定的复数种农药组合物仅以所决定的各农药组合物的量进行混合，由此制备与该特定区域(或各区)对应的药剂。
此外，信息处理装置10A在移动型喷洒装置20的当前位置与该特定区域(或各区)的位置之差为阈值以下时，能够向喷嘴26发送指示使喷嘴为打开状态的信号。由此，喷嘴26能够喷洒(喷射)从制备装置25供给的药剂。
此外，在移动型喷洒装置20的当前位置与该特定区域(或各区)的位置之差为阈值以下的期间，信息处理装置10A还能够向喷嘴26持续发送指示使喷嘴为打开状态的信号。由此，移动型喷洒装置20能够在位于与该特定区域(或各区)的位置一致的位置的期间喷洒与该特定区域对应的药剂。
之后，在移动型喷洒装置20的当前位置与该特定区域(或各区)的位置之差超过阈值时，信息处理装置10A能够向喷嘴26发送指示使喷嘴为关闭状态的信号。由此，喷嘴26能够停止药剂的喷射。
在移动型喷洒装置20向复数个特定区域(或复数个区)喷洒药剂的情况下，能够对各特定区域(各区)依次执行ST308和ST310。
需要说明的是，以上说明的由信息处理装置10A对特定区域执行的动作能够适用于由信息处理装置10A对区执行的动作来执行。
4.决定系统的动作(其二)
至此，关于喷洒于对象区域中包含的特定区域(或区)的药剂，对决定该药剂中应包含的复数种农药组合物和各农药组合物的量的方式(第1方式)进行了说明。但是，该第1方式对于下述方式(第2方式)也同样能够适用：关于处理(适用)至直接播种于对象区域中包含的特定区域(或区)的稻种(或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种)的药剂，决定该药剂中应包含的复数种农药组合物和各农药组合物的量。在该第4部分中，对象区域是指直接播种稻种的区域和/或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的区域，可以是1块田地、1块田地中的一部分区域、和/或复数块田地。
以下，为了避免冗长的说明，仅着眼于第2方式中的与上述第1方式不同的部分，参照图10简单地进行说明。图10是示出由图1所示的决定系统1执行的动作的另一例的流程图。
如图10所示，由决定系统1执行的动作大致来说能够包括：ST1000，获取与对象区域(或对象区域中包含的特定区域)有关的信息；和ST2000，基于在ST1000中获取的信息，对于处理至直接播种于对象区域(或对象区域中包含的特定区域)的稻种或为了将苗移植到该对象区域(或特定区域)而播种在育苗箱中的稻种的药剂，决定构成该药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量。此外，作为选项，由决定系统1执行的动作可以包括ST3000：将在ST2000中决定的复数种农药组合物分别仅以所决定的量进行混合而制备药剂，将该药剂处理至直接播种于对象区域(或对象区域中包含的特定区域)的稻种或为了将苗移植到该对象区域(或特定区域)而播种在育苗箱中的稻种。
首先，着眼于ST1000。图11是具体地示出由图10所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST1000)动作的一例的流程图。图11所示的动作缺少图4所示的ST102和ST104。
ST1002对应于图4所示的ST106。但是，在ST1002中，关于对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，表示在该单位区域中发生的至少1个危害的种类的“单位种类信息”例如可以是与单位区域相关联地实际收集到的过去(前一年度等)的信息。在一例中，这样的单位种类信息能够由用户藉由信息处理装置10A的输入装置14输入，并由信息处理装置10A获取。在另一例中，这样的单位种类信息能够由信息处理装置10A藉由网络2从收集并存储这种信息的任意的其他装置(服务器装置等)获取。
ST1004对应于图4所示的ST108。但是，在ST1004中，关于对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，表示在该单位区域中发生的至少1个危害各自的量的“单位量信息”例如可以是过去(前一年等)实际得到的信息。在一例中，这样的单位量信息能够由用户藉由信息处理装置10A的输入装置14输入，并由信息处理装置10A获取。在另一例中，这样的单位种类信息能够由信息处理装置10A藉由网络2从收集并存储这种信息的任意的其他装置(服务器装置等)获取。
ST1006和ST1008分别对应于图4所示的ST110和ST112。
返回到图10，接下来，着眼于ST2000。图12是具体地示出由图10所示的决定系统1执行的动作中的一部分(ST2000)动作的一例的流程图。
ST2002～ST2006分别对应于图7所示的ST204～ST208。以下，关于ST2002～ST2006，参照图7仅对与上述的不同点进行说明。
在ST2002中，信息处理装置10A能够获取应向学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型输入的以下所示的信息(1)～信息(5)。
(1)与特定区域(区)的土壤的种类有关的土壤信息
(2)与在特定区域(区)中过去发生的危害有关的危害发生信息
(3)与特定区域(区)中的对药剂具有耐性的危害的蔓延状况有关的危害蔓延信息
(4)与针对在特定区域(区)中栽培水稻的期间预测的气象数据有关的气象预测信息
这些信息(1)～信息(4)分别与ST204相关联地对应于上述的信息(1)、信息(2)、信息(4)和信息(5)。
接着，在ST2004中，信息处理装置10A将在ST2002中获取的信息中的至少1个信息(即，信息(1)～信息(4)中的至少1个信息)输入到学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型，由此能够获取以下的信息(5)～信息(7)。
(5)与在特定区域(区)中发生的危害的种类和该危害的量有关的危害发生预测信息
(6)与该危害生长的时期有关的危害生长预测信息
(7)与在特定区域(区)中发生的药害有关的药害信息
这些信息(5)～信息(7)分别与ST206相关联地对应于上述的信息(6)～信息(8)。
第1学习模型(具有输入层、复数个中间层、输出层的机器学习/深度学习模型等)和第1决策树模型分别使用具有信息(1)～信息(4)(输入数据)和信息(5)～信息(7)(输出数据)的大量(例如数万以上)的训练数据，预先进行了学习。这样的第1学习模型或第1决策树模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该第1学习模型或第1决策树模型的多个系数(或多个参数)最优化，来执行学习。
接着，在ST2006中，信息处理装置10A通过将在ST2004中获取的信息(5)～信息(7)输入至学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型，能够获取以下所示的信息(8)和信息(9)并存储(在例如辅助存储装置15)。
(8)表示构成处理至直接播种于特定区域的稻种的药剂的复数种农药组合物的信息(或表示构成处理至为了将苗移植到特定区域而播种在育苗箱中的稻种的药剂的复数种农药组合物的信息)
(9)表示信息(8)所示的复数种农药组合物各自的量的信息
这样的第2学习模型和第2决策树模型分别使用具有信息(5)～信息(7)(输入数据)和信息(8)～信息(9)(输出数据)的大量(例如数万以上)的训练数据，预先进行了学习。这样的第2学习模型或第2决策树模型能够通过以减小在输入各训练数据中的输入数据时输出的数据与该训练数据中的输出数据的误差的方式将用于该第2学习模型或第2决策树模型的多个系数(或多个参数)最优化，来执行学习。
再次返回到图10，在ST3000中，能够将在ST2000中对特定区域(区)决定的复数种农药组合物仅以所决定的各农药组合物的量进行混合而制备药剂。在一例中，如此制备的药剂被处理至直接播种于特定区域(区)的稻种。实施了这种处理的稻种被播种至特定区域(区)。在另一例中，将如此制备的药剂处理至稻种，将实施了这种处理的稻种播种至育苗箱。之后，在该育苗箱中培育的苗被移植到特定区域(区)。
需要说明的是，以上说明的由信息处理装置10A对特定区域执行的动作能够适用于由信息处理装置10A对区执行的动作来执行。
如以上说明的那样，根据本申请中公开的各种实施方式，对于喷洒于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域(区)的药剂，能够在任意的时刻决定构成该药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量。另外，对于处理至直接播种于对象区域中包含的特定区域(区)的稻种、或为了将苗移植到该特定区域(区)而播种在育苗箱中的稻种的药剂，能够在任意的时刻决定构成该药剂的复数种农药组合物和各农药组合物的量。
5.变形例
在参照图4说明的例子中，说明了ST102～ST112能够由同一信息处理装置10A执行的情况。但是，ST102～ST112能够由搭载于移动型喷洒装置20的信息处理装置10A、搭载于终端装置30的信息处理装置10A、搭载于服务器装置10的信息处理装置10A、和/或能够与网络2连接的其他任意装置(其他服务器装置等)等分担执行。该情况下，分担执行ST102～ST112的各装置能够藉由网络2对执行下一处理的装置发送必要的信息。这同样能够适用于与图11相关联地说明的例子。
在参照图7说明的例子中，说明了ST202～ST212能够由同一信息处理装置10A执行的情况。但是，ST202～ST212能够由搭载于移动型喷洒装置20的信息处理装置10A、搭载于终端装置30的信息处理装置10A、搭载于服务器装置10的信息处理装置10A、和/或能够与网络2连接的其他任意装置(其他服务器装置等)等分担执行。该情况下，分担执行ST202～ST212的各装置能够藉由网络2对执行下一处理的装置发送必要的信息。这同样能够适用于与图12相关联地说明的例子。
以上，对混合复数种农药组合物来制备药剂的情况进行了说明。但是，本申请中公开的技术在从复数种农药组合物中仅决定1种农药组合物、仅使用所决定的量的所选择的1种农药组合物来制备药剂的情况下也同样可以适用。
该情况下，例如，在ST208中说明的学习模型中使用的信息(9)和信息(10)能够如以下那样变更。
(9)表示构成喷洒于特定区域(区)的药剂的1种农药组合物的信息
(10)表示信息(9)所示的1种农药组合物的量的信息
同样地，各种学习模型中使用的“表示复数种农药组合物的信息”可以置换为“表示1种农药组合物的信息”，“表示复数种农药组合物各自的量的信息”可以置换为“表示1种农药组合物的量的信息”。
发明人确认在本申请中说明的输入各学习模型的数据与从该学习模型输出的数据之间存在相关关系，结果，采用了在各学习数据中使用这种数据的构成。
如具有本公开的利益的本领域技术人员容易理解的那样，上述各例只要不发生矛盾就能够相互以各种模式适当地组合使用。
<2>农药组合物
本发明的农药组合物为包含下述成分(a)和(b1)的液体农药组合物、或包含下述成分(a)和(b2)的固体农药组合物：
(a)选自由具有除草效果的有效成分、具有杀虫效果的有效成分和具有杀菌效果的有效成分组成的组中的至少1种有效成分；
(b1)1～200g/L的阴离子分散剂；
(b2)1～20％w/w的阴离子分散剂。
本发明的农药组合物可以包含1种或复数种前述的有效成分，另外，对于阴离子分散剂，也可以包含1种或复数种。
如上所述，通过以特定的含量混合阴离子分散剂，能够确保田地中的农药组合物的充分的分散性。其结果，能够抑制由局部施用引起的药害以及由有效成分和辅助成分引起的对环境的负担。
农药组合物为液体农药组合物的情况下，剂型例如为水性悬浮剂或油性悬浮剂。作为液体农药组合物的具体剂型，例如可以举出悬浮剂(SC：suspension concentrate)。
农药组合物为固体农药组合物的情况下，剂型例如为可湿性粉剂和粒剂。作为固体农药组合物的具体剂型，例如可以举出水分散粒剂(WG：water dispersible granule)和浮游性粒剂。一个方式中，固体农药组合物为具有自扩散性和浮游性中的至少1种的可湿性粉剂。通过具有该特性，能够在喷洒有农药的田地内均匀地防治病虫害杂草。
(a)有效成分
本发明的农药组合物包含选自由(a1)具有除草效果的有效成分、(a2)具有杀虫效果的有效成分和(a3)具有杀菌效果的有效成分组成的组中的至少1种。
(a1)具有除草效果的有效成分
作为具有除草效果的有效成分，例如可以举出特糠酯酮(tefuryltrione)、氟酮磺草胺(triafamone)、四唑酰草胺(fentrazamide)、氯甲酰草胺(clomeprop)、噁草酮(oxadiazon)、三唑酰草胺(ipfencarbazone)、唑草胺(cafenstrole)、茚草酮(indanofan)、苯磺噁唑草(fenoxasulfone)、苯噻草胺(mefenacet)、丁草胺(butachlor)、丙草胺(pretilachlor)、芬喹酮(fenquinotrione)、双环磺草酮(benzobicyclon)、磺草酮(sulcotrione)、硝磺草酮(mesotrione)、吡唑特(pyrazolynate)、吡草酮(benzofenap)、嘧氟磺草胺(pyrimisulfan)、乙氧嘧磺隆(ethoxysulfuron)、苄嘧磺隆(bensulfuron-methyl)、丙嗪嘧磺隆(propyrisulfuron)、嗪吡嘧磺隆(metazosulfuron)、五氟磺草胺(penoxsulam)、丙炔噁草酮(oxadiargyl)、双唑草腈(pyraclonil)、环戊噁草酮(pentoxazone)、氯氟吡啶酯(florpyrauxifen-benzyl)、噁唑禾草灵(fenoxaprop-ethyl)、氰氟草酯(cyhalofop-butyl)、噁唑酰草胺(metamifop)、环哒嗪草酯(cyclopyrimorate)、异戊乙净(dimethametryn)、西草净(simetryn)、灭草松(bentazone)、噁嗪草酮(oxaziclomefone)、溴丁酰草胺(bromobutide)和四氟络草胺(tetflupyrolimet)，但不限定于此。具有除草效果的有效成分为选自由这些化合物组成的组中的至少1种。
本发明的农药组合物可以包含复数种具有除草效果的有效成分(a1)。在优选方式中，本发明的农药组合物包含选自由特糠酯酮(tefuryltrione)、氟酮磺草胺(triafamone)、四唑酰草胺(fentrazamide)、氯甲酰草胺(clomeprop)、噁草酮(oxadiazon)和乙氧嘧磺隆(ethoxysulfuron)组成的组中的1种或复数种具有除草效果的有效成分(a1)。
(a2)具有杀虫效果的有效成分
作为具有杀虫效果的有效成分，例如可以举出吡虫啉(imidacloprid)、噻虫啉(thiacloprid)、呋虫胺(dinotefuran)、氟吡呋喃酮(flupyradifurone)、氟虫啶胺(flupyrimin)、烯啶虫胺(nitenpyram)、噻虫胺(clothianidin)、氟啶虫胺腈(sulfoxaflor)、乙虫腈(ethiprole)、氟虫腈(fipronil)、多杀菌素(spinosad)、四唑虫酰胺(tetraniliprole)、氯虫苯甲酰胺(chlorantraniliprole)、溴氰虫酰胺(cyantraniliprole)、吡蚜酮(pymetrozine)、三氟苯嘧啶(triflumezopyrim)、苯嘧虫噁烷(benzpyrimoxan)和噁唑磺酰虫啶(oxazosulfyl)，但不限定于此。具有杀虫效果的有效成分为选自由这些化合物组成的组中的至少1种。本发明的农药组合物可以包含复数种具有杀虫效果的有效成分(a2)。
(a3)具有杀菌效果的有效成分
作为具有杀菌效果的有效成分，例如可以举出异噻菌胺(isotianil)、烯丙苯噻唑(probenazole)、三环唑(tricyclazole)、二氯菌噻(Dichlobentiazox)、氟唑菌苯胺(penflufen)、噻呋酰胺(thifluzamide)、茚吡菌胺(Inpyrfluxam)、春雷霉素(kasugamycin)、井岗霉素(Validamycin)、四氯苯酞(fthalide)、苯氧菌胺(metominostrobin)、嘧菌酯(Azoxystrobin)和戊菌隆(pencycuron)，但不限定于此。具有杀菌效果的有效成分为选自由这些化合物组成的组中的至少1种。本发明的农药组合物可以包含复数种具有杀菌效果的有效成分(a3)。
本发明的农药组合物包含复数种选自由上述成分(a1)、(a2)和(a3)组成的组中的有效成分的情况下，对有效成分规定的含量为各有效成分的含量的合计。
本发明的农药组合物为液体农药组合物的情况下，例如包含10～700g/L、优选包含50～600g/L、进一步优选包含200～600g/L的有效成分(a)。
本发明的农药组合物为固体农药组合物的情况下，例如包含10～70％w/w、优选包含50～60％w/w、进一步优选包含20～60％w/w的有效成分(a)。
(b)阴离子分散剂
作为阴离子分散剂，例如可以举出烷基萘磺酸衍生物和木质素磺酸衍生物，但不限定于此。阴离子分散剂可以为合成品，也可以为市售品。作为阴离子分散剂的市售品的烷基萘磺酸衍生物，例如可以举出DEMOL SNB、New Calgen PS-P、New Calgen WG-101、NewCalgen BX-C、AEROSOL OS、MORWET D425、MORWET IP、SUPRAGIL WP、SUPRAGIL MNS/90、TERSPERSE 2020等。作为阴离子分散剂的市售品的木质素磺酸衍生物例如可以举出NewCalgen RX-B、New Calgen WG-4、BORRESPERSE CA、BORRESPERSE NA、MARASPERSE CBOS-4、POLYFON H、POLYFON T、POLYFON O、UFOXANE 3A、VANISPERSE CB等。阴离子分散剂为选自由上述化合物组成的组中的至少一种。
本发明的农药组合物包含复数种阴离子分散剂的情况下，对阴离子分散剂规定的含量为各阴离子分散剂的含量的合计。
本发明的农药组合物为液体农药组合物的情况下，例如包含1～200g/L、优选包含5～150g/L、更优选包含50～150g/L的阴离子分散剂。
本发明的农药组合物为固体农药组合物的情况下，例如包含1～20％w/w、优选包含5～20％w/w、更优选包含5～15％w/w的阴离子分散剂。
在一个优选方式中，本发明的农药组合物被设计成在施用于田地时阴离子分散剂的施用量为9～300g/ha。通过为该施用量，在将单用和混用后的喷洒液喷洒于田地、特别是水田时，能够避免对水稻的药害，并且对农药组合物赋予充分的扩散性能。在更优选的方式中，本发明的农药组合物被设计成在施用于田地时阴离子分散剂的施用量为9～150g/ha。在进而更优选的方式中，本发明的农药组合物被设计成在施用于田地时阴离子分散剂的施用量为9～130g/ha。
本发明的农药组合物即使在局部施用于水田的情况下也能够确保充分的分散性，能够抑制由有效成分和/或辅助成分带来的环境负担。另外，由于所使用的辅助成分是共通的，因此即使在混合施用复数种本发明的农药组合物的情况下，也可以降低使用所需以上的辅助成分而带来的环境负担。
本发明的农药组合物可以进一步包含辅助成分。辅助成分例如为表面活性剂、防冻剂、增稠剂、防腐剂、消泡剂、药害减轻剂和载体。这些辅助成分均可以为合成品，也可以为市售品。
作为表面活性剂，例如可以使用非离子表面活性剂。本发明的农药组合物可以包含1种或复数种非离子表面活性剂。作为非离子表面活性剂，例如可以举出聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段聚合物、聚环氧烷嵌段聚合物、聚氧亚烷基烷基苯基醚、聚氧亚烷基脂肪酸酯、聚氧亚烷基三苯乙烯基苯基醚、聚氧亚烷基烷基胺、聚氧乙烯链烷二醇、乙炔二醇、聚氧乙烯乙炔二醇、山梨糖醇酐脂肪酸酯、蔗糖脂肪酸酯、聚氧亚烷基山梨糖醇酐酯和甘油脂肪酸酯。作为非离子表面活性剂的市售品的具体例，可以举出Surfynol 104、Surfynol 420、Surfynol 440、New Calgen TG-310、ATLAS G 5000、DOWFAX 100N50、GENAPOL 10500、PLURONIC(注册商标)F127、PLURONIC(注册商标)L62、PLURONIC(注册商标)P105、PLURONIC(注册商标)PE 6200、PLURONIC(注册商标)PE 10500、SYNPERONIC PE/F 127、SOPROPHORBSU、SOPROPHOR S/40P、STEP-FLOW 26、SYNPERONIC PE/L 62、TERMUL 5429、ULTRARIC PE62、ULTRARIC PE 105、东邦化学株式会社SORPOL T系列产品、SPAN各种、三菱化学株式会社产品RYOTO Sugar Ester、第一工业制药株式会社DK Ester产品和花王株式会社RHEODOLSP系列产品等。
作为防冻剂，例如可以举出尿素、甘油、聚甘油和聚甘油衍生物、乙二醇、1,3-丙二醇(propanediol)和1,2-丙二醇(propylene glycol)等。
作为增稠剂的具体例，例如可以举出Gohsenol GL-05、Diutan Gum、Rheocrysta、FBP-34WELAN GUM、KELZAN、KELZAN BT、KUNIPIA F、KUNIPIA G、RHODOPOL G、RHODOPOL 23、RHODOPOL 50MC、SATIAXANE CX911、VAN GEL B、VEEGUM R、VOLCLAY HPM-20、WELAN GUMBG3810和EXILVA等。
作为防腐剂的具体例，例如可以举出BIOHOPE、ACTICIDE B 20、BRONOPOL、KATHONCG/ICP、PREVENTOL BIT 20N、PREVENTOL D 2、PREVENTOL D7PROXEL GXL和PROXEL GXL(S)等。
作为消泡剂，可以举出硅油和硬脂酸钙。作为消泡剂的市售品的具体例，例如可以举出ANTIFOAM E-20、ANTIFOAM 8830FOOD GRADE、SAG10、SAG30、SAG11572、SILCOLAPSE426R、SILCOLAPSE 432、SILCOLAPSE454、SILCOLAPSE482、SILFOAM SE2、SILFAR SE 4和SILFOAM SRE等。
作为载体，例如可以举出滑石、高岭土、二氧化硅、粘土、白垩、石英、绿坡缕石、蒙脱石、硅藻土、碳酸钙、树脂、蜡、水、醇、有机溶剂、矿物油和植物油，可以根据农药组合物的剂型适当选择。
本发明的农药组合物为固体农药组合物的情况下，还可以包含如下成分：例如柠檬酸、苹果酸、盐酸、硫酸、氢氧化钠、氨水、硫酸铵、结合剂(例如淀粉、CMC、PVA、聚氨酯、PVP等)、造粒性·崩解改善剂(例如阴离子表面活性剂、崩解改善剂(例如阴离子表面活性剂、CMC)、崩解展着剂(例如聚丙烯酸盐)等。
本发明的另一方面涉及农药组合物的制造方法。该制造方法包括将有效成分(a)和阴离子分散剂(b)混合。具体而言，农药组合物的制造方法包括：
·将有效成分(a)和阴离子分散剂(b)混合的第1混合工序；和
·向第1混合工序中得到的混合物中添加辅助成分并进行混合的第2混合工序。
本发明的农药组合物为液体农药组合物的情况下，例如可以通过将有效成分、阴离子分散剂、载体(例如水)和消泡剂等其他成分混合并粉碎后，另外添加混合有水、增稠剂和防腐剂的混合物来制备。
本发明的农药组合物为固体农药组合物的情况下，例如可以通过将有效成分、阴离子分散剂、载体(例如滑石和/或高岭土)和其他成分混合，进行干式粉碎后，在粉碎物中另外添加混合有液体湿润剂和水的混合物，进行混合混炼，进行造粒、干燥和筛分来制备。例如，在固体农药组合物为水分散粒剂(WG)的情况下，可以通过喷雾干燥、流化床造粒、盘式造粒、使用高速混合机的混合、以及不使用固体非活性物质的挤出等常规方法来制备。
在另一方式中，本发明的农药组合物的制造方法包括：
·混合工序，将有效成分(a)和阴离子分散剂(b)进行混合；
·粉碎工序，在上述混合工序之后，进行粉碎；和
·进一步的混合工序，在上述粉碎工序之后，进一步添加阴离子分散剂(b)并进行混合。
这样，通过将阴离子分散剂在粉碎的前后分开添加并混合，能够避免由粉碎液的粉碎引起的发热而降低品温。由粉碎引起的发热例如优选抑制为小于10℃。该制造方法可以用于SC和WG中的任一种。优选该制备方法可以用于SC。
本发明的农药组合物可以是将复数种本发明中包含的农药组合物混合而制备的混合剂。因此，本发明的又一方面涉及一种农药组合物的制造方法，其包括将复数种上述农药组合物进行混合。在混合复数种本发明的农药组合物的情况下，由于所使用的辅助成分是共通的，因此可以降低由于使用所需以上的辅助成分而带来的环境负担。
<3>病害、害虫和/或杂草的防治方法
本发明的另一方面涉及一种病害、害虫和/或杂草的防治方法，其使用了上述农药组合物。更具体而言，涉及包括对田地施用1种或复数种上述农药组合物的病害、害虫和/或杂草的防治方法，其中，阴离子分散剂以例如9～300g/ha、优选为9～150g/ha、更优选为9～130g/ha的施用量被施用至田地。通过为该范围的施用量，在将单用和混用后的喷洒液喷洒于田地、特别是水田时，能够对农药组合物赋予充分的扩散性能。
作为水稻病害，例如可以举出稻瘟病(Pyricularia oryzae)等，但不限定于此。
作为水稻害虫，例如可以举出以下的害虫，但不限定于此：
半翅目虫：黑尾叶蝉(Nephotettix cincticeps)、褐飞虱(Nilaparvata lugens)、灰飞虱(Laodelphax striatellus(Fallen))、白背飞虱(Sogatella furcifera(Horvath))等、
甲虫目：水稻负泥虫(Oulema oryzae(Kuwayama))、稻水象甲(Lissorhoptrusoryzophilus Kuschel)等。
杂草是指对于在田地中生长的作物植物的生长而言不期望的植物，“杂草的防治”是指防治不期望的植物或调节该植物的生长。在防治杂草的方法中，将1种或复数种本发明的农药组合物施用于杂草(例如单子叶植物或双子叶植物的杂草或不期望的作物植物等有害植物)、种子(例如谷物、种子或具有块茎或芽的新枝部分等营养繁殖体)或作物植物生长的区域(例如栽培下的区域)。
作为水田杂草，例如可以举出以下的水田杂草，但不限定于此：
以下的属的双子叶植物：蓼属(Polygonum)、蔊菜属(Rorippa)、节节菜属(Rotala)、母草属(Lindernia)、鬼针草属(Bidens)、虻眼属(Dopatrium)、鳢肠属(Eclipta)、沟繁缕属(Elatine)、水八角属(Gratiola)、母草属(Lindernia)、丁香蓼属(Ludwigia)、水芹属(Oenanthe)、毛莨属(Ranunculus)、泽番椒属(Deinostema)等、
以下的属的单子叶植物：稗属(Echinochloa)、黍属(Panicum)、早熟禾属(Poa)、莎草属(Cyperus)、雨久花属(Monochoria)、飘拂草属(Fimbristylis)、慈姑属(Sagittaria)、荸荠属(Eleocharis)、藨草属(Scirpus)、泽泻属(Alisma)、竹叶菜属(Aneilema)、水筛属(Blyxa)、谷精草属(Eriocaulon)、眼子菜属(Potamogeton)等。
更具体而言，本发明的农药组合物例如可以对涉及以下的代表性水田杂草使用：
双子叶植物：节节菜(Rotala indica Koehne)、陌上菜(Lindernia procumbensPhilcox)、丁香蓼(Ludwigia prostrata Roxburgh)、眼子菜(Potamogeton distinctusA.Benn)、三蕊沟繁缕(Elatine triandra Schk)、水芹菜(Oenanthe javanica)、单子叶植物：稻稗(Echinochloa oryzicola Vasing)、鸭舌草(Monochoria vaginalis Presl)、小莎草(Eleocharis acicularis L.)、野荸荠(Eleocharis Kuroguwai Ohwi)、异花莎草(Cyperus difformis L.)、水莎草(Cyperus serotinus Rottboel)、矮慈姑(Sagittariapygmaea Miq)、窄叶泽泻(Alisma canaliculatum A.Br.et Bouche)、萤蔺(Scirpusjuncoides Roxburgh)。
本发明的防治方法中，施用可以通过任意手段进行。例如，可以通过手动喷洒、或者有人或无人的飞机以及车辆等的自动喷洒来进行。
关于本发明的防治方法，田地优选为水田。另外，施用优选适用于水田的水面，更优选局部适用于水田的水面。
本发明的防治方法中，阴离子分散剂优选以9～250g/ha的施用量被施用至田地。通过为该范围的施用量，能够使农药组合物更有效地扩散在田地中。
另外，本发明的防治方法中，有效成分例如以5～1000g/ha、优选以15～500g/ha的施用量被施用至田地。一个方式中，有效成分以50～650g/ha的施用量被施用至田地。有效成分的施用量例如可以根据气候、田地中的病害、害虫和/或杂草的种类、以及施用时期等从上述范围中适当选择。
本发明的防治方法中，所施用的农药组合物例如基于田地的病害、害虫和/或杂草的发生预测、和/或其发生状况而自动选择或(例如由用户)选择。自动选择或选择的农药组合物可以为1种或复数种。自动选择也可以利用上述的信息处理装置进行。
一个方式中，本发明的防治方法中，农药组合物进行自动测量并施用至田地。在另一方式中，复数种农药组合物进行自动测量和/或自动混合而施用至田地。自动测量和/或自动混合也可以利用上述的信息处理装置10A和/或上述的移动型喷洒装置20进行。在不使用上述的信息处理装置10A和/或上述的移动型喷洒装置20的另一方式中，农药组合物例如由用户使用器具或装置进行测量而施用到田地，或者，复数种农药组合物例如由用户使用器具或装置进行测量和/或混合而施用到田地。
本发明的另一方面为用于上述防治方法的试剂盒，其中，该试剂盒包含上述的农药组合物和容器。优选的是，该试剂盒包含
·上述复数种农药组合物；和
·在空间上被分离的复数个容器，
复数种农药组合物分别收纳于上述复数个容器各自中。本发明的试剂盒的一例为图8所示的复数个罐24。根据该试剂盒，可以根据田地的状况从复数种候选农药组合物中适当选择、施用适当的农药组合物。该试剂盒可以与上述的信息处理装置10A组合使用，另外，也可以组装到上述的移动型喷洒装置20中使用。
本发明还涉及用于防治病害、害虫和/或杂草的上述农药组合物的用途。关于本发明的农药组合物的用途，在一个方式中，病害、害虫和/或杂草产生在水田中产生。
如以上说明的那样，根据本发明，可以提供显示出优异的扩散性、特别是优异的水中扩散性的农药组合物，因此即使在局部施用中也可以发挥充分的效果，可以避免对作物植物的药害。
另外，基于病害、害虫和/或杂草的发生预测及其发生状况，根据希望防治的病害、害虫和/或杂草，可以将2种以上的农药组合物以适当的量混合，得到稳定的稀释液，施用于田地(例如水田)。通过根据田地的状况来施用为了防治而选定的药剂，能够避免在环境中喷洒过量的化学物质。另外，通过组合复数种农药组合物，可以提供稀释液的物理性状和/或化学性状稳定的农药组合物、以及具有不同的物理性状和化学性状、可以同时防治不同的病害、害虫和/或杂草的作为混合剂的农药组合物。该农药组合物通过优异的扩散性，在混合施用有效成分时，在田地(例如水田)中均匀且广范围地扩散，能够发挥杀虫、杀菌和/或除草效果，因此能够在避免喷洒成为环境负担的过量有效成分的同时，防治病害、害虫和/或杂草。另外，通过施用复数种本发明的范围内的农药组合物，由于在农药组合物间辅助成分是共通的，因此可以避免使用所需以上的辅助成分，从这一点出发也可以降低环境负担。
进而，通过与信息处理装置和/或喷洒装置组合，能够基于病害、害虫和/或杂草的发生预测及其发生状况，选择更适于希望防治的病害、害虫和/或杂草的药剂的种类和施用量，能够实现更高效的防治。
本申请基于以“农药组合物、信息处理装置和计算机程序”为题在2021年11月22日提交的日本专利申请第2021-189672，享有该日本专利申请的优先权的利益。该日本专利申请的整体内容通过引用并入本说明书。
实施例
基于下表所示的成分和组成，将水、有效成分、分散剂和消泡剂等其他成分混合，粉碎后，另行加入混合有水、增稠剂和防腐剂的物质并混合，由此制备实施例和比较例的农药组合物。在实施例中，“投下量”对应于“施用量”。表中的缩略语如下。
悬浮剂(SC：suspension concentrate)通过将有效成分、阴离子分散剂、水和消泡剂等其他成分混合并粉碎后，另行添加混合有水、增稠剂和防腐剂的物质来制备。水分散粒剂(WG：water dispersible granule)通过将有效成分、阴离子分散剂、载体和其他成分混合，进行干式粉碎后，在粉碎物中另行添加混合有液体湿润剂和水的物质，进行混合混炼，进行造粒、干燥和筛分，由此制备。
试验例1A
将实施例7和8的农药组合物以及比较例1和2的农药组合物以下表所示的制剂施用量和投下量局部施用于水田。局部施用通过对2m×13m小块地中的短边进行一边处理来进行。
[表2-1]
表2-1：药害的比较
在阴离子分散剂的投下量为4g/ha(比较例1)和0.8g/ha(比较例2)的情况下，与55g/ha(实施例7)和9.167g/ha(实施例8)相比，局部施用(对2m×13m小块地中的短边的一边处理)时施用位置的药害更大。这些结果表明，在剂型为水分散粒剂的农药组合物中，阴离子分散剂需要至少为9g/ha以上。
试验例1B
接着，使用含有相同的有效成分氟酮磺草胺(triafamone)、但剂型和分散剂的含量不同的实施例8和比较例2，对由分散性带来的效果的差异进行试验。
[表2-2]
表2-2：阴离子分散剂带来的分散性
如上述结果所示，含有氟酮磺草胺(triafamone)作为有效成分的情况下，含有0.8g/ha分散剂的农药组合物(比较例2)在远离施用位置时效果不充分，与此相对，含有9.167g/ha阴离子分散剂的农药组合物(实施例8)在远离施用位置时也能够确保充分的效果。
试验例1C
本试验例中，使用实施例2和比较例2，对分散性导致的药害的差异进行试验。将实施例2和比较例2以下表所示的制剂施用量和投下量局部施用于水田。局部施用通过对1m×15m小块地中的短边的一边处理来进行。实施例2和比较例2均为含有相同的有效成分氟酮磺草胺(triafamone)的悬浮剂，但实施例2与比较例2相比分散剂浓度高。
[表2-3]
表2-3：药害的比较
施用于田地时的阴离子分散剂的投下量为0.8g/ha的情况下(比较例2)，与投下量为10g/ha的情况(实施例2)相比，局部施用(对1m×15m小块地中的短边的一边处理)中的施用位置的药害更大。由该结果表明，施用于田地时的阴离子分散剂需要至少为10g/ha。
试验例1D
本试验例中，对混用复数种制剂时的由分散性导致的药害的差异进行试验。将混用了实施例2和实施例4的制剂、以及混用了比较例2和比较例3的制剂而得的制剂以下表所示的制剂施用量和投下量局部施用于水田。局部施用通过对1m×15m小块地中的短边的一边处理来进行。实施例2和比较例2均为含有有效成分氟酮磺草胺(triafamone)的悬浮剂，但实施例2与比较例2相比分散剂浓度高。实施例4和比较例3均为含有有效成分四唑酰草胺(fentrazamide)的悬浮剂，但实施例4与比较例3相比分散剂浓度高。
[表2-4]
表2-4：药害的比较
施用于田地时的阴离子分散剂的总投下量为8.8g/ha的情况下(比较例2+比较例3)，与70g/ha的情况(实施例2+实施例4)相比，局部施用(对1m×15m小块地中的短边的一边处理)中的施用位置的药害更大。该结果表明，施用于田地时的阴离子分散剂的总投下量为8.8g/ha时是不充分的。
试验例2
使用农药喷洒用无人机将复数种农药组合物喷洒至田地，对处理6周后的对稗、鸭舌草和萤蔺的效果进行试验。同样地，与人手动喷洒农药进行比较。所使用的农药组合物、制剂使用量、投下药量和分散剂投下量如下表所示。另外，在图13中，用箭头(→)表示无人机喷洒飞行路线，用1～12的编号表示效果调查地点。
[表3]
表3：基于喷洒方法的效果的比较
*表中，“图”是指图13。
上述结果表明，无人机喷洒也能够得到与手动喷洒同等的效果。另外，在不同的有效成分中也可以应用类似配方，即使混用含有这些至少1种有效成分的复数种农药组合物也没有问题。以上表明，通过多种施用方法和局部施用，也能够得到充分的效果。
试验例3
在混合有效成分、阴离子分散剂、水和消泡剂等其他成分时，调查阴离子分散剂的投入量与粉碎工序中的粉碎液温度的关系。具体而言，在实施例3的农药组合物中，在粉碎前和粉碎后分开投入阴离子分散剂，调查投入量和发热的关系。结果示于下表和图14。
[表4-1]
表4-1：阴离子分散剂的分开投入
[表4-2]
表4-2：从粉碎前品温起的粉碎5分钟后或6分钟后的温度上升
粉碎液A 粉碎液B 粉碎液C 粉碎液D
粉碎5分钟后 +3.4℃ 无数据 +9.5℃ 无数据
粉碎6分钟后 无数据 +7.9℃ +11.2℃ +14.5℃
由上述结果表明，通过以规定的投入量分开投入分散剂，能够避免粉碎液的粉碎时的发热，降低品温。具体而言，显示出阴离子分散剂的1次的投入量为80g/L以上时，粉碎6分钟后温度上升10℃以上。
附图标记说明
1 决定系统
2 网络
10 服务器装置
20 移动型喷洒装置
21 驱动源
22 驱动机构
23 GPS单元
24 复数个罐
25 制备装置
26 喷嘴
30 终端装置

Claims (38)

1.一种包含下述成分(a)和(b1)的液体农药组合物、或包含下述成分(a)和(b2)的固体农药组合物：
(a)选自由具有杀虫效果的有效成分、具有杀菌效果的有效成分和具有除草效果的有效成分组成的组中的至少1种有效成分；
(b1)1g/L～200g/L的阴离子分散剂；
(b2)1％w/w～20％w/w的阴离子分散剂。
2.如权利要求1所述的农药组合物，其被设计成在施用于田地时阴离子分散剂的施用量为9g/ha～300g/ha。
3.如权利要求1或2所述的农药组合物，其中，所述固体农药组合物为可湿性粉剂或粒剂。
4.如权利要求1～3中任一项所述的农药组合物，其中，所述固体农药组合物为具有自扩散性和浮游性中的至少1种的可湿性粉剂。
5.如权利要求1或2所述的农药组合物，其中，所述液体农药组合物为水性悬浮剂或油性悬浮剂。
6.如权利要求1～5中任一项所述的农药组合物，其中，所述具有除草效果的有效成分为选自由特糠酯酮(tefuryltrione)、氟酮磺草胺(triafamone)、四唑酰草胺(fentrazamide)、氯甲酰草胺(clomeprop)、噁草酮(oxadiazon)、三唑酰草胺(ipfencarbazone)、唑草胺(cafenstrole)、茚草酮(indanofan)、苯磺噁唑草(fenoxasulfone)、苯噻草胺(mefenacet)、丁草胺(butachlor)、丙草胺(pretilachlor)、芬喹酮(fenquinotrione)、双环磺草酮(benzobicyclon)、磺草酮(sulcotrione)、硝磺草酮(mesotrione)、吡唑特(pyrazolynate)、吡草酮(benzofenap)、嘧氟磺草胺(pyrimisulfan)、乙氧嘧磺隆(ethoxysulfuron)、苄嘧磺隆(bensulfuron-methyl)、丙嗪嘧磺隆(propyrisulfuron)、嗪吡嘧磺隆(metazosulfuron)、五氟磺草胺(penoxsulam)、丙炔噁草酮(oxadiargyl)、双唑草腈(pyraclonil)、环戊噁草酮(pentoxazone)、氯氟吡啶酯(florpyrauxifen-benzyl)、噁唑禾草灵(fenoxaprop-ethyl)、氰氟草酯(cyhalofop-butyl)、噁唑酰草胺(metamifop)、环哒嗪草酯(cyclopyrimorate)、异戊乙净(dimethametryn)、西草净(simetryn)、灭草松(bentazone)、噁嗪草酮(oxaziclomefone)、溴丁酰草胺(bromobutide)和四氟络草胺(tetflupyrolimet)组成的组中的至少1种。
7.如权利要求1～6中任一项所述的农药组合物，其中，所述具有杀虫效果的有效成分为选自由吡虫啉(imidacloprid)、噻虫啉(thiacloprid)、呋虫胺(dinotefuran)、氟吡呋喃酮(flupyradifurone)、氟虫啶胺(flupyrimin)、烯啶虫胺(nitenpyram)、噻虫胺(clothianidin)、氟啶虫胺腈(sulfoxaflor)、乙虫腈(ethiprole)、氟虫腈(fipronil)、多杀菌素(spinosad)、四唑虫酰胺(tetraniliprole)、氯虫苯甲酰胺(chlorantraniliprole)、溴氰虫酰胺(cyantraniliprole)、吡蚜酮(pymetrozine)、三氟苯嘧啶(triflumezopyrim)、苯嘧虫噁烷(benzpyrimoxan)和噁唑磺酰虫啶(oxazosulfyl)组成的组中的至少1种。
8.如权利要求1～7中任一项所述的农药组合物，其中，所述具有杀菌效果的有效成分为选自由异噻菌胺(isotianil)、烯丙苯噻唑(probenazole)、三环唑(tricyclazole)、二氯菌噻(Dichlobentiazox)、氟唑菌苯胺(penflufen)、噻呋酰胺(thifluzamide)、茚吡菌胺(Inpyrfluxam)、春雷霉素(kasugamycin)、井岗霉素(Validamycin)、四氯苯酞(fthalide)、苯氧菌胺(metominostrobin)、嘧菌酯(azoxystrobin)和戊菌隆(pencycuron)组成的组中的至少1种。
9.如权利要求1～8中任一项所述的农药组合物，其中，所述阴离子分散剂为选自由烷基萘磺酸衍生物和木质素磺酸衍生物组成的组中的至少1种。
10.一种病害、害虫和/或杂草的防治方法，其为将1种或复数种权利要求1～9中任一项所述的农药组合物施用至田地的病害、害虫和/或杂草的防治方法，其中，
所述阴离子分散剂以9g/ha～300g/ha的施用量被施用至所述田地。
11.如权利要求10所述的防治方法，其中，所述阴离子分散剂以9g/ha～150g/ha的施用量被施用至所述田地。
12.如权利要求10或11所述的防治方法，其中，所述有效成分以50g/ha～650g/ha的施用量被施用至所述田地。
13.如权利要求10～12中任一项所述的防治方法，其中，所述田地为水田，
所述施用为对水田的水面的局部应用。
14.如权利要求10～13中任一项所述的防治方法，其中，
(i-a)自动测量所述农药组合物并施用至所述田地；或者，
(i-b)自动测量和/或自动混合复数种所述农药组合物并施用至所述田地；或者，
(ii-a)测量所述农药组合物并施用至所述田地；或者，
(ii-b)测量和/或混合复数种所述农药组合物并施用至所述田地。
15.如权利要求10～14中任一项所述的防治方法，其中，所述农药组合物基于所述田地的病害、害虫和/或杂草的发生预测和/或其发生状况来自动选择或选择。
16.一种试剂盒，该试剂盒用于权利要求10～15中任一项所述的防治方法，包含权利要求1～9中任一项所述的复数种农药组合物和在空间上被分离的复数个容器，其中，
所述复数种农药组合物分别收纳于所述复数个容器各自中。
17.权利要求1～9中任一项所述的农药组合物用于防治病害、害虫和/或杂草的用途。
18.如权利要求17所述的农药组合物的用途，其中，所述病害、害虫和/或杂草在水田中产生。
19.一种权利要求1～9中任一项所述的农药组合物的制造方法，其包括下述工序：
混合工序，将所述有效成分和所述阴离子分散剂进行混合；
粉碎工序，在所述混合工序之后，进行粉碎；和
进一步的混合工序，在所述粉碎工序之后，进一步添加所述阴离子分散剂并进行混合。
20.一种农药组合物的制造方法，其包括将复数种权利要求1～9中任一项所述的农药组合物进行混合。
21.一种信息处理装置，其特征在于，其具备至少1个处理器，
该至少1个处理器如下构成：
对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息，
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成喷洒于所述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
22.如权利要求21所述的信息处理装置，其中，所述至少1个危害包括病害、害虫和/或杂草。
23.如权利要求21或22所述的信息处理装置，其中，所述对象区域包含至少1块田地。
24.如权利要求21～23中任一项所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
对于所述对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，获取表示在该单位区域中发生的至少1个危害的种类的单位种类信息、和表示在该单位区域中发生的所述至少1个危害各自的量的单位量信息，
使用所述单位种类信息和所述单位量信息，从所述对象区域中决定包含在发生的危害的种类和发生的危害的量上共通或实质上共通的复数个单位区域的1个区，
通过将该1个区用作所述特定区域，决定构成喷洒于该1个区的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
25.如权利要求24所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
使用所述单位种类信息和所述单位量信息，从所述对象区域中决定各自包含复数个单位区域的复数个区，各区包含在发生的危害的种类和发生的危害的量上共通或实质上共通的复数个单位区域，
通过将该复数个区各自用作所述特定区域，决定构成喷洒于该复数个区各自的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
26.如权利要求21～25中任一项所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
对于学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型，输入
所述种类信息和所述量信息；以及
与所述特定区域的土壤的种类有关的土壤信息、与在所述特定区域中过去发生的危害有关的危害发生信息、与掩埋于所述特定区域的土壤中的种子有关的种子掩埋信息、与所述特定区域中的对药剂具有耐性的危害的蔓延状况有关的危害蔓延信息、和与针对在所述特定区域中栽培水稻的期间预测的气象数据有关的气象预测信息中的至少1种，
由此获取与在所述特定区域中发生的危害的种类和该危害的量有关的危害发生预测信息、与该危害生长的时期有关的危害生长预测信息、以及与在所述特定区域中发生的药害有关的药害信息，
对于学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型，输入所述危害发生预测信息、所述危害生长预测信息和所述药害信息，由此决定构成喷洒于所述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
27.如权利要求26所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
对于学习完毕的第3学习模型或学习完毕的第3决策树模型，输入
与药剂对由所述危害发生预测信息表示的危害的常见效果有关的信息；以及
与在所述特定区域中过去使用的药剂的种类和效果有关的信息、与所述特定区域的土壤的组成有关的信息、以及与所述特定区域的水分保持能力有关的信息中的至少1个，
由此决定构成喷洒于所述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
28.一种喷洒装置，其为具备权利要求21～27中任一项所述的信息处理装置的喷洒装置，该喷洒装置具备：
驱动源和驱动机构，其使该喷洒装置移动；
复数个罐，其构成为各罐收纳所述复数种农药组合物中的该各罐所固有的农药组合物；
制备装置，其与该复数个罐结合，构成为从该复数个罐中被选择的复数个选择罐中以所述决定的量测量并获取收纳于各选择罐的农药组合物，将各农药组合物混合而制备药剂；以及
喷嘴，其与该制备装置结合，构成为喷洒由该制备装置制备的所述药剂。
29.如权利要求28所述的喷洒装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
获取表示所述特定区域的位置的第1位置信息，
获取表示该喷洒机的当前位置的第2位置信息，
在由所述第1位置信息表示的所述特定区域的位置与由所述第2位置信息表示的所述当前位置之差为阈值以下时，发送信号，指示从所述喷嘴喷洒放出由所述制备装置制备出的所述药剂的意思的信号。
30.如权利要求28或29所述的喷洒装置，其中，由所述制备装置制备的所述药剂包含浓度为1g/L～200g/L或1％w/w～20％w/w的阴离子分散剂，
所述阴离子分散剂以9g/ha～300g/ha的施用量被喷洒。
31.一种由执行能够由计算机读取的指令的至少1个处理器来执行的方法，其特征在于，包括下述步骤：
对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息的步骤；和
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成喷洒于所述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量的步骤。
32.一种计算机程序，其特征在于，通过由至少1个处理器来执行，使所述至少1个处理器如下发挥功能：
对于栽培水稻的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息，
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成喷洒于所述特定区域的药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量。
33.一种信息处理装置，其特征在于，其具备至少1个处理器，
该至少1个处理器如下构成：
对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息，
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，所述药剂被处理至直接播种于所述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种。
34.如权利要求33所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
对于所述对象区域中包含的复数个单位区域的每一个，获取表示在该单位区域中发生的至少1个危害的种类的单位种类信息、和表示在该单位区域中发生的所述至少1个危害各自的量的单位量信息，
使用所述单位种类信息和所述单位量信息，从所述对象区域中决定包含在发生的危害的种类和发生的危害的量上共通或实质上共通的复数个单位区域的1个区，
通过将该1个区用作所述特定区域，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，所述药剂被处理至直接播种于该1个区的所述稻种或播种于所述育苗箱的所述稻种。
35.如权利要求34所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
使用所述单位种类信息和所述单位量信息，从所述对象区域中决定各自包含复数个单位区域的复数个区，各区包含在发生的危害的种类和发生的危害的量上共通或实质上共通的复数个单位区域，
通过将该复数个区各自用作所述特定区域，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，所述药剂被处理至直接播种于该复数个区的各个区的所述稻种或播种于所述育苗箱的所述稻种。
36.如权利要求33～35中任一项所述的信息处理装置，其中，所述至少1个处理器如下构成：
对于学习完毕的第1学习模型或学习完毕的第1决策树模型，
输入与所述特定区域的土壤的种类有关的土壤信息、与在所述特定区域中过去发生的危害有关的危害发生信息、与所述特定区域中的对药剂具有耐性的危害的蔓延状况有关的危害蔓延信息、和与针对在所述特定区域中栽培水稻的期间预测的气象数据有关的气象预测信息中的至少1种，
由此获取与在所述特定区域中发生的危害的种类和该危害的量有关的危害发生预测信息、与该危害生长的时期有关的危害生长预测信息、以及与在所述特定区域中发生的药害有关的药害信息，
对于学习完毕的第2学习模型或学习完毕的第2决策树模型，
输入所述危害发生预测信息、所述危害生长预测信息和所述药害信息，由此决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，所述药剂被处理至直接播种于所述特定区域的所述稻种或播种于所述育苗箱的所述稻种。
37.一种由执行能够由计算机读取的指令的至少1个处理器来执行的方法，其特征在于，包括下述步骤：
对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的种被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息的步骤；和
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量的步骤，所述药剂被处理至直接播种于所述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种。
38.一种计算机程序，其特征在于，其通过由至少1个处理器来执行，使所述至少1个处理器如下发挥功能：
对于直接播种稻种或播种有稻种的育苗箱培育的苗被移植的对象区域中包含的特定区域，获取表示在该特定区域中发生的至少1个危害的种类的种类信息、和表示在所述特定区域中发生的所述至少1个危害各自的量的量信息，
基于所述种类信息和所述量信息，决定构成药剂的复数种农药组合物、和该复数种农药组合物各自的量，所述药剂被处理至直接播种于所述特定区域的稻种或为了将苗移植到该特定区域而播种在育苗箱中的稻种。
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