在眾多水稻病害中，稻熱病對於是全球對於稻作收成影響最大之疾病，可能造成50~100%的稻作產量損失，水稻是台灣最主要農作物，稻熱病的問題對於農民影響巨大。由於稻熱病威脅全球糧食安全和影響農民收入，因此如何讓農民得知稻熱病何時開始、每次稻熱病發生的嚴重程度以及防治藥劑之介入使用時機來進行防治成為很重要的課題。本提案將依據稻熱病發生的機制，使用交通部氣象局提供之農業氣象旬報、農業試驗站氣象觀測資料數據，結合資料探勘技術及人工智慧演算法，針對台灣稻米主要生產區域：雲嘉南地區建立稻熱病預測模型。所開發之稻熱病模型可作為農民進行稻熱病防治施藥介入使用時機之判斷，或是提供農藥廠商提前儲備稻熱病防治用藥；此外，由於可提早進行稻熱病防治，因此可以結合安全防治農資材作為稻熱病防治處理手段(如幾丁聚醣)，據此降低農藥使用量、達到農藥減量之國家目標，所開發之稻熱病預測模型並提供應用程式介面作為將來和其他應用程式串接之工具。