该框图展示了“微气候与病程对齐的时序大模型训练”研究框架，核心探讨模型能否从单张识别走向病程理解，并在新温室、缺失传感器和未来时段保持可靠。框架分为三大模块：模块A聚焦同株纵向数据与时间对齐的新增采集，沿着初始观测t1、后续观测t2、预测截点t3到随访标签t4的时间轴，同步记录症状、环境数据及植株标识，特别强调在预测截点t3仅使用截点及以前的信息以严格避免未来数据泄露。模块B为双分支表示与时间条件融合，将病程视觉分支（病斑序列）与环境时序分支（温湿度及缺失掩码）输入时间条件融合器，进行跨时间区域对应与缺失模态显式编码，最终由诊断大模型输出候选病害、阶段解释、风险预测及不确定性。模块C阐述多目标训练与信息隔离，阶段一进行时序表征学习（掩蔽观测重建），阶段二进行病程与诊断联合监督；同时强调数据隔离是主实验一部分，同株所有时刻归属同一划分，未知季节与外部温室独立。底部的验证设计明确了前瞻性外部验证、预警质量及缺失与泛化测试标准。