However, calculating true economic

However, calculating true economic costs is not straightforward because of the difficulty in quantifying the benefits of induced resistance (i.e. disease reduction) and establishing whether they outweigh the associated yield losses. An example of this is the use of ASM+ imidacloprid (IMD) to control Tomato spotted wilt virus (TSWV) in flue-cured tobacco. The combination treatment, though highly efficacious, can cause significant growth loss in transplants and is more economic, compared with IMD alone, only when TSWV incidence in the field is greater than 30% (Cherry and Mila, 2011). The problem for growers is being able to predict which fields might have sufficiently high TSWV incidence to justify the use of ASM+IMD. It has been proposed that the development of accurate TSW risk prediction models would be of value as an additional decision support tool to assist with ASM implementation in this system. Various disease risk prediction models have been developed as decision support tools to facilitate more efficient use of management options; these are generally based on the rationale that pest and disease development follow predictable life cycles and that by monitoring key epidemiological parameters it is possible to target more accurately events critical for management (Gent et al., 2011). Further research on the use of disease risk prediction models to coordinate activator application in other crop production systems would be of value because of the importance of early intervention when relying on induced resistance for disease control. The development of new mathematical models to predict the temporal dynamics of induced resistance may assist growers further with the timing and frequency of activator applications.

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, tính toán chi phí kinh tế thực sự không phải là đơn giản vì những khó khăn trong định lượng những lợi ích của gây ra sức đề kháng (tức là bệnh Giảm) và thiết lập cho dù họ lớn hơn những thiệt hại liên quan đến năng suất. Một ví dụ về điều này là sử dụng ASM + imidacloprid (IMD) để kiểm soát cà chua héo phát hiện virus (TSWV) trong chữa khỏi ống khói thuốc lá. Điều trị kết hợp, mặc dù rất hiệu quả, có thể gây ra thiệt hại đáng kể tăng trưởng trong cấy ghép và là kinh tế hơn, so với IMD một mình, chỉ khi TSWV tỷ lệ trong lĩnh vực lớn hơn 30% (Anh đào và Mila, năm 2011). Vấn đề cho người trồng là có thể để dự đoán các lĩnh vực mà có thể có tỷ lệ TSWV đủ cao để biện minh cho việc sử dụng của ASM + IMD. Nó đã được đề xuất rằng sự phát triển của mô hình dự báo nguy cơ TSW chính xác nào có giá trị như một công cụ hỗ trợ quyết định bổ sung để hỗ trợ với ASM thực hiện trong hệ thống này. Mô hình dự báo nguy cơ bệnh khác nhau đã được phát triển như quyết định hỗ trợ công cụ để tạo thuận lợi cho hiệu quả hơn sử dụng tùy chọn quản lý; chúng nói chung dựa trên trên các lý do sâu bệnh và bệnh phát triển theo dự đoán cuộc sống chu kỳ và rằng bằng cách giám sát số thông số dịch tễ học chính nó có thể nhắm mục tiêu chính xác hơn sự kiện quan trọng quản lý (Gent và ctv., năm 2011). Các nghiên cứu sâu hơn về việc sử dụng các mô hình dự báo nguy cơ bệnh để phối hợp kích hoạt ứng dụng trong các hệ thống sản xuất cây trồng khác sẽ là giá trị vì tầm quan trọng của can thiệp sớm khi dựa trên gây ra sức đề kháng cho kiểm soát dịch bệnh. Sự phát triển của mô hình toán học mới để dự đoán tạm thời dynamics gây ra sức đề kháng có thể hỗ trợ người trồng thêm thời gian và tần số kích hoạt ứng dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Tuy nhiên, tính toán chi phí kinh tế thực sự là không đơn giản vì những khó khăn trong việc định lượng các lợi ích của kháng gây ra (tức là giảm bệnh tật) và thiết lập cho dù họ lớn hơn những thiệt hại năng suất kết hợp. Một ví dụ của việc này là việc sử dụng ASM + imidacloprid (IMD) để kiểm soát phát hiện vi rút héo cà chua (TSWV) trong thuốc lá khói-chữa khỏi. Việc điều trị kết hợp, mặc dù hiệu quả cao, có thể gây ra tổn thất tăng trưởng đáng kể trong việc cấy và là kinh tế hơn so với IMD một mình, chỉ khi TSWV mắc trong lĩnh vực này là lớn hơn 30% (Cherry và Mila, 2011). Vấn đề đối với người trồng là có thể dự đoán những lĩnh vực có thể có tỷ lệ mắc TSWV đủ cao để biện minh cho việc sử dụng ASM + IMD. Nó đã được đề xuất rằng sự phát triển của các mô hình dự báo nguy cơ chính xác TSW sẽ có giá trị như một công cụ hỗ trợ quyết định bổ sung để hỗ trợ thực hiện ASM trong hệ thống này. Mô hình dự báo nguy cơ bệnh khác nhau đã được phát triển như là công cụ hỗ trợ quyết định để tạo điều kiện sử dụng hiệu quả hơn các phương án quản lý; những thường được dựa trên cơ sở lý luận rằng dịch hại và bệnh phát triển theo chu kỳ cuộc sống và có thể dự đoán rằng bằng cách giám sát các thông số dịch tễ học quan trọng nó có thể nhắm mục tiêu chính xác hơn các sự kiện quan trọng cho quản lý (Gent et al., 2011). Nghiên cứu thêm về việc sử dụng các mô hình dự báo nguy cơ bệnh để phối hợp ứng dụng hoạt hóa trong hệ thống sản xuất cây trồng khác sẽ có giá trị vì tầm quan trọng của can thiệp sớm khi dựa vào kháng gây ra để kiểm soát bệnh. Sự phát triển của các mô hình toán học mới để dự đoán các động thái dương của kháng gây ra có thể hỗ trợ người trồng thêm với thời gian và tần suất của các ứng dụng hoạt hóa.