Disease triangle and tetrahedron and forecasting of plant diseases

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OUTLINE NOTES
Disease triangle and tetrahedron and forecasting of plant diseases (रोग त्रिकोण और चतुर्भुज एवं पादप रोगों का पूर्वानुमान):- 
Disease Triangle (रोग त्रिकोण):- 
> The disease triangle is a model that illustrates the three essential factors required for a plant disease to occur:
(रोग त्रिकोण एक मॉडल है जो तीन आवश्यक घटकों को दर्शाता है, जिनके एक साथ होने पर ही पौधों में रोग उत्पन्न होता है:)
i. Host (परपोषी)
ii. Pathogen (रोगजनक)
iii. Environment (पर्यावरण)

Disease Tetrahedron (रोग चतुर्भुज):-
> The disease tetrahedron expands the disease triangle by adding a fourth element:
(रोग चतुर्भुज, रोग त्रिकोण का विस्तृत रूप है, जिसमें एक चौथा घटक जोड़ा गया है:)
i. Host (परपोषी)
ii. Pathogen (रोगजनक)
iii. Environment (पर्यावरण)
iv. Time (समय)

Forecasting of Plant Diseases (पादप रोगों का पूर्वानुमान):- 
Components of Disease Forecasting (रोग पूर्वानुमान के घटक):-
i. Weather Data (मौसम डेटा)
ii. Disease Models (रोग मॉडल)
iii. Monitoring (निगरानी)
iv. Decision Support Systems (निर्णय समर्थन प्रणाली) (DSS)
Examples of Disease Forecasting (रोग पूर्वानुमान के उदाहरण):-
Wheat Rust Forecasting (गेहूं के रस्ट रोग का पूर्वानुमान):- In northern India, wheat rust diseases (stem rust, stripe rust, and leaf rust) are a major threat. The Indian Council of Agricultural Research (ICAR) uses real-time weather data and disease models to forecast rust outbreaks.
[उत्तर भारत में, गेहूं में रस्ट रोग (स्टेम रस्ट, स्ट्राइप रस्ट और लीफ रस्ट) एक प्रमुख खतरा है। भारतीय कृषि अनुसंधान परिषद (ICAR) वास्तविक समय में मौसम डेटा और रोग मॉडल का उपयोग करके रस्ट फैलने की भविष्यवाणी करती है।]
Challenges in Disease Forecasting (रोग पूर्वानुमान की चुनौतियाँ):-
Data Gaps (डेटा गैप):- Limited availability of high-resolution weather data in remote agricultural regions can make forecasting difficult.
(दूरदराज के कृषि क्षेत्रों में उच्च-रिज़ॉल्यूशन मौसम डेटा की सीमित उपलब्धता पूर्वानुमान को कठिन बना सकती है।)

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(SCIENCE AND AGRO STUDIES)