Corn for grain productivity with different methods of basic cultivation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study is to investigate the effect of different methods of primary cultivation on the grain productivity of corn. The article presents the results of a field experiment to identify the feasibility of using different methods of primary cultivation on hybrid corn crops. It was found that the maximum leaf surface area of 44.9 thousand m2 / ha was provided by corn hybrids in the variant with moldboard tillage. In the case of non-moldboard tillage, the leaf surface decreased by 4.7 %. Analysis of this indicator depending on the studied hybrids showed that the highest value (45.5 thousand m2 / ha) was noted when cultivating Mashuk 355 MV. When cultivating hybrids ROSS 299 MV, Krasnodarsky 298 MV, Krasnodarsky 427 SV, a decrease of 6.8; 2.7 and 5.3 %, respectively, was noted. The parameter of net productivity of photosynthesis on average for hybrids was maximum with moldboard tillage – 11.0 g/m2•day, which is 13.4 % more than the variant with no-moldboard tillage. This indicator was maximum for the hybrid Mashuk 355 MV – 11.6 g/m2•day, in plots with other hybrids (ROSS 299 MV, Krasnodarsky 298 MV, Krasnodarsky 427 SV) the decrease varied within 18.4; 9.4 and 22.1 %. Moldboard tillage turned out to be the most rational, where on average for hybrids the grain yield was 7.6 t/ha, the difference with the data of the variant with no-moldboard tillage was noted at the level of 10.1 %. The highest productivity in the considered conditions was provided by the hybrid Mashuk 355 MV – 8.1 t/ha. The excess in comparison with the hybrid ROSS 299 MV was 22.7%, with the data of the hybrid Krasnodar 298 MV – 9.5 %, and in comparison with Krasnodar 427 S – 19.1 %. Thus, on average, over the years of the field experiment, it was established that the corn hybrids formed the greatest efficiency against the background of the use of moldboard tillage. Among the hybrids, Mashuk 355 MV formed the greatest productivity.

Full Text

Введение

Необходимый комплекс условий для жизнедеятельности растений – накопление, сохранение и рациональное использование влаги, создание лучшего строения почвы, определяющее оптимизацию водно-физических, агрохимических условий, очищение ее от сорняков, вредителей и болезней растений – создается с помощью механической обработки почвы.

Кукуруза является очень трудоемкой и энергоемкой культурой. С подбором правильной соответствующей обработки почвы связано наряду с другими вопросами решение проблемы устойчивости зернового хозяйства и расширенного воспроизводства плодородия почвы в условиях острого дефицита влаги [1–7].

Некоторые исследователи указывают на необходимость проведения отвальной обработки почвы [8, 9]. В то же время другие рекомендуют использовать в практике сельскохозяйственного производства наиболее эффективную и наименее дорогостоящую технологию выращивания кукурузы на зерно [10–13].

В этой связи проведенное исследование актуально, так как направлено на повышение урожайности зерна кукурузы. Цель исследования – изучить влияние различных способов основной обработки почвы на продуктивность кукурузы на зерно.

Материалы и методы. Научные опыты проводились на каштановых почвах Южного Дагестана в период с 2021 по 2023 г.

Полевые опыты закладывались в 3 повторностях. Общая площадь делянки – 50 м2, учетная площадь – 25 м2. Расположение вариантов в повторениях рендомизированное. Технология возделывания кукурузы в опытах соответствовала принятой для вышеуказанной зоны.

Результаты и их обсуждение

Исследованием установлено, что способы обработки почвы оказали разное влияние на продуктивность кукурузы на зерно, при этом наиболее приемлемой оказалась отвальная обработка почвы. Так, в среднем по опыту площадь листьев в среднем по гибридам на этом варианте отмечена на уровне 44,9 тыс. м2/га. В случае применения безотвальной обработки снижение составило 4,7% (рис. 1). Среди гибридов наибольший показатель (45,5 тыс. м2/га) отмечен на посевах Машук 355 МВ.

 

Рис. 1. Площадь листьев гибридов кукурузы (средняя за 2021–2023 гг., тыс. м2/га)

Fig. 1. Leaf area of ​​corn hybrids (average for 2021–2023, thousand m2/ha)

 

Снижение данного показателя составило 6,8; 2,7 и 5,3% на посевах РОСС 299 МВ, Краснодарского 298 МВ и Краснодарского 427 СВ. Минимальные значения наблюдались у гибрида РОСС 299 МВ. Аналогичная ситуация сложилась с показателями чистой продуктивности фотосинтеза, фотосинтетического потенциала и накопления сухого вещества.

Анализ чистой продуктивности фотосинтеза (ЧПФ) показал, что в данном случае сложилась примерно такая же динамика, как и с площадью листовой поверхности (рис. 2). Так, при отвальном способе основной обработки почвы ЧПФ составила 11,1 г/м2·сутки, что на 13,3 больше данных варианта с безотвальной обработкой (9,8 г/м2·сутки).

При возделывании гибрида Машук 355 МВ чистая продуктивность фотосинтеза составила в среднем по вариантам опыта 11,6 г/м2·сутки. Снижение данного показателя в пределах 17,2; 8,4 и 22,1 % зафиксировано на посевах РОСС 299 МВ, Краснодарского 298 МВ и Краснодарского 427 СВ.

 

Рис. 2. Чистая продуктивность фотосинтеза (средняя за 2021–2023 гг., г/м2·сутки)

Fig. 2. Net productivity of photosynthetic processes (average for 2021–2023, g/m2·day)

 

Проведение отвальной обработки почвы на глубину 0,25–0,27 м обеспечило урожай зерна 7,6 т/га (табл. 1). Снижение продуктивности на 10,1 % зафиксировано при проведении безотвальной обработки почвы.

 

Таблица 1. Урожайность гибридов кукурузы (средняя за 2021–2023 гг., т/га)

Table 1. Yield of corn hybrids (average for 2021–2023, t/ha)

 

Гибрид

Вариант опыта

Средняя

Отвальная

обработка

Безотвальная

обработка

РОСС 299 МВ (стандарт)

6,9

6,3

6,6

Краснодарский

298 МВ

7,8

7,1

7,4

Краснодарский

427 СВ

7,2

6,5

6,8

Машук 355 МВ

8,7

7,6

8,1

Средняя

7,6

6,9

 

НСР05 – 2021

 2022

 2023

0,3

0,2

0,6

0,2

0,3

0,4

 

 

Проведенные исследования показали, что наибольшую урожайность обеспечил гибрид Машук 355 МВ – 8,1 т/га, прибавка по сравнению с данными гибридов РОСС 299 МВ, Краснодарский 298 МВ и Краснодарский 427 С составила соответственно 22,7; 9,5 и 19,1 %.

Между параметрами площади листовой поверхности и урожайности, а также чистой продуктивности фотосинтеза и урожайности выявлены тесные зависимости, которые приведены в таблицах 2, 3. В первом случае на варианте с отвальной обработкой почвы у стандарта отмечена средняя зависимость – r=0,6018, а на делянках с гибридом Машук 355 МВ сильная взаимосвязь – r=0,8163.

 

Таблица 2. Результаты корреляционного анализа зависимости площади листовой поверхности (х) от урожайности (у)

Table 2. Results of the correlation analysis of the dependence of the leaf surface area (x) on the yield (y)

Гибрид

Коэффициент корреляции

y по x

Отвальная обработка

РОСС 299 МВ

0,6018

у = 0,1429х + 0,7808

Машук 355 МВ

0,8163

у = 0,8867х – 32,707

Безотвальная обработка

РОСС 299 МВ

0,6094

у = 0,5122х – 15,009

Машук 355 МВ

0,757

у = 0,5041х – 13,454

 

При проведении безотвальной обработки вышеуказанные показатели зафиксированы в пределах: у гибрида РОСС 299 МВ на уровне r = 0,6094, а у Машук 355 МВ r = 0,757. Аналогичная ситуация наблюдалась также между параметрами чистой продуктивности фотосинтеза и урожайностью (табл. 3).

 

Таблица 3. Результаты корреляционного анализа зависимости чистой продуктивности фотосинтеза (х) от урожайности (у)

Table 3. Results of the correlation analysis of the dependence of net productivity of photosynthesis (x) on crop yield (y)

Гибрид

Коэффициент корреляции

y по x

Отвальная обработка

РОСС 299 МВ

0,6413

у = 0,9508х – 3,4975

Машук 355 МВ

0,8045

у = 0,7899х – 1,09844

Безотвальная обработка

РОСС 299 МВ

0,6052

у = 1,0086х – 1,6791

Машук 355 МВ

0,7524

у = 0,7682х – 0,5096

 

Как видно из приведенных данных, достаточно сильная взаимосвязь обнаружена у гибрида Машук 355 МВ на варианте с отвальной обработкой почвы.

Заключение

Применяемые способы основной обработки почвы оказали влияние на продуктивность кукурузы, при этом наибольшие данные были получены на фоне проведения отвальной обработки почвы. За период вегетации максимальную урожайность продемонстрировал Машук 355 МВ, а минимальную – РОСС 299 МВ.

×

About the authors

S. А. Magomedaliev

Dagestan State Agrarian University named after M.M. Dzhambulatov

Author for correspondence.
Email: kbncran@mail.ru

Applicant of the Department of Land Management and Cadastre

Russian Federation, 367032, Makhachkala, 180 Magomet Gadzhiev street

М. R. Musaev

Dagestan State Agrarian University named after M.M. Dzhambulatov

Email: kbncran@mail.ru
SPIN-code: 8010-9719

Doctor of Biological Sciences, Professor, Head of the Department of Land Management and Cadastre

Russian Federation, 367032, Makhachkala, 180 Magomet Gadzhiev street

M. G. Abdulnatipov

Dagestan State Agrarian University named after M.M. Dzhambulatov

Email: kbncran@mail.ru
SPIN-code: 7139-2512

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, The Department of Agricultural Machinery and TCM, Head of the Postgraduate and Doctoral Studies Department

Russian Federation, 367032, Makhachkala, 180 Magomet Gadzhiev street

References

  1. Nakaeva A.A., Okazova Z.P. The potential of corn and the harmfulness of weeds in the forest-steppe zone of the Chechen Republic. International Agricultural Journal. 2022. Vol. 65. No. 6. Pp. 811–521. doi: 10.55186/25876740_2022_6_6_1. (In Russian)
  2. Mnatsakanyan A.A., Chuvarleeva G.V. Productivity and quality of corn grain depending on doses and multiplicity of application of a silicon-containing preparation. Novyye tekhnologii [New Technologies]. 2020. Vol. 16. No. 5. Pp. 71–79. doi: 10.47370/2072-0920-2020-16-5-71-79. (In Russian)
  3. Eremin D.I., Demin E.A. Growing corn in the forest-steppe zone of the Trans-Urals: from theoretical justification to practical results. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals]. 2017. № 12 (166). Pp. 9–16. EDN: VTLNZR. (In Russian)
  4. Khanieva I.M., Shibzukhov Z.G.S., Tiev R.A. et al. Improvement of the elements of the technology of cultivation of sugar corn in the Kabardino-Balkarian Republic. Nauchnoye obespecheniye ustoychivogo razvitiya agropromyshlennogo kompleksa gornykh i predgornykh territoriy [Scientific support for sustainable development of the agro-industrial complex of mountainous and foothill territories]: sb. nauch. tr. po materialam Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiyem. Vladikavkaz, 2023. Pp. 218–221. EDN: AOEZXG. (In Russian)
  5. Khanieva I.M., Shogenov Yu.M., Shibzukhov Z.G.S. et al. Productivity of early-maturing corn hybrids for grain depending on mineral fertilizers and trace elements in CBD conditions. International Agricultural Journal. 2023. Vol. 66. No. 3. doi: 10.55186/25876740_2023_7_3_8. (In Russian)
  6. Mamsirov N.I., Mnatsakanyan A.A., Malich I.Yu. Evaluation of the effectiveness of cultivation of high-yielding and promising corn hybrids in Adygea. Effective Agroindustrial Complex. 2021. № 2(4). Pp. 54–56. doi: 10.24411/2072-0920-2020-10315. (In Russian)
  7. Toigildin A.L., Podsevalov M.I., Ayupov D.E., Tyurin A.V. Productivity of corn hybrids for grain depending on cultivation techniques in the conditions of the forest-steppe zone of the Volga region. Vestnik Ul'yanovskoy gosudarstvennoy sel'skokhozyaystvennoy akademii [Bulletin of the Ulyanovsk State Agricultural Academy]. 2020. № 4(52). Pp. 56–64. doi: 10.18286/1816-4501-2020-4-56-64. (In Russian)
  8. Vlasova O.I., Smakuev A.D., Trubacheva L.D. The influence of basic tillage techniques on the efficiency of cultivation of corn hybrids in the conditions of the Karachay-Cherkess Republic. Zemledeliye. 2019. No. 7. Pp. 32–34. doi: 10.24411/0044-3913-2019-10708. (In Russian)
  9. Voronin A.N., Nikitin V.V., Navolneva E.V. The influence of fertilizers and methods of basic tillage on the yield of corn grain. Kukuruza i sorgo [Corn and sorghum]. 2018. No. 2. Pp. 32–34. doi: 10.25715/KS.2018.2.16247. (In Russian)
  10. Melikhov V.V., Frolova M.V., Lysenko I.A. Productivity of grain corn depending on the methods of basic tillage. Proceedings of Lower Volga Agro-university complex: science and higher education. 2022. № 1(65). Pp. 20–29. doi: 10.32786/2071-9485-2022-01-01. (In Russian)
  11. Kondratieva O.V., Fedorov A.D., Voityuk V.A. Current engineering support of corn cultivation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. C. 035647. doi: 10.1088/1755-1315/954/1012074
  12. Lauenroth D., Gokhale Ch.S. Theoretical assessment of persistence and adaptation in weeds with complex life cycles. Nature Plants. 2023. Vol. 9. No. 8. Pp. 1267–1279. doi: 10.1038/s41477-023-01482-1
  13. Shpanev A.M., Smuk V.V. The contribution of factors to the formation of pollution of grain-grass-rowed crops in the north-west of the Russian Federation. Russian Agricultural Sciences. 2023. No 4. Pp. 38–42. doi: 10.31857/S2500262723040075

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Leaf area of ​​corn hybrids (average for 2021–2023, thousand m2/ha)

Download (41KB)
3. Fig. 2. Net productivity of photosynthetic processes (average for 2021–2023, g/m2·day)

Download (36KB)

Copyright (c) 2024 Магомедалиев С.А., Мусаев М.R., Абдулнатипов М.G.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».