Оценка урожайности, пластичности и стабильности образцов ярового ячменя в условиях Европейского Севера РФ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современные агроклиматические условия окружающей среды Европейского Севера РФ за последние годы определяются постоянными колебаниями биотических и абиотических факторов, что требует от сортов для сельскохозяйственного производства высокого уровня пластичности и стабильности урожайности и количественных признаков. Поэтому определение уровня реакции растений на изменчивые факторы среды с целью отбора наиболее перспективного селекционного материала является важной задачей селекционеров. Исследования проводились на опытном поле ФИЦКИА УрО РАН (г. Котлас). В питомнике конкурсного испытания изучались образцы ячменя ярового местной селекции. Показатели пластичности и стабильности сорта рассчитывали по методу С.А. Эберхарта, В.А. Рассела (1966), показатель генетической гибкости — по методу Р.А. Удачина (1990). Различные погодные условия за период исследований дали возможность разносторонне оценить селекционный материал. Гидротермический коэффициент по Г.Т. Селянинову (ГТК) за годы исследований варьировал от 1,85 до 3,06. Проведен анализ десяти образцов ячменя ярового за период 2017—2019 гг. на выявление пластичного, стабильного генотипа. В результате исследований высокий уровень стабильности показали образцы k-037712 (Ϭ2 = 0,01), k-038404 (Ϭ2 = 0,02). Выявлены образцы с нейтральным генотипом: k-039257, k-036982 (bi < 1) и образец слабо реагирующий на изменения условий среды к-038806 (bi = 0,23). Значение bi близко к 1 у сорта Котласский, что показывает высокую экологическую пластичность сорта. Образец k-038806 с наименьшим коэффициентом линейной регрессии — 0,23 подходит для выращивания на естественном агрофоне. Выделенные генетические источники будут использованы в селекционной работе для создания высокопродуктивных сортов ярового ячменя для условий Европейского Севера РФ.

Об авторах

Ольга Борисовна Батакова

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук

Email: obb05@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9883-6054

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник лаборатории растениеводства

Российская Федерация, 163032, Архангельская обл., Приморский район, п. Луговой, д. 10

Валентина Александровна Корелина

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: 19651960@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6052-7574

кандидат сельскохозяйственных наук, заведующий лабораторией растениеводства

Российская Федерация, 163032, Архангельская обл., Приморский район, п. Луговой, д. 10

Список литературы

  1. Zhuchenko AA. Adaptivnoe rastenievodstvo (ekologo-geneticheskie osnovy). Teoriya i praktika [Adaptive plant growing (ecological-genetic principles). Theory and practice]. Moscow: Agrorus publ.; 2008. (In Russ).
  2. Zhuchenko AA. Adaptive breeding and seed production system as the future. Potato and vegetables. 2012; (8):5. (In Russ).
  3. Zhuchenko A.A. Strategy of adaptive crop production and resource saving. AIC: economics, management. 2017; (6):11—19. (In Russ).
  4. Schennikova IN, Kokina LP, Zaitseva IY. Ecological stability of varieties and breeding lines of spring barley. Vestnik of Mari State University. Chapter: Agriculture. Economics. 2018; 4(3):85—91. (In Russ). doi: 10.30914/2411-9687-2018-4-3-85-90
  5. Sapega VA, Tursumbekova GS, Sapega SV. Productivity and parameters of stability of grades of grain crops. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2012; (10):22—26. (In Russ).
  6. Sapega VA, Tursumbekova GS. Productivity and adaptability of the winter rye variety in North Transurals. Zemledelie. 2015, 2:45—46. (In Russ).
  7. Rodina NA. Selektsiya yachmenya na Severo-Vostoke Nechernozem’ya [Barley breeding in the NorthEast of Nonblack Soil Zone]. Kirov: Zonal ARI of the North-East publ.; 2006. (In Russ).
  8. Kosyanenko LP. Serye khleba v Vostochnoi Sibiri [Gray bread in Eastern Siberia]. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Agrarian University publ.; 2008. 300 p. (In Russ).
  9. Pakul VN, Martynova SV, Androsov DE. Estimation of adaptive ability and stability of spring barley under conditions of the northern forest-steppe of the kuznetsk depression. Achievements of science and technology in agro-industrial complex. 2018; 32(1):32—34. (In Russ). doi: 10.24411/0235-2451-2018-10106.
  10. Grebennikova IG, Aleynikov AF, Stepochkin PI. Diallel analysis of the number of spikelets per spike in spring triticale. Siberian Herald of Agricultural Science. 2011; (7—8):77—85. (In Russ).
  11. Pereira HS, Alvares RC, Silva FC, de Faria LC, Melo LC. Genetic, environmental and genotype x environment interaction effects on the common bean grain yield and commercial quality. Semina: Ciencias Agrarias. 2017; 38(3):1241—1250. doi: 10.5433/1679-0359.2017v38n3p1241.
  12. Admas S, Tesfaye K. Genotype-by-environment interaction and yield stability analysis in sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) genotypes in North Shewa, Ethiopia. Acta Universitatis Sapientiae. Agriculture and Environment. 2017; 9(1):82—94. doi: 10.1515/ausae-2017-0008.
  13. Gedif M, Yigzaw D, Tsige G. Genotype-environment interaction and correlation of some stability parameters of total starch yield in potato in Amhara region, Ethiopia. Journal of Plant Breeding and Crop Science. 2014; 6(3):31—40. doi: 10.5897/JPBCS2013.0426.
  14. Kurkova IV, Kuznetsova AS, Terekhin MV. Parameters of ecological plasticity of spring barley cultivars of Amur selection. Bulletin of NSAU (Novosibirsk State Agrarian University). 2015; (3):19—24. (In Russ).
  15. Kurkova IV, Rukosuev RV. Estimation of stability parameters of spring barley varieties of Far Eastern selection. Izvestiya of Altai State University. 2013; (1):13—14. (In Russ).
  16. Eberhart SA, Russel WA. Stability parameters for comparing varieties. Crop Science. 1966; 6(1):36—40. doi: 10.2135/CROPSCI1966.0011183X000600010011X
  17. Selyaninov GT. Agricultural climate assessment. In: Trudy po sel’skokhozyaistvennoi meteorologii. Vyp. 20 [Proceedings on agricultural meteorology. Issue 20]. 1928. p.165—177. (In Russ).
  18. Udachin RA, Golovchenko AP. Methodology for assessing the ecological plasticity of wheat varieties. Selektsiya i semenovodstvo. 1990; (5):2—6. (In Russ).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».