Breeding value of safflower in arid conditions of the Northern Caspian

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Low and unstable yields of the main oilseed crops do not create interest for their large-scale cultivation in conditions of the Northern Caspian - A strakhan region. For this reason, gross harvest of oilseeds is reducing significantly creating a vegetable oil shortage. Currently, safflower cultivation is relevant due to high drought resistance and quality indicators of safflower oil. 24 collection samples of safflower were studied on light chestnut soils of the Lower Volga region in 2019-2021. The experiments on safflower cultivars from seed collection of Vavilov Institute of Plant Industry were carried out at the experimental site of Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. Influence of the main abiotic and biotic environmental factors on morpho-biological and economic characteristics of safflower was determined. Based on the results obtained, the following promising samples having breeding value as a starting material for creation of new cultivars were identified: Gila, Shahalli-260, Tsambuli, Shirkas, Talan, Centr 70, Moldir, Nurlan, Aleksandrit, Shifo, Sinaloa-90. Productivity and oil content of the selected cultivars exceeded the indicators of cv. Astrakhan 747 (standard) by 0.43…1.06 t/ha and 1.75…3.02 %, respectively.

About the authors

Nadezhda A. Zaitseva

Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Email: konf_pniiaz@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8227-398X

Candidate of Agricultural Sciences, Head of Laboratory of crop breeding

8 Severny quarter, Solenoe Zaimishche vil., Chernoyarsk district, Astrakhan region, Russian Federation

Ekaterina V. Yachmeneva

Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Email: rfn.yz2009@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4676-9408

Junior Researcher, Laboratory of crop breeding

8 Severny quarter, Solenoe Zaimishche vil., Chernoyarsk district, Astrakhan region, Russian Federation

Irina I. Klimova

Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: irina.ssd1981@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9582-3752

Researcher, Laboratory of Agricultural Crops Breeding

8 Severny quarter, Solenoe Zaimishche vil., Chernoyarsk district, Astrakhan region, Russian Federation

References

  1. Brazhnik VP. Problems and prospects of the center for breeding, seed production and technology of cultivation of oilseeds. Technical crops. 1995;(1—2):2—6. (In Russ.).
  2. Leontiev VI, Sukhareva EP, Ryabova EN. Cultivation of safflower in the dry-steppe zone of dark chestnut soils of the Lower Volga region. Scientific Agronomy Journal. 2013;(1):34—38. (In Russ.).
  3. Ruzheynikova NM, Kuleva NN, Zaitsev AN. Adaptivnaya tekhnologiya vozdelyvaniya saflora v usloviyakh Saratovskoi oblasti: rekomendatsii proizvodstvu [Adaptive technology of safflower cultivation in the Saratov region: Recommendations for production]. Saratov; 2012. (In Russ.).
  4. Andrinyuk AV, Ivanyushin EA. New oilseed culture in the Trans-Urals. Zaural’skii nauchnyi vestnik. 2013;(2):85—88. (In Russ.).
  5. Kilyanova TV, Safina NV. Production of safflower seeds in the Ulyanovsk region. Agromir Povolzh’ya. 2018;(1):29—32. (In Russ.).
  6. Ivanov VM, Tolmachev VV. Crop capacity and quality of dye safflower depending on sowing technology in Volgograd Zavolzhje. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2010;(4):35—42. (In Russ.).
  7. Boldyr DA, Sukhareva EP. Technology of cultivation of safflower. Scientific Agronomy Journal. 2013;(2):23—26. (In Russ.).
  8. Shamsutdinov ZS, Kozlov NN. The importance of the genetic collection in the intensification of breeding forage crops. Selektsiya i semenovodstvo. 1996;(3—4):9—13. (In Russ.).
  9. Severov VI, Kalashnikov KG. Comparative tests of oilseeds in the Tula region. Technical crops. 1993;(3— 4):6—7. (In Russ.).
  10. Fernandez GCJ. Effective selection criteria for assessing stress tolerance. In: Proceeding of the International Symposium on Adaptation of Vegetables and Other Food Crops in Temperature and Water Stress Tolerance. Asian Vegetable Research and Development Centre: Taiwan; 1992. pp. 257—270.
  11. Rosielle AA, Hamblin J. Theoretical aspects of selection for yield in stress and non-stress environments. Crop Science. 1981;21(6):943—946.
  12. Gecgel U, Demirci M, Esendal E. Seed yield, oil content and fatty acids composition of safflower (Carthamus tinctorius L.) varieties sown in spring and winter. Int J Nat Eng Sci. 2007;1:11—15.
  13. Borodina NN. Economic efficiency of safflower cultivation. Fermer. Povolzh’e. 2019;(2):50—52. (In Russ.).
  14. Zaitseva NA, Yachmeneva EV, Klimova II, Dyakov AS. Perspective cultivars of safflower for cultivation under different humidity conditions on light chestnut soils in the Lower Volga region. Theoretical and applied problems of agro-industry. 2021;(3):23—27. (In Russ.). doi: 10.32935/2221-7312-2021-49-3-23-27
  15. Zaitseva NA, Klimova II, Yachmeneva EV, Dyakov AS. Study of safflower collection samples under arid conditions of the Astrakhan region. The Agrarian Scientific Journal. 2021;(10):26—29. (In Russ.). doi: 10.28983/asj.y2021i10pp26-29
  16. Zaitseva NA, Yachmeneva EV, Klimova II, Dyakov AS. Productivity of safflor «Cárthamus tinctórius» in various moisture security conditions. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2021;(2):143—151. (In Russ.). doi: 10.32786/2071-9485-2021-02-15

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 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».