Promising cultivars of winter triticale for grain production in the north-west of the Astrakhan region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Triticale, due to its specific properties to form stable grain yields in the zones with risky agriculture, should find wider application in acutely arid conditions. Therefore, the use of highly productive cultivars of winter triticale in semi-desert zone of the north-west of the Astrakhan region is relevant. The aim of the research was a comprehensive assessment of promising winter triticale cultivars of different ecological and geographical origin for adaptability to stressful meteorological factors in semi-desert zone of the northwestern Astrakhan region. To determine the main indicators of adaptability (winter hardiness, plasticity, stability, stress tolerance, genetic flexibility), six promising winter triticale cultivars (Tribun, Interes, PRAG 152, Khleborob, Zhnets and Uragan) were studied. Field agroecological tests were conducted on rainfed fields of Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the RAS with different moisture level in 2018-2020. Nelli cultivar was used as a control. The methods of Selyaninov G.T., Zhivotkov L.A., Eberhart S.A., and Rassell W.A. were used for calculations. During periods of active vegetation of winter triticale, Selyaninov hydrothermal coefficient varied from 0.3 to 0.5 (zone of strong and very strong drought); environment index was from -0.67 to 0.66. According to the data obtained, cv. Khleborob showed the greatest adaptive potential and consistently high yield under various meteorological conditions of the season compared to the other tested winter triticale varieties. Moreover, the cultivar had good winter hardiness (5 points) and survival (90.8 %). On the average for the years of research it showed high adaptability coefficient (1.43), and the indicators of its plasticity and genetic flexibility were 0.77 and 1.40, respectively. Therefore, cv. Khleborob can be recommended for use in the acutely arid conditions in semi-desert zone of the northwestern part of the Astrakhan region.

About the authors

Valentina A. Fedorova

Precaspian Agrarian Federal Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: fedorova59.61@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5998-425X

Candidate of Agricultural Sciences, Senior Researcher, Laboratory of Plant Resources, Department of Agriculture and Integrated Land Reclamation

8 Severny block, Solenoye Zaymishche vil., Chernoyarsk district, Astrakhan region, 416251, Russian Federation

References

  1. Zhuchenko AA. Adaptivnoe rastenievodstvo (ekologo-geneticheskie osnovy): teoriya i praktika. T.1 [Adaptive crop production (ecological and genetic foundations): theory and practice. Vol.1]. Moscow: Agrorus publ.; 2008. (In Russ.).
  2. Rybas IA. Breeding grain crops to increase adaptability. Agricultural biology. 2016; 51(5):617—626. (In Russ.). doi: 10.15389/agrobiology.2016.5.617rus
  3. Nazranov HM, Nagudova FH, Kalmykov AM. Complex estimation of winter triticale adaptive potencial in the conditions of the Northern Caucasus central part vertical zonation. Bulletin of KSAU. 2011; (11):71—75. (In Russ.).
  4. Goncharenko AA. On adaptivity and ecological resistance of grain crop varieties. Vestnik of the Russian agricultural science. 2005; (6):49—53. (In Russ.).
  5. Shipak GV, Svyatchenko SI, Nichiporuk EA, Shipak VG, Shipak VV, Vos H, et al. Results of triticale selection for improvement of baking properties. In: Triticale. In: Breeding, genetics, agricultural technology and technologies for processing raw materials: conference proceedings. Rostov-on-Don; 2021. p.43—65. (In Russ.). doi: 10.34924/FRARC.2020.13.52.001
  6. Fedorova VA. Ecological plasticity of winter triticale cultivars in the North-Western Caspian region. Theoretical and applied problems of agro-industry. 2020;(1):21—24. (In Russ). doi: 10.32935/2221-73122020-43-1-21-24
  7. Makarov MR. The relevance of obtaining new varieties of winter triticale adapted to the conditions of a particular region. Bulletin of Science and Practice. 2019; 5(4):206—210. (In Russ). doi: 10.33619/2414-2948/41/25
  8. Surin NA, Mihareva OG. The use of adaptability criteria in the evaluation of new varieties of grain crops in the system of state variety testing. In: Problems of desertification and protection of biological diversity of natural and economic complexes of arid regions of Russia: conference proceedings. Moscow: Sovr. Tetradi publ.; 2003. p.127—132. (In Russ.).
  9. Eberhart SA, Russell WA. Stability parameters for comparing varieties. Crop science. 1966; 6(1):36—40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
  10. Zhivotkov LA, Morozova ZA, Sekatueva LI. Methodology for identifying the potential productivity and adaptability of varieties and breeding forms of winter wheat in terms of «Yield». Selektsiya i semenovodstvo. 1994; (2):3—6. (In Russ.).
  11. Rossielle AA, Hamblin J. Theoretical aspects of selection for yield in stress and nonstress environments. Crop Science. 1981; 21(6):943—946. doi: 10.2135/cropsci1981.0011183X002100060033x
  12. Selyaninov GT. On agricultural climate assessment. In: Proceedings on agricultural meteorology. Vol.20. 1928. p.169—178. (In Russ.).
  13. Mamaev VV, Nikiforov VM. Ocenka urozhajnosti, adaptivnosti, e’kologicheskoj stabil’nosti i plastichnosti sortov ozimoj pshenicy v usloviyax Bryanskoj oblasti. Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy. 2015; (7):125—129. (In Russ.).
  14. Sapega VA, Tursumbskova 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.).
  15. Sapega VA. Productivity and parameters of intensity and stability of spring barley varieties. Grain economy of Russia. 2017; (3):36—39. (In Russ.).
  16. Yusova OA, Nikolaev PN, Bendina YB, Safonova IV, Aniskov NI. Stress resistance in barley cultivars of various agroecological origin under extreme continental climate conditions. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2020; 181(4):44—55. (In Russ.). doi: 10.30901/2227-8834-2020-4-44-55

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».