Creation of initial breeding material of red clover with high fodder qualities for conditions of Northern region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Red clover is the main perennial legume crop in the Northern region. The article presents the results of the competitive variety testing of accessions (2019 and 2021) on nutritional value and feed productivity. Amounts of crude protein, fat, fiber, sugar, ash elements and carotene were estimated in contrasting meteorological conditions. The research years had signifi differences in the sum of temperatures, precipitation accumulation and hydrothermal coeffi During ‘regrowth-beginning of fl period of red clover, the hydrothermal coeffi was 2.2 in 2019, and 0.75 in 2021. The purpose of the research was to study the nutritional value and productivity of breeding samples of red clover and selection of promising ones for further breeding work. The prevailing role of weather conditions over the varietal features of samples was revealed. In the dry year 2021, the studied indicators of nutritional value (except phosphorus) were higher than in the wet year 2019. In terms of nutrient content, SD-326, K-17421, K-46524, K-44964, K-1939 were identifi signifi exceeding the standard or showing a result at the standard level for two or more chemical components. In terms of high nutritional value and protein yield, three samples reliably confirmed the excess over the standard on average for two years of testing: SD-326-1227 kg/ha (+ 130 kg/ha), K-17421-1308 kg/ha (+ 211 kg/ha), K-46524-1156 kg/ha (+ 59 kg/ha). The obtained results will be used in future creation of red clover cultivars with high nutritional properties and feed productivity.

About the authors

Valentina A. Korelina

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: korelina60@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6052-7574

Candidate of Agricultural Sciences, Head of the Laboratory of Crop production

10 Lugovoy vill., Primorsky district, Arkhangelsk region, 163032, Russian Federarion

Olga B. Batakova

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

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

Candidate of Agricultural Sciences, Senior Researcher, Laboratory of Crop production

10 Lugovoy vill., Primorsky district, Arkhangelsk region, 163032, Russian Federarion

Irina V. Zobnina

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: 4856490@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8585-0036

Research Associate, Laboratory of Crop production

10 Lugovoy vill., Primorsky district, Arkhangelsk region, 163032, Russian Federarion

References

  1. Kosolapov VM, Shamsutdinov ZS, Piskovatskii YM, Novoselov MY, Tyurin YS. The basic species and varieties of fodder crops: results of scientific activity of the central breeding center. Fodder journal. 2016; (11):29—34. (In Russ.).
  2. Karakchieva EF. Promising legume-cereal mixtures for arable forage production in the north. Fodder journal. 2015; (9):3—6. (In Russ.).
  3. Kapustin NI. Problems and prospects of biologization of agriculture in north-west regions. In: Scientific support for the development of the agro-industrial complex in the conditions of reformation. Saint Petersburg: SPbGAU publ.; 2011. p.32—35. (In Russ.).
  4. Novoselov YK, Shpakov AS, Novoselov MY, Rudoman VV. Role of legumes in perfection of field grass cultivation in Russia. Fodder journal. 2010; (7):19—22.
  5. Kosolapov VM, Shamsutdinov ZSh, Matveeva OS, Georgiadi NI, eds. Ekologicheskaya selektsiya i semenovodstvo klevera lugovogo [Ecological selection and seed production of meadow clover]. Moscow: Elf IPR publ.; 2012. (In Russ.).
  6. Sapega VA. Productivity and adaptability parameters of millet varieties cultivated for green forage and seeds. Fodder journal. 2014; (12):27—30. (In Russ.).
  7. Konstantinova OB, Kondratenko EP. Assessment of productivity and stability of new varieties of winter rye under condition of forest-steppe zone of Kemerovo region. Achievements of science and technology in agroindustrial complex. 2015; 29(3):7—9. (In Russ.).
  8. Polyakov PV. Fundamentals of natural climatic zones and their impact on the economic assessment of rational nature use. Economy and ecology of territorial formations. 2017; (2):80—85. (In Russ.).
  9. Prudnikov AD, Rekashus ES. Comparative assessment of productivity of new varieties of clover in agroecological conditions of the Smolensk region. Bulletin of agrarian science. 2011; (4):12—14. (In Russ.).
  10. Figurin VA, Suntsova NP, Cheglakova OA. Nutritional value and productivity of early varieties of a meadow clover at different regimes of use. Agricultural science of Euro-North-East. 2015; (3):38—42. (In Russ.).
  11. Kashevarov NI, Saprykin VS, Danilov VP. Multicomponent mixtures for haylage in addressing the shortage of fodder plant protein. Fodder journal. 2013; (1):3—7. (In Russ.).
  12. Ganushchenko O. Fibre in ruminant diets. Animal Husbandry of Russia. 2019; (10):37—42. (In Russ). doi: 10.25701/ZZR.2019.72.82.010
  13. Dydykina AL, Nakonechnyy AA, Shalaginova LN. Improving feed quality in the Arkhangelsk region. Fodder journal. 2017; (12):28—30. (In Russ.).
  14. Tyapugin EA, Simonov GA, Bogatyrev EV, Fomenko PA, Korelskaya LA, Tishchenko AG, et al. Spravochnik khimicheskogo sostava i pitatel’nosti kormov [Handbook of chemical composition and nutrition of feed]. Vologda — Molochnoye: Vologda GMHA publ.; 2016. (In Russ.).
  15. Sizova YV. Functionally metabolic value of carbohydrates in cow feeding. Bulletin NGIEI. 2013; (4):115—121. (In Russ.).

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».