Differences in biological efficiency of one- and two-component graminicide on sugar beet crops in Tula region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

One of the most urgent tasks in sugar beet production for Russia today is irregularities in cultivation technology and a low-efficiency crop protection. It leads to a high level of weed infestation of agricultural fields. Developing and identifying the most efficient, selective and accessible herbicides, which have low phytotoxicity, do not have a negative effect on soil chemical characteristics and can be used in sugar beet cultivation is relevant today. The aim of this study was to examine and compare biological efficiency of various doses and concentrations of one- and two-component graminicides on sugar beet crops against the following weeds: Cockspur grass — Echinochloa crusgalli (L.) Beauv., Wild millet — Setaria glauca (L.) Beauv. and Couch Grass — Elytrigia repens (L.) Nevski. The experiment was conducted on the territory of the Tula region in 2020. The total field experiment area was 480 m2. Application of clethodim + quizalofop-P-ethyl (0.5 l/ha) resulted in reducing the number and weight of annual weeds by 64…71 %, reducing the number and weight of perennial weeds by 54…58 %, which had the same efficiency as clethodim (0.6 l/ha). The efficiency of clethodim + quizalofop-P-ethyl (1.0 l/ha) was higher than Clethodim (0.6 l/ha) and amounted to 73…87 % of reduction in the number of weeds compared to the control, but was lower than Clethodim (1.8 l/ha), which resulted in 89…95 % reduction in the number of weeds compared to the control. The highest sugar beet yields were obtained in the variants with clethodim (1.8 l/ha) and two-component herbicide (1 l/ha), which amounted to 28 and 25 % yield increase, in comparison with the control.

About the authors

Kristina Dmitrievna Kryukova

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Author for correspondence.
Email: k_kryukova@inbox.ru

Master student, Agrobiotechnology department, Agrarian and Technology Institute

8/2, Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Valeriya Olegovna Gresis

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: gresis_vo@pfur.ru

PhD student, Assistant Professor, Agrobiotechnology department, Agrarian and Technology Institute

8/2, Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Gureev II. Sovremennye tekhnologii vozdelyvaniya i uborki sakharnoi svekly [Modern technologies of cultivation and harvesting of sugar beets]. Moscow: Pechatnyi gorod publ.; 2011.
  2. Shpaar D, Sushkov M. Vyrashchivanie sakharnoi svekly [Cultivation of sugar beet]. Moscow: Agropromizdat publ.; 1996.
  3. Artokhin KS. Sornye rasteniya [Weed plants]. Moscow: Pechatniy gorod publ.; 2010.
  4. Bazdyrev GI. Zashchita sel’skokhozyaistvennykh kul’tur ot sornykh rastenii [Protection of agricultural crops from weeds]. Moscow; 2004.
  5. Spiridonov YY. Integrated crop protection program against weeds. Zashchita i karantin rastenii. 2000;(2):18-20.
  6. Nikitin NV, Spiridonov YY, Shestakov VG. Nauchno-prakticheskie aspekty tekhnologii primeneniya sovremennykh gerbitsidov v rastenievodstve [Scientific and practical aspects of the technology of using modern herbicides in crop production]. Moscow: Pechatniy gorod publ.; 2010.
  7. Gamuev VV, Gamuev OV. Protection of sugar beet from weeds. Zemledelie. 2013;(4):29-31.
  8. Gamuev VV, Smirnov MA. Promising methods of protecting sugar beet from weeds. Zemledelie. 2015;(5):37-39.
  9. Dvoryankin EA. The advantages of modern schemes of herbicides used in beet crops. Sakharnaya svekla. 2009;(1):33-36.
  10. Ivaschenko AA. Sugar beet weed protection. Zashchita i karantin rastenii. 2005;(10):17-18.
  11. Ivaschenko AA. Modern trends in protection of sugar beet from weeds. Zashchita i karantin rastenii. 2005;(2):26-30.
  12. Gosudarstvennyi katalog pestitsidov i agrokhimikatov, razreshennykh k primeneniyu na territorii Rossiiskoi Federatsii. Chast’ I. Pestitsidy [State catalog of pesticides and agrochemicals permitted for use on the territory of the Russian Federation. Part I. Pesticides]. Moscow: Ministry of Agriculture; 2020.
  13. European Food Safety Authority, Anastassiadou M, Brancato A, Carrasco Cabrera L, Ferreira L, Greco L, Jarrah S, Kazocina A, Leuschner R, Magrans JO, Miron I, Pedersen R, Raczyk M, Reich H, Ruocco S, Sacchi A, Santos M, Stanek A, Tarazona J, Theobald A and Verani A. Review of the existing maximum residue levels for clethodim according to Article 12 of Regulation (EC) No 396/2005. EFSA Journal. 2019;17(5):5706. doi: 10.2903/j.efsa.2019.5706
  14. Osterholt M, Webster E, Blouin D, McKnight B. Overlay of residual herbicides in rice for improved weed management. Weed Technology. 2019;33(3):426-430. doi: 10.1017/wet.2019.22
  15. Mesnage R, Biserni M, Balu S, Frainay C, Poupin N, Jourdan F, et al. Integrated transcriptomics and metabolomics reveal signatures of lipid metabolism dysregulation in HepaRG liver cells exposed to PCB126. Archives of Toxicology. 2018;92(8):2533-2547. doi: 10.1007/s00204-018-2235-7
  16. Mesnage R, Biserni M, Wozniak E, Xenakis T, Mein CA, Antoniou MN. Comparison of transcriptome responses to glyphosate, isoxaflutole, quizalofop-p-ethyl and mesotrione in the HepaRG cell line. Toxicology Reports. 2018;5:819-826. doi: 10.1016/j.toxrep.2018.08.005
  17. Biserni M, Mesnage R, Ferro R, Wozniak E, Xenakis T, Mein CA, et al. Quizalofop-p-Ethyl induces adipogenesis in 3T3-L1 adipocytes. Toxicological Sciences. 2019;170(2):452-461. doi: 10.1093/toxsci/kfz097
  18. Jankowska M, Kaczynski P, Lozowicka B. Metabolic profile and behavior of clethodim and spirotetramat in herbs during plant growth and processing under controlled conditions. Scientific Reports. 2020;10(1):1323. doi: 10.1038/s41598-020-58130-3
  19. Guldiken B, Ozkan G, Catalkaya G, Ceylan FD, Yalcinkaya IE, Capanoglu E. Phytochemicals of herbs and spices: Health versus toxicological effects. Food and Chemical Toxicology. 2018;119,37-49. doi: 10.1016/j. fct.2018.05.050

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


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».