Адаптивность сортов перца сладкого при возделывании в почвенноклиматических условиях Астраханской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В сельскохозяйственном производстве важно не только добиться высокого показателя урожайности, но и обеспечить стабильность ее проявления. Для получения высокой и стабильной урожайности необходимо обладать информацией о степени адаптивности сортов и гибридов сельскохозяйственных культур к конкретной зоне возделывания. Проанализированы результаты полевого опыта по сортоиспытанию перца сладкого. Оценка сорта на адаптивность к природным условиям и технологии возделывания в Астраханской области проведена по параметрам пластичности и стабильности сорта. Экологическую пластичность определяли с помощью коэффициента регрессии bi, характеризующего реакцию сорта на изменение условий возделывания. Для характеристики параметра стабильности рассчитано среднее квадратичное отклонение от линии регрессии σ2d. Все расчеты велись по методике S.A. Eberhart, W.A. Russell в изложении В.З. Пакудина.

Об авторах

Елена Георгиевна Мягкова

Прикаспийский аграрный федеральный научный центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: govsan29@mail.ru

научный сотрудник отдела земледелия и комплексной мелиорации

416251, Российская Федерация, Астраханская область, Черноярский район, с. Солёное Займище, квартал Северный, д. 8

Список литературы

  1. Zhuchenko AA. Role of adaptive selection system in crop production of the XXI century. In: Semin AS. (ed.) Kommercheskie sorta polevykh kul’tur Rossiiskoi Federatsii [Commercial cultivars of field crops in the Russian Federation]. Moscow: IKAR publ.; 2003. p. 10—15.
  2. Zhuchenko AA. Adaptivnaya sistema selektsii rastenii (ekologo-geneticheskie osnovy). T. 1. [Adaptive system of plant selection (ecological and genetic bases). Vol. 1.]. Moscow: RUDN publ.; 2001.
  3. Zhuchenko AA. Ecological and genetic foundations of adaptive system of plant breeding. Selektsiya i semenovodstvo. 1999; (4):5—16.
  4. Moiseeva MA. Relationship between productivity, heterosis effect and ecological stability of sweet pepper hybrids. Bulletin of the Belarussian state agricultural academy. 2016; (2):65—67.
  5. Pakudin VZ, Lopatina LM. Evaluation of ecological plasticity and stability of agricultural crops. Agricultural biology. 1984; (4):109—113.
  6. Potanin VG, Aleynikov AF, Stepochkin PI. A new approach to estimation of the ecological plasticity of plant varieties. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2014; 18(3):548—552.
  7. Abu NE, Uguru MI, Obi IU, Baiyeri KP. Prediction model for fresh fruit yield in aromatic peppers (Capsicum annuum L.). African Journal of Agricultural Research. 2015; 10(30):2882—2888. doi: 10.5897/AJAR2014.9196
  8. Baikalova LP, Serebrennikov YI. The assessment of the barley sort adaptive capacity in the Kansk forest-steppe. The Bulletin of KrasGAU. 2014; (10):93—97.
  9. Udachin RA, Golovochenko AP. Methodology for assessing ecological plasticity of wheat varieties. Selektsiya i semenovodstvo. 1990; (5):2—6.
  10. Zykin VA, Meshkov VV, Sapega VA. Parametry ekologicheskoi pla-stichnosti sel’skokhozyaistvennykh rastenii, ikh raschet i analiz [Parameters of ecological plasticity of agricultural plants, their calculation and analysis]. Novosibirsk: SO VASKhNIL publ.; 1984.
  11. Kalmykova EV, Petrov NY, Narushev VB, Myagkova EG. agrotechnology of sweet pepper cultivation in the zone of light-chestnut soils in the Caspian region under irrigation. The Agrarian Scientifi Journal. 2017; (6):15—19.
  12. Kalmykova EV, Petrov NY, Pavlenko VN. Modern adaptive technologies of vegetable cultivation in the Lower Volga region. Volga Region Farmland. 2017; (4):82—88.
  13. Kalmykova EV, Petrov NY. Complex water-soluble fertilizers in the technology for vegetable cultivation in the Lower Volga region. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2017; (2):29—31.
  14. Dospekhov BA. Methodology of field experiment. 5th ed. Moscow: Agropromizdat publ.; 1985.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».