Селекционная ценность сафлора красильного в аридных условиях Северного Прикаспия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Низкие и неустойчивые урожаи основных масличных культур в условиях Северного Прикаспия - А страханской области не способствуют заинтересованности в их масштабном возделывании в регионе. По этой причине валовой сбор масличных сильно падает, создавая при этом дефицитность растительного масла. В настоящее время возделывание сафлора красильного становится актуальным благодаря его высокой засухоустойчивости и качественным показателям сафлорового масла. Представлена оценка трехлетних испытаний (2019-2021 гг.) 24 коллекционных образцов сафлора красильного на светло-каштановых почвах Нижнего Поволжья. На опытном участке ФГБНУ Прикаспийского аграрного федерального научного центра РАН проведена работа по изучению сортов сафлора красильного из коллекции ВИР. Определялось влияние основных абиотических и биотических факторов среды на морфо-биологические и хозяйственные признаки сафлора. На основании полученных результатов выделены перспективные образцы, имеющие селекционную ценность в качестве исходного материала при создании новых сортов: Gila, Шахалли-260, Цамбули, Ширкас, Талан, Центр 70, Молдир, Нурлан, Александрит, Шифо, Sinaloa-90. Выделенные сорта превысили показатели стандартного сорта Астраханский 747 по урожайности на 0,43…1,06 т/га, по масличности на 1,75…3,02 %.

Об авторах

Надежда Александровна Зайцева

Прикаспийский аграрный федеральный научный центр РАН

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

кандидат сельскохозяйственных наук, зав. лаборатории селекции сельскохозяйственных культур

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

Екатерина Васильевна Ячменева

Прикаспийский аграрный федеральный научный центр РАН

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

младший научный сотрудник лаборатории селекции сельскохозяйственных культур

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

Ирина Ивановна Климова

Прикаспийский аграрный федеральный научный центр РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: irina.ssd1981@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9582-3752

научный сотрудник лаборатории селекции сельскохозяйственных культур

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

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».