Сортовая отзывчивость сои на орошение и удобрение в условиях Нижнего Поволжья

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведено исследование с целью изучения отзывчивости сортов сои с различными сроками созревания на оросительную воду и удобрение и отбора сортов, обеспечивающих получение высокой урожайности при экономии водных и агрохимических ресурсов. Применена методика закладки полевого опыта (Б.А. Доспехов, 1979). Использовали различные сорта селекции ФГБНУ ВНИИОЗ и дозы удобрений, рассчитанных на получение урожайности от 2,5 до 4,5 т/га зерна. Площадь делянок — 35 м2. Повторность — 4‑кратная. Режим орошения 80% НВ достигался промачиванием почвы в слое 0,4 м до фазы бутонизации и в период созревания — полной спелости. В генеративные периоды развития агрофитоценоза (бутонизация — налив семян в бобах) увеличивали поступление влаги в почву до глубины 0,6 м. Установлено, что дифференциация водопотребления тесно связана с метеоусловиями в годы проведения исследований и со сроками созревания сорта. Доля оросительной воды значительно возрастала в годы с гидротермическим коэффициентом ГТК02 (2020 г.) — до 76,5 % — по сравнению с более благоприятными годами с ГТК05 (2019 г.). Скороспелые сорта характеризовались наименьшим потреблением оросительной воды за сезон: ВНИИОЗ 86 (3138…4014 м3/га) и Волгоградка 2 (3653…4381 м3/га), чем более поздние ВНИИОЗ 31 и Волгоградка 3 (4078…5027 м3/га). Наибольшей отзывчивостью на оросительную воду и ее экономией характеризуется сорт Волгоградка 2 с уровнем урожайности 3,57 т/га и коэффициентом водопотребления 1136 м3/т зерна по сравнению с другими сортами с показателями 2,81…3,74 т/га; 1235…1297 м3/т соответственно. Впервые в условиях орошения Нижнего Поволжья усовершенствована технология получения высоких уровней урожайности зерна 2,97…4,27 т/га за счет использования генотипа сорта региональной селекции (Волгоградка 2, Волгоградка 3) и улучшения минерального питания растений в расчете на программируемый урожай (2,5…4,5 т/га).

Об авторах

Владимир Васильевич Толоконников

Всероссийский НИИ орошаемого земледелия

Автор, ответственный за переписку.
Email: tolokonnikov@vniioz.ru
ORCID iD: 0000-0001-5457-0947

доктор сельскохозяйственных наук

Российская Федерация, 400002, г. Волгоград, ул. Тимирязева, д. 9

Любовь Васильевна Вронская

Всероссийский НИИ орошаемого земледелия

Email: vronskaya-l@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7753-9229

младший научный сотрудник

Российская Федерация, 400002, г. Волгоград, ул. Тимирязева, д. 9

Светлана Александровна Агапова

Всероссийский НИИ орошаемого земледелия

Email: sveta-sxi@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5159-6578

младший научный сотрудник

Российская Федерация, 400002, г. Волгоград, ул. Тимирязева, д. 9

Список литературы

  1. Yelnazarkyzy R, Kenenbayev SB, Didorenko SV, Borodychev VV. Soy cultivation technology with gravity drip irrigation in South and Southeast Kazakhstan. Journal of Ecological Engineering. 2019;20(7):39–44. doi: 10.12911/22998993/109862
  2. Júnior FWR, Forte CT, Scariot MA, Mulinari J, Galon L, Mossi AJ, et al. Chapter 7. Soy in Brazil: Past, present and future. In: Fletcher B. (ed.) Soybeans: Cultivation, nutritional properties and effects on health. 2017. p.153–176.
  3. Chamurliev GO, Tolokonnikov VV, Chamurliev OG. Soya pri oroshenii v Nizhnem Povolzh’e [Soybean under irrigation in the Lower Volga region]. Volgograd; 2018. (In Russ.).
  4. Balakay GT, Dokuchaeva LM, Yurkova RE, Selitskiy SA. Ways of improving elements of soy cultivation technologies. Scientific journal of Russian scientific research institute of land improvement problems. 2019;4:100–120. (In Russ.). doi: 10.31774/2222-1816-2019-4-100-120
  5. Zelentsov SV, Moshnenko EV, Trunova MV, Bubnova LA, Budnikov EN, Lukomets AV, et al. A cold-resistant soybean cultivar of the northern ecotype Sayana. Maslichnye kul’tury. 2021;(1):95–102. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-1-185-95-102
  6. Masnyi RS, Vasilyev SM, Balakay GT, Babichev AN, Dokuchaeva LM, Yurkova RE, et al. Rekomendatsii po vozdelyvaniyu soi na oroshaemykh zemlyakh Rostovskoi oblasti [Recommendations for the cultivation of soybeans on irrigated lands of the Rostov region]. Novocherkassk; 2021. (In Russ.).
  7. Selitskiy SA, Balakay GT. Photosynthetic activity and productivity of irrigated soybean under complex treatment with growth regulators. Ways of increasing the efficiency of irrigated agriculture. 2021;(2):17–22. (In Russ.).
  8. Reutina AV, Kartamysheva EV, Luchkina TN. Soybean cultivars of the Rostov region’s breeding. Maslichnye kul’tury. 2018;(4):27–30. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2018-4-176-27-30
  9. Rosenzweig VE, Goloenko DV. Breeding strategies for soybean canopy structure optimization in dry regions. Maslichnye kul’tury. 2021;(2):24–30. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-2-186-24-30
  10. Tolokonnikov VV, Mukhametkhanova SS, Kantser GP, Vronskaya LV. The influence of irrigation, fertilizer and variety factor on the yield of soybean in the Lower Volga region. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2021;(3):95–104. (In Russ.). doi: 10.32786/2071-9485-2021-03-09
  11. Balakay GT, Selitskiy SA. Soybean varieties yield by sprinkling and drip irrigation in Rostov region. Land reclamation and hydraulic engineering. 2019;(3):80–97. (In Russ.). doi: 10.31774/2222-1816-2019-3-80-97
  12. Tolokonnikov VV, Medvedeva LN, Koshkarova TS, Onoprienko YG. Selection of soybean varieties responsible for irrigation with the justification of economic significance for the national economy. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2020;(4):68–79. (In Russ.). doi: 10.32786/2071-9485-2020-04-06
  13. Lukomets VM, Zelentsov SV, Moshnenko EV. Theoretical justification of the possibility of selection perspective individuals in variety populations of self-pollinators on the example of soybean. Maslichnye kul’tury. 2021;(2):31–40. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-2-186-31-40

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


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».