Урожайность сортов озимой мягкой пшеницы разного эколого-географического происхождения и их адаптивность в условиях Центрального Нечерноземья

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При создании новых сортов необходимо уделять внимание не только высоким показателям урожайности и качеству исходных родительских форм, но и руководствоваться знаниями об их реакции на изменяющиеся условия среды выращивания. В статье представлены результаты комплексной оценки 15 сортов разного эколого-географического происхождения. При анализе показателей адаптивности использовали методики S.A. Eberhart и W.A. Russell, A.A. Rossielle и J. Hamblin, Л.А. Животкова, Э.Д. Неттевича. Исследования проводили в северо-западной части Рязанской области на полях ИСА – филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ в 2019–2023 годах, из них два года были неблагоприятными (индекс условий среды (Ij) – -2,54 – -1,87, три – благоприятными (0,84–2,24). Установлено, что в среднем за пять лет наибольшим потенциалом урожайности обладали сорта озимой пшеницы Даная – 5,79 т/га, Исцтар – 6,36, Небократ – 5,81, Славна – 6,09 т/га, что выше среднесортового показателя по опыту на 11,1, 22,1, 11,5 и 16,9% соответственно. В группу наиболее пластичных вошли: Даная и Лавина (Россия), Небократ и Славна (Украина), Исцтар (Германия). Высокая отзывчивость на улучшение условий среды отмечена у Московской 39 (Россия) – 1,22, Фантазии (Белоруссия) – 1,23, Сатурнуса и Тамбора (Германия) – 1,17 и 1,41 соответственно. По комплексу адаптивных свойств выделились сорта Исцтар и Небократ как генетически гибкие ((Ymin + Ymax)/2 = 5,56–6,26), с высоким показателем уровня стабильности (ПУСС = 103,28–113,12%), хорошей адаптивностью к условиям среды (КА = 1,15 и 1,26% соответственно) и устойчивостью к стрессам ((Ymin – Ymax) = -4,23 – -4,68). Результаты исследований можно использовать в практической селекции.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Оксана Алексеевна Артюхова

Институт семеноводства и агротехнологий – филиал Федерального бюджетного научного учреждения «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: podvyaze@bk.ru

младший научный сотрудник

Россия, с. Подвязье, Рязанская обл.

Список литературы

  1. Баянова О.В. Эконометрическое исследование показателей производства зерновой продукции в Российской Федерации // Modern Economy Success. 2020. № 1. С. 122–125.
  2. Бучников О.Н., Джуха В.М., Гайдук В.И. и др. Эффективность функционирования сельскохозяйственного бизнеса в условиях санкций: региональный аспект // Гуманитарный вестник Донского государственного аграрного университета. 2022. № 2. С. 150–159.
  3. Гладышева О.В., Банникова М.И. Урожайность и оценки адаптивности раннеспелых и позднеспелых сортов озимой мягкой пшеницы в условиях Центрального Нечерноземья // Аграрная наука. 2021. № 1. С. 129–132.
  4. Головачев В.И. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур / под ред. В.И. Головачева, Е.В. Кириловской. М.: Колос, 1989. 267 с.
  5. Гончаренко А.А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур // Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
  6. Животков Л.А., Морозова З.А., Секутаева Л.И. Методика выявления потенциальной продуктивности и «Урожайность» // Селекция и семеноводство. 1994. № 2. С. 3–6.
  7. Жученко А.А. Эколого-генетические основы адаптивной системы селекции растений // Сельскохозяйственная библиотека. 2000. № 3. С. 3–29.
  8. Левакова О.В., Банникова М.И. Анализ генетических источников ценных признаков сортов озимой мягкой пшеницы в целях создания исходного материала // Аграрная наука. 2019. № 7–8. С. 38–40.
  9. Левакова О.В. Изучение исходного материала ярового ячменя в целях использования его в селекционном процессе для Центрального региона РФ // Зернобобовые и крупяные культуры. 2018. № 2 (26). С. 61–-65.
  10. Неттевич Э.Д., Моргунов А.И., Максименко М.И. Повышение эффективности отбора яровой пшеницы на стабильность, урожайность и качество зерна // Вестник сельскохозяйственной науки. 1985. № 1. С. 66–73.
  11. Неттевич Э.Д. Селекция и семеноводство яровых зерновых культур // Избранные труды. М.; Немчиновка: изд.-во НИИСХ ЦРНЗ, 2008. 348 с.
  12. Рахаев Х.М., Баккуев Э.С., Энеева М.Н. и др. Ареал и поведение центра зернового подкомплекса России в 2000–2020 годах // Вестник Российской сельскохозяйственной науки. 2023. № 4. С.4–9.
  13. Русанов И.А. Современные сорта озимой пшеницы как исходный материал для селекции в условиях лесостепи ЦЧР: дис. канд. с-х. наук: 06.01.05. Воронеж, 2004. 248 с.
  14. Филиппов Е.Г., Брагин Р.Н., Донцов Д.П. Анализ показателей адаптивности сортов и линий ярового ячменя в экологическом сортоиспытании // Таврический вестник аграрной науки. 2022. № 4 (32). С. 221–230.
  15. Eberhart S.A., Russell W.A. Stability parameters for comparing varieties // Crop Sci. 1966. № 6.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

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».