Development and Formation of Productivity of Potato Varieties of Kamchatka Breeding Depending on the Elements of Cultivation Technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The influence of different technological methods of planting and care of potatoes is studied, the values of plant development, photosynthesis, formation of productivity and yield at cultivation of new potato varieties of Kamchatka selection is established in order to improve the existing technology. The recommended methods of planting and plant care have a direct impact on the formation of assimilative surface of potato leaves. The greatest assimilative surface of leaves was formed in the flowering phase, at planting with and without soil rolling and ridge formation at care, the increase to the controlled variant was on average for varieties: Fresco – 7,9 thousand m2/ha (17,6%), Geyser – 4,5 thousand m2/ha (10,0%), Vulkan – 3,2 thousand m2/ha (8,6%). The same pattern is observed during the period of mass sprouting, in the variety Fresco assimilative surface of leaves increased to the controlled variant by 4.5 thousand m2/ha (37.5%), Geyser – 2.5 thousand m2/ha (20.8%), Vulkan – 2.5 thousand m2/ha (23.8%). In terms of net photosynthetic productivity, we note an increase of 16.9% on average, depending on the variety, in comparison with the controlled variant in the way with planting with soil rolling and ridge formation during maintenance. On the same variant we note an increase to controlled variant photosynthetic potential of potato plantings on the variety Fresco – 22.2%, Geyser – 15.3%; Vulkan – 13.3% and dry biomass – 7.5 t/ha (40.9%), 7.1 t/ha (32.6%), 6.5 t/ha (36.7%), respectively. The future yield of potatoes depends on the formation of leaf surface, on variants with soil rolling and ridge formation in the care of potato plants noted a stable increase in yield on average for three years 3.4–4.1 t/ha or 11.6–13.7% compared to the current technology.

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. V. Gainatulina

Kamchatka Research Institute of Agriculture – a branch of the N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources

Author for correspondence.
Email: Khasbiullina@kamniish.ru

PhD in Agricultural Sciences

Russian Federation, Sosnovka

R. A. Khasbiullin

Kamchatka Research Institute of Agriculture – a branch of the N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources

Email: Khasbiullina@kamniish.ru

Researcher

Russian Federation, Sosnovka

O. I. Khasbiullina

Kamchatka Research Institute of Agriculture – a branch of the N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources

Email: Khasbiullina@kamniish.ru

PhD in Agricultural Sciences

Russian Federation, Sosnovka

References

  1. Bashlakova O.N., Budina E.A. Effektivnye agropriemy na kartofele v Kirovskoj oblasti // Kartofel’ i ovoshchi. 2015. № 11. S. 29–30. EDN: UZLSPZ.
  2. Dospekhov B.A. Metodika polevogo opyta: s osnovami statisticheskoj obrabotki rezul’tatov issledovanij. 5-e izd., dop. i pererab., M.: Agropromizdat, 1985. 351 s. EDN: ZJQBUD.
  3. Kafeli V.I. Fiziologicheskie osnovy konstruirovaniya gabitusa rastenij. M.: Nauka, 1994. 270 s.
  4. Manohina A.A. Razrabotka tekhnologicheskogo processa posadki kartofelya s primeneniem granulirovannyh organicheskih udobrenij (biokontejnerov): special’nost’ 05.20.01 “Tekhnologii i sredstva mekhanizacii sel’skogo hozyajstva”: avtoref. dis. na soiskanie uchenoj stepeni kand. s-h nauk. M., 2012. 19 s. EDN: ZOMQVV.
  5. Metodika provedeniya agrotekhnicheskih opytov, uchetov, nablyudenij i analizov na kartofele / [sost. S.V. Zhevora, L.S. Fedotova, V.I. Starovojtov i dr.] FGBNU VNIIKKH. M., 2019. 120 s.
  6. Pshechenkov K.A., Smirnov A.V. Optimizaciya tekhnologii podgotovki pochvy i sposoba vneseniya mineral’nyh udobrenij pod kartofel’ // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2016. T. 30. № 3. S. 30–32. EDN: VUZZQH.
  7. Pshechenkov K.A., Mal’cev S.V., Smirnov A.V. Tekhnologiya posadki kartofelya na suglinistyh pochvah v Central’nom regione Rossii // Kartofel’ i ovoshchi. 2017. № 9. S. 33–37. EDN: ZFMCMN.
  8. Ryahovskaya N.I., Gajnatulina V.V. i dr. Sistema zemledeliya Kamchatskogo kraya. Petropavlovsk-Kamchatskij: Kamchatpress, 2015. 200 s.
  9. Starovojtov V.I., Starovojtova O.A., Manohina A.A. Vozdelyvanie kartofelya s ispol’zovaniem vlagosberegayushchih polimerov // Vestnik FGOU VPO MGAU imeni V.P. Goryachkina. 2015. № 1 (65). S. 15–19.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Effect of potato planting and care methods on assimilative surface of leaves, thousand m2/ha in the flowering phase.

Download (119KB)
3. Fig. 2. Effect of planting and care methods on potato yield, t/ha.

Download (123KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».