Связь структурных показателей озимой пшеницы с зерновой продуктивностью под влиянием контрастных метеоусловий центрального региона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Полевые исследования проводили в питомнике конкурсного сортоиспытания в 2018-2022 годах на селекционных полях ИСА - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ Рязанской области. Объект изучения - гидротермические условия региона, структурные элементы продуктивности лучших сортов собственной селекции (Виола, Фелиция, Галатея, Анфиса, Боярка, Ивита, Вимица (ГСИ), Адарка (ГСИ)) и три перспективные линии, имеющие стабильно высокую урожайность. Выявленные взаимосвязи между урожайностью и обусловливающими ее элементами продуктивности в непрерывно изменяющихся внешних условиях Центрального региона Нечерноземной зоны РФ позволили установить, что количество растений перед уборкой - r=+0,887, масса 1000 зерен - r=+0,806, количество продуктивных стеблей - r=+0,613 и высота растений - r=+0,494 оказывают основное воздействие на формирование продуктивности выделенных для анализа сортов и линий озимой пшеницы. Фактор, лимитирующий продуктивность зерновых культур в зоне проведения исследований, - дефицит атмосферного увлажнения. Сумма осадков и ГТК вегетационного периода значительно влияют на высоту растений (r=+0,761…+0,863), количество продуктивных стеблей (r=+0,556…+0,687), длину колоса (r=+0,598…+0,684), коэффициент продуктивной кустистости (r=+0,592…+0,723), количество зерен в колосе (r=+0,304…+0,484), массу зерна с колоса (r=+0,301…+0,506). Сумма эффективных температур имела отрицательную связь (r≥-0,500) практически со всеми элементами продуктивности.

Об авторах

Ольга Викторовна Левакова

Институт семеноводства и агротехнологий - филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Email: podvyaze@bk.ru

Евгения Дмитриевна Жаркова

Институт семеноводства и агротехнологий - филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Список литературы

  1. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. М.: Альянс, 2011. 351 с.
  2. Левакова О.В., Дедушев И.А., Ерошенко Л.М. и др. Влияние агрометеорологических изменений климата на зерновую продуктивность ярового ячменя в условиях Нечерноземной зоны РФ // Юг России: экология, развитие. 2022. Т.17. №1. C. 128-135. doi: 10.18470/1992-1098-2022-1-128-135.
  3. Левакова О.В., Жаркова Е.Д. Влияние массы 1000 зерен на урожайность и качество зерна озимой пшеницы разных групп спелости в Рязанской области // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2022. № 3. С. 22-25. doi: 10.30850/vrsn/2022/3/22-25
  4. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур / под ред. В.И. Головачева, Е.В. Кириловской. М: Калининская областная типография, 1989. 194 с.
  5. Романенко А.А., Беспалова Л.А., Котляров Д.В. Экономическая эффективность производства зерна на основе новых сортов озимой пшеницы селекции КННИСХ им. П.П. Лукьяненко // Достижения науки и техники АПК. 2016. №3. С. 15-188.
  6. Сандухадзе Б.И., Мамедов Р.З., Крахмалева М.С., Бугрова В.В. Урожайность сортов озимой мягкой пшеницы, элементы ее структуры и адаптивные свойства в условиях нечерноземной зоны // Зернобобовые и крупяные культуры. 2021. № 3. С. 17-22. doi: 10.24412/2309-348X-2021-3-17-22.
  7. Eroshenko L.M., Levakova O.V. Spring barley varieties and perspective ranges laboratory screening against artificially created salinity stress backgrounds // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021. 843. 012004 doi: 10.1088/1755-1315/843/1/012004
  8. Hughey L. Biological consequences of global warming is the signal already apparent. Trends in Ecology & Evolution.1. 2000. Vol. 15 (2). P. 56-61. doi: 10.1016/S0169-5347(99)01764-4
  9. Sun C., Zhang F., Yan X. et al. Genome-wide association studyfor 13 agronomic traits reveals distribution of superior alleles in bread wheat from the Yellow and Huai Valley of China // Plant Biotechnology Journal. 2017. № 15. PP. 953-969. doi: 10.1111/pbi.12690
  10. Yan X., Zhao L., Ren Y. et al. Genome-wide association study revealed that the TaGW8 gene was associated with kernel size in Chinese bread wheat // Scientific Reports. 2019. № 9. 2702. doi: 10.1038/s41598-019-38570-2
  11. Zhang L.Y., Liu D.C., Guo X.L. et al. Genomic distribution of quantitative trait loci for yield and yield-related traits in common wheat // Journal of Integrative Plant Biology. 2010. № 52(11). РР. 996-1007. doi: 10.1111/j.1744-7909.2010.00967.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

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».