Source material for creating spring barley varieties in the forest-steppe zone of the Middle Volga Region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The research aimed to comprehensively assess the spring barley collection material to create new high-yielding varieties resistant to environmental stress factors. The experiments were carried out in 2019-2021 in the Samara region. The soil of the experimental plot was a typical low-humus chernozem, medium- thick, light clayey, slightly acidic. The forecrop was spring wheat. The objects of research were 117 varieties of spring barley from the world collection of N. I. Vavilov All- Russian Institute of Plant Genetic Resources of various ecological and geographical origin. The zoned variety Povolzhsky 65 was chosen as a standard. The meteorological conditions during the years of the research were unstable during the growing season, which made it possible to objectively evaluate the variety samples according to the studied characteristics. As a result of the study of collection varieties of spring barley, sources of high grain productivity (+ 19.3-38.7 % to the standard) and short stature (14.0-27.0 cm below the standard) were identi ed - Kalkul (Germany), Badyoriy (Ukraine), Format (Rostov region), Yula (Rostov region), Leon (Rostov region), Tipple (England), Krasnoyaruzhsky 6 (Belgorod region), Exploer (France), Veles (Belgorod region), Chill (Germany), Fedos (Rostov region). In terms of large grains, the best were Nudum 95 (Chelyabinsk region), Stalker (Ukraine), Ratnik (Rostov region), Hago (Belarus), Miar (Orenburg region), which exceeded the standard by 16.8-21.1 %. Zeus varieties (Belgorod region), Ilek 36 (Kazakhstan), Donetskiy 12 (Ukraine), Evegrin (Denmark), Veles (Belgorod region), Prairie (Ukraine), Fedos (Rostov region), which exceeded the standard by 25.0-40.0 %, were distinguished by productive tillering. In terms of precocity, the varieties Gandvig (Arkhangelsk region), Belogorsky (Leningrad region), Bagan (Novosibirsk region), Krinichny (Belarus), Medicum 11 (Kazakhstan), Vadim (Krasnodar region), Veles (Belgorod region), ripened earlier than the standard for 2-5 days. The distinguished samples of spring barley can be used as genetic sources for crossings and creating valuable breeding material.

About the authors

L. A Kosykh

Samara Federal Research Scientific Center RAS

Email: laramart163@mail.ru
3a, Studencheskiy pereulok, Samara, 443001

References

  1. Косых Л. А., Столпивская Е. В., Никонорова Ю. Ю. Поволжский янтарь - новый сорт ярового ячменя для Средневолжского региона // Земледелие. 2021. № 8. 32-36. doi: 10.24412/0044-3913-2021-8-32-36.
  2. Максимов Р. А., Киселев Ю. А., Шадрина Е. А. Адаптивная реакция коллекционных сортообразцов ярового ячменя (Hordeum vulgare L.) в условиях Среднего Урала // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 35-40. doi: 10.53859/02352451_2022_36_4_35.
  3. Высокопродуктивный, зернофуражный сорт "Эндан" / В.И. Блохин, И.С. Ганиева, И.М. Сержанов и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 3 (54). С. 19-24.
  4. Герасимов С.А. Селекционноценные образцы ячменя коллекции ВИР по параметрам адаптивности, продуктивности и качества зерна // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2020. № 4 (57). С. 16-24.
  5. Оценка коллекционных образцов ярового ячменя в селекции на продуктивность и качество зерна в условиях Восточной Сибири / Н. А. Сурин, Н. Е. Ляхова, С. А. Герасимов и др. // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 5. С. 41-44. doi: 10.24411/0235-2451-2018-10510.
  6. Скрининг сортов ярового ячменя, различных по эколого-географическому происхождению / Е. Г. Филиппов, А. А. Донцова, Д. П. Донцов и др. // Зерновое хозяйство России. 2017. № 5. С. 43-51.
  7. Методические указания по изучению и сохранению мировой коллекции ячменя и овса / под редакцией д-ра биол. наук И. Г. Лоскутова. СПб.: ВИР, 2012. 29 с.
  8. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур / под общ. ред. М. А. Федина. М.: Министерство сельского хозяйства СССР, 1985. 267 с.
  9. Усманов Р. Р. Статистическая обработка данных агрономических исследований в программе "Statistica". М.: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2020. 177 с.
  10. Подгорный С. В., Самофанов А. П., Скрипка О. В. Селекционная оценка элементов продуктивности озимой пшеницы в условиях юга Ростовской области // Аграрный вестник Урала. 2017. № 9(163). С. 35-39.
  11. Радюкевич Т. Н., Бондарева Л. М., Карташева Л. И. Оценка новых коллекционных образцов ячменя по хозяйственно-ценным признакам в условиях Северо-Запада России // Пермский аграрный вестник. 2018. № 4(24). С. 76-82.
  12. Батанова О. Б., Корелина В. А. Влияние элементов структуры урожая на продуктивность ярового ячменя (Hordeum vulgare L.) в условиях Крайнего Севера РФ // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2017. № 178 (3). С. 50-58. doi: 10.30901/2227-8834-2017-3-50-58.
  13. Глуховцев В. В. Селекция ярового ячменя в Среднем Поволжье. Самара: ЗАО Типография "Сокол- Т", 2005. 232 с.
  14. Левакова О. В. Изучение и подбор ярового ячменя по признакам устойчивости к полеганию и урожайности // Вестник Российской сельскохозяйственнной науки. 2018. № 3. С. 39-41. doi: 10.30850/vrsn/2018/3/39-41

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 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».