Ecological plasticity, yield and grain quality of various soybean varieties under the conditions of Kursk Region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The purpose of the research is to select the most promising soybean varieties for the conditions of the Kursk region, based on the results of an assessment of their environmental stability and plasticity, the level of yield and grain quality. The research was carried out in a field experiment on typical heavy-loamy chernozem (Kursk Region, Kursk District) in 2020-2022. 26 soybean varieties from 5 breeding centers were studied. During the growing season of soybeans, the HTC in 2020 amounted to 0.78, 2021 - 1.20, 2022 - 1.33. It was found that the varieties Farta, Kyoto, Avanta, Sparta, Kofu, Zusha, Shatilovskaya 17, Cassidy (bi=2.01-2.91) were characterized by the greatest ecological plasticity at a yield level of 2.17...2.64 t/ha, and the Bar variety (bi=0.44) was the least, the yield is 1.90 t/ha. Under the conditions of the Kursk region, all the studied varieties demonstrate high ecological stability (Si2= 0.01-0.65) - Elana and Arleta were the most stable (Si2= 0.01). According to the homeostaticity of the varieties, the best were Bara (Hom=14.29), Opus (Hom=10.70), Irbis (Hom=8.58) and Barguzin (Hom=7.65). According to the indicator of agronomic stability, all the studied varieties are suitable for production under the conditions of Kursk Region (As>70 %). The varieties Bara, Opus, Irbis and Barguzin had the greatest agronomic stability (As=98.7-97.1%). On average, over the years of research, among the early-ripening varieties, the highest yield was formed by the Nordic (2.54 t/ha), the lowest by the Cossack (1.93 t/ha). In varieties of medium-early ripeness, the highest grain yield is observed in the Kofu variety (2.61 t/ha). The yield of the other varieties of this group of ripeness (Zusha, Slavia, Kyoto, Cassidy and Amadeus) was lower than that of Kofu by 0.19-0.48 t/ha. In early varieties, the highest protein content in grain was in the Hana variety (45.9%), in the middle early group - from 45.6% in the Amadeus variety. For the conditions of the Kursk region, early varieties of Nordica, Hana, Opus, Osmon are recommended (yield 2.34... 2.54 t/ ha), medium-early varieties - Kyoto, Kofu (2.42...2.61 t /ha), for early harvesting - ultra-ripe Bar variety.

About the authors

D. V. Dubovik

Federal Agricultural Kursk Research Center

Email: dubovikdm@yandex.ru
305021, Kursk, ul. Karla Marksa, 70b

E. V. Dubovik

Federal Agricultural Kursk Research Center

305021, Kursk, ul. Karla Marksa, 70b

A. V. Shumakov

Federal Agricultural Kursk Research Center

305021, Kursk, ul. Karla Marksa, 70b

S. I. Krivosheev

Federal Agricultural Kursk Research Center

305021, Kursk, ul. Karla Marksa, 70b

References

  1. Evaluation of the performance of advanced generation soybean [Glycine max (L.) Merr.] genotypes using GGE biplot / C. Mukuze, P. Tukamuhabwa, M. Maphosa, et al. // Journal of Plant Breeding and Crop Science. 2020. Vol. 12 (3). P. 246-257. doi: 10.5897/JPBCS2020.0905.
  2. Влияние погодно-климатических условий на содержание белка и масла в семенах сои на Северном Кавказе / Л. Ю. Новикова, И. В. Сеферова, А. Ю. Некрасов и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. № 6. С. 708-715. doi: 10.18699/VJ18.414.
  3. Фокина Е. М., Титов С. А., Разанцвей Д. Р. Агроэкологическая оценка перспективных образцов сои // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 7. С. 21-23. doi: 10.24411/0235-2451-2019-10705.
  4. Обзоры рынка масличных, подсолнечника, масел // Газета Агро Новости от 24.01.2022 года. URL: https://agro-bursa.ru/gazeta/podsolnechnik-maslo/2022/01/24/obzor-rynka-maslichnykh-podsolnechnika-masel.html. (дата обращения: 31.10.2023).
  5. Дериглазова Г. М. Мониторинг возделывания сои в климатических условиях Курской области // Мелиорация и гидротехника. 2022. № 4. С. 304-316. doi: 10. 31774/2712-9357-2022-12-4-304-316.
  6. Ятчук П. В. Изучение некоторых элементов технологии возделывания перспективных сортов сои // Зернобобовые и крупяные культуры. 2023. № 1. С. 59-66. doi: 10.24412/2309-348X-2023-1-59-66.
  7. Факторы агротехники, влияющие на формирование урожая и качества зерна сои / Н. Н. Лысенко, С. Н. Петрова, Ю. В. Кузмичева и др. // Вестник Орловского государственного аграрного университета. 2017. № 1 (64). С. 19-27.
  8. Миленко О. Г. Продуктивность агрофитоценоза сои в зависимости от сорта, норм высева семян и способов ухода за посевами // Известия ТСХА. 2019. № 1. С. 170-181.
  9. Булатова К. А. Урожайность семян сортов сои разных групп спелости в лесостепной зоне Среднего Поволжья // Вестник Казанского ГАУ. 2021. № 4. С. 10-14. doi: 10.12737/2073-0462-2022-10-14.
  10. Детерминантный характер роста зернобобовых культур: роль в доместикации и селекции, генетический контроль / E. A. Крылова, Е. К. Хлесткина, М. О. Бурляева и др. // Экологическая генетика. 2020. Т. 18. № 1. С. 43-58. doi: 10.17816/ecogen16141.
  11. Тимохин А. Ю., Бойко В. С., Омельянюк Л. В. Продуктивность сои в различных условиях выращивания на юге Западной Сибири // Земледелие. 2022. № 6. С. 26-30. doi: 10.24412/0044-3913-2022-6-26-31.
  12. Влияние плотности посева сои сорта Кружевница на урожайность и качество семян в условиях юга Приамурья / Г. П. Чепелев, М. П. Михайлова, А. Е. Гретченко и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 8. С. 80-84. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10814.
  13. Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. Т. 1. "Сорта растений" (официальное издание). М.: ФГБНУ "Росинформагротех", 2022. 646 с. URL: https://dachanadvoih.ru/wp-content/uploads/2022/11/gosreestr-rus.pdf (дата обращения: 31.10.2023).
  14. Eberhart S. A., Russel W. A. Stability parametersfor comparing varieties // Crop. Sci. 1966. Vol. 6. No. 1. Р. 36-40.
  15. Децына А. А, Илларионова И. В., Щербинина В. О. Расчет параметров экологической пластичности и стабильности масличных сортов подсолнечника селекции ВНИИМК // Масличные культуры. 2020. № 3 (183). С. 31-38. doi: 10.25230/2412-608Х-2020-3-183-31-38.
  16. Белявская Л. Г., Белявский Ю. В., Диянова А. А. Оценка экологической стабильности и пластичности сортов сои // Зернобобовые и крупяные культуры. 2018. № 4. С. 42-48. doi: 10.24411/2309-348Х-2018-11048.
  17. Использование сои в качестве предшественника для яровой и озимой пшеницы на агротемногумусовых глеевых почвах Приморского края / Р. В. Тимошинов, А. Г. Клыков, Е. Ж. Кушаева и др. // Вестник ДВО РАН. 2018. № 3. С. 35-42.

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».