Assessment of indicators of ecological plasticity and stability of promising spring oat lines based on the «1,000 grain weight» in the Kirov region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The research was conducted in order to compare the ecological plasticity and stability of spring oat varieties according to the «1,000 grain weigt» indicator in order to identify those that are adaptive to the conditions of the Volga-Vyatka region. The experiments were conducted in 2022–2024 in the Kirov region with 8 varieties of spring film oats in a competitive variety testing with four repetitions. The soil at the site was cultivated sod-podzol medium loam. In 2022, there was excessive moisture (GTK = 2.00), in 2023 optimal conditions were created for plant growth and development (GTK = 1.64), and in 2024 there was a lack of moisture (GTK = 1.10). The indicators of ecological adaptability were calculated using methods developed by S. A. Eberhart, B. A. Russell (bi , σd²), R. A. Udachin (I, U), A. A. Gryaznov (IEP), and E. D. Nettevich et al. (PUSS, L). According to the results of the two-factor analysis of variance, the weight of 1,000 grains was significantly affected by weather conditions (58.9 %) and genotype × environmental interactions (28.1 %). The genotype of the studied lines had a slight effect (13.0 %). Favorable conditions for the formation of a high mass of 1,000 grains developed in 2024, with an index of environmental conditions of 1.77 and a maximum experimental value of 47.1 grams at the 41h18 line. The studied lines were classified as slightly variable based on the coefficient of variation for the mass of 1000 grains (CV < 10 %). However, the 40h20 and 41h18 lines had higher coefficients of variation (CV = 12.74 % and CV = 10.46 %, respectively). The 40h20 line ranked first in terms of three indicators of ecological adaptability (bi = 2.06, I = 26.4 %, IEP = 1.04). However, in terms of stability indicators, it did not perform well (Y = 48.5, L = 3.35, PUSS = 143.3). Therefore, the 91h18 line, which is the sum of 22 rankings, had the highest level of adaptability to the conditions of the Kirov region when considering the «mass of 1,000 grains» indicator.

About the authors

N. V. Emeleva

Rudnitsky Federal Agrarian Scientific Center of the North-East

Email: Natasort@yandex.ru
610007, Kirov, ul. Lenina, 166a

G. A. Batalova

Rudnitsky Federal Agrarian Scientific Center of the North-East

Author for correspondence.
Email: Natasort@yandex.ru
610007, Kirov, ul. Lenina, 166a

References

  1. Василевский В. Д. Адаптивный потенциал зерновой продуктивности сортов овса в Южной лесостепи Западной Сибири в зависимости от предшественника // Вопросы степеведения. 2024. № 1. С. 114–125.
  2. Экологическое сортоизучение овса ярового (Avena sativa L.) в северной лесостепи Челябинской области / Д. А. Пырсиков, Н. В. Глаз, Л. А. Пуалаккайнан и др. // Вестник Омского Государственного аграрного университета. 2023. № 1 (49). С. 57–65. doi: 10.48136/2222-0364_2023_1_57.
  3. Изучение биологической ценности белка зерна овса голозерного / Е. Н. Шаболкина, С. Н. Шевченко, Г. А. Баталова и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. 2020. № 2 (34). С. 78–83. doi: 10.24411/2309-348X-2020-11173.
  4. Марьин В. А., Верещагин А. Л. Фракционный состав по крупности зерна овса // Материалы XVII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых с международным участием. Бийск: Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета, 2024. С. 361–366.
  5. Loskutov I. G., Khlestkina E. K. Wheat, barley, and oat breeding for health benefit components in grain // Plants. 2021. Vol. 10. No. 1. Article 86. URL: https://www.mdpi.com/2223-7747/10/1/86 (дата обращения: 17.03.2025). doi: 10.3390/plants10010086.
  6. Особенности формирования масличности у сортов ярового овса в резко-континентальных климатических условиях / О. А. Юсова, П. Н. Николаев, В. С. Васюкевич и др. // Вестник Новосибирского государственного аграрного университета. 2020. № 3(56). С. 86–93 doi: 10.31677/2072-6724-2020-56-3-86-93.
  7. Зобнина И. В., Корелина В. А., Батакова О. Б. Оценка стабильности и пластичности голозерных форм овса ярового по урожайности и массе 1000 зерен в условиях Северного региона // Вестник РУДН. Серия: Агрономия и животноводство. 2024. Т. 19. № 1. С. 76–89. doi: 10.22363/2312-797X-2024-19-1-76-89.
  8. Тулякова М. В., Баталова Г. А., Пермякова С. В. Адаптивный потенциал генофонда овса пленчатого по массе 1000 зерен // Зерновое хозяйство России. 2021. № 5(77). С. 3–8. doi: 10.31367/2079-8725-2021-77-5-3-8.
  9. Применение критериев экологической стабильности для оценки сортов ярового овса в контрастных условиях Омского региона по массе 1000 зерен / П. Н. Николаев, О. А. Юсова, И. В. Сафонова и др. // Аграрная наука. 2021. № 11. С. 3–8. doi: 10.30906/1999-5636-2021-11-3-8.
  10. Гончаренко А. А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур // Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
  11. Eberhart S. A., Russel W. A. Stability parameters for comparing varieties // Crop Sci. 1966. Vol. 6. No. 1. P. 36–40.
  12. Удачин Р. А., Головоченко А. П. Методика оценки экологической пластичности сортов пшеницы // Селекция и семеноводство. 1990. № 5. С. 2–6.
  13. Грязнов А. А. Селекция ячменя в Северном Казахстане // Селекция и семеноводство. 2000. № 4. С. 2–8.
  14. Неттевич Э. Д., Моргунов А. И., Максименко М. И. Повышение эффективности отбора яровой пшеницы на стабильность урожайности и качества зерна // Вестник сельскохозяйственной науки. 1985. № 1. С. 66–73.
  15. 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.
  16. Байкалова Л. П., Серебренников Ю. И. Пластичность и стабильность ярового овса по урожайности и массе 1000 зерен // Вестник КрасГАУ. 2020. № 4(157). С. 37–44. doi: 10.36718/1819-4036-2020-4-37-44.
  17. Повышенная стабильность образцов овса, ячменя и пшеницы по массе 1000 зерен не связана с меньшей крупностью зерна / В. И. Полонский, А. В. Сумина, С. А. Герасимов и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. 2(184). С. 52–65. doi: 10.30901/2227-8834-2023-2-52-65.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 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».