Экологическая пластичность, урожайность и качество зерна различных сортов сои в условиях Курской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследования проводили с целью отбора наиболее перспективных для условий Курской области сортов сои по результатам оценки их экологической адаптивности, урожайности и качества зерна. Работу выполняли на черноземе типичном мощном тяжелосуглинистом в 2020-2022 гг. Изучали 26 сортов сои из 5 селекционных центров. За период вегетации сои ГТК в 2020 г. был равен 0,78, в 2021 г. - 1,20, в 2022 г. - 1,33. Наибольшей экологической пластичностью (bi=2,01…2,91) характеризовались сорта Фарта, Киото, Аванта, Спарта, Кофу, Зуша, Шатиловская 17, Кассиди, урожайность которых составляла 2,17…2,64 т/га, наименьшей - сорт Бара (bi=0,44, урожайность - 1,90 т/га). В условиях Курской области все изучаемые сорта демонстрировали высокую экологическую стабильность (Si2=0,01…0,65), наибольшей она была у сортов Элана и Арлета (Si2=0,01). По гомеостатичности сортов лучшими были сорта Бара (Hom=14,29), Опус (Hom=10,70), Ирбис (Hom=8,58) и Баргузин (Hom=7,65). По показателю агрономической стабильности все изучаемые сорта пригодны для выращивания в Курской области (As>70 %). Наибольшей величиной этого показателя (As=98,7…97,1 %) характеризовались сорта Бара, Опус, Ирбис и Баргузин. В среднем за годы исследований среди раннеспелых сортов самую высокую урожайность сформировала Нордика (2,54 т/га), наименьшую - Казачка (1,93 т/га). У сортов среднеранней группы спелости наиболее высокий сбор семян отмечен у сорта Кофу (2,61 т/га). Урожайность остальных сортов этой группы спелости (Зуша, Славия, Киото, Кассиди и Амадеус) была ниже на 0,19…0,48 т/га. У ранних сортов самое высокое содержание белка в зерне отмечено у сорта Хана (45,9 %), в среднеранней группе - у сорта Амадеус (45,6 %). В целом для условий Курской области можно рекомендовать ранние сорта Нордика, Хана, Опус, Осмонь (урожайность 2,34…2,54 т/га), среднеранние сорта - Киото, Кофу (2,42…2,61 т/га), для ранней уборки - ультраскороспелый сорт Бара.

Об авторах

Д. В. Дубовик

Курский федеральный аграрный научный центр

Email: dubovikdm@yandex.ru
305021, Курск, ул. Карла Маркса, 70 б

Е. В. Дубовик

Курский федеральный аграрный научный центр

305021, Курск, ул. Карла Маркса, 70 б

А. В. Шумаков

Курский федеральный аграрный научный центр

305021, Курск, ул. Карла Маркса, 70 б

С. И. Кривошеев

Курский федеральный аграрный научный центр

305021, Курск, ул. Карла Маркса, 70 б

Список литературы

  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.

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».