Influence of Mineral Fertilizers on the Dynamics of Biomass Aaccumulation and Plant Growth of Winter Rye

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The dynamics of biomass and height of Secale cereale L. plants was studied in a long-term stationary field experiment on sod-podzolic light loamy soil. Systematic application of mineral fertilizers (option 2 – N65P50K50, option 3 – N100P75K75) had a significant impact on the height and biomass of plants at all tested stages of vegetation (eight time points within 50 days). To describe the dynamics of biomass and height of Secale cereale L. plants, sigmoid (logistic) and linear models are well suited, which made it possible to calculate such parameters as maximum biomass and height (M2, g : H2, cm), maximum speed (Vmax, g ⋅ day–1 (cm ⋅ day–1)) and average speed (b, g ⋅ day–1 (cm ⋅ day–1)). The Vmax values of the growth of raw plant biomass in variants 2 and 3 exceeded this indicator for the control variant by 1.7–2.0 times; Vmax of plant height growth varied within 4.2–4.6 cm ⋅ day–1, did not depend on the application of mineral fertilizers. The application of mineral fertilizers led to an increase in the average growth rate of the biomass of plants Secale cereale L. (b, g ⋅ day–1), in relation to the control, by more than 2 times.

Авторлар туралы

S. Vitkovskaya

Russian State Hydrometeorological University; Agrophysics Research Institute

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: s.vitkovskaya@mail.ru
Russia, 192007, Saint-Petersburg, Voronezhskaya ul. 79; Russia, 195220, Saint-Petersburg, Gragdanskiy prosp. 14

K. Shavrina

Agrophysics Research Institute

Email: s.vitkovskaya@mail.ru
Russia, 195220, Saint-Petersburg, Gragdanskiy prosp. 14

Әдебиет тізімі

  1. Тренкеншу Р.П., Лелеков А.С. Моделирование роста микроводорослей в культуре. Белгород: ООО “КОНСТАНТА”, 2017. 152 с.
  2. Абакумов А.И., Пак С.Я. Динамика биомассы фитоплангтона в зависимости от минерального питания (математические модели) // Моделирование систем. 2010. № 3 (25). С. 10–19.
  3. Лысенко С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутникового мониторинга динамики углерода в наземных экосистемах // Исслед-е Земли из космоса. 2019. № 4. С. 48–59.
  4. Усольцев В.А., Цепордей И.С., Норицин Д.В. Аллометрические модели биомассы деревьев лесообразующих пород Урала // Леса России и хоз-во в них. 2022. № 1 (80). С. 4–14.
  5. Лелеков А.С. Моделирование роста и биосинтеза морских микроводорослей в квазинепрерывной культуре: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Севастополь, 2009. 24 с.
  6. Cournede P.H. Dynamic system of plant growth. Mathematics. Universite montpellier II. Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. 77 s.
  7. Витковская С.Е., Дричко В.Ф., Хофман О.В. Оценка скорости нарастания биомассы сельскохозяйственных культур // Докл. РАСХН. 2014. № 1. С. 50–53.
  8. Витковская С.Е. Закономерности формирования биомассы и элементного состава растений ячменя в полевом опыте // Агрохимия. 2015. № 1. С. 63–72.
  9. Courn`ede P.H., De Reffye P. A generalized poisson model to estimate inter-plant competition for light // Plant growth modeling, simulation, visualization and their applications / Ed. T. Fourcaud, X. Zhang. Los Alamitos, California: IEEE Computer Society, 2007. https://doi.org/10.1109/PMA.2006.37
  10. Методы изучения ценопопуляций цветковых растений: учеб.-метод. пособ. для магистров биол. фак-та / Сост. А.С. Кашин, Т.А. Крицкая, Н.А. Петрова, И.В. Шилова. Саратов, 2015. 127 с.
  11. Витковская С.Е. Методы оценки пространственной и временной неоднородности биомассы и элементного состава сельскохозяйственных культур. СПб.: АФИ, 2019. 92 с.
  12. Шпанев А.М. Экспериментальная база для дистанционного зондирования фитосанитарного состояния агроэкосистем на Северо-Западе РФ // Совр. пробл. ДЗЗ из космоса. 2019. Т. 16 (3). С. 61–68.
  13. Кузнецов В.В., Дмитриева Г.А. Физиология растений: Учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2006. 743 с.
  14. Витковская С.Е. Методы оценки неоднородности почвенного покрова при планировании и проведении полевых опытов. СПб.: АФИ, 2011. 52 с.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2.

Жүктеу (927KB)
Метадеректер
3.

Жүктеу (83KB)
Метадеректер
4.

Жүктеу (41KB)
Метадеректер

© The Russian Academy of Sciences, 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».