Methods of Biologization of the Agrocenosis of Peach (Prunus persica (L.) Batsch) in the Foothill Crimea

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

In a long-term two-factor field experiment, the influence of biologization techniques on the state of peach agrocenosis in the foothills of the Crimea (Otradnoye village, Bakhchisarai district) on ordinary carbonate eroded chernozems was studied. The research was carried out in 2019–2021, the peach variety (Prunus persica (L.) Batsch) – Redhaven on almond rootstock (P. dulcis (Mill.) D.A. Webb). Two methods of biologization of agrocenosis were studied: blackening of the soil with segetal and artificial cereal-bean mixtures of herbs and the introduction of microbial preparations (MP) as biofertilizers – azotobacterin 07-agro (AB) and microbiokom-agro (MBK). It was found that both soil blackening and MP had a positive effect on soil properties, herbaceous and woody plants. Their more significant effect was revealed when used together. The maximum accumulation of grass biomass occurred in the variant of blackening with a mixture of herbs (Festuca pratensis Huds. + Trifolium pratense L. + Lolium multiflorum Lam. + Medicago sativa L. + Bromus inermis Leyss.) (MH4) in combination with AB, which was 3 times higher than the blackening of natural vegetation without MP (control of natural blackening (NB)). The biomass of seeded grasses contained more basic nutrients and carbon, the ratio of carbon to nitrogen was lower than in segetal vegetation, which contributed to its rapid mineralization with the formation of mineral nitrogen, and an increase in carbon content led to a more significant increase in the content of soil organic matter (SOM) compared with natural blackening. MP against the background of seeded grasses stimulated the accumulation of SOM in the soil, to a greater extent AB against the background of blackening with a mixture of MH4. The content of mobile forms of nutrients in the soil increased during biologization: nitrate nitrogen – by 12.5 mg/kg under the action of AB against the background of blackening with a mixture of F. pratensis + T. pratense (MH3), mobile phosphorus – by 13 mg/kg under the influence of MBK, K2O – by 93 and 117 mg/kg when applying AB and MBK, respectively, compared with the control of NB. All this contributed to the improvement of the mineral nutrition of the peach, an increase in the content of essential nutrients in the leaves: nitrogen – by 0.9% under the action of AB against the background of MH4, phosphorus – by 0.07–0.09% under the influence of AB and MBK against the background of MH3, and potassium – by 0.6% when applying AB against the same background. All this contributed to an increase in the yield of peach fruits by 9–10 t/ha when using MP against the background of blackening with a mixture of MH3, as well as an increase in the content of nitrogen, phosphorus and potassium in fruits. The calcium content in fruits decreased during biologization, which was due to the high absorption of calcium by seeded grasses and the antagonism of calcium with nitrogen and phosphorus in fruits. The constructed model of the productivity of peach plants during biologization reflected the dependence of peach productivity on the content of elements in grasses, soil and leaves. Based on the studied complex of factors, it was found that when biologizing the peach agrocenosis, blackening the soil with a mixture of MH3 and the use of AB is optimal.

Full Text

Restricted Access

About the authors

O. E. Klimenko

Nikitsky Botanical Garden – National Scientific Center of the RAS

Author for correspondence.
Email: olga.gnbs@mail.ru
Russian Federation, 52, Nikitsky Descent, Nikita Village, Yalta, Republic of Crimea, 298648

N. N. Yakusheva

Research Institute of Agriculture of Crimea

Email: olga.gnbs@mail.ru
Russian Federation, 150, Kyivskaya St., Simferopol, Republic of Crimea, 295043

A. V. Struchenko

Nikitsky Botanical Garden – National Scientific Center of the RAS

Email: olga.gnbs@mail.ru
Russian Federation, 52, Nikitsky Descent, Nikita Village, Yalta, Republic of Crimea, 298648

A. I. Dubina

Email: olga.gnbs@mail.ru

Individual Entrepreneur

Russian Federation, Otradnoye Village, Bakhchisarai District, Republic of Crimea, 298413

References

  1. Соколов М.С. Оздоровление почвы и биологизация земледелия – важнейшие факторы оптимизации экологического статуса агрорегиона (Белгородский опыт) // Агрохимия. 2019. № 11. С. 3–16. doi: 10.1134/S0002188119110127
  2. Lisetskii F., Stolba V.F., Marinina O. Indicators of agricultural soil genesis under varying conditions of land use, Steppe Crimea // Geoderma. 2015. V. 239–240. P. 304–316. doi: 10.1016/j.geoderma.2014.11.006
  3. Клименко О.Е., Клименко Н.И., Орел Т.И., Новицкий М.Л. Деградационные процессы в почвах под садами Крыма и возможные пути их преодоления // Современное состояние черноземов: Мат-лы II Международ. научн. конф, Ростов-на-Дону, 24–28 сентября 2018 г., ЮФУ. В 2-х т. / Отв. ред. О.С. Безуглова. Ростов/нД., Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2018. Т. 1. С. 143–149.
  4. Семенов В.М., Ходжаева А.К. Агроэкологические функции растительных остатков в почве // Агрохимия. 2006. № 7. С. 63–81.
  5. Алейник С.Н. Внедрение биологической системы земледелия на территории Белгородской области в 2011–2012 гг. // Мат-лы област. научн.-практ. конф. “Биологизация земледелия – вклад в будущее”. 2013. С. 5–15.
  6. Гурин А.Г., Резвякова С.В., Ревин Н.Ю. Проблемы сохранения почвы от эрозии в промышленных садах Центрально-черноземного региона // Вестн. ОрелГАУ. 2017. № 4(67). С. 32–42. doi: 10.15217/48484
  7. Лукин С.В. Динамика агрохимических показателей плодородия пахотных почв юго-западной части Центрально-Черноземных областей России // Почвоведение. 2017. № 11. С. 1367–1376. doi: 10.7868/S0032180X17110090
  8. Савченко С.Е. Адаптивно-ландшафтная система земледелия как основа социально-экономического благополучия региона // Современные проблемы адаптации (Жученковские чтения IV). Ч. 1. Белгород. М.: Мин-во науки и высш. обр-я РФ, 2018. С. 10–19.
  9. Лукин С.В. Динамика агроэкологического состояния почв Белгородской области при длительном сельскохозяйственном использовании // Почвоведение. 2023. № 12. С. 1671–1685. doi: 10.31857/S0032180X23600890
  10. Сергеева Н.Н., Савин И.Ю., Трунов И.А., Драгавцева И.А., Моренец А.С. Многолетняя динамика агрохимических свойств черноземов под яблоневыми садами // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2018. Вып. 93. С. 21–39. doi: 10.19047/0136-1694-2018-93-21-39
  11. Балыкина Е.Б., Клименко О.Е., Рыбарева Т.С. Эффективность дерново-перегнойной системы содержания почвы и биологизированных методов защиты в интенсивном саду яблони (Malus domestica Borkh.) на юге России // Сад-во и виноград-во. 2024. № 2. С. 30–38. doi: 10.31676/0235-2591-2024-2-30-38
  12. Дегтярь А.В., Григорьева О.И., Татаринцев Р.Ю. Экология Белогорья в цифрах: Монография. Белгород: КОНСТАНТА, 2016. 122 с.
  13. Левин Ф.И., Белозеров С.М., Диваченко В.С. Изменение параметров биологического круговорота азота, фосфора и калия при использовании промежуточных культур на дерново-подзолистых почвах // Агрохимия. 1985. № 9. С. 68–75.
  14. Котлярова Е.Г. Агроэкологическое обоснование эффективности ландшафтных систем земледелия в Центральном Черноземье: Автореф. дис. … д-ра с.-х. наук. Курск: ВНИИЗиЗПЭ РАСХН, 2011. 42 с.
  15. Клименко Н.Н., Клименко О.Е. Влияние микробных препаратов и задернения междурядий виноградника на агрохимические свойства почвы и минеральное питание винограда сорта Мускат Белый // Молодий вчений. 2015. № 12. Ч. 3. С. 164–168.
  16. Феоктистова Н.В., Марданова А.М., Хадиева Г.Ф., Шарипова М.Р. Ризосферные бактерии // Уч. зап. Казан. ун-та. Сер. естеств. науки. 2016. Т. 158. Кн. 2. С. 207–224.
  17. Trivedi P., Batista B.D., Bazany K.E., Singh B.K. Plant–microbiome interactions under a changing world: responses, consequences and perspectives // New Phytol. 2022. № 234. P. 1951–1959. doi: 10.1111/nph.18016
  18. Стейнберг (Прохоренко) Э.В. Изменение почвенного плодородия под плодовым садом // КНАУ им. К.И. Скрябина. 2017. № 2(43). С. 172–176.
  19. Клименко Н.И., Клименко О.Е., Попов А.И. Экологизация выращивания саженцев яблони // Бюл. Гос. Никит. бот. сада. 2020. Вып. 134. С. 72–80. doi: 10.36305/0513-1634-2020-134-72-80
  20. Клименко О.Е., Сотник А.И., Попов А.И. Оценка влияния приемов биологизации агроценоза яблони (Malus domestica Borkh.) на плодородие почвы и продуктивность растений // Агрохимия. 2024. № 2. С. 17–28. doi: 10.31857/S0002188124020027
  21. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., доп. и перераб. М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.
  22. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур / Под ред. Е.Н. Седова, Т.П. Огольцовой. Орел, 1999. 608 с.
  23. Казеев К.Ш., Колесников С.И., Акименко Ю.В., Даденко Е.В. Методы биодиагностики наземных экосистем: монография / Под ред. К.Ш. Казеева. Ростов/нД.: Изд-во ЮФУ, 2016. 356 с.
  24. Соловьев Г.А. О методах определения азота, фосфора, калия, натрия, кальция, магния, железа и алюминия из одной навески после мокрого озоления // Проблемы почвоведения, агрохимии и мелиорации почв. Воронеж, 1973. С. 134–139.
  25. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA”. Н.Новгород, 2007. 112 с.
  26. Семенов В.М., Когут Б.М. Почвенное органическое вещество. М.: ГЕОС, 2015. 233 с.
  27. Praveen-Kumar J.C., Tarafdar J.P., Shyam K. A rapid method for assessment of plant residue quality // J. Plant Nutr. Soil Sci. 2003. V. 166. № 5. P. 662–666.
  28. Pansu M., Thuriès L. Kinetics of C and N mineralization, N immobilization and N volatilization of organic inputs in soil // Soil Biol. Biochem. 2003. V. 35. № 1. P. 37–48.
  29. Nicolardot B., Recous S., Mary B. Simulation of C and N mineralisation during crop residue decomposition: a simple dynamic model based on the C : N ratio of the residues // Plant and Soil. 2001. V. 228. № 1. P. 83–103.
  30. Bolinder M.A., Angers D.A., Giroux M., Laverdiere M.R. Estimating C inputs retained as soil organic matter from corn (Zea mays L.) // Plant and Soil. 1999. V. 215. № 1. P. 85–91.
  31. Dejoux J.-F., Recous S., Meynard J.-M., Trinsoutrot I., Leterme L. The fate of nitrogen from winter-frozen rapeseed leaves: mineralization, fluxes to the environment and uptake by rapeseed crop in spring // Plant and Soil. 2000. V. 218. № 1–2. P. 257–272.
  32. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения. М.: Росинформагротех, 2003. 240 с.
  33. Семенюк Г.М. Диагностика минерального питания плодовых культур. Кишинев: Штиинца, 1983. 324 с.
  34. Беляк В.Б. Влияние сидератов на продукционные процессы в севообороте // Вестн. РАСХН. 2002. № 1. С. 77–80.
  35. Агрохимия: учеб-к / Под ред. В.Г. Минеева. М.: ВНИИА им. Д.Н. Прянишникова, 2017. 854 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Carbon to nitrogen (C : N) ratio in grasses under peach agrocenosis biologisation (2-year average, 2020-2021).

Download (263KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Effect of biologisation on humus (a) and nutrient elements (b-d) content in soil (mean in 0-60 cm layer) of peach agrocenosis (3-year average, 2019-2021). Vertical sections - confidence interval (p < 0.05).

Download (615KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Nutrient element content in leaves of peach cultivar Redhaven under biologisation (July) (3-year average, 2019-2021). Vertical sections are the standard error of the mean (± Sx). Same in Figs. 4, 5.

Download (546KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Yield of peach cultivar Redhaven on almond rootstock under biologisation (3-year average, 2019-2021).

Download (283KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Macronutrient content in fruit pulp of peach fruit of the Redhaven variety on almond rootstock under biologisation (3-year average, 2019-2021).

Download (461KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 The 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».