Приемы биологизации агроценоза персика (Prunus persica (L.) Batsch) в предгорном Крыму

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В многолетнем двухфакторном полевом опыте изучили влияние приемов биологизации на состояние агроценоза персика в предгорье Крыма (с. Отрадное Бахчисарайского р-на) на черноземах обыкновенных карбонатных эродированных. Исследования проводили в 2019–2021 гг., сорт персика (Рrunus persica (L.) Batsch) Редхавен на подвое миндаля (P. dulcis (Mill.) D.A. Webb). Исследовали 2 приема биологизации агроценоза: задернение почвы сегетальными и искусственными злаково-бобовыми смесями трав и внесение микробных препаратов (МП) как биоудобрений – азотобактерин 07-агро (АБ) и микробиоком-агро (МБК). Установлено, что как задернение почвы, так и МП положительно влияли на свойства почвы, травянистые и древесные растения. Более значительное их действие выявлено при совместном использовании. Максимальное накопление биомассы трав произошло в варианте задернения смесью трав (Festuca pratensis Huds. + Trifolium pratense L. + Lolium multiflorum Lam. + Medicago sativa L. + Bromus inermis Leyss.) (СТ4) в сочетании с АБ, что в 3 раза превышало задернение естественной растительностью без МП (контроль естественного задернения (ЕЗ)). В биомассе сеяных трав содержалось больше основных элементов питания и углерода, соотношение углерода к азоту было меньше, чем в сегетальной растительности, что способствовало быстрой ее минерализации с образованием минерального азота, а увеличение содержания углерода приводило к более значительному росту содержания почвенного органического вещества (ПОВ) по сравнению с естественным задернением. МП на фоне сеяных трав стимулировали накопление ПОВ в почве, в большей мере АБ на фоне задернения смесью СТ4. Содержание подвижных форм элементов питания в почве при биологизации возрастало: нитратного азота – на 12.5 мг/кг при действии АБ на фоне задернения смесью F. pratensis + T. pratense (CТ3), подвижного фосфора – на 13 мг/кг под влиянием МБК, K2О – на 93 и 117 мг/кг при внесении АБ и МБК соответственно по сравнению с контролем ЕЗ. Все это способствовало улучшению минерального питания персика, увеличению содержания основных элементов питания в листьях: азота – на 0.9% под действием АБ на фоне СТ4, фосфора – на 0.07–0.09% под влиянием АБ и МБК на фоне СТ3 и калия – на 0.6% при внесении АБ на том же фоне. Все это содействовало увеличению урожая плодов персика на 9–10 т/га при применении МП на фоне задернения смесью СТ3, а также увеличению содержания азота, фосфора и калия в плодах. Содержание кальция в плодах при биологизации снижалось, что было обусловлено бóльшим поглощением кальция сеяными травами и антагонизмом кальция с азотом и фосфором в плодах. Построенная модель урожайности растений персика при биологизации отражала зависимость продуктивности персика от содержания элементов в травах, почве и листьях. На основании изученного комплекса факторов установлено, что при биологизации агроценоза персика оптимальным является задернение почвы смесью СТ3 и применения АБ.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

О. Е. Клименко

Никитский ботанический сад – Национальный научный центр РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: olga.gnbs@mail.ru
Россия, спуск Никитский, 52, Ялта, пгт Никита, Республика Крым, 298648

Н. Н. Якушева

Научно-исследовательский институт сельского хозяйства Крыма

Email: olga.gnbs@mail.ru
Россия, ул. Киевская, 150, Симферополь, Республика Крым, 295043

А. В. Струченко

Никитский ботанический сад – Национальный научный центр РАН

Email: olga.gnbs@mail.ru
Россия, спуск Никитский, 52, Ялта, пгт Никита, Республика Крым, 298648

А. И. Дубина

Email: olga.gnbs@mail.ru

индивидуальный предприниматель

Россия, с. Отрадное, Бахчисарайский р-н, Республика Крым, 298413

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Отношение углерода к азоту (C : N) в травах при биологизации агроценоза персика (среднее за 2 года, 2020–2021 гг.).

Скачать (263KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Влияние биологизации на содержание гумуса (а) и элементов питания (б–г) в почве (среднее в слое 0–60 см) агроценоза персика (среднее за 3 года, 2019–2021 гг.). Вертикальные отрезки – доверительный интервал (р < 0.05).

Скачать (615KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Содержание элементов питания в листьях персика сорта Редхавен при биологизации (июль) (среднее за 3 года, 2019–2021 гг.). Вертикальные отрезки – стандартная ошибка среднего (± Sx). То же на рис. 4, 5.

Скачать (546KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Урожайность персика сорта Редхавен на подвое миндаля при биологизации (среднее за 3 года, 2019–2021 гг.).

Скачать (283KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Содержание макроэлементов в мякоти плодов персика сорта Редхавен на подвое миндаля при биологизации (среднее за 3 года, 2019–2021 гг.).

Скачать (461KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».