ИЗУЧЕНИЕ ИСХОДНОГО МАТЕРИАЛА ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ СЕЛЕКЦИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Изучение сортов яровой мягкой пшеницы различного происхождения проведено в Воронежском ФАНЦ им. В.В. Докучаева в 2021-2024 гг., расположенном в центральной части Воронежской области. Выявлено, что у группы более адаптированных российских сортов коэффициент вариации урожайности был низким и составил по годам изучения 5,4%, у сортов иностранной группы - высоким (21,3%). В засушливых условиях снижение продуктивности у западноевропейских сортов довольно существенное: на 23,1 и 45,0% по сравнению с российскими сортами. По показателю индекса микрораспределений вариабельность у группы отечественных сортов была 11,5%, коэффициент стабильности - 4,2, у группы иностранных сортов значительно выше вариабельность - 25,1% и низкая стабильность - 1,9, соответственно. Имеются все основания признать этот показатель слабым местом в формировании продуктивности и максимально требующим внимания селекционеров нашего региона. Более высокие значения коэффициента стабильности, чем у иностранных сортов, отмечены у группы российских сортов по показателям урожайности, высоты растений, массы 1000 зерен и индексам продуктивности и микрораспределений. У иностранных сортов выше была стабильность по признакам: длина колоса и площадь второго сверху листа, что необходимо учитывать в планировании селекционных отборов. У сортов отечественной селекции отмечался высокий положительный вклад в общую изменчивость всего комплекса продуктивности колоса: длина, масса, количество и масса зерна - от 4,16 до 4,99 единиц. У сортов западноевропейского происхождения максимальные вклады отмечены по массе целого колоса и массе зерна в колосе: 4,44 и 4,28, причем ежегодно присутствовала взаимосвязь их с конечной урожайностью (r = 0,35-0,71). Также отмечены у этой группы значимые коэффициенты корреляции с урожайностью площади флагового и второго сверху листа: r =0,47 и r =0,58. Выявлены высокие значения отрицательных вкладов у сортов иностранной селекции по индексам микрораспределений и мексиканскому, эти показатели требуют повышенного внимания селекционеров при включении в скрещивания сортов западноевропейской селекции.

Об авторах

Т Г ГОЛОВА

ФГБНУ ВОРОНЕЖСКИЙ ФАНЦ ИМЕНИ В.В. ДОКУЧАЕВА

кандидат сельскохозяйственных наук; ФГБНУ ВОРОНЕЖСКИЙ ФАНЦ ИМЕНИ В.В. ДОКУЧАЕВА

И Н ЧВИЛЕВА

ФГБНУ ВОРОНЕЖСКИЙ ФАНЦ ИМЕНИ В.В. ДОКУЧАЕВА

младший научный сотрудник; ФГБНУ ВОРОНЕЖСКИЙ ФАНЦ ИМЕНИ В.В. ДОКУЧАЕВА

Список литературы

  1. Новохатин В.В., Драгавцев В.А., Леонова Т.А. Создание сорта мягкой яровой пшеницы Гренада с помощью инновационных технологий селекции на основе теории эколого-генетической организации количественных признаков. // Сельскохозяйственная биология, - 2019. - Т.54. - № 5. - С. 905-919. doi: 10.15389/agrobiologi 2019/5/905 rus.
  2. Степанова Н.А., Сидоренко В.С., Яндубайкин Е.Е. Кластерный анализ сортов и селекционных линий яровой мягкой пшеницы по показателям структурного анализа и качества зерна. // Зернобобовые и крупяные культуры. - 2023. - 2(46). - С. 107-116. doi: 10.24412/2309-348Х-2023-2-107-116
  3. Головоченко А.П. Особенности адаптивной селекции яровой мягкой пшеницы в лесостепной зоне Среднего Поволжья. - Кинель. - 2001. - 380 с.
  4. Барковская Т.А., Гладышева О.Е., Зуев Е.В., Кокорева Е.Г. Изучение новых образцов яровой мягкой пшеницы из мировой коллекции в условиях Рязанской области. // Зерновое хозяйство России. - 2024. - Т.16. - № 1. - С. 5-13. doi: 10.31367/2079-8725-2024-90-1-5-11
  5. Мясникова М.Г., Мальчиков П.Н., Чахеева Т.В. Значимость компонентов урожайности сортов яровой твердой пшеницы из России и Казахстана. // Зерновое хозяйство России. - 2020. - № 5 (71). - С. 73-79. doi: 10.31367/2079-8725-2020-71-5-73-79.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).