ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОТЕНЦИАЛА ПРОДУКТИВНОСТИ КОЛОСА СЕЛЕКЦИОННОГО МАТЕРИАЛА ПШЕНИЦЫ МЯГКОЙ ЯРОВОЙ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье приводятся экспериментальные данные за два года исследований по определению потенциала продуктивности колоса пшеницы мягкой яровой. Мягкая яровая пшеница является важнейшей сельскохозяйственной культурой, поэтому вопрос повышения ее урожайности, складывающейся из суммы эффектов по признакам продуктивности, всегда актуален. В данном эксперименте проведен анализ этих признаков для определения возможности использования в селекционной работе сортообразцов коллекции пшеницы мягкой яровой и сорта стандарта Дарья. Продуктивность колоса яровой пшеницы определяется несколькими факторами и является важным компонентом урожайности зерна. Высокая продуктивность колоса, как правило, положительно коррелирует с общей урожайностью. Основные факторы, влияющие на продуктивность колоса яровой пшеницы: количество зерен в колосе, чем больше зерен в колосе, тем выше потенциальная продуктивность; масса зерна с колоса также тесно связана с урожайностью и зависит от условий выращивания; число колосков в колосе может способствовать увеличению числа зерен селекционного материала пшеницы мягкой яровой по признаку продуктивности колоса. Определен потенциал продуктивности колоса перспективных линий пшеницы мягкой яровой и отобраны формы со значениями, превышающими сорт стандарт, это селекционные линии Л-57, Шумер В.Лис и Шумер ВС. Также, проведена сравнительная оценка озерненности колоса по уступам между сортом стандартом Дарья и селекционной линией Шумер В.Лис с максимальным количеством зерна в колосе.

Об авторах

Н А СТЕПАНОВА

ФГБНУ ФНЦ ЗЕРНОБОБОВЫХ И КРУПЯНЫХ КУЛЬТУР

старший научный сотрудник; ФГБНУ ФНЦ ЗЕРНОБОБОВЫХ И КРУПЯНЫХ КУЛЬТУР

В С СИДОРЕНКО

ФГБНУ ФНЦ ЗЕРНОБОБОВЫХ И КРУПЯНЫХ КУЛЬТУР

кандидат сельскохозяйственных наук; ФГБНУ ФНЦ ЗЕРНОБОБОВЫХ И КРУПЯНЫХ КУЛЬТУР

Список литературы

  1. Олейник А.А. Адаптивный характер корреляционных зависимостей, определяющих продуктивность главного колоса у сортов и гибридов озимой мягкой пшеницы на черноземе выщелоченном Центрального Предкавказья. // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2014. - № 99. - С. 772-785. -EDN SGTONJ
  2. Цаценко Л.В., Кошкин С.С. Индекс потенциальной продуктивности и показатель озерненность 2-х верхних колосков главного колоса, в качестве критериев потенциальной реализации генотипа растений озимой мягкой пшеницы. // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - 2015. - №. 53. - С. 134-139. -EDN UCBBIH.
  3. Жеруков Т.Б., Кишев А.Ю., Тутукова Д.А. Агробиологические условия продуктивности фотосинтетической деятельности посевов озимой пшеницы в условиях процесса биологизации сельского хозяйства. // Международные научные исследования. - 2016.- № 4 (29). - С. 8-10. - EDN XWTYYH.
  4. Пыльнев В.В., Коновалов Ю. Б. [и др.]. Практикум по селекции и семеноводству полевых культур. - Санкт-Петербург: Издательство "Лань". - 2014. - С.39. - ISBN 978-5-8114-1567-0. - EDN TXPHZP.
  5. Степанова Н. А. 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: 10.24412/2309-348X-2023-2-107-116. - EDN WYBVMP.
  6. Sidorenko V.S., Tugareva F.V., Starikova Zh.V. Experimental verification of cluster analysis to identify valuable breeding samples of spring wheat. //IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 650 (2021) 012105. doi: 10.1088/1755-1315/650/1/012105 SCOPUS
  7. Stepanova N.A.l, Sidorenko V.S., Yandubaykin E.E. 春软小麦新育种材料 Milturum 和 Ferrugineum 的产量与品质. Productivity and grain quality of new breeding material of spring soft wheat varieties Milturum and Ferrugineum / International Conference"Scientific research of the SCO countries: synergy and integration"-Beijing-7 may 2025.-C.192- doi: 10.34660/INF.2025.43.39.054

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».