Soybean varietal response to irrigation and fertilization in the Lower Volga region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The research was conducted to study the responsiveness of soybean cultivars with different maturation periods to irrigation water and fertilizer and to select cultivars that provide high yields while saving water and agrochemical resources. The method of laying the field experiment was applied (B.A. Dospekhov, 1979). We used different cultivars of RRIIA breeding and doses of fertilizers designed to obtain a yield of 2.5 to 4.5 t/ha of grain. The plot area was 35 m2. The factorial experiment was conducted with four replications. An irrigation regime of 80 % FMC was achieved by watering 0.4 m layer of soil until budding phase and during ripening period — full ripeness. During the generative periods of development of agrophytocenosis (budding — filling of seeds in beans), the moisture inflow into the soil was increased to a depth of 0.6 m. The share of irrigation water increased significantly in years with hydrothermal coefficient GTC02 (2020) — up to 76.5 % — compared to more favorable years with GTC05 (2019). Early maturing cultivars were characterized by the lowest consumption of irrigation water per season: VNIIOZ 86 (3138…4014 m3/ha) and Volgogradka 2 (3653…4381 m3/ha), compared to mid-season cultivars VNIIOZ 31 and Volgogradka 3 (4078…5027 m3/ha). Cv. Volgogradka 2 had the greatest responsiveness to irrigation water — 3.57 t/ha and the lowest water consumption coefficient — 1136 m3/t of grain compared to other cultivars with indicators of 2.81…3.74 t/ha; 1235…1297 m3/t, respectively. For the first time, under irrigation in the Lower Volga region, the technology for obtaining high levels of grain yield of 2.97…4.27 t/ha was improved through the use of genotype of cultivar of regional breeding (Volgogradka 2, Volgogradka 3) and improved mineral nutrition of plants based on a programmed yield (2.5…4.5 t/ha).

About the authors

Vladimir V. Tolokonnikov

Russian Research Institute of Irrigated Agriculture

Author for correspondence.
Email: tolokonnikov@vniioz.ru
ORCID iD: 0000-0001-5457-0947

Doctor of Agricultural Sciences

9 Timiryazeva st., Volgograd, 400002, Russian Federation

Lyubov V. Vronskaya

Russian Research Institute of Irrigated Agriculture

Email: vronskaya-l@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7753-9229

Junior researcher

9 Timiryazeva st., Volgograd, 400002, Russian Federation

Svetlana A. Agapova

Russian Research Institute of Irrigated Agriculture

Email: sveta-sxi@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5159-6578

Junior researcher

9 Timiryazeva st., Volgograd, 400002, Russian Federation

References

  1. Yelnazarkyzy R, Kenenbayev SB, Didorenko SV, Borodychev VV. Soy cultivation technology with gravity drip irrigation in South and Southeast Kazakhstan. Journal of Ecological Engineering. 2019;20(7):39–44. doi: 10.12911/22998993/109862
  2. Júnior FWR, Forte CT, Scariot MA, Mulinari J, Galon L, Mossi AJ, et al. Chapter 7. Soy in Brazil: Past, present and future. In: Fletcher B. (ed.) Soybeans: Cultivation, nutritional properties and effects on health. 2017. p.153–176.
  3. Chamurliev GO, Tolokonnikov VV, Chamurliev OG. Soya pri oroshenii v Nizhnem Povolzh’e [Soybean under irrigation in the Lower Volga region]. Volgograd; 2018. (In Russ.).
  4. Balakay GT, Dokuchaeva LM, Yurkova RE, Selitskiy SA. Ways of improving elements of soy cultivation technologies. Scientific journal of Russian scientific research institute of land improvement problems. 2019;4:100–120. (In Russ.). doi: 10.31774/2222-1816-2019-4-100-120
  5. Zelentsov SV, Moshnenko EV, Trunova MV, Bubnova LA, Budnikov EN, Lukomets AV, et al. A cold-resistant soybean cultivar of the northern ecotype Sayana. Maslichnye kul’tury. 2021;(1):95–102. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-1-185-95-102
  6. Masnyi RS, Vasilyev SM, Balakay GT, Babichev AN, Dokuchaeva LM, Yurkova RE, et al. Rekomendatsii po vozdelyvaniyu soi na oroshaemykh zemlyakh Rostovskoi oblasti [Recommendations for the cultivation of soybeans on irrigated lands of the Rostov region]. Novocherkassk; 2021. (In Russ.).
  7. Selitskiy SA, Balakay GT. Photosynthetic activity and productivity of irrigated soybean under complex treatment with growth regulators. Ways of increasing the efficiency of irrigated agriculture. 2021;(2):17–22. (In Russ.).
  8. Reutina AV, Kartamysheva EV, Luchkina TN. Soybean cultivars of the Rostov region’s breeding. Maslichnye kul’tury. 2018;(4):27–30. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2018-4-176-27-30
  9. Rosenzweig VE, Goloenko DV. Breeding strategies for soybean canopy structure optimization in dry regions. Maslichnye kul’tury. 2021;(2):24–30. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-2-186-24-30
  10. Tolokonnikov VV, Mukhametkhanova SS, Kantser GP, Vronskaya LV. The influence of irrigation, fertilizer and variety factor on the yield of soybean in the Lower Volga region. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2021;(3):95–104. (In Russ.). doi: 10.32786/2071-9485-2021-03-09
  11. Balakay GT, Selitskiy SA. Soybean varieties yield by sprinkling and drip irrigation in Rostov region. Land reclamation and hydraulic engineering. 2019;(3):80–97. (In Russ.). doi: 10.31774/2222-1816-2019-3-80-97
  12. Tolokonnikov VV, Medvedeva LN, Koshkarova TS, Onoprienko YG. Selection of soybean varieties responsible for irrigation with the justification of economic significance for the national economy. Proceedings of Lower Volga agro-university complex: science and higher education. 2020;(4):68–79. (In Russ.). doi: 10.32786/2071-9485-2020-04-06
  13. Lukomets VM, Zelentsov SV, Moshnenko EV. Theoretical justification of the possibility of selection perspective individuals in variety populations of self-pollinators on the example of soybean. Maslichnye kul’tury. 2021;(2):31–40. (In Russ.). doi: 10.25230/2412-608H-2021-2-186-31-40

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».