Влияние погодно-климатических факторов на онтогенез подсолнечника в условиях Оренбургской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Описано влияние изменчивости некоторых климатических параметров в течение вегетационного сезона на выращивание подсолнечника (Helianthus annuus L.) в Оренбургской области. Показано, что рост и развитие Helianthus annuus L. существенно зависит как от влажности, так и от температуры окружающей среды, однако количество этих параметров меняется со временем из-за изменения климата, которое является фактическим и продолжающимся. Ввиду этого, одним из принципов агрономии становится выявление взаимосвязей фаз фенологического развития в контексте изменчивости погодных условий, что позволяет оценить меры, направленные на адаптацию подсолнечника в конкретной зоне возделывания, своевременное принятие которых создаст возможность управления восприимчивостью сельскохозяйственного сектора и прогнозировать урожайность. Исследование основано на регистрации восьми фенологических фаз от момента посева до сбора урожая в течении трех лет и оценке влияния погодных факторов конкретного сезона как на онтогенез культуры в целом, так и на продолжительность каждой фенологической фазы в частности. По результатам наблюдений установлено, что продолжительность вегетации Helianthus annuus L. ‘Посейдон 625’в погодно-­климатических условиях Оренбуржья составляет в среднем 99 дней и определяется сроками от закладки первой и второй пар настоящих листьев до формирования семянок. Достоверно определены фенологические периоды, требующие максимального увлажнения, — от посева до появления всходов и от цветения до налива семянок (r = 0,9, уровень значимости — 90%). Данные, полученные в ходе исследования, могут использоваться фермерами и агрономами для определения оптимальных сроков посева семян масличных культур не только в Оренбуржье, но и в каждом конкретном регионе, занимающимся их производством.

Об авторах

Наталья Михайловна Назарова

Оренбургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nazarova-1989@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7449-0378
SPIN-код: 1242-9420

руководитель научной группы Ботанического сада, старший научный сотрудник НОЦ «Биологические системы и нанотехнологии»

Российская Федерация, 460018, г. Оренбург, просп. Победы, д. 13

Дарья Геннадьевна Федорова

Оренбургский государственный университет

Email: daryaorlova24@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-5323-4965
SPIN-код: 6805-9269

директор Ботанического сада, старший научный сотрудник НОЦ «Биологические системы и нанотехнологии»

Российская Федерация, 460018, г. Оренбург, просп. Победы, д. 13

Список литературы

  1. Abberton M, Batley J, Bentley A, Bryant J, Cai H, Cockram J, et al. Global agricultural intensification during climate change: a role for genomics. Plant Biotechnol Journal. 2016;14(4):1095–1098. doi: 10.1111/pbi.12467
  2. Langridge P, Braun H, Hulke B, Ober E, Prasanna BM. Breeding crops for climate resilience. Theoretical and applied genetics. 2021;134(6):1607–1611. doi: 10.1007/s00122‑021‑03854‑7 EDN: OCGUKS
  3. Ganeva D, Tallec T, Brut A, Prikaziuk E, Tomelleri E, Koren G, et al. In-situ start and end of growing season dates of major European crop types from France and Bulgaria at a field level. Data in Brief. 2023;51:109623. doi: 10.1016/j.dib.2023.109623 EDN: YUFBAE
  4. Radonic LM, Lewi DM, López NE, Hopp HE, Escandón AS, Bilbao ML. Sunflower (Helianthus annuus L.). In: Wang K. (ed.) Agrobacterium Protocols. Methods in Molecular Biology. New York: Springer; 2015. p.47–55. doi: 10.1007/978‑1‑4939‑1658‑0_5
  5. Lewi DM, Hopp HE, Escandón AS. Sunflower (Helianthus annuus L.). In: Methods in molecular biology. 2006. p. 291–298. doi: 10.1385/1-59745-130-4:291
  6. Beteri J, Lyimo JG, Msinde JV. The influence of climatic and environmental variables on sunflower planting season suitability in Tanzania. Scientific reports. 2024;14(1):3906. doi: 10.1038/s41598‑023‑49581‑5 EDN: ISINHL
  7. Qin L, Jin Y, Duan P, He H. Field-based experimental water footprint study of sunflower growth in a semi-arid region of China. Journal of the science of food and agriculture. 2016;96(9):3266–3273. doi: 10.1002/jsfa.7726
  8. Abdallah MMS, Bakry BA, El-­Bassiouny HMS, El-­Monem AAA. Growth, yield and biochemical impact of anti-transpirants on sunflower plant grown under water deficit. Pakistan journal of biological sciences. 2020;23(4):454–466. doi: 10.3923/pjbs.2020.454.466 EDN: FQHLXG
  9. Awais M, Wajid A, Saleem MF, Nasim W, Ahmad A, Raza MAS, et al. Potential impacts of climate change and adaptation strategies for sunflower in Pakistan. Environmental science and pollution research international. 2018;25(14):13719–13730. doi: 10.1007/s11356‑018‑1587‑0 EDN: BXAFKG
  10. Huang C, Li N, Zhang Z, Liu Y, Chen X, Wang F, et al. What is the consensus from multiple conclusions of future crop yield changes affected by climate change in China? International journal of environmental research and public health. 2020;17(24):9241. doi: 10.3390/ijerph17249241 EDN: ZXDYSA
  11. Jocković M, Jocić S, Cvejić S, Marjanović-­Jeromela A, Jocković J, Radanović A, et al. Genetic improvement in sunflower breeding-­integrated omics approach. Plants. 2021;10(6):1150. doi: 10.3390/plants10061150 EDN: WCQDIO
  12. Koshulko AP. Plant crops of Orenburg region as the basic sphere of the region’s economy. Bulletin of the Academy of Knowledge. 2020;(1):109–111. (In Russ.). doi: 10.24411/2304‑6139‑2020‑00019 EDN: XFULLY
  13. Chubanova YV, Kostin VV, Andreeva NV, Bobrovich LV. Sunflower vegetation periods depending on environmental conditions. The Education and Science Journal. 2020;3(4):240. (In Russ.). EDN: OTONZM
  14. Tkhakushinova LN, Mamsirov NI, Kozyrev AH. Influence of plant density on productivity and quality indicators of sunflower oilseeds. New technologies. 2023;19(1):120–129. (In Russ.). doi: 10.47370/ 2072‑0920‑2023‑19‑1‑120‑129 EDN: JAWQZF
  15. Gonova OV, Malygin AA. Formation of an agroeconomic mechanism for minimizing the risks of potato production based on the introduction of modern knowledge intensive technologies. Modern high technologies. Regional application. 2020;(1):27–35. (In Russ.). doi: 10.23649/jae.2021.1.17.6 EDN: UILELC

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».