Оценка новых генотипов риса кубанской селекции в условиях экологического сортоиспытания на территории Республики Адыгея

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В решении задач современного рисоводства, связанных с устойчивым ростом его урожайности, ресурсои энергоэкономичности и рентабельности, центральное место занимает создание новых сортов и своевременное их внедрение в производство при тесном сотрудничестве ученых и производственников. В связи с этим ассортимент риса кубанской селекции ежегодно пополняется более урожайными сортами, с повышенной устойчивостью к неблагоприятным биотическим, абиотическим и антропогенным факторам, разного уровня технологизации и энергообеспеченности при возделывании культуры, а также обладающими разными кулинарными качествами. Урожайность сорта - один из основных показателей ценности и главное требование, предъявляемое производством. Урожайность складывается из количества растений на единице площади и продуктивности каждого из них. Поэтому для объективной оценки анализируемых сортов риса и определения их пригодности возделывания в данной агроклиматической зоне необходимо учесть важные хозяйственно ценные признаки и их вариабельность в течение определенного времени. Приведены результаты экологического сортоиспытания 20 сортов риса в течение трех лет (2016-2018 гг.). Определена изменчивость урожайности и количества продуктивных стеблей на единице площади по сортам. Средняя и слабая межсортовая вариабельность продуктивного стеблестоя (13,9; 10,3 и 13,5%) и урожайности (12,4; 9,2 и 9,9%) в период исследования обусловливает оптимальный уровень агротехники хозяйства. Сорта, сформировавшие достоверно высокую урожайность при несущественной ее изменчивости, рекомендованы для возделывания в условиях Республики Адыгея.

Об авторах

Руслан Рамазанович Джамирзе

Федеральный научный центр риса

Автор, ответственный за переписку.
Email: dzhamirze01022010@yandex.ru

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник отдела селекции

Краснодар, Российская Федерация

Надежда Васильевна Остапенко

Федеральный научный центр риса

Email: ostapenko30071954@yandex.ru

кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник отдела селекции

Краснодар, Российская Федерация

Наталья Николаевна Чинченко

Федеральный научный центр риса

Email: chinchenko1969@yandex.ru

аспирант отдела селекции

Краснодар, Российская Федерация

Список литературы

  1. Dzhamirze RR, Ostapenko NV. Interrelation between structural yield elements and technological indicators of wholegrain and milled rice in new rice cultivars. Proceedings on applied botany, genetics and breeding. 2019; 180(3):26–31. doi: 10.30901/2227–8834–2019–3–26–31
  2. Dzhamirze RR, Ostapenko NV. Correlation of traits and their variability in rice breeding. Proceedings of the Kuban State Agrarian University. 2018; (74):25–32. doi: 10.21515/1999–1703–74–25–32
  3. Lapshinov NA, Pakul VN. Original seed breeding should be supported by the efficient technology. Zashchita i karantin rastenii. 2010; (8):21–23.
  4. Moiseev VV. On the issue of increasing the economic effi of growing grain crops in Krasnodar region through the development of breeding and seed production. Regional economics: theory and practice. 2007; (7):139–144.
  5. Dzhamirze RR, Ostapenko NV, Chinchenko NN, Filimonova ME. Breeding of large grain rice varieties. In: New and unconventional plants and prospects for their use. Proceedings of the XII International Symposium. Moscow: RUDN University Publ.; 2017. p. 180–182.
  6. Malysheva NN, Malysheva NN, Garkusha SA. Aspects of development of rice growing industry. In: New trends in the development of agricultural sciences. Collection of scientific papers following the results of the IV international scientific-practical conference. Rostov-on-Don: Innovation Center for Development of Education and Science; 2017. p. 18–21.
  7. Esaulova LV, Garkush SV, Kizinek SV. Scientific priorities of adaptive intensification of rice production in Russian Federation. In: Scientific priorities of adaptive intensification of agricultural production. Proceedings of the international scientific-practical conference with elements of young scientists. Krasnodar: VNII risa Publ.; 2019. p. 34–36.
  8. Lysenko YA, Chuev IN, Khrisonidi VA. Problems and prospects of rice cultivation on the example of Krasnodar region and the Republic of Adygea. Fundamental Research. 2019; (4):66–70.
  9. Information about the spring field agricultural works in the 06.05.2019. In: Republic of Adygea. Official website of Executive bodies of state power. Available from: http://www.adygheya.ru/ministers/departments/ ministerstvo-selskogo-khozyaystva/novosti-ministerstva/informatsiya-o-provedenii-vesennikh-polevykhselskokhozyaystvennykh-rabot-na-06–05–2019-goda/ [Accessed 21th November 2019].
  10. Kharitonov EM, Skazhennik MS. Climatic and physiological aspects of rice yield formation in Krasnodar region. Rice growing. 2014; (2):6–12.
  11. Dospekhov BA. Metodika polevogo opyta [Methodic of fi d experiment]. Moscow: Kolos Publ.; 1979.
  12. Dzyuba VA. Mnogofaktornye opyty i metody biometricheskogo analiza eksperimental’nykh dannykh [Multifactorial experiments and methods of biometric analysis of experimental data]. Krasnodar; 2007.
  13. Sheudzhen AK, Bondareva TN. Metodika agrokhimicheskikh issledovanii i statisticheskaya otsenka ikh rezul’tatov [Methods of agrochemical research and statistical evaluation of their results]. Maykop: Polygraph-Yug Publ.; 2015.
  14. Vorobyov NV, Skazhennik MA, Kovalyov VS, Pshenitsyna TS, Motornaja OJ. Features of production process of rice varieties determining their yield. Rice growing. 2015; (3–4):6–12.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».