Результаты изучения сортов смородины черной по комплексу хозяйственно ценных признаков в условиях Kировской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследований - изучить в условиях центральной зоны Кировской области сорта отечественной селекции смородины черной и выделить сортообразцы с высокими урожайностью и уровнем крупноплодности, устойчивостью к почковому смородиновому клещу (Cecidophyes ribes West.) и американской мучнистой росе (Sphaerotheca mors-uvae (Schw) Berk et Gurt.). Работу проводили в саду ФГБНУ ФАНЦ Северо-Востока (г. Киров) в 2015-2021 годах. В полевых условиях изучили 36 сортов смородины черной, посаженной в 2013 году. Контрольный сорт - Вологда. В результате исследований выделены источники комплекса хозяйственно ценных признаков (Черный жемчуг, Чишма, Карачинская) с высокой урожайностью - 62,3-142,0 ц/га (превышение контрольного сорта на 35% и более), крупноплодностью (средняя масса ягоды - 1,20-1,70 г) и устойчивостью к почковому клещу. Сорта Ядреная и Гулливер отличились сочетанием высокой урожайности - 47,0-62,9 ц/га (превышение контрольного сорта на 35% и более), крупноплодности (средняя масса ягоды 1,20-1,30 г), устойчивости к мучнистой росе (максимальная степень повреждения 0,5-1,0 балл) и почковому клещу. Высокой урожайностью - 46,7-49,6 ц/га (превышение контрольного сорта на 35% и более), крупноплодностью (средняя масса ягоды - 1,20-1,80 г), вкусом (4,0 балла), высокой степенью устойчивости (максимальная степень повреждения 0,5-1,0 балл) к почковому клещу и мучнистой росе обладали сортообразцы Мила и Спутник. У сорта Александрина обнаружена комплексная устойчивость к мучнистой росе и почковому клещу (0 баллов).

Об авторах

Татьяна Ильинична Салтыкова

Федеральный аграрный научный центр Северо-Востока им. Н.В. Рудницкого

Email: plod-niish@yandex.ru

Наталья Сергеевна Вахрушева

Федеральный аграрный научный центр Северо-Востока им. Н.В. Рудницкого

Александр Петрович Софронов

Федеральный аграрный научный центр Северо-Востока им. Н.В. Рудницкого

Список литературы

  1. Вахрушева Н.С., Салтыкова Т.И., Софронов А.П. Изучение экологической пластичности и адаптивности сортов смородины черной в условиях Кировской области // Плодоводство и ягодоводство России. 2022. Т. 70. С. 33-39. doi: 10.31676/2073-4948-2022-70-31-39.
  2. Вахрушева Н.С., Салтыкова Т.И., Софронов А.П. Итоги изучения элитных форм смородины чёрной селекции Федерального аграрного научного центра Северо- Востока // Садоводство и виноградарство. 2021. №3. С. 5-10. doi: 10.31676/0235-2591-2021-3-5-15.
  3. Князев С.Д., Левгерова Н.С., Пикунова А.В. и др. Селекция черной смородины: методы, достижения, направлении: монография. Орёл: ВНИИСПК, 2016. 328 с.
  4. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур. Орел: ВНИИСПК, 1999, 608 с.
  5. Сазонов Ф.Ф. Формирование отечественного сортимента смородины черной в условиях Нечерноземного региона России // Садоводство и виноградарство. 2021. №1. С. 23-31. doi: 10.31676/0235-2591-2021-1-23-31.
  6. Тихонова О.А. Отдельные морфоструктурные компоненты продуктивности сортов черной смородины // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020. Т. 181. Вып. 1. С. 53-63. doi: 10.30901/2227-8834-2020-1-53-63.
  7. Тихонова О.А. Слагаемые компоненты продуктивности черной смородины в условиях Северо-Запада России // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2016. Т. 177. Вып. 3. С. 61-73.
  8. Чеботок Е.М. Анализ гибридных семей смородины черной по наследованию признаков продуктивности и товарного качества ягод // Селекция и сорторазведение садовых культур. 2016. Т. 3. С. 155-159.
  9. Dikdnianas T., Stanys V., Staniene G. et al. American black currant as donor of leaf disease resistance in black currant breeding // Biologija. 2005. №3. Р. 65-68.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

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».