ВЛИЯНИЕ ПРЕПАРАТОВ НА РОСТ И РАЗВИТИЕ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ (TRITICUM AESTIVUM L.)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В течение трех лет (2023–2025 годы) на дерново-подзолистой легкосуглинистой почве агрополисона Губино ВННИМЗ – филиала ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева» выращивали яровую пшеницу сорта Злата по фону N45P45K45. Проводили двукратную некорневую обработку посевов препаратами, разработанными во ВННИМЗ: гумниовым БоГум (1 л/га) и биопрепаратом ЖФБ (3 л/га). Норма рабочего раствора – 300 л/га в фазы кущения и начала колошения. 2023 год характеризовался как отнимальный по влажности, 2024 – недостаточно узалжиенный, 2025 – избыточно узалжиенный. Установлено, что оба препарата влияли на рост и развитие растений пшеницы. Максимальные изменения в биометрических показателях пшеницы отмечены в 2024 году. Применение БоГум в среднем за годы исследований способствовало увеличению сухой биомассы растений после первого отрыскивания на 24,7%, по сравнению с контрольным вариантом, использование ЖФБ после второго отрыскивания – на 24,1%. В эти же периоды отмечен рост фотосинтетической активности растений – вегетационный индекс NDVI увеличивался на 3,4 и 3,2% соответственно для вариантов с БоГум и ЖФБ. Препараты статистически значимо влияли на увеличение продуктивных стеблей (в среднем за три года на 1,9% (абс.) в варианте с БоГум и 1,4% (абс.) с ЖФБ), а также вырос показатель «число зерен в колосе» в среднем на 8,4%. В результате прибавка урожая пшеницы с БоГум по годам варьировала от 12,0 до 30,4% (среднее – 20,5%), ЖФБ – от 7,7 до 22,2% (среднее – 14,8%). Максимальный эффект от препаратов отмечен в недостаточно узалжиенном 2024 году, минимальный – в избыточно узалжиенном 2025.

Об авторах

Н. В Фомичева

ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»

Email: vnimrz@list.ru
кандидат биологических наук Москва, Россия

Ю. Д Смирнова

ФИЦ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева»

Автор, ответственный за переписку.
Email: vnimrz@list.ru

кандидат биологических наук

Москва, Россия

Список литературы

  1. Виноградова В.С., Бородий С.А., Голоктионов И.И., Каратаева О.Г. Ростовая модель прогноза продуктивности Triticum aestivum L. сорта Любава на фоне предпосевной обработки семян и некорневой подкормки гуминовым комплексом «Экобиосфера Б» // Известия ТСХА. 2024. Вып. 6. С. 90–107. https://doi.org/10.26897/0021-342X-2024-6-90-107
  2. Гулянов Ю.А. Мониторинг фитометрических параметров с использованием инновационных методов сканирования посевов // Таврический вестник аграрной науки. 2019. № 3 (19). С. 64–76. https://doi.org/10.33952/2542-0720-2019-3-19-64-76
  3. Исайчев В.А., Андреев Н.Н. Влияние препаратов серии Мегамикс на биометрические показатели и урожайность яровой пшеницы // Нива Поволжья. 2022. № 3 (63). С. 1005. https://doi.org/10.36461/NP. 2022.63.3.010
  4. Карпова Г.А., Теплицкая Д.Г. Влияние регуляторов роста на формообразовательные, ростовые и физиологические процессы в онтогенезе растений пшеницы и ячменя // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. 2019. № 4 (28). С. 16–25. https://doi.org/10.21685/2307-9150-2019-4-2
  5. Кирюшин В.И. Концепция развития земледелия в Нечерноземье. СПб: ООО «Квадро», 2020. 375 с.
  6. Кшникаткина А.Н., Русяев И.Г. Агроэкологические аспекты применения комплексных микроэлементных удобрений и бактериальных препаратов в технологии возделывания яровой мягкой пшеницы // Нива Поволжья. 2018. № 1 (46). С. 41–47. EDN: YTBXXO
  7. Ляховецкий А.М., Табараева З.М., Дахужева Б.М. Анализ производства зерновых культур // Вестник Академии знаний. 2024. № 5 (64). C. 247–250. EDN: UYJFLH
  8. Тимофеев В.Н., Рамазанова В.С., Вьюшина О.А. Влияние гуминовых препаратов на развитие и урожайность яровой пшеницы // Эпоха науки. № 20. С. 90–95. https://doi.org/10.24411/2409-3203-2019-2015
  9. Хорошилов А.А., Павловская Н.Е., Бородин Д.Б., Яковлева И.В. Фотосинтетическая продуктивность и структура урожая яровой пшеницы под влиянием Нанокремния в сравнении с биологическим и химическим препаратами // Сельскохозяйственная биология. 2021. Т. 56. № 3. С. 487–499. https://doi.org/10.15389/agrobiology.2021.3.487rus
  10. Ashfaq М., Khan I., Alzahrani A. et al. Accurate wheat yield prediction using machine learning and Climate-NDVI data fusion // IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 40947–40961. https://doi.org/ 10.1109/ACCESS. 2024.3376735
  11. Fomicheva N.V., Rabinovich G.Yu. Technological line for processing animal waste. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IV International Scientific Conference: AGRITECH-IV-2020: Agribusiness, Environmental Engineering and Biotechnologies. Krasnoyarsk. 2021. Vol. 677. P. 052004. https://doi.org/10.1088/1755-1315/677/5/052004
  12. Nagy A., Szabó A., Adeniyi O.D., Tamás J. Wheat yield forecasting for the tisza river catchment using Landsat 8 NDVI and SAVI time series and reported crop statistics // Agronomy. 2021. No 11(4). P. 652. https://doi.org/10.3390/agronomy11040652
  13. Shitikova A.V., Abiala A.A., Tevchenkov A.A. et al. Exogenous regulation of the potatoes' adaptive potential when using bio stimulants // Journal of water and land development. 2022. No. 54 (VII–IX). P. 234–238. https://doi.org/10.24425/jwld.2022.141577

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».