Estimation of corn hybrids of different early maturity by fodder productivity in the conditions of the forest-meadow zone of the Middle Urals

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The paper presents the results of assessing the feed productivity of various ultra-early and early-maturing corn hybrids created by the All-Russian Research Institute of Corn. In the Sverdlovsk region, 12 corn hybrids with FAO 140–180 were studied in 2019–2023. The soil of the research site is dark gray, forest, slightly podzolized, heavy loamy. On average, over 5 years, the highest dry matter content is 32.4… 36.1 % were recorded in the FAO 140–150 group, among which hybrids K 140 (35.0 %) and Mashuk 140 (36.1 %) stand out. In the FAO 140 group (K 140, Nur), the starch content in dry matter reached a maximum of 31.1… 30.4 per cent, while for FAO 180 (Sheehan) it was only 24.7 per cent. The maximum productivity on average over the years of research was observed in hybrids FAO 170–180 Mashuk 172 and Shihan (34.8 t/ha). The minimum for hybrids FAO 140 K 140 (26.3 t/ha) and Mashuk 140 (26.5 t/ha). Against the background of heat deficit (2019), the maximum productivity was in the FAO 140–150 groups: K 140 (3.88 t/ha), Nur (4.03 t/ha), Mashuk 140 (3.99 t/ha), K 150 (4.11 t/ha). In terms of the collection of the target component – starch, the highest productivity on average for 5 years was shown by hybrids of the FAO 140–150 group: Nur (2.93 t/ha), K 150 (2.81 t/ha) and Mashuk 140 (2.68 t/ha). It has been established that that in the conditions of the Middle Urals, from the set of hybrids bred by the All-Russian Research Institute of Corn, the highest fodder productivity is – K 140, Nur, Mashuk 140, K 150.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

N. Zezin

1Ural Federal Agricultural Scientific Center, Ural branch, Russian Academy of Sciences

Email: ovchinnikov-paha@mail.ru

доктор сельскохозяйственных наук

Rússia, 620142, Ekaterinburg, ul. Belinskogo, 112 A

P. Ovchinnikov

2All-Russian Research Institute of Corn

Autor responsável pela correspondência
Email: ovchinnikov-paha@mail.ru
Rússia, 357528, Stavropol’skii krai, Pyatigorsk, ul. Ermolova, 14-B

Bibliografia

  1. Зезин Н. Н., Намятов М. А., Севостьянов М. Ю. Оптимизация структуры посевов кормовых культур и особенности технологии их возделывания на Среднем Урале // Кормопроизводство. 2020. № 4. С. 25–29. doi: 10.25685/KRM.2020.2020.63666.
  2. Zurak D., Kljak K., Grbeša D. The composition of floury and vitreous endosperm affects starch digestibility kinetics of the whole maize kernel // Journal of cereal science. 2020. Vol. 95. P. 103079. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0733521020305336?via%3Dihub (дата обращения: 14.04.2024). doi: 10.1016/j.jcs.2020.103079.
  3. Усанова З. И., Мигулев П. И. Продуктивность гибридов кукурузы при программировании урожайности в условиях Верхневолжья // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 3. С. 29–32. doi: 10.24411/0235-2451-2019-10307.
  4. Effects of exogenous salicylic acid on starch physicochemical properties and in vitro digestion under heat stress during the grain-filling stage in waxy maize / Z. Wang, L. Qu, J. Li, et al. // International Journal of Biological Macromolecules. 2024. Vol. 254. Р. 127765. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141813023046640?via%3Dihub (дата обращения: 12.04.2024). doi: 10.1016/j.ijbiomac.2023.127765.2024.
  5. Physicochemical properties of starches from vitreous and floury endosperms from the same maize kernels. / A. Xu, L. Lin, K. Guo, et al. // Food Chemistry. 2019, Vol. 291. Р. 149–156. doi: 10.1016/j.foodchem.2019.04.024.
  6. Structural properties of starch from single kernel of high-amylose maize / L. Lin, S. Zhao, E. Li, et al. // Food Hydrocolloids. 2022. Vol. 124. P. 107349. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0268005X21007657?via%3Dihub (дата обращения: 18.04.2024). doi: 10.1016/j.foodhyd.2021.107349.
  7. Ning P., Peng Y., Fritschi F. B. Carbohydrate dynamics in maize leaves and developing ears in response to nitrogen application // Agronomy. 2018. Vol. 8. No. 12. P. 302. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/8/12/302 (дата обращения: 14.04.2024). doi: 10.3390/agronomy8120302.
  8. Molecular structural differences between maize leaf and endosperm starches. / S. Yu, F. Zhang, C. Li, et al. // Carbohydrate polymers. 2017. Vol. 161. P. 10–15. doi: 10.1016/j.carbpol.2016.12.064.
  9. Seasonal and diurnal patterns of non-structural carbohydrates in source and sink tissues in field maize / X. G. Liang, Z. Gao, L. Zhang, et al. // BMC plant biology. 2019. Vol. 19. P. 1–11. URL: https://bmcplantbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12870–019–2068–4 (дата обращения: 12.04.2024). doi: 10.1186/s12870-019-2068-4.
  10. SSR-локусы, потенциально ассоциированные с высоким содержанием амилопектина в эндосперме зерна кукурузы / С. И. Вакула, О. А. Орловская, Л. В. Хотылева и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2018. Т. 22. № 6. С. 640–647. doi: 10.18699/VJ18.405.
  11. Structure, properties, and potential applications of waxy tapioca starches–A review /C. F. Hsieh, W. Liu, J. K. Whaley, et al. // Trends in Food Science & Technology. 2019. Vol. 83. P. 225–234. doi: 10.1016/ j.tifs.2018.11.022.
  12. Зезин Н. Н., Гридин В. Ф., Салтанова Р. Д. Корма из кукурузы на Среднем Урале // Кормопроизводство. 2017. № 5. С. 24.
  13. Оценка гибридов кукурузы по хозяйственно-ценным признакам в южной лесостепной зоне Республики Башкортостан / И. Ю. Кузнецов, Б. Г. Ахияров, И. Г. Асылбаев и др. // Достижения науки и техники АПК. 2023. Т. 37. № 11. С. 38–42. doi: 10.53859/02352451_2023_37_11_38.
  14. Postharvest ripening of newly harvested corn: Structural, rheological, and digestive characteristics of starch / N. Hu, C. Zhao, S. Li, et al. // LWT. 2023. Vol. 180. P. 114728. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0023643823003079?via%3Dihub (дата обращения: 18.04.2024). doi: 10.1016/j.lwt.2023.114728.
  15. Разумовский Н. Заготовка и использование кукурузного силоса // Животноводство России. 2019. № 9. С. 51–54.
  16. Зезин Н. Н., Намятов М. А. Результаты внедрения зерновой технологии возделывания кукурузы на Среднем Урале // Кормопроизводство. 2018. № 3. С. 11–15.
  17. Скорость потери влаги зерном кукурузы в период созревания в зависимости от генотипа и условий среды / В. С. Сотченко, А. Э. Панфилов, А. Г. Горбачева и др. // Сельскохозяйственная биология. 2021. Т. 56. № 1. С. 54–65.
  18. Иванова Е. С., Панфилов А. Э. Динамика влажности зерна кукурузы как функция погодных условий // Кукуруза и сорго. 2013. № 3. С. 7–11.
  19. Панфилов А. Э. Продуктивный потенциал кукурузы и факторы его реализации в лесостепи Южного Зауралья: дис. на соискание ученой степени доктора с-х. наук. Новосибирск, 2005. 352 с.
  20. Методические рекомендации по проведению полевых опытов с кукурузой / сост. Д. С. Филев, В. С. Циков, В. И. Золотов и др. Днепропетровск: ВНИИ кукурузы ВАСХНИЛ, 1980. 54 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

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».