Quality and contamination of lawn mixtures in the forest-steppe of the Middle Volga Region

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The aim of the study was to identify the effect of components (factor A) and their seeding rates in mixtures (factor B), the level of mineral nutrition (factor C) in the formation of lawn mixtures on weed infestation and their quality over the years of grass stand use in order to recommend the most effective of them for production. The experimental design included the following options: factor A – creeping clover + meadow bluegrass, creeping clover + perennial ryegrass, creeping clover + meadow fescue; factor B – 70 + 40 %, 55 + 55 %, 40 + 70 %; factor C – control (without fertilizers); P45K45; N30P45K45. In the forest-steppe of the Middle Volga region, two experiments (in 2019 and 2020) were conducted on leached chernozem and a study of grass mixtures for 3 years of use (2020–2023). The lawn mixtures were mowed 4…5 times per season when they reached a height of 10…12 cm. In terms of weed infestation, the mixtures were rated at 1 point (slightly weedy) in the first and second years of use and 2 points (moderately weedy) in the third year. By the third year of use, the lowest number of annual weeds was noted in mixtures of creeping clover with meadow bluegrass – 10.1…19.0 pcs/m2. With an increase in the fertilizer dose, the number of weeds decreased compared to the control – 10.1…22.8 pcs/m2, in the control variants – 10.5–26.4 pcs/m2. In the first year of using mixtures of creeping clover with meadow bluegrass and meadow fescue, the quality of the lawns was rated as «excellent». In the second year, fescue mixtures showed «good» and «excellent» ratings, while bluegrass and ryegrass mixtures mostly received «good» ratings, with some «satisfactory» variants. In the third year, clover-bluegrass mixtures showed the best characteristics: excellent density (6 points), high projective cover (5 points), complex rating – 30 points, which corresponds to the highest quality level.

Full Text

Restricted Access

About the authors

O. A. Timoshkin

Federal Scientific Center of Bast-Fiber Crops Breeding

Author for correspondence.
Email: o.timoshkin.pnz@fnclk.ru

доктор сельскохозяйственных наук

Russian Federation, 17/56, Komsomolsky Ave., Tver, 170041

O. Yu. Timoshkina

Federal Scientific Center of Bast-Fiber Crops Breeding

Email: o.timoshkin.pnz@fnclk.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

Russian Federation, 17/56, Komsomolsky Ave., Tver, 170041

References

  1. Сайдяшева Г. В., Захаров С. А. Результаты мониторинга содержания тяжелых металлов в почве, растениях и снежном покрове вблизи автомобильных трасс на различном удалении от города Ульяновска // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2022. Т. 17. № 4(68). С. 45–49.
  2. Сергатенко С. Н., Федорова И. Л., Игнатова Т. Д. Влияние нефтяного загрязнения на активность почвенных ферментов классов оксидоредуктаз и гидролаз // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2022. № 3(59). С. 83–88.
  3. Газоны: устойчивость, долголетие, декоративность: монография / Н. Н. Лазарев, З. М. Уразбахтин, В. В. Соколова и да. М.: Изд-во РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, 2016. 163 с.
  4. Jeremy M., Masonb M., Ambrusa A. Urban greenspace is associated with reduced psychological stress among adolescents: A Geographic Ecological Momentary Assessment (GEMA) analysis of activity space // Landscape and Urban Planning. 2018. Vol. 174. P. 1–9. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169204618300574 (дата обращения: 19.12.2024). doi: 10.1016/j.landurbplan.2018.02.008.
  5. To mow or to mow less: Lawn mowing frequency affects bee abundance and diversity in suburban yards / S. B. Lerman, A. R. Contosta, J. Milam, et al. // Biological Conservation. 2018. Vol. 221. P. 160–174. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0006320717306201 (дата обращения: 19.12.2024). doi: 10.1016/j.biocon.2018.01.025.
  6. Зубарев Ю. Н., Субботина Я. В., Вяткина И. П Формирование и оценка качества газонного покрытия откоса автодороги в Предуралье // Пермский аграрный вестник. 2017. № 2(18). С. 17–22.
  7. Костенко С. И., Седова Е. Г., Думачева Е. В. Селекция кормовых культур – основа устойчивого кормопроизводства на современном этапе развития России // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 15–21.
  8. Зубарев Ю. Н., Субботина Я. В., Вяткин А. В. Эксплуатационная характеристика газонных фитоценозов из злаковых трав отечественной селекции // Пермский аграрный вестник. 2017. № 3(19). С. 65–70.
  9. Зуева Г. А. Биоморфологические особенности овсяницы луговой при использовании в газонной культуре // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2009. № 5. С. 38–44.
  10. The impacts of different management practices on botanical composition, quality, colour and growth of urban lawns / P. Knot, F. Hrabe, S. Hejduk, et al. // Urban Forestry & Urban Greening. 2017. № 26. P. 178–183. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1618866716302370 (дата обращения: 19.12.2024). doi: 10.1016/j.ufug.2017.01.011
  11. Доусон Р. Б. Создание и содержание газона /пер. с англ. Б. Я. Сигалова. М: Наука, 1957. 296 с.
  12. Биолого-экологические особенности низовых злаковых трав и их использование при создании газонов / Н. Н. Лазарев, М. А. Гусев, О. В. Кухаренкова и др. // Кормопроизводство. 2020. № 1. С. 10–16. doi: 10.25685/KRM.2020.2020.56911.
  13. Гречушкина-Сухорукова Л. А. Ассортимент газонных трав и состояние газонов в объектах озеленения г. Ставрополя // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2022. № 1. С. 12–26. doi: 10.26897/0021-342X-2022-1-12-26.
  14. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта с основами статистической обработки результатов. М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.
  15. Методические указания по проведению полевых опытов с кормовыми культурами / под ред. Новоселова Ю. К., Харькова Г. Д., Шеховцова Н. С. и др. М.: ВИК, 1987. 198 с.
  16. Раменский Л. Г. Избранные работы. Проблемы и методы изучения растительного покрова. Л.: Наука, 1971. 335 с.
  17. Кобозев И. В., Латифов Н. Л., Уразбахтин З. М. Проведение полевых опытов по формированию газонов и оценка их качества. М.: Изд-во МСХА, 2002. 84 с.
  18. Субботина Я. В., Зубарев Ю. Н. Газоны в Пермском крае. Пермь: Изд-во ФГОУ ВПО «Пермская ГСА», 2010. 87 с.
  19. Баздырев Г. И. Защита сельскохозяйственных культур от сорных растений. М.: КолосС, 2004. 328 с.
  20. Опытное дело в полеводстве / сосТ. Никитенко Г. Ф. М.: Россельхозиздат, 1982. 190 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».