Оценка адптивности ярового пленчатого овса по урожайности и качеству зерна в условиях Кировской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследования проводили с целью оценки сортов и линий ярового пленчатого овса по способности формировать стабильные урожаи зерна высокого качества в условиях Кировской области, выделения перспективных высокоадаптивных генотипов, наиболее полно реализующих потенциал урожайности в меняющихся условиях среды. Материалом для исследования служили 11 сортов и перспективных линий. В качестве стандарта использовали включенный в Государственный реестр сорт Кречет. Эксперименты выполняли в 2020-2022 гг. Наиболее близкие к оптимальным условия для роста и развития овса сложились в 2020 и 2022 гг., когда продолжительность периода от всходов до выметывания составила в среднем 46 и 52 суток, а средняя по сортам урожайность - 6,18 и 6,21 т/га соответственно. Наибольшей урожайностью характеризовались перспективные линии 91h18 (6,14 т/га) и 41h18 (5,78 т/га), которые на 0,95 и 0,59 т/га соответственно превосходили стандарт Кречет. При этом линия 91h18 обладала высоким уровнем пластичности (bi =1,13) и стабильности (Si2=0,00)по признаку «урожайность». Достаточно высокой пластичностью и стабильностью по урожайности (bi =1,12, Si2=0,01) и показателям качества зерна (для белка - bi =1,12, Si2=0,20, жира - bi =1,11, Si2=0,00) характеризуется сорт интенсивного типа Медведь. Высокие показатели пластичности (bi =1,42) и стабильности (Si2=0,00) по признаку «содержание белка в зерне» отмечены у линии 162h15. Наибольшим содержанием жира в зерне (5,3…5,6 %) характеризовались линии 178h13, 4h14, 41h18. Почти у всех изученных сортов и линий отмечена высокая стабильность этого признака (Si2=0,00…0,21). При повышении пластичности и стабильности сортов по урожайности наблюдали снижение показателей качества зерна, а также тесную отрицательную связь между содержанием белка в зерне и урожайностью (r= -0,83). Установлена положительная зависимость высокой степени продолжительности периода «всходы - выметывание» с ГТК (r=0,97) и урожайностью (r=0,79).

Об авторах

Е. Н Вологжанина

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

Email: helen.vol@list.ru
610007, Киров, ул. Ленина, 166 А

Г. А Баталова

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

610007, Киров, ул. Ленина, 166 А

Список литературы

  1. Изменение урожайности и качества зерна овса с повышением адаптивности сортов / О. А. Юсова, П. Н. Николаев, И. В. Сафонова и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020. № 181 (2). С. 42-49. doi: 10.31367/2079-8725- 2021-74-2-75-80.
  2. "Тоболяк" - сорт овса ярового универсального использования / М. Н. Фомина, Ю. С. Иванова, О. А. Пай и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2021. Т. 182. № 2. С. 107-113. doi: 10.30901/2227-8834-2021-2-107-113.
  3. Фомина М. Н., Брагин Н. А. Влияние элементов технологии на реализацию биологического ресурса у сортов овса нового поколения в зоне северной лесостепи Тюменской области // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 3. С. 22-25. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10304.
  4. Бездогов А. В., Ялунина А. Д. Оценка сортов голозёрного овса по продуктивности и реакции на климатические условия Среднего Урала // Интерактивная наука. 2016. № 10. С. 94-101. doi: 10.21661/r-114765.
  5. Власов А. Г., Халецкий С. П., Булавина Т. М. Адаптивные свойства и особенности формирования урожайности сортов овса белорусской селекции // Вестник Марийского государственного университета. Серия: сельскохозяйственные науки. Экономические науки. 2020. Т. 10. № 4 (24). С. 397-405. doi: 10.30914/2411- 9687-2020-6-4-397-404.
  6. Адаптивный потенциал образцов овса по химическим и физическим характеристикам зерна / В. И. Полонский, С. А. Герасимов, А. В. Сумина и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2022. № 183 (1). С. 57-75. doi: 10.30901/2227-8834-2022-1-57-75.
  7. Кардашина В. Е., Николаева Л. С. Агроэкологическая оценка сортов и перспективных линий овса универсального использования // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 5. С. 56-60. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10511.
  8. Оценка адаптивных параметров коллекционных образцов овса плёнчатого по урожайности в условиях Кировской области / М. В. Тулякова, Г. А. Баталова, И. Г. Лоскутов и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2021. № 182 (1). С. 72-79. doi: 10.30901/2227-8834-2021-1-72-79.
  9. Параметры пластичности и стабильности сортов озимой твёрдой пшеницы по различным предшественникам в условиях Ростовской области / А. В. Алабушев, Т. С. Макарова, Н. Е. Самофалова и др. // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019. № 20 (6). С. 557-566. doi: 10.307766/2072- 9081.2019.20.6.557-566.
  10. Пакудин В. З., Лопатина Л. М. Оценка экологической пластичности и стабильности сортов сельскохозяйственных культур // Сельскохозяйственная биология. 1984. № 4. С. 109-113.
  11. Плохинский Н. А. Биометрия. Новосибирск: Изд-во СО АН ССР, 1961. 364 с.
  12. Селянинов Г. Т. О сельскохозяйственной оценке климата // Труды по сельскохозяйственной метеорологии. 1928. Вып. 20. С. 165-177.
  13. Хангильдин В. В. О принципах моделирования сортов интенсивного типа // Генетика количественных признаков сельскохозяйственных растений. М.: Наука, 1978. С. 111-116.
  14. Methodology of Breeding Ecologically Resistant Varieties of Oats / G. A. Batalova, S. N. Shevchenko, E. M. Lisitsyn, et al. // Russian Agricultural Sciences. 2018. Vol. 44. No. 1. P. 3-6. doi: 10.3103/S1068367418010068.
  15. Баталова Г. А. Овес в Волго-Вятском регионе. Киров: ООО "Орма", 2013. 288 с.
  16. Вологжанина Е. Н., Баталова Г. А. Новые перспективные сорта и линии пленчатого и голозерного овса укосного и универсального направления // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 4. С. 3-7. doi: 10.31857/S2500262722040019.

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».