Productivity and grain quality of oat varieties in the Volga region

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

A study aimed at identifying the most promising filmy and naked oat varieties for the arid conditions of the Middle Volga region was conducted in 2022–2024 in the Samara region. 11 filmy (Gait, Rider, Groom, Derby, Dragoon (standard), Canter, Show Jumping, Trotter, Steepler, Troika, Yakov) and 4 naked (Azil, Baguette, Snipe (standard), Mane) varieties of oats were studied on ordinary chernozem. The average yield of filmy varieties over 3 years was 2.71 t / ha, and that of naked varieties was 1.69 t / ha . The best among the filmy forms were the Canter and Groom varieties with a yield of 3.09 t / ha, while the naked ones had Azil with a yield of 1.97 t / ha . The Groom variety from the film group was distinguished by the highest adaptability of yields to weather conditions, with an average yield of 3.11 t / ha in contrasting years . The Horseman, Groom, Stipler and Yakov varieties were characterized by higher drought resistance , with yield depression values of 36.0…41.5 %. Among the naked varieties, the Azil variety showed relatively higher adaptivity, with an average yield of 1.97 t / ha in contrasting years , and the Azil and Mane varieties showed drought resistance , with depression values of 60.2…64.9 %. The average weight of 1000 grains in the film varieties was 34.4 g, which is 1.5 times higher than the average weight in the naked group. The mass fraction of protein in naked forms averaged 15.1 %, which is 3.1 % higher than in filmy varieties. The highest protein harvest per unit area was provided by the Canter and Groom film varieties (0.365–0.368 t/ha), which is 0.019–0.080 t / ha (5.5–27.8 %) more than the other varieties of this group, and 1.4…1.7 times more than the bare varieties. Based on the conducted research , the film varieties Kenter and Groom, as well as the naked Azil, are recommended for cultivation in the arid conditions of the Middle Volga region.

About the authors

D. Y. Trutneva

Samara Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences; Tulajkov Samara Research Institute of Agriculture

446254, Samarskaya obl., Bezenchukskii r-n, pos. Bezenchuk, ul. K. Marksa, 41; 446254, Samarskaya obl., Bezenchukskii r-n, pos. Bezenchuk, ul. K. Marksa, 41

O. I. Goryanin

Samara Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences; Tulajkov Samara Research Institute of Agriculture

Email: gorjanin.oleg@mail.ru
446254, Samarskaya obl., Bezenchukskii r-n, pos. Bezenchuk, ul. K. Marksa, 41; 446254, Samarskaya obl., Bezenchukskii r-n, pos. Bezenchuk, ul. K. Marksa, 41

References

  1. Горянин О. И. Влияние климата и погодных условий на урожайность зерновых культур в засушливых условиях Поволжья // Земледелие. 2024. № 4. С. 19–24. doi: 10.24412/0044-3913-2024-4-19-24.
  2. 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.
  3. Мудрых Н. М. Перспективы выращивания продовольственного овса в Пермском крае // Земледелие. 2019. № 1. С. 43–44. doi: 10.24411/0044-3913-2019- 10112.
  4. Polonskiy V., Loskutov I., Sumina A. Biological role and health benefit of antioxidant compounds in cereals // Biological Communication. 2020. Vol. 65. No. 1. P. 53–67. doi: 10.21638/spbu03.2020.105.
  5. Выявление ценных сортов овса на продовольственные цели в условиях юга Западной Сибири / Е. Ю. Игнатьева, И. В. Пахотина, Л. Т. Солдатова и др. // Вестник КрасГА У. 2023. № 7(196). С. 29–3 6. doi: 10.36718/1819-4036-2023-7-29-36.
  6. Изучение сортов овса (Avena sativa L.) различного географического происхождения по качеству зерна и продуктивности / В. И. Полонский, Н. А. Сурин, С. А. Герасимов и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019. Т. 23. № 6. С. 53–60. doi: 10.18699/VJ19.541.
  7. Качество зерна перспективных линий овса на заключительном этапе селекционного процесса в условиях Северного Зауралья / М. Н. Фомина, Ю. С. Иванова, Н. А. Брагин и др. // Достижения науки и техники АПК. 2023. Т. 37. № 3. С. 34–38. doi: 10.53859/02352451_2023_37_3_34.
  8. 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. Т. 181. № 2. С. 42–49. doi: 10.30901/2227-8834-2020-2-42-49.
  9. Селекция овса голозерного сорта Вировец / Г. А. Баталова, И. Г. Лоскутов, С. Н. Шевченко и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 4. С. 8–11. doi: 10.31857/S2500-2627201948-11.
  10. Гончаренко А. А. Экологическая устойчивость сортов зерновых культур и задачи селекции // Зерновое хозяйство. 2016. № 3. С. 31–37.
  11. Горянина Т. А. Сравнительная оценка сортов озимой тритикале по адаптивной способности и стабильности // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 1. С. 34–41. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10107.
  12. Технологии возделывания ярового ячменя в засушливых условиях Поволжья / О. И. Горянин, Е. В. Мадякин, Л. В. Пронович и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 9. С. 42–47. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10908.
  13. Адаптивный потенциал сортов ярового овса по признаку «масса 1000 зерен» в условиях Омского Прииртышья / П. Н. Николаев, О. А. Юсова, С. В. Васюкевич и др. // Агрофизика. 2019. № 2. С. 38–44. doi: 10.25695/AGRPH.2019.02.06.
  14. Байкалова Л. П., Долгова О. А., Хижняк С. В. Роль сорта в повышении продуктивности овса в Красноярском крае // Вестник КрасГА У. 2017. № 3(126). С. 29–35.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».