Влияние минеральных удобрений на динамику накопления биомассы и роста растений озимой ржи

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Динамику накопления биомассы и высоты растений озимой ржи (Secale cereale L.) изучали в условиях многолетнего стационарного полевого эксперимента (2022 г.), заложенного на дерново-подзолистой легкосуглинистой почве (1982 г.). Систематическое внесение минеральных удобрений (вариант 2 – N65Р50К50, вариант 3 – N100Р75К75) оказало существенное влияние на высоту и биомассу растений на всех этапах вегетации (8 временных точек в течение 50-ти сут). Для описания динамики биомассы и высоты растений Secale cereale L. хорошо подошли сигмоидная (логистическая) и линейная модели, которые позволили вычислить такие параметры, как максимальные биомасса и высота (M2, г : H2, см), максимальныея скорости (Vmax, г ⋅ сут–1 (см ⋅ сут–1)) и средние скорости (b, г ⋅ сут–1 (см ⋅ сут–1)). Величины Vmax нарастания сырой биомассы растений в вариантах 2 и 3 превысило данный показатель для контрольного варианта в 1.7–2.0 раза, Vmax нарастания высоты растений варьировалась в пределах 4.2–4.6 см ⋅ сут–1, не зависела от внесения минеральных удобрений. Внесение минеральных удобрений привело к увеличению средней скорости нарастания биомассы растений озимой ржи (b, г ⋅ сут–1) по отношению к контролю, более чем в 2 раза.

Об авторах

С. Е. Витковская

Российский государственный гидрометеорологический университет; Агрофизический научно-исследовательский институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: s.vitkovskaya@mail.ru
Россия, 192007, Санкт-Петербург, ул. Воронежская, 79; Россия, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский просп., 14

К. Ф. Шаврина

Агрофизический научно-исследовательский институт

Email: s.vitkovskaya@mail.ru
Россия, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский просп., 14

Список литературы

  1. Тренкеншу Р.П., Лелеков А.С. Моделирование роста микроводорослей в культуре. Белгород: ООО “КОНСТАНТА”, 2017. 152 с.
  2. Абакумов А.И., Пак С.Я. Динамика биомассы фитоплангтона в зависимости от минерального питания (математические модели) // Моделирование систем. 2010. № 3 (25). С. 10–19.
  3. Лысенко С.А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур на основе спутникового мониторинга динамики углерода в наземных экосистемах // Исслед-е Земли из космоса. 2019. № 4. С. 48–59.
  4. Усольцев В.А., Цепордей И.С., Норицин Д.В. Аллометрические модели биомассы деревьев лесообразующих пород Урала // Леса России и хоз-во в них. 2022. № 1 (80). С. 4–14.
  5. Лелеков А.С. Моделирование роста и биосинтеза морских микроводорослей в квазинепрерывной культуре: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Севастополь, 2009. 24 с.
  6. Cournede P.H. Dynamic system of plant growth. Mathematics. Universite montpellier II. Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. 77 s.
  7. Витковская С.Е., Дричко В.Ф., Хофман О.В. Оценка скорости нарастания биомассы сельскохозяйственных культур // Докл. РАСХН. 2014. № 1. С. 50–53.
  8. Витковская С.Е. Закономерности формирования биомассы и элементного состава растений ячменя в полевом опыте // Агрохимия. 2015. № 1. С. 63–72.
  9. Courn`ede P.H., De Reffye P. A generalized poisson model to estimate inter-plant competition for light // Plant growth modeling, simulation, visualization and their applications / Ed. T. Fourcaud, X. Zhang. Los Alamitos, California: IEEE Computer Society, 2007. https://doi.org/10.1109/PMA.2006.37
  10. Методы изучения ценопопуляций цветковых растений: учеб.-метод. пособ. для магистров биол. фак-та / Сост. А.С. Кашин, Т.А. Крицкая, Н.А. Петрова, И.В. Шилова. Саратов, 2015. 127 с.
  11. Витковская С.Е. Методы оценки пространственной и временной неоднородности биомассы и элементного состава сельскохозяйственных культур. СПб.: АФИ, 2019. 92 с.
  12. Шпанев А.М. Экспериментальная база для дистанционного зондирования фитосанитарного состояния агроэкосистем на Северо-Западе РФ // Совр. пробл. ДЗЗ из космоса. 2019. Т. 16 (3). С. 61–68.
  13. Кузнецов В.В., Дмитриева Г.А. Физиология растений: Учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Высш. шк., 2006. 743 с.
  14. Витковская С.Е. Методы оценки неоднородности почвенного покрова при планировании и проведении полевых опытов. СПб.: АФИ, 2011. 52 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (927KB)
Метаданные
3.

Скачать (83KB)
Метаданные
4.

Скачать (41KB)
Метаданные

© 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».