Yield of winter soft wheat varieties of different ecological and geographical origin and their adaptability in the conditions of the Central Nonblack Earth Region

Capa

Citar

Texto integral

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

Resumo

When creating new varieties, it is necessary to pay attention not only to high yields and the quality of the original parent forms, but also to be guided by knowledge about their reaction to changing growing environment conditions. The article presents the results of a comprehensive assessment of 15 varieties of different ecological and geographical origin. The methods of S.A. Eberhart and W.A. Russell, A.A. Rossielle and J. Hamblin, L.A. Zhivotkov, E.D. Nettevich were used in the analysis of adaptability indicators. The research was carried out in the northwestern part of the Ryazan region in the fields of ISA – a branch of the Federal State Budgetary Educational Institution FNAC VIM in 2019–2023, of which two years were unfavorable – the index of environmental conditions (Ij) –2,54 – –1,87, three years favorable Ij was 0,84–2,24. It was found that, on average, over 5 years of research, the highest yield potential was possessed by the varieties of winter wheat Danaya – 5,79 t/ha, Isktar – 6,36 t/ha, Nebokrat and Slavna – 5,81 t/ha and 6,09 t/ha, which is higher than the average annual indicator by experience by 11,1%, 22,1%, 11,5% and 16,9%, respectively. The group of the most plastic varieties includes: Danaya and Lavina (Russia), Nebokrat and Slavna (Ukraine), Isztar (Germany). High responsiveness to improving environmental conditions was noted in winter wheat varieties Moskovskaya 39 (Russia) – 1,22, Fantasia (Belarus) – 1,23, Saturnus and Tambor (Germany) – 1,17 and 1,41, respectively. According to the complex of adaptive properties, the Isztar (Germany) and Nebokrat (Ukraine) varieties were distinguished as genetically flexible ((Ymin + Ymax)/2 from 5,56 to 6,26), with a high level of stability (PUSS from 103,28% to 113,12%), good adaptability to environmental conditions (KA – 1,15% and 1,26%, respectively) and resistance to stress ((Ymin – Ymax) from –4,23 to –4,68). The research results can be used in practical breeding.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

O. Artyukhova

The Institute of Seed Production and Agrotechnologies – branch of the FSBSI Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Autor responsável pela correspondência
Email: podvyaze@bk.ru

Junior Researcher

Rússia, Podvyazye village, Ryazan region

Bibliografia

  1. Bayanova O.V. Ekonometricheskoe issledovanie pokazatelej proizvodstva zernovoj produkcii v Rossijskoj Federacii // Modern Economy Success. 2020. № 1. S. 122–125.
  2. Buchnikov O.N., Dzhuha V.M., Gajduk V.I. i dr. Effektivnost’ funkcionirovaniya sel’skohozyajstvennogo biznesa v usloviyah sankcij: regional’nyj aspekt // Gumanitarnyj vestnik Donskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2022. № 2. S. 150–159.
  3. Gladysheva O.V., Bannikova M.I. Urozhajnost’ i ocenki adaptivnosti rannespelyh i pozdnespelyh sortov ozimoj myagkoj pshenicy v usloviyah Central’nogo Nechernozem’ya // Agrarnaya nauka. 2021. № 1. S. 129–132.
  4. Golovachev V.I. Metodika gosudarstvennogo sortoispytaniya sel’skohozyajstvennyh kul’tur / pod red. V.I. Golovacheva, E.V. Kirilovskoj. M.: Kolos, 1989. 267 s.
  5. Goncharenko A.A. Ob adaptivnosti i ekologicheskoj ustojchivosti sortov zernovyh kul’tur // Vestnik RASHN. 2005. № 6. S. 49–53.
  6. Zhivotkov L.A., Morozova Z.A., Sekutaeva L.I. Metodika vyyavleniya potencial’noj produktivnosti i «Urozhajnost’» // Selekciya i semenovodstvo. 1994. № 2. S. 3–6.
  7. Zhuchenko A.A. Ekologo-geneticheskie osnovy adaptivnoj sistemy selekcii rastenij // Sel’skohozyajstvennaya biblioteka. 2000. № 3. S. 3–29.
  8. Levakova O.V., Bannikova M.I. Analiz geneticheskih istochnikov cennyh priznakov sortov ozimoj myagkoj pshenicy v celyah sozdaniya iskhodnogo materiala // Agrarnaya nauka. 2019. № 7–8. S. 38–40.
  9. Levakova O.V. Izuchenie iskhodnogo materiala yarovogo yachmenya v celyah ispol’zovaniya ego v selekcionnom processe dlya Central’nogo regiona RF // Zernobobovye i krupyanye kul’tury. 2018. № 2 (26). S. 61–65.
  10. Nettevich E.D., Morgunov A.I., Maksimenko M.I. Povyshenie effektivnosti otbora yarovoj pshenicy na stabil’nost’, urozhajnost’ i kachestvo zerna // Vestnik sel’skohozyajstvennoj nauki. 1985. № 1. S. 66–73.
  11. Nettevich E.D. Selekciya i semenovodstvo yarovyh zernovyh kul’tur // Izbrannye trudy. M.; Nemchinovka: izd.-vo NIISH CRNZ, 2008. 348 s.
  12. Rahaev H.M., Bakkuev E.S., Eneeva M.N. i dr. Areal i povedenie centra zernovogo podkompleksa Rossii v 2000–2020 godah // Vestnik Rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2023. № 4. S.4–9.
  13. Rusanov I.A. Sovremennye sorta ozimoj pshenicy kak iskhodnyj material dlya selekcii v usloviyah lesostepi CChR: dis. kand. s-h. nauk: 06.01.05. Voronezh, 2004. 248 s.
  14. Filippov E.G., Bragin R.N., Doncov D.P. Analiz pokazatelej adaptivnosti sortov i linij yarovogo yachmenya v ekologicheskom sortoispytanii // Tavricheskij vestnik agrarnoj nauki. 2022. № 4 (32). S. 221–230.
  15. Eberhart S.A., Russell W.A. Stability parameters for comparing varieties // Crop Sci. 1966. № 6.

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».