Productivity and adaptive properties of different origin potato varieties in the Russia’s Far East south

Capa

Citar

Texto integral

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

Resumo

The paper presents the results of a study on the productivity of potato genotypes of different origin depending on the water availability in soil, including the hydrothermal coefficient of Selyaninov (HTC). The group of mid-season varieties was noted to have the highest productivity (710 g/plant). Waterlogging occurred during the growing period of plants (HTC ≥ 2.5), especially at the stage of tuber formation, negatively affecting productivity. High productivity was observed in the years with relatively favorable weather conditions (2019, 2021, and 2022) when the index of environmental conditions (I) was positive and ranged within +201.63 – +221.35. The average productivity of all the specimens was 950 g/plant. Very low productivity (420–670 g/plant) was observed in 2015–2018, 2020, and 2023 due to waterlogging (I = -99.52 – -269.81). Among the studied specimens, we identified the following varieties that were characterized by not only high productivity (above 900 g/plant) but also high responsiveness to changes in the environmental conditions and stability (average bi = 1.49; S2d·103 = 0.42): early-maturing varieties – Antonina, Bastion, Kolymskii, Krepysh, Matushka, Meteor, Pamyati Kulakova, Udacha, Vitesse, Red Lady, and Red Scarlett; medium-early varieties – Arktika, Briz, Zoya, Kamchatka, Lileya, Charodei, and Gala; mid-season varieties – Ocharovanie, Utro, and Favorit; medium-late and late varieties – Kazachok and Pobeda. The research allowed us to identify potato specimens with high productivity (1040-1480 g/plant), marketability (83.2–92.8%), plasticity (bi = 1.20–1.85), stability (S2d = 0,15–5,77), homeostasis (Hom = 9.51–40.62) and breeding value (Sc = 532.79–852.14) under the conditions of the south of the Russian Far East: early maturing varieties – Bastion, Kolymskii, Krepysh, and Pamyati Kulakova; medium-early varieties – Arktika and Zoya; mid-season variety Alyaska; medium-late and late varieties – Vetraz’ and Pobeda.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

I. Kim

FSBSI “FSC of Agricultural Biotechnology of the Far East named after A.K. Chaiki”

Autor responsável pela correspondência
Email: kimira-80@mail.ru

Grand PhD in Agricultural Sciences

Rússia, Timiryazevsky village, Ussuriysk, Primorsky Krai

A. Klykov

FSBSI “FSC of Agricultural Biotechnology of the Far East named after A.K. Chaiki”

Email: kimira-80@mail.ru

Academician of the RAS

Rússia, Timiryazevsky village, Ussuriysk, Primorsky Krai

D. Volkov

FSBSI “FSC of Agricultural Biotechnology of the Far East named after A.K. Chaiki”

Email: kimira-80@mail.ru
Rússia, Timiryazevsky village, Ussuriysk, Primorsky Krai

Bibliografia

  1. Zhevora S.V., Anisimov B.V., Simakov E.A. i dr. Kartofel’: problemy i perspektivy // Kartofel’ i ovoshchi. 2019. № 7. S. 2–7. https://doi.org/10.25630/PAV.2019.89.92.006.
  2. Zhuchenko A.A. Ekologo-geneticheskie principy mobilizacii mirovyh geneticheskih resursov vysshih rastenij // Obrazovanie, nauka i proizvodstvo. 2014. № 2. S. 9–17.
  3. Zejruk V.N., Mal’cev S.V., Vasil’eva S.V., Byzov V.A. Sovremennye proizvodstvennye faktory, opredelyayushchie biologicheskuyu i ekonomicheskuyu effektivnost’ hraneniya kartofelya // Hranenie i pererabotka sel’hozsyr’ya. 2019. № 3. S. 20–26. https://doi.org/10.36107/spfp.2019.177.
  4. Kiru S.D., Rogozina E.V. Mobilizaciya, sohranenie i izuchenie geneticheskih resursov kul’tiviruemogo i dikorastushchego kartofelya // Vavilovskij zhurnal genetiki i selekcii. 2017. T. 21. № 1. S. 7–15. https://doi.org/10.18699/VJ17.219.
  5. Kiselev E.P. Sozdanie sortov kartofelya dlya energosberegayushchej shirokoryadnoj tekhnologii vozdelyvaniya kartofelya na Dal’nem Vostoke // Dal’nevost. agrar. vestn. 2018. № 3 (47). S. 25–36. https://doi.org/10.24411/1999-6837-2018-13054.
  6. Lebedeva V.A., Gadzhiev N.M., Ivanov A.V. Prodolzhitel’nost’ perioda pokoya klubnej nekotoryh sortov kartofelya i ih gibridov v usloviyah Leningradskoj oblasti // Trudy KubGAU. 2020. № 85. S. 121–124.
  7. Loginov Yu.P., Kazak A.A. Formirovanie nadzemnoj massy i urozhajnosti klubnej v zavisimosti ot soderzhaniya krahmala v semennyh klubnyah srednespelyh sortov kartofelya // Permskij agrar. vestn. 2018. № 4 (24). S. 72–76.
  8. Metodicheskie ukazaniya po podderzhaniyu i izucheniyu mirovoj kollekcii kartofelya / sost. S.D. Kiru, L.I. Kostina, E.V. Truskinov i dr. SPb., 2010. 30 s.
  9. Metodicheskoe polozhenie (rukovodstvo) po ocenke produktivnosti i stolovyh kachestv kartofelya (kulinarnyj tip) / FGBNU VNIIKH; A.E. Shabanov, B.V. Anisimov, A.I. Kiselev i dr. M., 2017. 20 s.
  10. Nettevich E.D., Morgunov A.I., Maksimenko M.I. Povyshenie effektivnosti otbora yarovoj pshenicy na stabil’nost’ urozhajnosti i kachestvo zerna // Vestnik sel’skohozyajstvennoj nauki. 1985. № 1. S. 66–73.
  11. Podgaeckij A.A., Kravchenko N.V., Sobran I.V. Srednyaya massa klubnej potomstva ot bekkrosirovaniya slozhnyh mezhvidovyh gibridov kartofelya v pervom klubnevom pokolenii // Kartofelevodstvo : mat. nauch.-praktich. konf. «Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya selekcii i semenovodstva», 9–10 iyulya 2018 g. VNIIKH. M., 2018. S. 71–78.
  12. Timoshkin O.A., Timoshkina O.Yu. Mnogoletnie travy dlya sozdaniya gazonov v usloviyah lesostepi Srednego Povolzh’ya. Kormoproizvodstvo. 2023. № 1. S. 12–15. https://doi.org/10.25685/KRM.2023.47.76.001.
  13. Hangil’din, V.V. O principah modelirovaniya sortov intensivnogo tipa // Genetika kolichestvennyh priznakov sel’skohozyajstvennyh rastenij / AN SSSR, Nauch. sovet po problemam genetiki i selekcii, Sib. otd-nie [i dr.]. M.: Nauka, 1978. S. 111–115.
  14. Chajka A.K., Klykov A.G. Prioritetnye napravleniya v razvitii agropromyshlennogo kompleksa Dal’nego Vostoka Rossii // Vestn. DVO RAN. 2016. № 2. S. 24–30.
  15. Chirko E.M. Sravnitel’naya ocenka zernovoj produktivnosti i adaptivnosti sortov prosa (Panicum Miliaceum) v usloviyah yugo-zapadnogo regiona respubliki // Vesci naciyanal’naj akademii navuk Belarusi. Seryya agarnyh navuk. 2009. № 3. S. 49–54.
  16. Shanina E.P., Klyukina E.M. Izuchenie iskhodnogo materiala kartofelya v uslovyaih Srednego Urala // Agroprodovol’stvennaya politika Rossii. 2018. № 1 (73). S. 31–34.
  17. Shanina E.P., Klyukina E.M., Stafeeva M.A. Sravnitel’nyj analiz sortov kartofelya kollekcionnogo pitomnika v zavisimosti ot geograficheskogo proiskhozhdeniya // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2020. T. 30. № 6. S. 75–78. https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10614.
  18. Yur’eva N.O., Voronkova E.V., Tereshonok D.V. i dr. Vvedenie v asepticheskuyu kul’turu digaploidov kartofelya s ispol’zovaniem adventivnyh pobegov i himioterapii // Zashchita kartofelya. 2017. № 2. S. 23–27.
  19. Yashina I.M. Znachenie sorta v sovremennyh tekhnologiyah proizvodstva kartofelya / Mat. nauch.-prakt. konf. “Kartofel’-2010”. “Aktual’nye problemy sovremennoj industrii proizvodstva kartofelya”. Cheboksary, 2010. S. 41–44.
  20. Eberhart S.A. Yield stability of single-cross genotypes // Proc. of the 24th Annual Corn and Sorghum Industry Research Conf., Chicago, IL, 9–11. Dec. / J.I. Sutherland, R.J. Falasca (Eds.). Chicago, 1969. P. 22–35.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Hydrothermal coefficient and potato productivity, 2013–2023.

Baixar (102KB)

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».