NEW DOMESTIC TOMATO VARIETIES BREEDED BY FEDERAL RESEARCH CENTER OF VEGECULTURE IN IRRIGATED CONDITIONS OF DAGESTAN

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The research was conducted in 2022-2024 in order to study new domestic tomato varieties (Solanum Lycopersicum L.) of the Federal State Budgetary Scientific and Scientific Institution of the Russian Academy of Natural Sciences and a comprehensive assessment of economically valuable indicators in the irrigated conditions of the Republic of Dagestan. The work was carried out at the base in the Tersko-Sulak sub-province of the Federal State Budgetary Budgetary Institution of the FANC RD Babayurt district. According to the maturation periods, the samples belong to the very early ones: Severyanka, Blagodatny, Magnat, Voskhod VNIISSOKa, Viking (from shoots to maturation 90-105 days), early: Commonwealth (106-111 days) and mid-early: Torch (110-115 days). The yield of tomato varieties varied on average over 3 years from 45.2 to 84.8 t/ha. On average, for 3 years, a significant increase in the previous harvest was provided by the varieties Blagodatny, Voskhod VNIISSOKa, Severyanka, Magnat (42.3-31.5 t/ha). The marketability of fruits ranges from 78 to 92% on average. The weight of the fruit varies depending on the variety from 75.6 to 125 g on average over 3 years with HCR05 = 11. The fruit index ranged on average from 0.5 to 1.3. The dry matter content varied depending on the year from 4.2 to 6.8%. According to the average data for 3 years and the average values for 2 years, the varieties Blagodatny and Voskhod VNIISSOKa were distinguished by the highest dry matter content. The total sugar content ranged from 3.01 to 3.42%. The vitamin C content of the studied varieties is based on the average for 2023-2024. It was 24.24-44.93 mg%. All varieties have a high vitamin C content, regardless of the year. The profitability analysis showed that growing tomatoes using root dressing in open ground conditions is an economically sound technique, since the profitability levels were 150 and 180%, respectively.

作者简介

P. Akhmedova

Federal Agrarian Scientific Center of the Republic of Dagestan

Email: apm64@mail.ru
PhD in Agricultural Sciences, Leading Researcher Makhachkala, Republic of Dagestan, Russia

参考

  1. Ахмедова П.М. Биологические и хозяйственные особенности образцов томата с различной степенью детерминантности // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2023. Т. 18. № 3 (71). С. 5-10. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2023-5-10
  2. Беков Р.Х., Гиш Р.А., Костенко А.Н. Исходный материал для селекции томата // Картофель и овощи. 2017. С. 39-40.
  3. Белошапкина О.О., Писарева И.Н. Определение аналитической чувствительности и специфичности методов ПЦР для диагностики черной бактериальной пятнистости томата // Известия ТСХА. 2024. № 3. С. 78-94. https://doi.org/10.26897/0021-342x-2024-3-78-94
  4. Велижанов Н.М. Предварительные результаты по селекции томата (lycopersicon) в Республике Дагестан //Аграрный вестник Урала. 2021. № 12 (215). С. 2-8. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2021-215-12-2-8
  5. Енгалычев М.Р., Джос Е.А., Матюкина А.А. и др. Селекция томата для открытого грунта юга России // Овощи России. 2024. № 2. С. 5-11. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2024-2-5-11
  6. Илларионов А.И., Фролов П.Н., Деркач А.А. Эффективность инсектицидов при защите томатов от тепличной белокрылки // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2022. Т. 15. № 1 (72). С. 129-135. https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2022_1_129
  7. Кигашпаева О.П., Гулин А.В. Перспективные салатные сорта томата для юга России // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса. 2022. № 2 (66). С. 101-110.
  8. Кулакова А.В., Дьяченко Е.А., Щенникова А.В. и др. Вариабельность генома отечественных сортов томата: данные aflp-анализа // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2022. Т. 26. № 7. С. 652-661. https://doi.org/10.18699/VJGB-22-80
  9. Лящева Л.В., Прок И.А., Викторова И.А. Влияние цеолитов разных фракций на урожайность и качество томатов в условиях северного зауралья // Вестник НГАУ. 2024. № 1 (70). С. 86-94. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2024-70-1-86-94
  10. Мачулкина В.А., Санникова Т.А., Гулин А.В., Антипенко Н.И. Использование сахарно-кислотного индекса для оценки качества плодов томатов // Вестник КрасГАУ. 2020. № 5 (158). С. 168-172. https://doi.org/10.36718/1819-4036-2020-5-168-172
  11. Методические указания по селекции сортов и гибридов томата для открытого и защищенного грунта. М., ВНИИССОК, 1986. 64 с.
  12. Методика полевого опыта в овощеводстве / С.С. Литвинов; Рос. акад. с.-х. наук, ГНУ Всерос. науч.-исслед. ин-т овощеводства. М.: ГНУ Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства, 2011. 648 с.
  13. Петров Н.Ю., Калмыкова Е.В., Нарушев В.Б., Хоришко Т.И. Приемы повышения продуктивности томата и картофеля при орошении в Поволжье // Аграрный научный журнал. 2017. № 4. С. 36-39.
  14. Помидоры открытого грунта: площади и сборы в России в 2001-2020 гг. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://agrovesti.net/lib/industries/vegetables/pomidory-otkrytogo-grunta-ploshchadi-i-sbory-v-rossii-v-2001-2020-gg.html (Дата публикации: 29.05.2021).
  15. FAO. World Food and Agriculture - Statistical Yearbook. FAO: Rome, Italy, 2024.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

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».