Адаптивные свойства перспективных сортообразцов сои в условиях рязанской области по признаку «сбор белка с единицы площади»

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследования проводили в 2021–2023 годах в Институте семеноводства и агротехнологий (ИСА – филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ), расположенном в Рязанской области. Уровень адаптивных свойств перспективных сортообразцов сои оценивали по признаку «сбор белка с единицы площади» общепринятыми методами. Почва опытного участка – темно-серая лесная тяжелосуглинистая, содержание органического вещества – 4,95%, подвижного фосфора – 213 мг/кг почвы, подвижного калия – 155 мг/ кг почвы, общего азота – 0,228%, рНсол. – 4,91 ед. Установлено, что среднее содержание белка в семенах варьировало от 37,0 до 42,8%, у стандарта – 40,2%, сбор белка за период исследований – 750 кг/га. Слабую вариабельность показателя «сбор белка с единицы площади» наблюдали у сортообразцов Н-25/17, Н-7/17, Н-19/17 и Н-32/17 (V = 6,7–9,7%). Для определения адаптивности сорта использовали коэффициент отзывчивости на условия внешней среды – от 1,12 (Н-25/17) до 2,02 (Н-9/17). Линии Н-19/17 и Н-25/17 обладают высокой генетической гибкостью и имеют слабую вариабельность показателя «сбора белка с единицы площади» – 8,7 (Н-19/17) и 6,7% (Н-25/17).

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Елена Васильевна Гуреева

Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: elenagureeva@bk.ru

Кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник

Россия, с. Подвязье, Рязанская обл.

Анна Викторовна Солодягина

Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Email: elenagureeva@bk.ru

Младший научный сотрудник

Россия, с. Подвязье, Рязанская обл.

Список литературы

  1. Арькова Ж.А., Манаенков К.А., Колдин М.С. и др. Эффективность борьбы с сорняками в посевах сои на территории Тамбовской области // Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК – продукты здорового питания. 2017. № 4 (18). С. 15–20.
  2. Гончаренко А.А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур. Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
  3. Грязнов А.А. Карабалыкский ячмень. Кустанай: Из-во: Печат. двор, 1996. 448 с.
  4. Гуреева Е.В., Солодягина А.В. Оценка сортов сои мировой коллекции в условиях Центрального Нечерноземья по признаку «масса семян с одного растения» // Зерновое хозяйство России. 2024. Т. 16. № 2. С. 62–66. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2024-91-2-62-66
  5. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., перераб. и доп. М.: Альянс, 2014. 352 с.
  6. Животков Л.А., Морозова З.А., Секатуева Л.И. Методика выявления потенциальной продуктивности и адаптивности сортов и селекционных форм озимой пшеницы по показателю урожайности // Селекция и семеноводство. 1994. № 2. С. 3–6.
  7. Зубарева К.Ю., Бобков С.В., Хрыкина Т.А. Влияние органоминеральных микроудобрений на накопление белка в органах растений и качество зерна сои // Зернобобовые и крупяные культуры. 2022. № 2 (42). С. 5–15. https://doi.org/10.24412/2309-348X-2022-2-5-15
  8. Зыкин В.А., Белан И.А., Юсов В.С., Корнева С.П. Методика расчета параметров экологической пластичности сельскохозяйственных растений по дисциплине «Экологическая генетика». Омск, 2008. 36 с.
  9. Сидорова Е.К., Федосеева В.В. Эффективное увеличение производственных посевов под соей в Орловской области, обладающими высоким процентным содержанием белка и жира в соевых бобах // Вестник аграрной науки. 2023. № 1(100). С. 154–160.
  10. Филимонов Я.И., Коцарева Н.В. Повышение белка сои агротехническими приемами // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2023. № 2. С. 18–21.
  11. Юсова О.А., Николаев П.Н., Васюкевич В.С. и др. Уровень качества зерна омских сортов овса ярового в контрастных экологических условиях // Вестник НГАУ. 2020. № 2 (55). С. 84–96. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2020-55-2-84-96
  12. Gureeva E.V., Levakova O.V. Remote monitoring of chlorophyll content in soybean crops in the conditions of the Ryazan region // BIO Web of Conferences. 2023. 71. 01090. https://doi.org/10.1051/bioconf/20237101090
  13. Jiang H., Egli D.B. Soybean seed number and crop growth rate during flowering // Agronomy Journal. 1995. Vol. 87. PP. 264–267.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Содержание белка в семенах сои за 2021–2023 годы, %.

Скачать (749KB)
3. Рис. 2. Коэффициент отзывчивости (Кр) на улучшение условий выращивания сои (по В.А. Зыкину).

Скачать (112KB)

© Российская академия наук, 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».