Урожайность и качество зерна сортов овса в Поволжье

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследование проводили с целью выявление наиболее перспективных пленчатых и голозерных сортов овса для засушливых условий Среднего Поволжья. Работу выполняли в Самарской области в 2022‒2024 гг. На обыкновенном черноземе изучали 11 пленчатых (Аллюр, Всадник, Грум, Дерби, Драгун (стандарт), Кентер, Конкур, Рысак, Стиплер, Тройка, Яков) и 4 голозерных (Азиль, Багет, Бекас (стандарт), Грива) сорта культуры. Средняя за 3 года урожайность пленчатых сортов (2,71 т/га) была значительно выше, чем у голозерных (1,69 т/га). Среди пленчатых сортов выделились Кентер и Грум (3,09 т/га), среди голозерных – Азиль (1,97 т/га). Наибольшей адаптивностью к погодным условиям по урожайности из пленчатой группы отличался сорт Грум, при средней величине этого показателя в контрастные годы 3,11 т/га. Более высокой засухоустойчивостью характеризовались сорта Всадник, Грум, Стиплер и Яков, при величине депрессии урожая 36,0…41,5 %. Среди голозерных адаптивностью отличался сортов Азиль (1,97 т/га), засухоустойчивостью – Азиль и Грива (депрессия 60,2…64,9 %). Масса 1000 зерен у пленчатых сортов (34,4 г) в 1,5 раза превышала величину аналогичного показателя у голозерных. Массовая доля белка у голозерных форм (15,1 %) была на 3,1 % выше, чем у пленчатых. Наибольший сбор белка с единицы площади обеспечили пленчатые сорта Кентер и Грум (0,365…0,368 т/га), что на 5,5…27,8 % больше, чем у остальных пленчатых сортов, и в 1,4…1,7 раза выше, по сравнению с голозерными сортами. Для возделывания в засушливых условиях Среднего Поволжья рекомендованы пленчатые сорта Кентер и Грум, а также голозерный сорт Азиль.

Об авторах

Д. Ю. Трутнева

Самарский Федеративный исследовательский центр РАН; Самарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства им. Н. М. Тулайкова

446254, Самарская обл., Безенчукский р-н, пос. Безенчук, ул. К. Маркса, 41; 446254, Самарская обл., Безенчукский р-н, пос. Безенчук, ул. К. Маркса, 41

О. И. Горянин

Самарский Федеративный исследовательский центр РАН; Самарский научно-исследовательский институт сельского хозяйства им. Н. М. Тулайкова

Email: gorjanin.oleg@mail.ru
446254, Самарская обл., Безенчукский р-н, пос. Безенчук, ул. К. Маркса, 41; 446254, Самарская обл., Безенчукский р-н, пос. Безенчук, ул. К. Маркса, 41

Список литературы

  1. Горянин О. И. Влияние климата и погодных условий на урожайность зерновых культур в засушливых условиях Поволжья // Земледелие. 2024. № 4. С. 19–24. doi: 10.24412/0044-3913-2024-4-19-24.
  2. Вологжанина Е. Н., Баталова Г. А. Новые перспективные сорта и линии пленчатого и голозерного овса укосного и универсального направления // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 4. С. 3–7. doi: 10.31857/S2500262722040019.
  3. Мудрых Н. М. Перспективы выращивания продовольственного овса в Пермском крае // Земледелие. 2019. № 1. С. 43–44. doi: 10.24411/0044-3913-2019- 10112.
  4. Polonskiy V., Loskutov I., Sumina A. Biological role and health benefit of antioxidant compounds in cereals // Biological Communication. 2020. Vol. 65. No. 1. P. 53–67. doi: 10.21638/spbu03.2020.105.
  5. Выявление ценных сортов овса на продовольственные цели в условиях юга Западной Сибири / Е. Ю. Игнатьева, И. В. Пахотина, Л. Т. Солдатова и др. // Вестник КрасГА У. 2023. № 7(196). С. 29–3 6. doi: 10.36718/1819-4036-2023-7-29-36.
  6. Изучение сортов овса (Avena sativa L.) различного географического происхождения по качеству зерна и продуктивности / В. И. Полонский, Н. А. Сурин, С. А. Герасимов и др. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2019. Т. 23. № 6. С. 53–60. doi: 10.18699/VJ19.541.
  7. Качество зерна перспективных линий овса на заключительном этапе селекционного процесса в условиях Северного Зауралья / М. Н. Фомина, Ю. С. Иванова, Н. А. Брагин и др. // Достижения науки и техники АПК. 2023. Т. 37. № 3. С. 34–38. doi: 10.53859/02352451_2023_37_3_34.
  8. Изменение урожайности и качества зерна овса с повышением адаптивности сортов / О. А. Юсова, П. Н. Николаев, И. В. Сафонова и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2020. Т. 181. № 2. С. 42–49. doi: 10.30901/2227-8834-2020-2-42-49.
  9. Селекция овса голозерного сорта Вировец / Г. А. Баталова, И. Г. Лоскутов, С. Н. Шевченко и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2019. № 4. С. 8–11. doi: 10.31857/S2500-2627201948-11.
  10. Гончаренко А. А. Экологическая устойчивость сортов зерновых культур и задачи селекции // Зерновое хозяйство. 2016. № 3. С. 31–37.
  11. Горянина Т. А. Сравнительная оценка сортов озимой тритикале по адаптивной способности и стабильности // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 1. С. 34–41. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10107.
  12. Технологии возделывания ярового ячменя в засушливых условиях Поволжья / О. И. Горянин, Е. В. Мадякин, Л. В. Пронович и др. // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 9. С. 42–47. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10908.
  13. Адаптивный потенциал сортов ярового овса по признаку «масса 1000 зерен» в условиях Омского Прииртышья / П. Н. Николаев, О. А. Юсова, С. В. Васюкевич и др. // Агрофизика. 2019. № 2. С. 38–44. doi: 10.25695/AGRPH.2019.02.06.
  14. Байкалова Л. П., Долгова О. А., Хижняк С. В. Роль сорта в повышении продуктивности овса в Красноярском крае // Вестник КрасГА У. 2017. № 3(126). С. 29–35.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 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».