Исходный материал для создания сортов ярового ячменя в лесостепной зоне Среднего Поволжья

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследования осуществляли с целью комплексной оценки коллекционного материала ярового ячменя для создания новых высокоурожайных сортов, устойчивых к стрессовым факторам среды. Опыты проводили в 2019-2021 гг. в Самарской области. Почва опытного участка - чернозем типичный малогумусный, среднемощный, легкоглинистый, слабокислый. Предшественник - яровая пшеница. Объектами исследований служили 117 сортообразцов ярового ячменя из мировой коллекции ВИР различного эколого-географического происхождения. В качестве стандарта выбран районированный сорт Поволжский 65. Метеорологические условия в годы проведения исследований отличались нестабильностью в период вегетации, что позволило объективно оценить сортообразцы по изучаемым признакам. В результате изучения выделены источники высокой продуктивности зерна (+ 19,3…38,7 % к стандарту) и низкорослости (на 14,0…27,0 см ниже стандарта) - Калькюль (Германия), Бадьорий (Украина), Формат (Ростовская обл.), Юла (Ростовская обл.), Леон (Ростовская обл.), Tipple (Англия), Краснояружский 6 (Белгородская обл.), Exploer (Франция), Велес (Белгородская обл.), Чилл (Германия), Федос (Ростовская обл.). По крупнозёрности лучшими были Нудум 95 (Челябинская обл.), Сталкер (Украина), Ратник (Ростовская обл.), Хаго (Беларусь), Миар (Оренбургская обл.), которые по массе 1000 зерен превзошли стандарт на 16,8…21,1 %. По продуктивной кустистости выделены сорта Зевс (Белгородская обл.), Илек 36 (Казахстан), Донецкий 12 (Украина), Эвегрин (Дания), Велес (Белгородская обл.), Прерия (Украина), Федос (Ростовская обл.), превысившие стандарт на 25,0…40,0 %. По скороспелости выделились сорта Гандвиг (Архангельская обл.), Белогорский (Ленинградская обл.), Баган (Новосибирская обл.), Криничный (Беларусь), Медикум 11 (Казахстан), Вадим (Краснодарский край), Велес (Белгородская обл.), созревавшие раньше стандарта на 2…5 суток. Выделившиеся образцы ярового ячменя могут быть использованы в качестве генетических источников для проведения скрещиваний и создания ценного селекционного материала

Об авторах

Лариса Александровна Косых

Самарский федеральный исследовательский центр РАН

Email: laramart163@mail.ru
443001, г. Самара, Студенческий пер., 3a

Список литературы

  1. Косых Л. А., Столпивская Е. В., Никонорова Ю. Ю. Поволжский янтарь - новый сорт ярового ячменя для Средневолжского региона // Земледелие. 2021. № 8. 32-36. doi: 10.24412/0044-3913-2021-8-32-36.
  2. Максимов Р. А., Киселев Ю. А., Шадрина Е. А. Адаптивная реакция коллекционных сортообразцов ярового ячменя (Hordeum vulgare L.) в условиях Среднего Урала // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 4. С. 35-40. doi: 10.53859/02352451_2022_36_4_35.
  3. Высокопродуктивный, зернофуражный сорт "Эндан" / В.И. Блохин, И.С. Ганиева, И.М. Сержанов и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2019. Т. 14. № 3 (54). С. 19-24.
  4. Герасимов С.А. Селекционноценные образцы ячменя коллекции ВИР по параметрам адаптивности, продуктивности и качества зерна // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2020. № 4 (57). С. 16-24.
  5. Оценка коллекционных образцов ярового ячменя в селекции на продуктивность и качество зерна в условиях Восточной Сибири / Н. А. Сурин, Н. Е. Ляхова, С. А. Герасимов и др. // Достижения науки и техники АПК. 2018. Т. 32. № 5. С. 41-44. doi: 10.24411/0235-2451-2018-10510.
  6. Скрининг сортов ярового ячменя, различных по эколого-географическому происхождению / Е. Г. Филиппов, А. А. Донцова, Д. П. Донцов и др. // Зерновое хозяйство России. 2017. № 5. С. 43-51.
  7. Методические указания по изучению и сохранению мировой коллекции ячменя и овса / под редакцией д-ра биол. наук И. Г. Лоскутова. СПб.: ВИР, 2012. 29 с.
  8. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур / под общ. ред. М. А. Федина. М.: Министерство сельского хозяйства СССР, 1985. 267 с.
  9. Усманов Р. Р. Статистическая обработка данных агрономических исследований в программе "Statistica". М.: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2020. 177 с.
  10. Подгорный С. В., Самофанов А. П., Скрипка О. В. Селекционная оценка элементов продуктивности озимой пшеницы в условиях юга Ростовской области // Аграрный вестник Урала. 2017. № 9(163). С. 35-39.
  11. Радюкевич Т. Н., Бондарева Л. М., Карташева Л. И. Оценка новых коллекционных образцов ячменя по хозяйственно-ценным признакам в условиях Северо-Запада России // Пермский аграрный вестник. 2018. № 4(24). С. 76-82.
  12. Батанова О. Б., Корелина В. А. Влияние элементов структуры урожая на продуктивность ярового ячменя (Hordeum vulgare L.) в условиях Крайнего Севера РФ // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2017. № 178 (3). С. 50-58. doi: 10.30901/2227-8834-2017-3-50-58.
  13. Глуховцев В. В. Селекция ярового ячменя в Среднем Поволжье. Самара: ЗАО Типография "Сокол- Т", 2005. 232 с.
  14. Левакова О. В. Изучение и подбор ярового ячменя по признакам устойчивости к полеганию и урожайности // Вестник Российской сельскохозяйственнной науки. 2018. № 3. С. 39-41. doi: 10.30850/vrsn/2018/3/39-41

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

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».