Изучение коллекционных образцов льна масличного в условиях юга лесостепи Среднего поволжья

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследования проводили в 2021-2023 гг. в условиях юга лесостепной зоны Среднего Поволжья с целью оценки коллекционных образцов льна масличного по основным хозяйственно ценным признакам и выявления наиболее перспективных генотипов для вовлечения в селекционный процесс. Объекты исследований – 67 образцов льна масличного различного эколого-географического происхождения. В качестве стандарта был принят сорт Кинельский 2000. Коллекционные образцы дифференцировали на группы по основным хозяйственно ценным признакам, определяющим технологичность и продуктивность культуры (продолжительность вегетационного периода, общая высота растений, масса 1000 семян, урожайность семян, элементы структуры урожая) в соответствии с широким унифицированным классификатором СЭВ вида Linum usitatissium L. За годы изучения выделены образцы, перспективные для включения в селекционные программы в качестве генетических источников ценных признаков: по признаку раннеспелости отобрано 6 образцов, созревающих раньше стандарта на 5…8 суток; по высоте растений – 8 образцов, превосходящих стандартный сорт на 3,6…13,5 %; по количеству продуктивных коробочек на растении – 11 образцов с превышением над стандартом 43,8…87,0 %; по количеству семян в коробочке – 7 образцов, превосходящих стандарт на 16,9…23,1; по массе 1000 семян – 6 образцов, превысивших стандарт на 4,4…16,9 %. Выделено 16 коллекционных образцов (ВНИИМК 620, к-4921 (Таджикистан), к-4989 (Украина), к-6497 (Казахстан), к-6511 (Казахстан), Кин×Л/2009к, Кин×W/2009к, Л-405/2020, Циан (Россия), 27 А-9 (Россия), Betking (Германия), Hindukusz (Афганистан), Kaufmann (Германия), N.P. 84 (Индия), Ottawa 5648-М (Канада), Р. 6909 (Чехия)), обладающих комплексом хозяйственно ценных признаков, урожайность которых за годы исследований находилась в пределах 207,8…244,7 г/м², что выше стандарта на 12,1…32,1 %.

Об авторах

А. В. Казарина

Самарский федеральный исследовательский центр РАН, Поволжский научно-исследовательский институт селекции и семеноводства им. П. Н. Константинова

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

кандидат сельскохозяйственных наук

Россия, 446442, Самарская обл., пгт. Усть-Кинельский, ул. Шоссейная, 76

А. С. Шишина

Самарский федеральный исследовательский центр РАН, Поволжский научно-исследовательский институт селекции и семеноводства им. П. Н. Константинова

Email: kazarinaav@bk.ru
Россия, 446442, Самарская обл., пгт. Усть-Кинельский, ул. Шоссейная, 76

Список литературы

  1. Ceh B., Straus S., Hladnik A., Kusar A. Impact of Linseed Variety, Location and Production Year on Seed Yield, Oil Content and Its Composition // Agronomy. 2020. Vol. 10. No. 11. Article 1770. URL: https://www.mdpi.com/2073-4395/10/11/1770 (дата обращения 10.09.2024). doi: 10.3390/agronomy10111770.
  2. Kiryluk A., Kostecka J. Pro-Environmental and Health-Promoting Grounds for Restitution of Flax (Linum usitatissimum L.) Cultivation // Journal of Ecological Engineering. 2020. Vol. 21. No. 7. P. 99-107. doi: 10.12911/22998993/125443.
  3. Маслинская М. Е. Оценка уровня продуктивности и адаптивного потенциала сортов льна масличного в условиях Беларуси // Аграрный вестник Урала. 2021. № 9 (212). С. 25-33. doi: 10.32417/1997-4868-2021-212-09-25-33.
  4. Лукомец В. М., Зеленцов С. В. Методы селекции сои и льна // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019. № 2. С. 19–23. doi: 10.30850/vrsn/2019/2/19-23.9.
  5. Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13277 (дата обращения: 11.09.2024).
  6. Поморова Ю. Ю., Овсепян С. К., Серова Ю. М. Химико-биологические свойства и потенциальная ценность семян масличного льна (обзор) // Масличные культуры. 2023. № . 1 (193). С. 73-84. doi: 10.25230/ 2412-608X-2023-1-193-73-84.
  7. Колотов А. П. Реакция льна масличного на условия внешней среды Среднего Урала // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35. № 6. С. 20–24.
  8. Куземкин И. А., Рожмина Т. А. Скрининг образцов коллекции масличного льна по урожайности и их адаптивность в условиях северо-запада России // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 8. С. 30–36.
  9. Сухопалова Т. П. Агротехнологические элементы возделывания льна масличного сорта Уральский // Земледелие. 2021. № 6. С. 33–36.
  10. Товстановская Т. Г., Ягло М. Н. Ценность генофонда льна масличного по хозяйственным признакам и создание на его основе сортов в условиях южной Степи Украины // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. 2019. № 1. С. 55–59.
  11. Сулейманова А. Роль исходного материала в создании новых сортов льна масличного // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 3. С. 146–154. doi: 10.24411/2588-0209-2019-10069.
  12. Косых Л. А., Казарина А. В. Влияние метеорологических условий на хозяйственно ценные признаки льна масличного в лесостепной зоне Среднего Поволжья // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2020. № 2 (50). С. 98–104.
  13. Изучение коллекции льна Linum usitatissium L.: методические указания / под ред. Н. К. Лемешева. Л.: ВИР, 1988. 29 с.
  14. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Общая часть. М., 2019. Вып. 1. 329 с. URL: https://gossortrf.ru/upload/2019/08/metodica_1.pdf (дата обращения: 15.08.2024).
  15. Международный классификатор СЭВ вида Linum usitatissium L. (лен). Л.: ВИР, 1989. 36 с.
  16. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / 5-е издание доп. и перераб. М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 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».