Оценка показателей экологической адаптивности перспективных линий ярового овса по признаку «Масса 1000 зерен» в Кировской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Исследования проводили с целью сравнительной оценки экологической пластичности и стабильности линий ярового овса по показателю «масса 1000 зерен» для выделения адаптивных к условиям Волго-Вятского региона. Эксперименты осуществляли в 2022–2024 гг. в Кировской области на 8 линиях ярового пленчатого овса в конкурсном сортоиспытании в четырехкратной повторности. Почва участка – окультуренная дерново-подзолистая среднесуглинистая. В 2022 г. наблюдали избыточное увлажнение (ГТК = 2,00); в 2023 г. сложились оптимальные условия для роста и развития растений (ГТК = 1,64); в 2024 г. – отмечали дефицит влаги (ГТК = 1,10). Показатели экологической адаптивности вычисляли по методикам S. A. Eberhart и B. А. Rusell (bi, σd2), Р. А. Удачину (И, У), А. А. Грязнову (ИЭП); Э. Д. Неттевичу и др. (ПУСС, L). По результатам двухфакторного дисперсионного анализа на массу 1000 зерен достоверно повлияли погодные условия (58,9 %), генотип-средовые взаимодействия (28,1 %) и генотип изучаемых линий (13,0 %). Благоприятные условия для формирования высокой массы 1000 зерен сложились в 2024 г. (индекс условий среды – 1,77) при максимальной в опыте величине этого показателя 47,1 г у линии 41h18. По коэффициенту вариации массы 1000 зерен изучаемые линии отнесены к слабоизменчивым (СV < 10 %), кроме 40h20 (СV = 12,74 %) и 41h18 (СV = 10,46 %). Первое место по трем изучаемым показателям экологической адаптивности (bi = 2,06; И = 26,4 %; ИЭП = 1,04) занимала линия 40h20, однако по параметрам, характеризующим стабильность генотипа, она себя не проявила (У = 48,5; L = 3,35; ПУСС = 143,3). Наиболее высокий уровень адаптивности к условиям Кировской области по показателю «масса 1000 зерен» имела перспективная линия 91h18 (сумма рангов 22).

Об авторах

Н. В. Емелева

Федеральный аграрный научный центр Северо-Востока имени Н. В. Рудницкого

Email: Natasort@yandex.ru
610007, Киров, ул. Ленина, 166а

Г. А. Баталова

Федеральный аграрный научный центр Северо-Востока имени Н. В. Рудницкого

Автор, ответственный за переписку.
Email: Natasort@yandex.ru
610007, Киров, ул. Ленина, 166а

Список литературы

  1. Василевский В. Д. Адаптивный потенциал зерновой продуктивности сортов овса в Южной лесостепи Западной Сибири в зависимости от предшественника // Вопросы степеведения. 2024. № 1. С. 114–125.
  2. Экологическое сортоизучение овса ярового (Avena sativa L.) в северной лесостепи Челябинской области / Д. А. Пырсиков, Н. В. Глаз, Л. А. Пуалаккайнан и др. // Вестник Омского Государственного аграрного университета. 2023. № 1 (49). С. 57–65. doi: 10.48136/2222-0364_2023_1_57.
  3. Изучение биологической ценности белка зерна овса голозерного / Е. Н. Шаболкина, С. Н. Шевченко, Г. А. Баталова и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. 2020. № 2 (34). С. 78–83. doi: 10.24411/2309-348X-2020-11173.
  4. Марьин В. А., Верещагин А. Л. Фракционный состав по крупности зерна овса // Материалы XVII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых с международным участием. Бийск: Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета, 2024. С. 361–366.
  5. Loskutov I. G., Khlestkina E. K. Wheat, barley, and oat breeding for health benefit components in grain // Plants. 2021. Vol. 10. No. 1. Article 86. URL: https://www.mdpi.com/2223-7747/10/1/86 (дата обращения: 17.03.2025). doi: 10.3390/plants10010086.
  6. Особенности формирования масличности у сортов ярового овса в резко-континентальных климатических условиях / О. А. Юсова, П. Н. Николаев, В. С. Васюкевич и др. // Вестник Новосибирского государственного аграрного университета. 2020. № 3(56). С. 86–93 doi: 10.31677/2072-6724-2020-56-3-86-93.
  7. Зобнина И. В., Корелина В. А., Батакова О. Б. Оценка стабильности и пластичности голозерных форм овса ярового по урожайности и массе 1000 зерен в условиях Северного региона // Вестник РУДН. Серия: Агрономия и животноводство. 2024. Т. 19. № 1. С. 76–89. doi: 10.22363/2312-797X-2024-19-1-76-89.
  8. Тулякова М. В., Баталова Г. А., Пермякова С. В. Адаптивный потенциал генофонда овса пленчатого по массе 1000 зерен // Зерновое хозяйство России. 2021. № 5(77). С. 3–8. doi: 10.31367/2079-8725-2021-77-5-3-8.
  9. Применение критериев экологической стабильности для оценки сортов ярового овса в контрастных условиях Омского региона по массе 1000 зерен / П. Н. Николаев, О. А. Юсова, И. В. Сафонова и др. // Аграрная наука. 2021. № 11. С. 3–8. doi: 10.30906/1999-5636-2021-11-3-8.
  10. Гончаренко А. А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур // Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
  11. Eberhart S. A., Russel W. A. Stability parameters for comparing varieties // Crop Sci. 1966. Vol. 6. No. 1. P. 36–40.
  12. Удачин Р. А., Головоченко А. П. Методика оценки экологической пластичности сортов пшеницы // Селекция и семеноводство. 1990. № 5. С. 2–6.
  13. Грязнов А. А. Селекция ячменя в Северном Казахстане // Селекция и семеноводство. 2000. № 4. С. 2–8.
  14. Неттевич Э. Д., Моргунов А. И., Максименко М. И. Повышение эффективности отбора яровой пшеницы на стабильность урожайности и качества зерна // Вестник сельскохозяйственной науки. 1985. № 1. С. 66–73.
  15. Филиппов Е. Г., Брагин Р. Н., Донцов Д. П. Анализ показателей адаптивности сортов и линий ярового ячменя в экологическом сортоиспытании // Таврический вестник аграрной науки. 2022. № 4(32). С. 221–230.
  16. Байкалова Л. П., Серебренников Ю. И. Пластичность и стабильность ярового овса по урожайности и массе 1000 зерен // Вестник КрасГАУ. 2020. № 4(157). С. 37–44. doi: 10.36718/1819-4036-2020-4-37-44.
  17. Повышенная стабильность образцов овса, ячменя и пшеницы по массе 1000 зерен не связана с меньшей крупностью зерна / В. И. Полонский, А. В. Сумина, С. А. Герасимов и др. // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2023. 2(184). С. 52–65. doi: 10.30901/2227-8834-2023-2-52-65.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 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».