К созданию инновационной технологии оптимизации размещения сортов плодовых культур на основе анализа их адаптивности к воздействию температурных стрессов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Для радикального повышения урожаев плодовых культур необходимы новые знания о защитно-приспособительных реакциях конкретных сортов к лимитам среды их выращивания. Цель исследований – разработка научных подходов к повышению урожаев сортов плодовых культур посредством получения знаний о степени их адаптивности к неблагоприятным температурным условиям зимне-весеннего периода на примере персика в Республике Кабардино-Балкария. Сопоставляли данные многолетних наблюдений о потерях урожаев трех сортов персика с минимальными температурами воздуха за период с 1985 по 2024 г. в Степной, Предгорной и Горностепной зонах садоводства республики. С использованием геоинформационных систем построены пространственно-временные сценарии и прогноз пригодности земель к 2040 г. при сохранении выявленных тенденций. Установлены критические значения минимальных температур сортов персика в фазы покоя (-20…-25 ℃), набухания (-15…-20 ℃) и распускания (-7…-13 ℃) цветковых почек, появления лепестков (-6…-9 ℃), цветения (-2…-3,5 ℃) и вероятность проявления их губительного действия на урожай. Несмотря на отмечаемые изменения климата в сторону повышения средних температур воздуха, в последние десятилетия в целом на территории республики увеличивается вероятность проявления критических для персика температур воздуха, особенно в горах и предгорьях. Совместный анализ созданных карт пригодности земель для выращивания персика по состоянию на 2024 г. и прогнозных сценариев на 2040 г. позволяет выделить земли, пригодность которых при сохранении существующих трендов не изменится, либо улучшится до приемлемых значений, либо останется низкой и даже ухудшится. Предложенный подход позволяет планировать размещение сортов многолетних плодовых культур с учетом глобальных изменений климата. При этом следует отметить, что в его рамках учитываются только тренды изменения критических температур зимне-весеннего периода на различных высотах местности.

Об авторах

И. А. Драгавцева

Северо-­Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства и виноделия

350901, Краснодар, ул. 40‑летия Победы, 39

И. Ю. Савин

Федеральный исследовательский центр «Почвенный институт имени В. В. Докучаева»; Институт экологии Российского университета дружбы народов

Email: savin_iyu@esoil.ru
119017, Москва, Пыжевский пер., 7, стр. 2; 117198, Москва, ул. Миклухо-­Маклая, 6

А. В. Клюкина

Северо-­Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства и виноделия

350901, Краснодар, ул. 40‑летия Победы, 39

З. П. Ахматова

Северо-Кавказский институт горного и предгорного садоводства

360001, Нальчик, ул. Шарданова, 23

В. В. Николенко

Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского

295007, Республика Крым, Симферополь, просп. Академика Вернадского, 4

Список литературы

  1. Шитт П. Г., Метлицкий З. А. Плодоводство. М.: Сельхозгиз, 1940. 660 с.
  2. К созданию инновационных высоких технологий конструирования сортов плодовых культур с максимальными урожаями и оптимального размещения на фонах разных динамик лимитирующих факторов внешней среды / В. А. Драгавцев, И. А. Драгавцева, И. Ю. Савин и др. Краснодар: СКЗНИИСиВ, 2022. 95 с.
  3. An overview of a land evaluation in the context of ecosystem services / J. Janků, J. Jehlička, K.Heřmanová, et al // Soil & Water Res. 2022. Vol. 17. P. 1–14. URL: https://swr.agriculturejournals.cz/artkey/swr-202201–0001_an-overview-of-a-land-evaluation-in-the-context-of-ecosystem-services.php (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.17221/136/2021-SWR.
  4. Geleta B. T., Abebe A. M., Heo J. Y. Effect of Genotype × Environment Interactions on Apple Fruit Characteristics in a High Latitude Region of Korea // Applied Fruit Science. 2025. Vol. 67. P. 14. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10341-024-01243-0 (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.1007/s10341-024-01243-0.
  5. Temperature changes affected spring phenology and fruit quality of apples grown in high-latitude region of South Korea / J. C. Lee, Y. S. Park, H. N. Jeong, et al. // Horticulturae. 2023. Vol. 9. No. 7. P. 794. URL: https://www.mdpi.com/2311–7524/9/7/794 (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.21273/HORTSCI17143-23.
  6. Dissecting the impact of environment, season and genotype on blackcurrant fruit quality traits / D. M. Pott, S. Durán-Soria, J. W. Allwood, et al. // Food Chemistry. 2023. Vol. 402. P. 134360. URL: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/30/4/jcli-d-16-0338.1.xml (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.1016/j.foodchem.2022.134360.
  7. Драгавцева И. А., Савин И. Ю., Загиров Н. Г. Ресурсный потенциал земель Северного Кавказа для плодоводства. Краснодар-Махачкала: ДагНИИСХ, 2016. 138 с.
  8. Дорошенко Т. Н., Захарчук Н. В., Максимцов Д. В. Устойчивость плодовых и декоративных растений к температурным стрессорам: диагностика и пути повышения. Краснодар: Кубанский ГАУ, 2014. 174 с.
  9. Драгавцев В. А., Литун П. П., Шкель Н. М. Эколого-генетический контроль количественных признаков растений // Доклады академии наук СССР. 1984. № 3. С. 720–723.
  10. Управление взаимодействием «генотип–среда» – важнейший рычаг повышения урожаев сельскохозяйственных растений / В. А. Драгавцев, И. А. Драгавцева, И. Л. Ефимоваи др. // Труды КубГА У. 2016. № 59. С. 105–121.
  11. Дьяков А. Б. Надорганизменные биологические системы и принципы их изучения. Краснодар: Просвещение-Юг, 2019. 267 с.
  12. AtmosphericWaterBalanceandVariabilityintheMERRA-2 Reanalysis / M. G. Bosilovich, F. R. Robertson, L. Takacs, et al. // J. Climate. 2017. Vol. 30. No. 4. P. 1177–1196. URL: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/30/4/jcli-d-16-0338.1.xml (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.1175/JCLI-D-16-0338.1.
  13. ILWIS 2.2 Reference guide. ITC, The Netherlands, 1998. 350 p.
  14. Hengl T., Maathuis B. H.P., Wang L. Chapter 13 Geomorphometry in ILWIS // Developments in Soil Science. 2009. Vol. 33. P. 309–331. doi: 10.1016/S0166-2481(08)00013-5.
  15. Rodrigo J. Spring frosts in deciduous fruit trees – morphological damage and flower hardiness // Scientia Horticulturae. 2000. Vol. 85. No. 3. P. 155–173. doi: 10.1016/S0304-4238(99)00150-8.
  16. Керимов И. А., Братков В. В., Бекмурзаева Л. Р. Динамика агроклиматических показателей степных ландшафтов северного Кавказа по данным наземных наблюдений // Геология и геофизика Юга России. 2024. Т. 14. № 2. С. 219–230.
  17. Изменение основных климатических показателей в предгорной зоне Северного Кавказа за период 1961–2022 гг. / Л. М. Федченко, А. А. Ташилова, Л. А. Кешева и др. // Географический вестник. 2024. № 1(68). С. 113–123. doi: 10.17072/2079-7877-2024-1-113-123.
  18. Kim H., Shim K. Land suitability assessment for apple (Malus domestica) in the Republicof Korea using integrated soil and climate information, MLCM, and AHP // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018. Vol. 11. No. 2. P. 139–144.
  19. GIS-Based Geopedological Approach for Assessing Land Suitability for Chestnut (Castanea sativa Mill.) Groves for Fruit Production. / M. Rossi, M. De Feudis, W. Trenti, et al. // Forests. 2023. Vol. 14. No. 2. P. 1–20. URL: https://cris.unibo.it/handle/11585/921360 (дата обращения: 01.04.2025).
  20. Quinta-Nova L., Ferreira D. Land suitability analysis for emerging fruit crops in Central Portugal using GIS // Agriculture and Forestry. 2020. Vol. 66. No. 1. P. 41–48. doi: 10.17707/AgricultForest.66.1.05.
  21. Soil Quality Assessment and Its Spatial Variability in an Intensively Cultivated Area in India / R. Ellur, A. M. Ankappa, S. Dharumarajan, et al. // Land. 2024. Vol. 13. No. 7. P. 970. URL: https://www.mdpi.com/2073–445X/13/7/970 (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.3390/land13070970.
  22. Forecasting future crop suitability with microclimate data / A. S. Gardner, I. M. D. Maclean, K. J. Gaston, et al. // Agricultural Systems. 2021. Vol. 190. Art. 103084. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308521X21000378 (дата обращения: 01.04.2025). doi: 10.1016/j.agsy.2021.103084.

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».