Изменение климата и особенности селекции озимой мягкой пшеницы на продуктивность и адаптивность к нему

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Климат меняется в сторону аридности. Наиболее значимым стал фактор «засухоустойчивость». С помощью генетической коадаптации потенциальную урожайность зерна в этих условиях удалось поднять до 10,7 т/га. Индекс урожая вырос с 36 до 40%. Дальнейшее его увеличение при засухе ограничивается количеством биологического урожая. Используя трансгрессию можно решить эту проблему и получать генотипы с большей надземной массой за счет уменьшения коэффициента водопотребления при синтезе метаболитов. Интенсивность фотосинтеза определяется отношением урожая к площади листьев. Засухоустойчивость генотипа оценивали по массе зерна с растения или площади. Проблему устойчивости к заморозкам решали с помощью трансгрессивной селекции, используя источники этого признака. Он при взаимодействии генов в основном доминирует. Устойчивость к морозам прорабатывали, принимая за базовый показатель значение температуры на глубине залегания узла кущения - минус 18℃. Применяли два метода: получение трансгрессий при привлечении в скрещивания высокопродуктивных среднезимостойких форм и создание высокозимостойких генотипов с использованием в качестве одного из родителей местного морозостойкого материала.

Об авторах

А. И Грабовец

Федеральный Ростовский аграрный научный центр

Email: grabovets_ai@mail.ru

М. А Фоменко

Федеральный Ростовский аграрный научный центр

Список литературы

  1. Айдаров А.Н., Шепелев С.С., Шаманин В.П. Характеристика по компонентам продуктивности высокостебельных и низкостебельных растений, выделенных из популяции крупнозернового пырея сизого (сорт Сова) в условиях южной лесостепи Западной Сибири // Вестник Омского государственного аграрного университета. 2021. № 3 (430). С. 5-16. https://doi.org/10.48136/2222-0364_2021_3_5
  2. Безуглая Т.С., Самофлова Н.Е., Иличкина Н.П. и др. Адаптивный потенциал новых сортов и линий твердой пшеницы в условиях Ростовской области // Зерновое хозяйство России. 2021. №3 (75). С. 27-33. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2021-75-3-27-33.
  3. Грабовец А.И. Усовершенствованные методы оценки морозо- и зимостойкости растений // Селекция и семеноводство. 1983. № 2. С. 10-13.
  4. Лихенко И.Е. Современные проблемы селекции сельскохозяйственных культур в Сибири//Достижения науки и техники АПК. 2012. № 6. С. 19-20.
  5. Осипов Ю.Ф., Фадеева О.И., Федулов Ю.П. Рекомендации по разработке моделей сортов озимой пшеницы в зоне Северного Кавказа. В Сб.: Применение физиологических методов при оценке селекционного материала и моделировании новых сортов с. х. культур. М.; ВАСХНИЛ, 1983. С. 26-31.
  6. Ричардс Р.А., Кондон А.Г., Ребецке Г.Дж. Признаки, по которым улучшают урожайность в условиях засухи. В Сб: Применение физиологии в селекции пшеницы. Киев, Логос, 2007. С. 184-209.
  7. Романенко А.А., Беспалова Л.А., Котляров Д.В. Экономическая эффективность производства зерна на основе новых сортов озимой пшеницы селекции КННИСХ им. П.П. Лукьяненко // Достижения науки и техники АПК. 2016. № 3. С. 15-188.
  8. Самофлова Н.Е., Иличкина Н.П., Макарова Т.С. и др. Методы создания исходного материалы в селекции озимой твердой пшеницы и их результативность // Зерновое хозяйство России. 2020. № 2 (68). С. 54-60. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2020-68-2-54-60
  9. Чем грозит человечеству потепление, и что делать для предотвращения катастрофы. ТАСС. Специальный проект (ревю). 2015. https://tass.ru/spec/climate.TASS. Special project (revue).
  10. Carter T.R., Jones R.N., Lu X.et al. Climate change 2007: impacts, adaptation and vulnerability, contribution of working group II to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press, Cambridge, UK. 207. P. 133-171.
  11. Grabovets A.I., Fomenko M.A. Plus- transgression in winter wheat breeding on frost resistance and productivity. Russian Agricultural Sciences. 2019. № 45 (5). С. 407-411.
  12. Grabovets A.I., Fomenko M.A. Yield stability in a wide range of environments - the main parameter in winter wheat breeding / Russian Agricultural Science. 2020. Vol. 46. №5. P. 539-545. doi: 10.3103/S1068367420060075
  13. Hughey L. Biological consequences of global warming is the signal already apparent. Trends in Ecology & Evolution.1. 2000. Vol.15 (2). P. 56-61. DOI: 10.1016 / S0169-5347 (99) 01764-4

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 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».