Study of the soybean varieties quantitative traits variability in the Central Non-Chernozem Earth Region conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In the experiments, the formation of the yield of new early-ripening soybean varieties Georgiy, Slavyanka and Snezhana under the conditions of the Central Non-Chernozem Region was studied and an assessment was made of the influence of hydrothermal conditions on the variability and conjugation of soybean agronomic traits. Field experiments were carried out in 2020-2022. at the Institute of Seed Production and Agrotechnologies, a branch of the FGBNU FNAC VIM (Ryazan region), located in the forest-steppe agro-climatic zone of the Non-Chernozem zone of the Russian Federation. The soil is dark gray forest, heavy loamy in granulometric composition, of medium fertility (humus content - 4.54%), with an average content of exchangeable potassium and mobile phosphorus. Through correlation analysis, a significant positive relationship was established between the duration of the growing season and the HTC (r = 0.916 + 0.09), with the average daily temperature in August (r = 0.896 + 0.04). The height of plants and the height of attachment of the lower bean in the varietal section changed to an average degree (V = 7.96-21.38%). The greatest variability over the years was noted for the number of beans (V=31.92%) and the weight of seeds per plant (V=38.03%). The weight of 1000 seeds changed the least during the years of the study (V = 8.54-13.38%). The yield of the studied varieties is directly related to the number of beans and seeds per plant, and has no significant relationship with the height of the plant. The results of the research were used in the development of varietal technologies for the cultivation of soybeans in the conditions of the Ryazan region.

About the authors

E. V Gureeva

Institute of Seed Production and Agrotechnologies - branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution "Federal Scientific Agroengineering Center VIM"

Email: podvyaze@bk.ru

References

  1. Вишнякова М.А., Сеферова И.В., Самсонова М.Г. Требования к исходному материалу для селекции сои в контексте современных биотехнологий // Сельскохозяйственная биология. 2017. Т. 52. № 5. С. 905-916. doi: 10.15389/agrobiology.2017.5.905rus
  2. Головина Е.В., Зотиков В.И. Влияние погодных условий на продукционный процесс у сортов сои северного экотипа // Сельскохозяйственная биология. 2013. №. 6. С. 112-118.
  3. Гуреева Е.В. Влияние метеорологических условий на хозяйственно ценные признаки сои // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2021. №. 1. С. 28-31. doi: 10.30850/vrsn/2021/1/28-31
  4. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.
  5. Дьяков А.Б. Биометрические оценки адаптивности сортов сои // Масличные культуры. 2007. Вып. 136(1). С. 31-41.
  6. Иванова И.Ю., Фадеев А.А. Влияние погодных условий на урожайность сои в условиях Волго-Вятского региона // Зернобобовые и крупяные культуры. 2020. № 4(36). С. 93-98. doi: 10.24411/2309-348X-2020-11210
  7. Клочков А.В., Соломко О.Б., Клочкова О.С. Влияние погодных условий на урожайность сельскохозяйственных культур // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. 2019. № 2. С. 101-105.
  8. Тевченков А.А., Федорова З.С. Оценка пригодности различных сортов сои к возделыванию в условиях Центрального района Нечерноземья РФ // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2022. № 23(6). С. 796-804.
  9. Фадеев А.А., Фадеева М.Ф. Слагающие величины продуктивности сои и параметры модели нового сорта северного экотипа для условий 56 с.ш. // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2012. № 3 (28). С. 13-17.
  10. Kovacik A., Skalond V. The proportion of the variability component caused by the environment and the correlations of economically important properties and characters of tht sunflower (Helianthus annuus L.) // Science Agricultural Bohemoslov. 1972. № 4. P. 249-261.
  11. Kurbanov R., Panarina V., Polukhin A. i. dr. Evaluation of Field Germination of Soybean Breeding Crops Using Multispectral Data from UAV // Agronomy. 2023. № 13(5). С. 1348-1352. https://doi.org/10.3390/agronomy13051348 https://doi.org/10.30766/2072-9081.2022.23.6.796-804
  12. https://www.agroinvestor.ru/analytics/news/36271-rosstat-utochnil-itogi-posevnoy-pod-urozhay-2021-goda/ (дата обращения 15.04.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».