Changes in the corn yield structure depending on genetic characteristics, background mineral nutrition and sowing time in the Khabarovsk Krai

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

This study presents the results of a three-factor experiment on corn yield structure depending on the genetic characteristics and hybrids, mineral nutrition background and sowing dates. The experiment was carried out in Khabarovsk Krai in fourfold repetition on corn crops of local selection varieties Birsu, ALitet 2 and Guran 2 and hybrids of foreign selection Moldavsky 215 SV, P 7515, P 8521, P 7460; on three mineral nutrition backgrounds: № 1 (control) – N90P90K90, № 2 – N110P110K90, № 3 – N130P130K90; in 2 sowing dates with 5 days apart. The studies were carried out in 2021–2022 on the experimental field of the Far Eastern Agricultural Research Institute, the soil of the experimental section was meadow-brown, heavy loamy. The highest grain yield up to 125.3 c/ha was noted on the mineral nutrition background № 2 (N110P110K90) and № 3 (N130P130K90). Yield structure indicators depended more on varietal features of plants (46.0–73.4%) rather than on mineral nutrition background (6.2–17.8%) and sowing dates had sufficient influence (0.18–2.59%). However, the weight of 1000 grains was more influenced by additional application of nitrogen and phosphorus (40.67%) rather than varietal features (32.71%). In this study varieties of local breeding Alitet 2 and Guran 2 are recommended for cultivation in Khabarovsk Krai as they give a good grain yield, responsive to the additional application of nitrogen and phosphorus, correspond to the region conditions in terms of precocity, suitable both for harvesting silage and green fodder and for harvesting grain forage.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. A. Lukashina

Federal State Budgetary Institution of Science Khabarovsk Federal Research Center of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences Far Eastern Agricultural Research Institute

Author for correspondence.
Email: belokop.2011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4104-9498

Researcher, PhD Student

Russian Federation, Vostochnoye village, Khabarovsk Territory

References

  1. Bagrinceva V.N., Ivashenenko I.N. Vliyanie pogodnyh uslovij v Stavropol’skom krae na effektivnost’ doz azotnogo udobreniya na kukuruze // Agrohimiya. 2020. № 2. S. 77–83.
  2. Bel’tyukov L.P., Kuvshinova E.K., Tyurin I.M., Kozlov V.A. Produktivnost’ gibridov kukuruzy v zavisimosti ot udobrenij gustoty stoyaniya rastenij. Zernograd: Azovo-Chernomorskij inzhenernyj institut FGBOU VPO DGAU, 2015. 182 s.
  3. Voloshin E.I., Avetisyan A.T. Primenenie udobrenij pri vozdelyvanii kukuruzy v Srednej Sibiri: metod. ukazaniya [Elektronnyj resurs], Krasnoyar. gos. agrar. un-t. Krasnoyarsk, 2018. 31 s.
  4. Govor E.M., Hatefov E.B. Ranzhirovanie kollekcii kukuruzy (Zea mays L.) VIR po selekcionno cennym priznakam v agroklimaticheskih usloviyah Respubliki Belarus’. Trudy po prikladnoj botanike, genetike i selekcii. 2020. № 181 (2). С. 28–34.
  5. Zubrev A.I. Intensivnaya tekhnologiya vozdelyvaniya kukuruzy v Habarovskom krae // Metodologicheskie rekomendacii VASKHNIL. Novosibirsk, 1990, 72 s.
  6. Kolomiec T.M., Kiseleva M.I., Zhemchuzhina N.S. i dr. Osobennosti vidovogo sostava patogennyh gribov roda Fusarium v biocenozah kukuruzy Voronezhskoj oblasti. Vavilovskij zhurnal genetiki i selekcii. 2022. № 26 (6). С. 583–592. doi: 10.18699/VJGB-22-71
  7. Panihin P.A., Sokolov V.A. Furazhnye kachestva geterozisnyh mezhrodovyh gibridov kukuruzy s gamagrassom. Trudy po prikladnoj botanike, genetike i selekcii. 2020; 181 (1): 17–23. doi: 10.30901/2227-8834-2020-1-17-23
  8. Sotchenko V.S. Perspektivy proizvodstva zerna kukuruzy v Rossijskoj Federacii. Mat. nauch.-prakt. konf. «Selekciya i semenovodstvo, proizvodstvo zerna kukuruzy». Pyatigorsk: Kavkazskaya zdravnica, 2002. С. 5–16
  9. Bumbar I.V., Shchegorets O.V., Sinigovskaya V.T. et al. Optimization of agrotechnical terms of harvesting of crops, design and operating parameters of crop-harvesting machines under conditions of the Amur region Russian // Federation Plant Archives Journal. 2018. Vol. 18 (2). P. 2567–2572.
  10. Strom N. Noah Interactions between Soil Properties, Fungal Communities, the Soybean Cyst Nematode, and Crop Yield under Continuous Corn and Soybean Monoculture // Applied Soil Ecology. 2020. Vol. 147. PP. 103–388.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Weather conditions in 2021-2022

Download (491KB)
3. Fig. 2. Average maize grain yield, c/ha

Download (358KB)

Copyright (c) 2024 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».