Adaptive properties of prospective soybean varieties in the ryazan region conditions by the feature of “protein collection per unit of area”

Full Text

Соя (Glycine hispida) – самая распространенная зернобобовая и масличная культура нашей планеты, экологически пластичная. Ее возделывают более чем в шестидесяти странах на пяти континентах в тропическом, умеренном и субтропическом поясах. В семенах содержится от 37 до 42% белка, 19…22% масла и до 30% углеводов. [1, 10] Такой состав позволяет использовать сою как сырье для пищевых, кормовых и технических целей. [13]

Основной скачок в росте посевных площадей под сою произошел в 2017 году, к 2020 площади увеличились на 673%, по сравнению с 2000 годом, и на 141% за последние шесть лет, что составило 2832,7 тыс. га. [7] В 2023 году в Рязанской области сою высевали на площади 96 тыс. га, в 2024 – свыше 100 тыс. га. [12]

Белок сои – высококачественный и дешевый. Учеными установлено, что состав незаменимых аминокислот соевого белка аналогичен составу белков животного происхождения. B сортах сои, удовлетворяющих всех производителей, содержание сырого протеина должно быть 34…36%, до настоящего времени этот показатель был на уровне 32%. Его количество обусловлено работами генетиков и селекционеров, а также особенностями сорта. [9]

Большую роль в увеличении размера и качества урожая играет приспособленность сорта к местным условиям. Для регионов с контрастными погодными условиями (Рязанская обл.) селекция сои должна иметь ярко выраженную адаптивную направленность. [4]

Адаптивный сорт обладает экологической пластичностью, сочетает стабильно высокую продуктивность с качеством зерна, устойчив к различным биотическим и абиотическим стрессорам. Важнейшая задача селекции – создание агроэкологических сортов. [11]

Цель работы – изучение адаптивных свойств сортообразцов сои в условиях Рязанской области по признаку «сбор белка с единицы площади».

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Исследования проводили в 2021–2023 годах в Институте семеноводства и агротехнологий (ИСА – филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ), расположенном в Рязанской области, питомник конкурсного сортоиспытания. Уровень адаптивных свойств семи перспективных сортообразцов сои оценивали по признаку «сбор белка с единицы площади». Стандарт – сорт сои Магева. Почва опытного участка – темно-серая лесная тяжелосуглинистая, содержание органического вещества – 4,95%, подвижного фосфора – 213 мг/кг почвы, подвижного калия – 155 мг/кг почвы, общего азота – 0,228%, рНсол. – 4,91 ед.

Закладку опыта, наблюдения и учеты осуществляли согласно методике Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур (1983), биометрический анализ образцов выполняли по методическим указаниям ВИР (2010). Экспериментальные данные обрабатывали по Б.А. Доспехову. [5] Определяли устойчивость к стрессу (Ymin – Ymax) и генетическую гибкость ((Ymax + Ymin)/2) – по A.A. Rossielle и J. Hemblin в изложении А.А. Гончаренко, индекс экологической пластичности (ИЭП) – по А.А. Грязнову, коэффициент адаптивности (КА) по Л.А. Животкову, коэффициент отзывчивости (Кр) по В.А. Зыкину. [2, 3, 6, 8]

Погодные условия по температурному режиму имели небольшие различия, а по влагообеспеченности значительно отличались от среднемноголетних показателей. Вегетационные периоды за годы исследований характеризовались как очень засушливые.

В 2021 году продолжительное воздействие жары способствовало стремительному прохождению фаз вегетационного периода. В критические фазы развития сои бутонизация-цветение (II и III декада июня) при повышенных температурах воздуха (превышение нормы на 5,9…11,5°С) осадков выпало только 9,8 мм. Максимальные дневные температуры достигали 35,0°С. Среднесуточная температура за III декаду июня составила 28,9°С, что выше оптимальных значений на 3,9…6,9°С, ГТК – 0,67. Вегетационный период вызревших сортообразцов колебался в зависимости от генотипа – 82…135 сут.

В 2022 году в июле была жаркая, сухая погода, среднесуточная температура воздуха на 3,2…7,1°С выше среднемноголетних значений. В фазе цветения осадков не было совсем, а за месяц выпало только 16,0 мм, что на 48,0 мм ниже среднемноголетних значений, ГТК – 0,22. Все три декады августа характеризовались жаркой погодой, среднесуточная температура воздуха была на 6,9…11,5°С выше среднемноголетних. Осадков выпало 12,8 мм, что на 46,2 мм ниже нормы, ГТК – 0,16. Средняя температура воздуха при наливе семян сои – 25,5°С, что выше оптимальной для данной фазы развития в среднем на 4°С, максимальная достигала 34,0°С, ГТК сезона – 0,35. В исследованиях вегетационный период колебался в зависимости от генотипа – 78…119 сут.

За вегетацию 2023 года ГТК равен 0,50. В I декаде июля в фазе цветения отмечали жаркую и сухую погоду. Среднесуточная температура воздуха была на 2,6…4,6°С выше среднемноголетних значений, ГТК – 0,8. В III декаде июля при оптимальных температурах воздуха выпало двукратное количество осадков, что положительно сказалось на формировании бобов и наливе семян. В августе превышение среднесуточной температуры воздуха было на 3,7…7,3°С, дневная максимальная температура – 32,5°С на фоне недостатка влаги (за месяц выпало 38,3% среднемноголетних). Вегетационный период у сортообразцов – 96…10 сут., стандарта – 103.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Установлено, что количество белка в семенах по годам варьировало от 37,0 до 42,8%, у стандарта – 40,2% (рис. 1).

 

Рис. 1. Содержание белка в семенах сои за 2021–2023 годы, %.

 

Между содержанием белка и масла в семенах наблюдается отрицательная взаимосвязь на среднем уровне, коэффициент корреляции r = –0,537 ± 0,11.

Наиболее благоприятные условия для сбора белка были в 2023 году (табл. 1). Его повышенному накоплению в семенах способствовали климатические условия вегетационного периода. В фазе налива семян при оптимальной температуре воздуха выпало двукратное количество осадков.

 

Таблица 1.

Сбор белка с единицы площади, кг/га

Сортообразец	Год			Yi
	2021	2022	2023
Н-1/17, st	530,0	699,8	996,3	742,0
Н-15/16	693,7	858,2	614,0	722,0
Н-7/17	806,2	698,4	746,5	750,4
Н-32/17	657,2	601,6	729,5	662,8
Н-9/17	847,7	487,6	982,8	772,7
Н-8/16	746,2	623,8	817,0	729,0
Н-25/17	755,5	757,4	847,4	786,8
Н-19/17	795,9	796,3	922,5	838,2
Среднее, Х	729,1	690,4	832,0	750,5
Ошибка средней	35,7	44,6	51,7

 

Коэффициент адаптивности основан на сравнении данных по сбору белка каждого из испытуемых сортообразцов со среднесортовым в изучаемом году. В опыте он варьировал от 87,0 (Н-32/17) до 110,1% (Н-19/17). Три сорта имели показатель выше 100% – Н-19/17, Н-9/17 и Н-25/17 (табл. 1).

Б.А. Доспехов указал на надежность использования коэффициента вариации в качестве параметра стабильности количественных признаков. В работе слабую вариабельность показателя «сбора белка с единицы площади» наблюдали у Н-25/17, Н-7/17, Н-19/17 и Н-32/17 (V = 6,7…9,7%).

Мерой относительной стабильности целесообразно считать показатель, дополняющий значение коэффициента вариации до 100%. Приемлемые для производства сорта, у которых этот показатель превышает 70%. Этому уровню соответствовали все номера, кроме стандарта Магева и линии Н-9/17.

Приспособительные способности сортообразцов сои к стрессу определяли как разность значений минимального и максимального сбора белка. Показатель имеет отрицательное значение, и чем меньше разрыв между минимальным и максимальным уровнем, тем выше стрессоустойчивость сорта – от –91,9 (Н 25/17) до –495 кг/га ( Н-9/17) (табл. 2).

 

Таблица 2.

Адаптивность и стрессоустойчивость сортообразцов сои по сбору белка, кг/га

Сортообразец	Сбор белка, кг/га			Стрессоустойчивость		Адаптивность, %			ИЭП
	min	max	средний	(Ymin – Ymax)	(Ymin + Ymax)/2	V	B	КА
Н-1/17	530,0	996,3	742,0	–466,3	763,2	20,0	56,7	104,2	1,0
Н-15/16	614,0	858,2	722,0	–244,2	736,1	17,2	82,8	96,5	0,9
Н-7/17	698,4	806,2	750,4	–107,8	752,3	7,2	92,8	99,0	1,0
Н-32/17	601,6	729,5	662,8	–127,9	655,6	9,7	90,3	87,0	0,9
Н-9/17	487,6	982,8	772,7	–495,2	735,2	33,1	66,9	104,7	1,1
Н-8/16	623,8	817,0	729,0	–193,2	720,4	13,4	86,6	95,4	0,9
Н-25/17	755,5	847,4	786,8	–91,9	801,5	6,7	93,3	103,4	1,0
Н-19/17	795,9	922,5	838,2	–126,6	859,2	8,7	91,3	110,1	1,1
Среднее, Х	638,4	869,9	750,5	231,6	752,9	14,5	82,6	100,0	1,0

 

Примечание. Y_min – минимальная урожайность; Y_max – максимальная урожайность; (Y_min – Y_max) – стрессоустойчивость; (Y_min + Y_max)/2 – генетическая гибкость; V – коэффициент вариации; B – коэффициент выравненности; КА – коэффициент адаптивности; ИЭП – индекс экологической пластичности.

 

Показатель генетической гибкости сортов отражает средний сбор белка в контрастных условиях среды и устанавливает степень соответствия генотипа разнообразию погодных и агротехнических условий. Линия Н-19/17 сформировала самый высокий сбор белка с единицы площади (Y_max = 838 кг/га).

Для определения адаптивности сорта использовали коэффициент отзывчивости на условия внешней среды, его величина варьировала от 1,12 (Н-25/17) до 2,02 (Н-9/17) (рис. 2). Все сортообразцы положительно отзывались на условия выращивания, особенно Н-9/17 (Кр = 2,02).

Мы провели оценку сортообразцов в наших условиях, используя индекс экологической пластичности (ИЭП). Чем он выше, тем сорт пластичнее, а значит, более ценный при выращивании. В опыте он был в пределах 1,0 (ИЭП = 0,9…1,1).

 

Рис. 2. Коэффициент отзывчивости (Кр) на улучшение условий выращивания сои (по В.А. Зыкину).

 

Выводы. Определен уровень адаптивных свойств у сортообразцов сои в условиях Рязанской области в 2021–2023 годах. Выделены линии (Н-19/17 и Н-25/17), имеющие соответственно средний сбор белка (838 и 786 кг/га), высокую генетическую гибкость, коэффициент адаптивности (110,1 и 103,4%) и слабую вариабельность показателя сбора белка с единицы площади (8,7 и 6,7%).

About the authors

Elena V. Gureeva

Institute of Seed Production and Agrotechnologies – branch of the Federal State Budgetary Budgetary Institution
“Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Author for correspondence.
Email: elenagureeva@bk.ru

PhD in Agricultural Sciences, Leading Researcher

Russian Federation, s. Podvyazye, Ryazan region

Anna V. Solodyagina

Institute of Seed Production and Agrotechnologies – branch of the Federal State Budgetary Budgetary Institution
“Federal Scientific Agroengineering Center VIM”

Email: elenagureeva@bk.ru

Junior Researcher

Russian Federation, s. Podvyazye, Ryazan region

References

Supplementary files