Адаптивные свойства перспективных сортообразцов сои в условиях рязанской области по признаку «сбор белка с единицы площади»
- Авторы: Гуреева Е.В.1, Солодягина А.В.1
-
Учреждения:
- Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
- Выпуск: № 2 (2025)
- Страницы: 16-20
- Раздел: Растениеводство и селекция
- URL: https://rjmseer.com/2500-2082/article/view/684941
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2500208225020041
- EDN: https://elibrary.ru/HUMBBF
- ID: 684941
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Исследования проводили в 2021–2023 годах в Институте семеноводства и агротехнологий (ИСА – филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ), расположенном в Рязанской области. Уровень адаптивных свойств перспективных сортообразцов сои оценивали по признаку «сбор белка с единицы площади» общепринятыми методами. 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. Установлено, что среднее содержание белка в семенах варьировало от 37,0 до 42,8%, у стандарта – 40,2%, сбор белка за период исследований – 750 кг/га. Слабую вариабельность показателя «сбор белка с единицы площади» наблюдали у сортообразцов Н-25/17, Н-7/17, Н-19/17 и Н-32/17 (V = 6,7–9,7%). Для определения адаптивности сорта использовали коэффициент отзывчивости на условия внешней среды – от 1,12 (Н-25/17) до 2,02 (Н-9/17). Линии Н-19/17 и Н-25/17 обладают высокой генетической гибкостью и имеют слабую вариабельность показателя «сбора белка с единицы площади» – 8,7 (Н-19/17) и 6,7% (Н-25/17).
Ключевые слова
Полный текст
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. Ymin – минимальная урожайность; Ymax – максимальная урожайность; (Ymin – Ymax) – стрессоустойчивость; (Ymin + Ymax)/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 (Ymax = 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%).
Об авторах
Елена Васильевна Гуреева
Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Автор, ответственный за переписку.
Email: elenagureeva@bk.ru
Кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник
Россия, с. Подвязье, Рязанская обл.Анна Викторовна Солодягина
Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»
Email: elenagureeva@bk.ru
Младший научный сотрудник
Россия, с. Подвязье, Рязанская обл.Список литературы
- Арькова Ж.А., Манаенков К.А., Колдин М.С. и др. Эффективность борьбы с сорняками в посевах сои на территории Тамбовской области // Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК – продукты здорового питания. 2017. № 4 (18). С. 15–20.
- Гончаренко А.А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур. Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
- Грязнов А.А. Карабалыкский ячмень. Кустанай: Из-во: Печат. двор, 1996. 448 с.
- Гуреева Е.В., Солодягина А.В. Оценка сортов сои мировой коллекции в условиях Центрального Нечерноземья по признаку «масса семян с одного растения» // Зерновое хозяйство России. 2024. Т. 16. № 2. С. 62–66. https://doi.org/10.31367/2079-8725-2024-91-2-62-66
- Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., перераб. и доп. М.: Альянс, 2014. 352 с.
- Животков Л.А., Морозова З.А., Секатуева Л.И. Методика выявления потенциальной продуктивности и адаптивности сортов и селекционных форм озимой пшеницы по показателю урожайности // Селекция и семеноводство. 1994. № 2. С. 3–6.
- Зубарева К.Ю., Бобков С.В., Хрыкина Т.А. Влияние органоминеральных микроудобрений на накопление белка в органах растений и качество зерна сои // Зернобобовые и крупяные культуры. 2022. № 2 (42). С. 5–15. https://doi.org/10.24412/2309-348X-2022-2-5-15
- Зыкин В.А., Белан И.А., Юсов В.С., Корнева С.П. Методика расчета параметров экологической пластичности сельскохозяйственных растений по дисциплине «Экологическая генетика». Омск, 2008. 36 с.
- Сидорова Е.К., Федосеева В.В. Эффективное увеличение производственных посевов под соей в Орловской области, обладающими высоким процентным содержанием белка и жира в соевых бобах // Вестник аграрной науки. 2023. № 1(100). С. 154–160.
- Филимонов Я.И., Коцарева Н.В. Повышение белка сои агротехническими приемами // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2023. № 2. С. 18–21.
- Юсова О.А., Николаев П.Н., Васюкевич В.С. и др. Уровень качества зерна омских сортов овса ярового в контрастных экологических условиях // Вестник НГАУ. 2020. № 2 (55). С. 84–96. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2020-55-2-84-96
- Gureeva E.V., Levakova O.V. Remote monitoring of chlorophyll content in soybean crops in the conditions of the Ryazan region // BIO Web of Conferences. 2023. 71. 01090. https://doi.org/10.1051/bioconf/20237101090
- Jiang H., Egli D.B. Soybean seed number and crop growth rate during flowering // Agronomy Journal. 1995. Vol. 87. PP. 264–267.
