Сорта сои северного экотипа: как погода влияет на рост, развитие, формирование урожая и его вариабельность

УДК 633.34:551.58

Сорта сои северного экотипа: как погода влияет на рост, развитие, формирование урожая и его вариабельность

Гатаулина Г. Г., доктор сельскохозяйственных наук

Заренкова Н. В., кандидат сельскохозяйственных наук

Никитина С. С., кандидат сельскохозяйственных наук

ФГБОУ ВО «РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева»

127550, Россия, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

E-mail: gataulina35@mail.ru

Повышение урожайности и её стабилизация у сои необходимы для решения проблемы дефицита растительного белка, сокращения импорта сои и обеспечения белковой независимости России. Скороспелые сорта сои северного экотипа Магева, Светлая и Касатка допущены к производству в Центральном регионе. Актуальность темы определяется необходимостью выявления стрессовых факторов, связанных с влиянием погодных условий на формирование урожайности и её нестабильность у различных сортов сои. Полевые опыты проводили в 2014–2018 годах на Полевой опытной станции РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева на окультуренной дерново-подзолистой почве. Вариабельность показателей формирования урожайности оценивалась по коэффициенту вариации (V%). В исследованиях установлена достаточно сильная вариабельность и нестабильность урожайности у сортов сои в зависимости от изменчивости погодных условий в разные годы. Продолжительность вегетации от всходов до созревания составила в среднем 90–102 дня, что на 20–25 дней меньше, чем в предшествующие годы, видимо, из-за потепления климата. Максимальная за вегетацию высота растений изменялась у сорта Магева от 39 до 101 см в зависимости от условий года (V% — 30,8), у более скороспелого сорта Касатка — от 31 до 69 см (V% — 28,9). В исследованиях подтверждено, что период цветения и образования плодов продолжительностью 20–25 дней критический для формирования урожая. Средняя урожайность сортов при недостатке влаги в этот период (в 2014, 2017 годах) была в пределах 0,9–1,2 т/га; при благоприятных условиях (в 2015, 2018 годах) она составила 2,5–2,8 т/га. В этот период одновременно с интенсивным вегетативным ростом определяются максимальные за вегетацию площадь листьев, число плодов и семян в расчёте на единицу площади (1 м2, 1 га). Коэффициент вариации (V%), отражающий степень влияния погодных условий на величину площади листьев и урожайность семян, у сорта Магева составил соответственно 40,4 и 47,5%, у сорта Касатка — 32,5 и 30,7%. Установлено, что предшествующее состояние агроценоза, особенно в критический период (цветение и образование плодов), в значительной мере определяет в последующем величину компонентов урожайности и непосредственно урожайность семян.

Ключевые слова: сорта сои северного экотипа, погода и стрессовые факторы, вариабельность показателей роста, развития, компонентов продуктивности и урожайности.

Необходимость увеличения производства растительного белка в значительной мере связана с потребностями животноводства. Продукты переработки сои широко используются для производства масла, в комбикормовой и пищевой промышленности. Производство сои в современном земледелии расширяется в связи с необходимостью увеличения производства растительного белка для перерабатывающей промышленности, развития животноводства, использования в сбалансированном питании людей (Вишнякова, 2016; Целевая отраслевая программа, 2014; Щегорец, 2018; Board, Kahlon, 2011; Carof, Colomb, Aveline, 2013; Irwin, 2016). Особое экологическое и экономическое значение при возделывании сои и других зернобобовых культур имеет использование азота атмосферы для формирования урожая, а также для повышения урожайности и качества продукции последующих культур севооборота. Эти культуры уменьшают выброс парниковых газов, прерывают цикл развития патогенов, характерных для полевых систем с большим насыщением зерновых культур (Посыпанов, 2015; Legume Futures, 2014; Schläfke, Zander, Recklinger et al., 2014).

Однако соя, как и другие зернобобовые культуры, подвержена влиянию стрессовых факторов, которые возникают при изменении погодных условий в процессе формирования урожая (Кобозева, 2007; Ничипорович,1988; Legume Futures, 2014). В ряде работ сообщается о значении параметров продукционного процесса у сортов сои в критический период цветения и образования плодов (Гатаулина, Никитина, 2016; Board, Kahlon, 2011). Несмотря на достаточно высокий генетический потенциал сортов отмечается сильное снижение урожайности в отдельные годы и её нестабильность при выращивании в различных почвенно-климатических условиях (Гатаулина, Белышкина, 2017; Irwin, 2016; Legume Futures, 2014).

Даже в странах, где технология производства сои находится на высоком уровне и почвенно-климатические условия благоприятны для формирования высокого урожая сои, отмечаются значительные колебания урожайности в разные годы. США занимают первое место в мире по посевным площадям, урожайности и производству сои. Был проведён исторический анализ изменения урожайности сои в стране за период с 1960 по 2015 год (за 56 лет). За этот период средняя урожайность выросла на 1,54 т/га за счёт использования новых сортов и технологий. Однако колебания урожайности в отдельные годы были значительными. Анализ показал, что в 61% лет урожайность была выше тренда, а в 39% — ниже. Однако абсолютное снижение было больше, чем повышение (Watson, Berlin_Danube_Soya_legume_research_final.pdf.).

Цель данной работы — выявить влияние стрессовых условий и других лимитирующих факторов, возникающих под влиянием погодных условий, на вариабельность продолжительности вегетации, элементов продуктивности и урожайности сортов сои северного экотипа в условиях Центрального региона.

Методика исследований. Исследования проводились в 2014–2018 годах на Полевой опытной станции РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева (г. Москва). Почва опытного участка дерново-подзолистая, среднесуглинистая. Содержание гумуса — 1,9%, подвижного фосфора — высокое, обменного калия — среднее, рНKCl — 5,7–5,8.

В качестве объекта исследований взяты раннеспелые сорта сои северного экотипа Магева, Светлая и Касатка, допущенные к производству в Центральном регионе (Государственный реестр селекционных достижений, 2018). Опыты заложены в четырёхкратной повторности, размещение вариантов рендомизированное. Размер опытной делянки — 15 м2. Способ посева широкорядный, с междурядьями 45 см и нормой высева 550 тыс./га всхожих семян (55 шт./м2). Посев проводили при прогревании верхнего слоя почвы до 10oС, глубина заделки — 4 см. В течение вегетации посевы поддерживали в чистом от сорняков состоянии. В исследованиях проводили фенологические наблюдения, определяли густоту стояния растений в разные фазы развития растений и перед уборкой. Образцы для биометрических анализов с каждой повторности опыта отбирали при наступлении микрофаз, обозначающих границы биологически обоснованных периодов продукционного процесса у сои и других зернобобовых культур (Гатаулина, Никитина, 2016). Методы проведения исследований представлены в опубликованных ранее трудах (Гатаулина, Никитина, 2016; Гатаулина, Белышкина, 2017).

Статистическая обработка экспериментальных данных проведена с использованием программного обеспечения Microsoft Office Excel. Вариабельность показателей формирования урожая оценивали по коэффициенту вариации V%.

Метеорологические условия во время вегетации в разные годы исследования значительно отличались от среднемноголетних данных (табл. 1). В 2014 году три недели в июне стояла холодная погода, температура была на 3oC ниже нормы. В июле отмечалась сильная засуха, когда осадков выпало в 9 раз меньше средних многолетних, а среднесуточная температура почти на 3oC превысила норму.

1. Метеорологические условия в годы испытания (по наблюдениям метеорологической обсерватории им. В. А. Михельсона)

Месяц

Декада

Среднесуточная температура воздуха, °C

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средние многолетние

Май

 

10,4

11,9

14,7

9,9

15,8

11,9

 

17,2

12,3

12,8

9,4

16,8

13,1

 

20,5

18,4

17,3

13,6

15,8

14,3

месяц

16,0

14,2

14,9

11,0

16,1

13,1

Июнь

 

21,4

17,4

13,6

12,4

13,0

15,9

 

13,7

17,7

18,4

15,2

17,4

16,5

 

13,7

18,7

22,6

15,4

21,2

17,8

месяц

16,3

17,9

18,2

14,3

17,2

16,8

Июль

 

20,1

20

19,2

15,0

17,8

18,0

 

21,1

15,9

21,6

18,4

22,0

18,6

 

22,5

19,1

21,9

20,0

21,1

18,3

месяц

21,2

18,3

20,9

17,8

20,3

18,3

Август

 

23,3

19,6

21,6

19,9

21,2

18,3

 

20,1

16,5

17,9

20,9

19,4

16,6

 

15,0

16,9

19,1

16,0

18,8

15,3

месяц

19,5

17,6

19,5

19,0

19,8

16,6

Количество осадков, мм

Май

I

16,6

18,2

1,3

37,2

13,8

17,0

II

1,2

50,0

20,2

25,4

30,0

18,0

III

40,2

35,7

33,7

15,8

0,0

20,0

месяц

58,0

103,9

55,2

78,4

43,8

55,0

Июнь

I

7,1

0,7

21,7

22,0

21,7

22,0

II

34,8

55,4

28,9

24,8

14,6

23,0

III

40,3

37,6

1,1

68,4

18,0

25,0

месяц

82,2

93,7

51,7

115,2

54,3

70,0

Июль

 

9,3

29,4

23,2

56,0

28,9

28,0

II

0,0

19,8

61,5

39,3

41,0

29,0

III

0,0

69,0

23,6

7,4

15,4

28,0

месяц

9,3

118,2

108,3

102,7

85,3

85,0

Август

I

7,8

1,1

24,9

10,7

3,5

26,0

II

24,6

11,6

96,8

8,2

11,8

25,0

III

32,0

5,2

30,3

57,9

4,6

25,0

месяц

64,4

17,9

152,0

76,8

19,9

76,0

В 2015 году в мае-июле осадки превышали норму, август был тёплым и засушливым. В 2016 году температурный режим был выше нормы, в конце июня-начале июля отмечались засушливые условия. В середине июля и в августе осадки превысили норму. В 2017 году в первой половине вегетации до середины июля погода была дождливой и холодной — с температурой на 2–3oC ниже нормы. Затем в течение месяца отмечались засушливые условия. В 2018 году среднесуточная температура, кроме 1-й декады июня, была выше нормы. В июне осадков выпало на 30% меньше нормы. Август был тёплым и сухим.

Таким образом, погодные условия в годы исследований отклонялись от средне-климатической нормы по-разному, но в целом свидетельствуют о потеплении климата. В каждый сезон зафиксированы периоды с недостатком влаги и превышением среднесуточной температуры. Можно отметить, что в годы испытания август, как правило, был сухим и тёплым, что не характерно для средних многолетних данных.

Результаты исследований. Исследования показали, что погода в значительной степени определяла изменчивость показателей продукционного процесса и возможности реализации генетического потенциала сортов сои.

Продолжительность вегетации. При продвижении сои в северные для этой культуры регионы лимитирующим фактором может стать недостаток тепла на заключительных этапах продукционного процесса. В годы исследований среднесуточная температура в августе на 2–3°C превышала норму, что ускорило созревание. Все сорта созрели в августе. Вегетационный период от всходов до созревания у сорта Магева варьировался от 96 до 111 дней (табл. 2), в то время как в предшествующие годы он был на 20–25 дней длиннее (Гатаулина, Никитина, 2016; Гатаулина, Белышкина, 2017). В среднем сорт Касатка созревал на 10 дней раньше сорта Магева. Коэффициенты вариации сортов отличались от среднего по годам в 1,4 раза.

2. Продолжительность вегетации, дни

Сорт

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средняя по годам

Сигма*

V%

Посев – созревание

Магева

123

114

116

116

109

116

4,50

3,9

Светлая

118

110

113

107

104

110

4,84

4,4

Касатка

112

107

108

102

99

106

4,59

4,3

Средняя по сортам

118

110

112

108

104

111

4,64

4,2

Сигма*

4,50

2,87

3,30

5,79

4,08

4,08

  

V%

3,8

2,6

2,9

5,3

3,9

3,7

  

Всходы – созревание

Магева

111

96

103

102

99

102

5,04

4,9

Светлая

106

92

100

93

94

97

5,29

5,5

Касатка

100

89

95

78

89

90

7,36

8,2

Средняя по сортам

106

92

99

91

94

96

5,90

6,2

Сигма

4,50

2,87

3,30

9,90

4,08

5,40

  

V%

4,3

3,1

3,3

10,9

4,3

5,6

  

Примечание: сигма в данной и последующих таблицах — стандартное отклонение.

Рост растений в высоту. После появления всходов и до начала цветения отмечался период вегетативного роста, который у сортов сои продолжался 32–34 дня. Среднесуточный прирост составил 1 см. В последующий период одновременно с цветением и образованием плодов продолжался вегетативный рост. Продолжительность этого периода составила в среднем 21 день. Обычно после окончания цветения на верхнем ярусе прекращается рост растений в высоту, т.е. этот показатель достигает максимального за вегетацию уровня. Сортовые различия были значительны. Растения наиболее скороспелого сорта Касатка в среднем были на 19 см ниже, чем у сорта Магева. Вариабельность роста в зависимости от погодных условий была значительной и в 2–3 раза превышала сортовую вариабельность.

3. Высота растений, см

Сорт

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средняя по годам

Сигма

V%

Максимальная

Магева

39

73

69

54

101

67

20,73

30,8

Светлая

34

61

57

48

74

55

13,35

24,4

Касатка

31

60

39

43

69

48

13,99

28,9

Средняя по сортам

35

65

55

48

81

57

16,0

28,0

Сигма

3,30

5,91

12,33

4,50

14,06

7,80

  

V%

9,5

9,1

22,4

9,3

17,3

13,7

  

В начале цветения

Магева

28

39

44

30

47

38

7,50

19,9

Светлая

26

41

45

28

43

37

7,96

21,8

Касатка

25

34

30

28

43

32

6,23

19,5

Средняя по сортам

26

38

40

29

44

35

7,2

20,4

Сигма

1,25

2,94

6,85

0,94

1,89

2,0

  

V%

4,7

7,8

17,3

3,3

4,3

6,9

  

Индекс листовой поверхности (ИЛП) представляет собой отношение поверхности листьев к поверхности почвы (м22). Этот показатель у сортов сои оказался наиболее высоким в 2018 году, как и рост растений в высоту (табл. 4). Коэффициент вариации ИЛП был значительно выше, чем роста растений в высоту. Вариабельность ИЛП к началу цветения в зависимости от погодных условий года у всех сортов оказалась очень высокой — коэффициент вариации превышал 50%.

4. Индекс листовой поверхности

Сорт

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средняя по годам

Сигма

V%

Максимальный за вегетацию

Магева

1,62

5,75

3,74

3,01

5,78

3,98

1,61

40,4

Светлая

1,32

4,9

4,29

1,89

4,7

3,42

1,51

44,0

Касатка

1,57

4,25

4,74

3,32

4,86

3,75

1,22

32,5

Средний по сортам

1,50

4,97

4,26

2,74

5,11

3,72

1,44

39,0

Сигма

0,13

0,61

0,41

0,61

0,48

0,23

  

V%

8,7

12,4

9,6

22,4

9,3

6,2

  

К началу цветения

Магева

0,89

1,1

0,66

1,2

2,47

1,26

0,63

49,9

Светлая

0,6

0,75

0,61

О,58

2,58

0,91

0,84

92,1

Касатка

0,67

0,65

0,78

0,37

2,62

1,02

0,81

79,8

Средний по сортам

0,72

0,83

0,68

0,52

2,56

1,06

0,75

70,8

Сигма

0,124

0,193

0,071

0,415

0,063

0,115

  

V%

17,2

23,2

10,4

79,3

2,5

10,4

  

Максимальная величина ИЛП обычно отмечается в конце периода цветения и образования плодов. Считается, что агрофитоценоз как фотосинтезирующая система функционирует в оптимальном режиме при ИЛП, равном 4–5 (Ничипорович, 1988). Такая величина ИЛП отмечалась только в 2015, 2018 годах и для сорта Касатка — в 2016 году. В то же время установлено, что величина максимальной за вегетацию площади листьев прямо коррелирует с урожайностью. Наибольший прирост массы листьев и листовой поверхности происходит в период цветения и образования плодов со средней продолжительностью 21 день. Погодные условия этого периода особенно важны для формирования урожая.

Сырая и сухая биомасса. Максимальная за вегетацию сырая биомасса отмечалась в фазу выполненных бобов на верхнем ярусе растений (табл. 5).

5. Сырая и сухая биомасса в фазу выполненных бобов

Сорт

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средняя по годам

Сигма

V%

Сырая биомасса, кг/м2

Магева

1,05

2,74

2,74

2,84

3,06

2,49

0,73

29,3

Светлая

1,2

2,73

2,29

2,61

2,72

2,31

0,58

25,0

Касатка

1,21

2,55

2,33

2,37

2,66

2,22

0,52

23,4

Средняя по сортам

1,15

2,67

2,45

2,61

2,81

2,34

0,60

25,8

Сигма

0,073

0,087

0,203

0,192

0,176

0,11

  

V%

6,3

3,3

8,3

7,4

6,3

4,7

  

Сухая биомасса, г/м2

Магева

370

904

822

852

877

765

199

26,1

Светлая

420

900

607

783

885

719

182

25,4

Касатка

423

840

700

711

771

689

142

20,6

Средняя по годам

404

881

710

782

844

724

170

23,5

Сигма

24,3

29,3

88,0

57,6

52,0

31,3

  

V%

6,0

3,3

12,4

7,4

6,2

4,3

  

Обычно биомасса растёт высокими темпами не только в период цветения и образования плодов на растениях, но и в период роста бобов, когда ИЛП уже начинает уменьшаться за счёт пожелтения и усыхания нижних листьев. Коэффициенты вариации сортов по годам ниже, чем для ИЛП, в пределах 20–29%. Наименьший коэффициент вариации — у сорта Касатка. Вариабельность по фактору «сорт» значительно ниже, чем по фактору «годы».

Компоненты структуры урожая и урожайность семян представлены в табл. 6. Густота стояния растений перед уборкой составляла 40–45 растений на 1 м2.

6. Компоненты структуры урожая и урожайность семян

Сорт

2014 г.

2015 г.

2016 г.

2017 г.

2018 г.

Средняя по годам

Сигма

V%

Число бобов на 1 м2

Магева

760

945

624

468

950

749

186

24,9

Светлая

700

865

816

556

875

762

120

15,8

Касатка

600

730

800

576

775

696

91

13,1

Средний по сортам

687

847

747

533

867

736

136

18,2

Сигма

66

89

87

47

72

34,0

  

V%

9,6

10,5

11,6

8,8

8,3

4,6

  

Число семян на 1 м2

Магева

1200

1890

1100

880

1900

1394

422

30,3

Светлая

1120

1890

1712

890

1750

1472

393

26,7

Касатка

1000

1620

1700

1185

1550

1411

271

19,2

Средний по сортам

1107

1800

1504

985

1733

1426

362

25,4

Сигма

82

127

286

141

143

34

  

V%

7,4

7,1

19,0

14,4

8,3

2,4

  

Масса 1000 семян, г

Магева

116

150

102

102

158

122

21,8

17,9

Светлая

117

135

96

105

149

120

19,4

16,1

Касатка

120

152

91

100

153

123

25,7

20,9

Средняя по сортам

118

146

96

102

153

122

23,4

19,0

Сигма

1,7

7,6

4,5

2,1

3,7

1,1

  

V%

1,4

5,2

4,7

2,0

2,4

0,9

  

Урожайность семян, т/га

Магева

1,03

2,87

1,41

0,94

2,85

1,82

0,86

47,5

Светлая

0,90

2,5

1,64

1,13

2,62

1,70

0,78

45,8

Касатка

0,95

2,45

2,09

1,44

2,32

1,85

0,57

30,7

Средняя по сортам

0,96

2,61

1,71

1,17

2,60

1,79

0,79

43,3

Сигма

0,05

0,19

0,28

0,21

0,22

0,04

  

V%

5,6

7,2

16,5

17,6

8,4

2,1

  

В полевых условиях посев (агрофитоценоз) как совокупность растений на единице площади представляет собой сложную, динамическую, саморегулирующуюся фотосинтезирующую систему. Такую систему характеризуют новые свойства по сравнению с отдельным растением. Условия для формирования максимальной продуктивности отдельного растения и агрофитоценоза как системы не совпадают. Поэтому элементы структуры урожая (густоту растений, число плодов и семян) целесообразно представлять в расчёте на единицу площади — 1 м2. Такой подход принят в исследованиях формирования урожая сои в полевых условиях в зарубежной литературе (Board, Kahlon 2011; Carof, Colomb, Aveline, 2013).

Как отмечалось выше, максимальное за вегетацию число плодов и завязей семян формируется сразу после окончания цветения на верхнем ярусе растений, т.е. в середине вегетации. Их сохранность к созреванию в значительной мере зависит от погодных условий второй половины вегетации. Коэффициент вариации числа бобов и семян на 1 м2 по годам у сорта Касатка был почти в 2 раза меньше, чем у сорта Магева. По числу семян эти коэффициенты выше, чем по числу плодов, так как не все семяпочки в бобах развиваются в полноценные семена. Погодные условия года влияли на абортивность семян.

Урожайность зависит от массы 1000 семян. При благоприятных погодных условиях в 2015 и 2018 годах масса 1000 семян сортов была в 1,3– 1,5 раза больше, чем в другие годы. Коэффициент вариации составил 16–21% в зависимости от сорта.

Вариабельность компонентов продуктивности, формирующихся на разных этапах онтогенеза с разными погодными условиями по годам, в конечном итоге определила высокий уровень вариабельности урожайности семян. У сорта Касатка он был в 1,5 раза ниже, чем у сортов Магева и Светлая.

Таким образом, сильная вариабельность показателей продукционного процесса на разных этапах формирования урожайности у сортов сои северного экотипа в зависимости от изменчивости погодных условий в разные годы приводит к нестабильности урожайности сортов. Создание и выращивание высокоурожайных и адаптированных к конкретным условиям сортов — один из путей к устойчивой урожайности и контролю за её формированием, что демонстрируется в данном исследовании на примере сорта Касатка.

Заключение. В исследованиях, проведённых в условиях Центрального района Нечернозёмной зоны РФ в 2014–2018 годах, установлено сильное влияние погодных условий на вариабельность урожайности и её компонентов у сортов сои северного экотипа (Магева, Светлая, Касатка). Коэффициент вариации урожайности семян составил в среднем по сортам 41%, у сортов различия были в пределах 30–47%. Период от всходов до начала цветения продолжался у сортов в среднем 32–34 дня. Критический в формировании урожая период цветения и образования плодов длился от 18 до 30 дней в зависимости от сорта и погодных условий. Установлено сильное влияние погодных условий в этот период на вариабельность ростовых процессов и компоненты урожайности. Вегетативный рост и образование генеративных органов происходят одновременно в течение периода цветения и образования плодов. Именно в это время определяется максимальное за вегетацию число плодов и семян на единице площади, в дальнейшем часть плодов может опасть. Засушливые условия этого периода в 2014 и 2017 годах вызвали снижение урожайности семян в 2–3 раза по сравнению с 2015 и 2018 годами. Определена реакция сортов на стрессовые факторы, вызванные погодными условиями. Коэффициент вариации урожайности семян у более скороспелого сорта Касатка был в 1,5 раза ниже, чем у сортов Магева и Светлая. Этот сорт лучше адаптирован к условиям района.

Литература

  1. Вишнякова М. А. Генофонд кормовой сои в коллекции ВИР «Мировая соя – корма». 2-я Международная конференция // КОРМА.pro. Приложение к журналу «Птицепром». — 2016. — № 3. — С.41–43.
  2. Гатаулина Г. Г. Соя и другие зернобобовые культуры: импортировать или производить? / Г. Г. Гатаулина, М. Е. Белышкина // Достижения науки и техники АПК. — 2017. — № 8. — С.5–11.
  3. Гатаулина Г. Г. Зернобобовые культуры: системный подход к анализу роста, развития и формирования урожая: монография / Г. Г. Гатаулина, С. С. Никитина // Серия «Научная мысль». — М.: Инфра-М, 2016. — 242 с.
  4. Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. Т. 1. Сорта растений. — МСХ РФ, 2018. — 302 с.
  5. Зайцев Н. И. Перспективы и направления селекции сои в России в условиях реализации национальной стратегии импортозамещения / Н. И. Зайцев, Н. И. Бочкарёв, С. В. Зеленцов // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. — 2016. — Вып. 2 (166). — С.3–11.
  6. Зеленцов C. B. Пути адаптации сельского хозяйства России к глобальным изменениям климата на примере экологической селекции сои / С. В. Зеленцов, Е. В. Мошненко // Научный диалог. — 2012. — № 7. — С.40–59.
  7. Кобозева Т. П. Создание сои северного экотипа и интродукция её в Нечернозёмную зону России: монография / Т. П. Кобозева. — М: МГАУ, 2007. — 107 с.
  8. Ничипорович А. А. Фотосинтетическая деятельность растений на основе их продуктивности в биосфере и земледелии / А. А. Ничипорович // Фотосинтез и продукционный процесс. — М: Наука, 1988.
  9. Посыпанов Г. С. Биологический азот. Проблемы экологии и растительного белка: монография / Г. С. Посыпанов. — М.: Инфра-М, 2015. — 251 с.
  10. Целевая отраслевая программа «Развитие производства и переработки сои в Российской Федерации на период 2014–2020 гг.» (Соя России). — М: Минсельхоз России, 2014. — 89 с.
  11. Щегорец О. В. Соеводство: монография / О. А. Щегорец. — 2-е изд. перераб. и доп. — Краснознаменск: ООО «Типография Парадиз», 2018. — 600 с.
  12. Board J. E. Soybean Yield Formation: What Controls It and How It Can Be Improved / J. E. Board, C. S. Kahlon // Soybean Physiology and Biochemistry. — 2011. — 488 p.
  13. Carof. A guide for choosing the most appropriate method for multi-criteria assessment of agricultural systems according to decision-makers’ expectations / Carof, B. Colomb, A. Aveline // Agric. Syst. — 2013. — No. 115. — P.51–62.
  14. Irwin S. Forming Expectations for the U. S. Average Soybean Yield: What About El Niño?” / S. Irwin, D. Good / Farmdoc daily (6):46, Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois at Urbana-Champaign, March 9, 2016. Permalink [Электронный ресурс]. — URL: http://farmdocdaily.illinois.edu/2016/03/expectations-for-2016-us-average-soybean-yield.html.
  15. Legume Futures. Legume-supported cropping systems for Europe. General project report. Available at www.legume futures.de.
  16. Evaluation of legume-supported agriculture and policies at farm level. Legume Future sReport 4.3. / N. Schläfke, P. Zander, M. Reckling, J.-M. Hecker, J. Bachinger. — Available from www.legume futures.de.
  17. Watson. Berlin_Danube_Soya_legume_research_final.pdf [Электронный ресурс] — URL: www.legume futures.de.

Northern soybean varieties: climate effect on growth, development and yield

Gataulina G. G., Dr. Agr. Sc.

Zarenkova N. V., PhD Agr. Sc.

Nikitina S. S., PhD Agr. Sc.

Russian Timiryazev State Agrarian University

127550, Russia, Moscow, Timiryazevskaya str., 49

E-mail: gataulina35@mail.ru

This investigation took place in 2014–2018 at the Field Experimental Station of the Russian Timiryazev State Agrarian University on sod-podzolic soil. It is important to determine climate stress factors influencing soybean productivity. Weather conditions greatly affected soybean yield variability. Short-season northern varieties of soybean such as “Mageva”, “Svetlaya” and “Kasatka” performed as objects of study. Growing season from germination to maturation averaged to 90–102 days which was 20–25 days less, than in previous years, apparently due to climate warming. Trait variability was determined via the variation coefficient (V%). “Mageva” height varied within 39 and 101 cm depending on the year (V% — 30.8), the one of “Kasatka”— from 31 to 69 cm (V% — 28.9). 20–25-day period of flowering and bean formation is crucial for yield production. Soybean productivity averaged to 0.9–1.2 t ha-1 in 2014 (water deficit) and 2.5–2.8 t ha-1 in 2015 and 2018 (favorable conditions). Leaf square area, bean and seed number per square unit were determined at this time. V of leaf area and seed yield amounted to 40.4 and 47.5% for “Mageva” and 32.5 and 30.7% for “Kasatka”. Ecosystem condition influenced significantly crop productivity.

Keywords: northern soybean variety, weather, stress factors, growth variability, development, component, productivity, yield.

References

1. Vishnyakova M. A. Genofond kormovoy soi v kollektsii VIR “Mirovaya soya – korma”. 2-ya Mezhdunarodnaya konferentsiya // KORMA.pro. Prilozhenie k zhurnalu “Ptitseprom”. — 2016. — No. 3. — P.41–43.

2. Gataulina G. G. Soya i drugie zernobobovye kultury: importirovat ili proizvodit? / G. G. Gataulina, M. E. Belyshkina // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. — 2017. — No. 8. — P.5–11.

3. Gataulina G. G. Zernobobovye kultury: sistemnyy podkhod k analizu rosta, razvitiya i formirovaniya urozhaya: monografiya / G. G. Gataulina, S. S. Nikitina // Seriya “Nauchnaya mysl”. — Moscow: Infra-M, 2016. — 242 p.

4. Gosudarstvennyy reestr selektsionnykh dostizheniy, dopushchennykh k ispolzovaniyu. Vol. 1. Sorta rasteniy. — MSKh RF, 2018. — 302 p.

5. Zaytsev N. I. Perspektivy i napravleniya selektsii soi v Rossii v usloviyakh realizatsii natsionalnoy strategii importozameshcheniya / N. I. Zaytsev, N. I. Bochkarev, S. V. Zelentsov // Maslichnye kultury. Nauchno-tekhnicheskiy byulleten Vserossiyskogo nauchno-issledovatelskogo instituta maslichnykh kultur. — 2016. — Iss. 2 (166). — P.3–11.

6. Zelentsov C. B. Puti adaptatsii selskogo khozyaystva Rossii k globalnym izmeneniyam klimata na primere ekologicheskoy selektsii soi / S. V. Zelentsov, E. V. Moshnenko // Nauchnyy dialog. — 2012. — No. 7. — P.40–59.

7. Kobozeva T. P. Sozdanie soi severnogo ekotipa i introduktsiya ee v Nechernozemnuyu zonu Rossii: monografiya / T. P. Kobozeva. — Moscow: MGAU, 2007. — 107 p.

8. Nichiporovich A. A. Fotosinteticheskaya deyatelnost rasteniy na osnove ikh produktivnosti v biosfere i zemledelii / A. A. Nichiporovich // Fotosintez i produktsionnyy protsess. — Moscow: Nauka, 1988.

9. Posypanov G. S. Biologicheskiy azot. Problemy ekologii i rastitelnogo belka: monografiya / G. S. Posypanov. — Moscow: Infra-M, 2015. — 251 p.

10. Tselevaya otraslevaya programma “Razvitie proizvodstva i pererabotki soi v Rossiyskoy Federatsii na period 2014–2020 gg.” (Soya Rossii). — Moscow: Minselkhoz Rossii, 2014. — 89 p.

11. Shchegorets O. V. Soevodstvo: monografiya / O. A. Shchegorets. — 2-e izd. pererab. i dop. — Krasnoznamensk: OOO “Tipografiya Paradiz”, 2018. — 600 p.

12. Board J. E. Soybean Yield Formation: What Controls It and How It Can Be Improved / J. E. Board, C. S. Kahlon // Soybean Physiology and Biochemistry. — 2011. — 488 p.

13. Carof. A guide for choosing the most appropriate method for multi-criteria assessment of agricultural systems according to decision-makers’ expectations / Carof, B. Colomb, A. Aveline // Agric. Syst. — 2013. — No. 115. — P.51–62.

14. Irwin S. Forming Expectations for the U. S. Average Soybean Yield: What About El Niño?” / S. Irwin, D. Good / Farmdoc daily (6):46, Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois at Urbana-Champaign, March 9, 2016. Permalink [Elektronnyy resurs]. — URL: http://farmdocdaily.illinois.edu/2016/03/expectations-for-2016-us-average-soybean-yield.html.

15. Legume Futures. Legume-supported cropping systems for Europe. General project report. Available at www.legume futures.de.

16. Evaluation of legume-supported agriculture and policies at farm level. Legume Future sReport 4.3. / N. Schläfke, P. Zander, M. Reckling, J.-M. Hecker, J. Bachinger. — Available from www.legume futures.de.

17. Watson. Berlin_Danube_Soya_legume_research_final.pdf [Elektronnyy resurs] — URL: www.legume futures.de.

Обсуждение закрыто.