Адаптивные свойства перспективных сортообразцов сои в условиях рязанской области по признаку «сбор белка с единицы площади»

Обложка

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).

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

  1. 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.
  2. Гончаренко А.А. Об адаптивности и экологической устойчивости сортов зерновых культур. Вестник РАСХН. 2005. № 6. С. 49–53.
  3. Грязнов А.А. Карабалыкский ячмень. Кустанай: Из-во: Печат. двор, 1996. 448 с.
  4. 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
  5. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., перераб. и доп. М.: Альянс, 2014. 352 с.
  6. 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.
  7. 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
  8. 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.
  9. 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.
  10. Филимонов Я.И., Коцарева Н.В. Повышение белка сои агротехническими приемами // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2023. № 2. С. 18–21.
  11. 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
  12. 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
  13. Jiang H., Egli D.B. Soybean seed number and crop growth rate during flowering // Agronomy Journal. 1995. Vol. 87. PP. 264–267.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Содержание белка в семенах сои за 2021–2023 годы, %.

Скачать (749KB)
3. Рис. 2. Коэффициент отзывчивости (Кр) на улучшение условий выращивания сои (по В.А. Зыкину).

Скачать (112KB)

© Российская академия наук, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.