DOI: https://doi.org/10.21498/na.6.2018.165365

Модель ранньостиглого сорту сої

L. H. Biliavska, O. I. Prysiazhniuk

Анотація


Мета. Розробити модель ранньостиглого сорту сої та встановити особливості впливу умов вирощування на формування основних елементів продуктивності.

Методи. Польові, лабораторні, математико-статистичні.

Результати Доведено, що основні складники продуктивності сої визначаються біологічними особливостями конкретного сорту. У досліджуваних ранньостиглих сортів виявлено середній кореляційний зв’язок висоти рослин з висотою прикріплення нижнього бобу (r = 0,35), кількості гілок з кількістю вузлів на головному стеблі (r = 0,35), кількості вузлів на головному стеблі з висотою прикріплення нижнього бобу (r = 0,42), кількості вузлів на головному стеблі з кількістю бобів на рослині (r = 0,43). Установлено сильний кореляційний зв’язок висоти рослин з кількістю вузлів на головному стеблі (r = 0,76), кількості насінин на рослині з масою насіння з рослини (r = 0,79), кількості бобів на рослині з кількістю насінин з рослини (r = 0,96), висоти прикріплення нижнього бобу з кількістю бобів на рослині (r = 0,99).

Висновки. За результатами проведених досліджень визначено вплив погодних умов на ріст та розвиток ранньостиглих сортів сої. Виявлено кореляційний зв’язок оберненої сили між кількістю гілок на рослині з температурою повітря. На висоту рослин впливає кількість опадів та вологість повітря, причому обидві ознаки мають помірну тісноту кореляційного зв’язку. Кількість вузлів на рослинах сої позитивно корелює з кількістю опадів і кореляційний зв'язок між цими параметрами перебуває на рівні слабкої залежності. Наявна позитивна кореляційна залежність між кількістю опадів (слабка) та вологістю повітря (слабка) і від’ємна між температурою повітря (помірна) та висотою прикріплення нижнього бобу. Виявлено кореляційний зв’язок оберненої сили між кількістю бобів на рослині та температурою повітря. Кількість насіння з рослини від’ємно корелює з температурою повітря та кількістю опадів (помірний зв'язок), однак вологість повітря позитивно корельована за слабкого рівня зв’язку. На формування маси тисячі зерен позитивно, але незначною мірою впливає температура повітря та кількість опадів. На масу насіння з рослини ранньостиглих сортів сої впливають такі кліматичні чинники як температура повітря, вологість повітря та кількість опадів. Як і в разі з кількістю насіння з рослини, ці погодні чинники мали кореляційний зв’язок оберненої сили і лише вологість повітря має прямий тип зв’язку.


Ключові слова


соя; модель сорту; кількісні ознаки; фенотип

Повний текст:

PDF

Посилання


Drahavtcev, V. A. (1995). Ecological and genetic model of organization of quantitative traits of plants. Sel'skokhozyaistvennaya biologiya [Agricultural Вiology], 5, 20–29. [in Russian]

Mohanty, M., Probert, M. E., Reddy, K. S., Dalal, R. C., Mishra, A. K., Subba Rao, A., Singh, M., & Menzies, N. W. (2012). Simulating soybean-wheat cropping system: APSIM model parameterization and validation. Agric. Ecosyst. Environ., 152, 68–78. doi: 10.1016/j.agee.2012.02.013

Litun, P. P., Kyrychenko, V. V., Petrenkova, V. P., & Kolomatska, V. P. (2004). Teoriia i praktyka selektsii na makrooznaky. Metodolohichni problemy [The theory and practice of selection for macrosigns. Methodological problems] Kharkiv: N.p. [in Ukrainian]

Korchynskyi, A. A. (2001). Formation of an evolutionary theory of plant adaptation. In V. V. Morhun (Ed.), Henetyka i selektsiia v Ukraini na mezhi tysiacholit [Genetics and breeding in Ukraine at the turn of the millennium]. (Vol. 2, pp. 11–22). Kyiv: Lohos. [in Ukrainian]

DeJong, T. M., Da Silva, D., Vos, J., & Escobar-Gutierrez, A. J. (2011). Using functional-structural plant models to study, understand and integrate plant development and ecophysiology. Ann. Bot., 108(6), 987–989. doi: 10.1093/aob/mcr257

Nafziger, E. (2013). Soybean. In Illinois Agronomy Handbook (pp. 27–36). Urbana-Champaign, Illinois: N.p. URL: http://extension.cropsciences.illinois.edu/handbook/pdfs/chapter03.pdf

Messina, C. D., Jones, J. W., Boote, K. J., & Vallejos, C. E. (2006). A gene-based model to simulate soybean development and yield responses to environment. Сrop Sci., 46(1), 456–466. doi: 10.2135/cropsci2005.04-0372

Saiko, V. F., & Kovalenko, P. I. (2006). Scientific support of systems of agriculture and agrotechnologies. Vìsn. agrar. nauki [Вulletin of Agricultural Science], 8, 15–19. [in Ukrainian]

Prysiazhniuk, O. I. (2012). Mathematical model of pea plant productivity. Nauk. pracì Ìnst. bìoenerg. kulʹt. cukrov. burâkìv [Scientific papers of the Institute of Bioenergy Crops and Sugar Beet], 16, 173–174. [in Ukrainian]

Fournier, C., Andrieu, B., Buck-Sorlin, G. H., Evers, J. B., Drouet, J. L., Escobar-Gutierrez, A. J., & Vos, J. (2007). Functional-Structural modelling of Gramineae. In Functional-Structural Plant Modelling in Crop Production (pp. 175–186). Dordrecht: Springer. doi: 10.1007/1-4020-6034-3_15

Karpuk, L., & Prysiazhniuk, O. (2014). Construction of multiple regressive models of sugar beet growth and development. Vìsnik HNAU. Serìâ Roslinnictvo, selekcìâ ì nasìnnictvo, plodoovočìvnictvo ì zberìgannâ [The Bulletin of Kharkiv National Agrarian University. Crop production, breeding and seed production, horticulture], 2, 74–82. [in Ukrainian]

Tkachyk, S. O. (Ed.). (2016). Metodyka provedennia kvalifikatsiinoi ekspertyzy sortiv roslyn na prydatnist do poshyrennia v Ukraini. Zahalna chastyna [Methods of conducting qualification tests of plant varieties for suitability for distribution in Ukraine. General part]. (4th ed., rev.). Vinnytsya: FOP Korzun D. Yu. [in Ukrainian]

Litun, P. P., Kyrychenko, V. V., Petrenkova, V. P., & Kolomatska, V. P. (2009). Systemnyi analiz v selektsii polovykh kultur [System analysis in field crops breeding]. Kharkiv: N.p. [in Ukrainian]

Litun, P. P. (1984). Ecological and genetic model of a quantitative trait and its significance for the theory of breeding. Selektciya i semenovodstvo [Plant Breeding and Seed Production], 56, 40–45. [in Russian]

Litun, P. P., Zozulya, A. L., & Dragavtcev, V. A. (1986). A solution to the problems of selection based on the ecological-genetic model of a quantitative traits. Selektciya i semenovodstvo [Plant Breeding and Seed Production], 61, 6–13. [in Russian]

Kobyzieva, L. N., Riabchun, V. K., Bezuhla, O. M., Drepina, T. O., Driepin, I. M., Potomkina, L. M., … Biliavska, L. H. (2004). Shyrokyi unifikovanyi klasyfikator rodu Glycine max (L.) Merr. [Complete unified classifier of genus Glycine max (L.) Merr]. Kharkiv: N.p. [in Ukrainian]

Biliavska, L. H. (2010). Adaptability of soybean varieties of Poltava breeding in conditions of climate change. Naukovo-tehničnij bûletenʹ Ìnstitutu olìjnih kulʹtur NAAN [Scientific and Technical Bulletin of the Institute of Oilseed Crops NAAS], 15, 33–38. [in Ukrainian]


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Драгавцев В. А. Эколого-генетическая модель организации количественных признаков растений. Сельскохоз. биология. 1995. № 5. С. 20–29.

Mohanty M., Probert M. E., Reddy K. S. et al. Simulating soybean-wheat cropping system: APSIM model parameterization and validation. Agric. Ecosyst. Environ. 2012. Vol. 152. P. 68–78. doi: 10.1016/j.agee.2012.02.013

Літун П. П., Кириченко В. В., Петренкова В. П., Коломацька В. П. Теорія і практика селекції на макроознаки. Методологічні проблеми. Харків, 2004. 157 с.

Корчинський А. А. Становлення еволюційної теорії адаптації рослин. Генетика і селекція в Україні на межі тисячоліть : У 4 т. / голов. ред. В. В. Моргун. Київ : Логос, 2001. Т. 2. С. 11–22.

DeJong T. M., Da Silva D., Vos J., Escobar-Gutierrez A. J. Using functional-structural plant models to study, understand and integrate plant development and ecophysiology. Ann. Bot. 2011. Vol. 108, Iss. 6. P. 987–989. doi: 10.1093/aob/mcr257

Nafziger E. Soybean. Illinois Agronomy Handbook. Urbana-Champaign, Illinois, 2013. P. 27–36. URL: http://extension.cropsciences.illinois.edu/handbook/pdfs/chapter03.pdf

Messina C. D., Jones J. W., Boote K. J., Vallejos C. E. A gene-based model to simulate soybean development and yield responses to environment. Сrop Sci. 2006. Vol. 46, Iss. 1. P. 456–466. doi: 10.2135/cropsci2005.04-0372

Сайко В. Ф., Коваленко П. І. Науковий супровід систем землеробства і агротехнологій. Вісн. аграр. науки. 2006. № 8. С. 15–19.

Присяжнюк О. І. Математична модель продуктивності рослин гороху. Наук. праці ІБКіЦБ. 2012. Вип. 12. С. 173–174.

Fournier C., Andrieu B., Buck-Sorlin G. H. et al. Functional-Structural modelling of Gramineae. Functional-Structural Plant Modelling in Crop Production. Dordrecht : Springer, 2007. P. 175–186. doi: 10.1007/1-4020-6034-3_15

Karpuk L., Prysiazhniuk O. Construction of multiple regressive models of sugar beet growth and development. Вісник ХНАУ. Сер. : Рослинництво, селекція і насінництво, плодоовочівництво. 2014. Вип. 2. С. 74–82.

Методика проведення кваліфікаційної експертизи сортів рослин на придатність до поширення в Україні. Загальна частина / за ред. С. О. Ткачик. 4-те вид., випр. і доп. Вінниця : ФОП Корзун Д. Ю., 2016. 118 с.

Літун П. П., Кириченко В. В., Петренкова В. П., Коломацька В. П. Системний аналіз в селекції польових культур. Харків, 2009. 352 с.

Литун П. П. Эколого-генетическая модель количественного признака и ее значимость для теории селекции. Селекция и семеноводство. 1984. Вып. 56. С. 40–45.

Литун П. П., Зозуля А. Л., Драгавцев В. А. Решение задач селекции на базе эколого-генетической модели количественного признака. Селекция и семеноводство. 1986. Вып. 61. С. 6–13.

Широкий уніфікований класифікатор роду Glycine max (L.) Merr. / укладачі : Л. Н. Кобизєва, В. К. Рябчун, О. М. Безугла та ін. Харків, 2004. 37 с.

Білявська Л. Г. Адаптивність сортів сої полтавської селекції в умовах зміни клімату. Наук.-техн. бюл. Ін-ту олійних культур НААН. 2010. Вип. 15. С. 33–38.





ISSN 2410-1303 (online)