CC BY
4
ЭЛЕМЕНТЫ СТРУКТУРЫ УРОЖАЯ КОЛЛЕКЦИОННОГО МАТЕРИАЛА СОИ В
УСЛОВИЯХ ПРИАЗОВЬЯ
А.А. Козлов1, канд. с.-х. наук, заведующий лабораторией селекции и генетики сельскохозяйственных культур
Р.А. Гуленок1, научный сотрудник лаборатории селекции и генетики сельскохозяйственных культур
Л.А. Черногор1, младший научный сотрудник лаборатории селекции и генетики сельскохозяйственных культур
И.В. Сеферова2, канд. биол. наук, ведущий научный сотрудник отдела генетических ресурсов зернобобовых культур
Федеральный Ростовский аграрный научный центр
2Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова 1(Россия, п. Рассвет) 2(Россия, г. Санкт-Петербург)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-1-2-98-109
Работа выполнена в рамках государственного задания согласно тематическим планам по проектам № 0506-2019-0002 (ФГБНУ ФРАНЦ) и № 0481-2022-0002 (ВИР).
Аннотация. Цель исследований - оценить селекционные сорта сои различного происхождения по элементам структуры урожая, установить генотипы, перспективные для использования в качестве исходного материала при создании сортов, адаптированных к агроклиматическим условиям Приазовья. Полевые опыты закладывались в Ростовской области в 2019-2021 гг. Изучалось 42 сорта сои преимущественно раннеспелой группы. Рассматривались основные элементы структуры урожая, по которым установлено значительное разнообразие изученного материала. По количеству бобов на одном растении в среднем за три года лидируют сорта Веретейка (51,3 шт.), Южанка (46,6), Мечта (45,9), Виктория (42,0), Соер 7 (41,8), Селекта 201 (41,4) и Свапа (41,3). По количеству семян в бобе имели преимущество сорта Белгородская 8 (2,84 шт.), АнастаЫя (2,68), Свапа (2,55), Белгородская 7 (2,48), Припять (2,44), Батя (2,43), Селекта 101 (2,41). Наивысшее количество семян на одном растении отмечено у сортов Веретейка (104,7 шт.), Свапа (102,6), Южанка (95,6), Белгородская 8 (94,9), Селекта 201 (94,3) и Мечта (93,6). Итоговый показатель - вес семян с одного растения достигает наивысших значений у сортов Селекта 201 (16,8 г), Свапа (16,5), Южанка (15,6), Веретейка (15,3), Батя (15,1), Китросса (14,7), Дельта (13,8), Устя (13,2), Нега 1 (12,9) и Мерлин (12,8) при сред-неколлекционном значении 10,9 г. С помощью корреляционного анализа установлено влияние отдельных элементов структуры урожая на семенную продуктивность растений сои, среди которых центральное положение занимает количество семян на одном растении. В перспективе этот признак может служить маркером продуктивности в ходе селекции сортов для условий Приазовья.
Ключевые слова: Соя, Glycine max, коллекция, сорта, элементы структуры урожая, продукционные признаки.
Одной из важнейших культур в мировом земледелии является соя, выступающая ценнейшим источником растительного белка и жира. Семена сои и продукты её переработки находят применение в пищевой промышленности и кормлении живот-
ных. Соя способна использовать атмосферный азот с помощью симбиотических бактерий, обогащая этим химическим элементом почву. Насыщение биологическим азотом повышает плодородие почв, увеличивает урожайность и рентабельность воз-
делывания последующих культур. Имея множество сильных сторон, соя распространена в самых разных почвенно-климатических условиях.
Мерилом эффективности растениеводства является урожайность. Именно она во многом определяет рентабельность производства растениеводческой продукции, отражает интенсивность и уровень индустриального развития отрасли. Стабильное получение высоких урожаев - залог продовольственной безопасности страны.
Урожайность находится под влиянием множества факторов. Соя является влаголюбивой культурой, поэтому среди абиотических стрессоров на первый план зачастую выступает недостаток влаги. А наиболее полное раскрытие потенциала продуктивности сортов становится возможным в условиях достаточной влаго-обеспеченности [1, 2]. В северных регионах с лучшей влагообеспеченностью в формировании урожая сои усиливается роль параметров теплообеспеченности [3]. Также отмечается, что влияние гидротермических условий на рост и развитие сои неравноценно в различные фазы роста и этапы органогенеза растений, поскольку существуют критические периоды роста и развития сои, когда она наиболее чувствительна к действию тех или иных стрессоров [4].
В процессе селекции и сортоиспытания недостаточно учитывается множество факторов, оказывающих влияние на продуктивность сои. В их числе структурный состав почвы и методы её обработки [5, 6], мощность пахотного горизонта, содержание в нём элементов питания и органического вещества, условия инсоляции [7]. Отмечается, что в условиях современного сельского хозяйства по-прежнему необходимо совершенствование агротехники возделывания, рационализация использования средств химизации, что позволит оптимизировать процессы формирования урожая сои [8]. Некоторые факторы не учитываются вовсе. В качестве примера можно привести эксперимент бразильских учёных, изучивших влияние видового состава энтомофауны на опыление сои. Ими сделан вывод, что перекрёстное опыление
может повысить урожайность даже автогамных видов, таких как соя [9].
Несмотря на благоприятные почвенно-климатические условия Приазовья и Нижнего Дона, продуктивность сои находится на низком уровне. Одной из главных причин выступает отсутствие адаптированных к местным условиям сортов [10]. Поэтому главенствующее значение в повышении продуктивности посевов сои принадлежит совершенствованию сортового состава. Создание новых высокоурожайных сортов этой культуры должно вестись как методами классической селекции, так и методами современной генетики. Отмечается, что применение современных молекуляр-но-генетических методов сдерживается пробелом в знаниях о влиянии генов на компоненты урожайности именно в полевых условиях (11). Происходит так потому, что в формировании урожайности помимо генома существенную роль играют эпигенетические явления и генотип-средовые взаимодействия [12]. Причём в процессе онтогенеза наблюдается смена лимитирующих факторов, что усложняет полевую оценку генотипа и затрудняет получение репрезентативных данных о его свойствах.
В селекции сои на урожайность под пристальным вниманием селекционера находятся элементы структуры урожая. Установлено, что урожайность сои тесно связана с числом бобов и семян на растении, другими элементами структуры урожая [13, 14, 15, 16]. Отмечается, что знание об их влиянии на урожай позволяет более целенаправленно вести работу по созданию новых высокоурожайных, адаптированных к местным условиям сортов сои [17].
Для обеспечения результативности селекционного процесса необходим постоянный приток исходного материала с контрастным уровнем проявления хозяйственно-ценных признаков и свойств. Известно, что неотъемлемым компонентом для создания новых сортов являются сорта местной селекции, так как они создавались для специфичных условий, наиболее к ним адаптированы и максимально в них конкурентоспособны [18]. Однако, в ходе работ
по изучению коллекционного материала в Амурской области, выделившиеся образцы, сочетающие высокую урожайность и белковость семян, были различного происхождения - Россия, Украина, Сербия, Китай, США, Япония и Канада [19, 20]. Этот пример указывает на необходимость широкого экологического испытания материала различного происхождения и дальнейшей его селекционной проработки в местных условиях.
Цель исследований - оценить коллекционный материал сои из коллекции ВИР по элементам структуры урожая, установить генотипы, перспективные для исполь-
зования в качестве исходного материала при создании сортов, адаптированных к агроклиматическим условиям Приазовья.
Материал и методы. Исследования проводили на поле агрохимии и защиты растений ФГБНУ ФРАНЦ, расположенном в Аксайском районе Ростовской области в 2019-2021 гг. Объектом исследования выступала коллекция генотипов сои, состоящая из 42 сортов преимущественно раннеспелой группы отечественной селекции, полученных из коллекции ВИР (рис. 1). На изучение вынесены основные продукционные признаки коллекционных сортов сои.
Рис. 1. Состав изученной коллекции сои по происхождению сортов
Элементы агротехники возделывания сои приближены к рекомендуемым зональным. Посев выполнялся ручной сеялкой «Клен-1» рядового порционного высева на рядках метровой длины. В первый год исследований количество рядков составляло один-два, в зависимости от количества имеющихся семян; питомник был заложен семенами, полученными из ВИР. Во второй и третий год опыт закладывался на пятирядковых делянках в двукратной повторности семенами собственной репродукции. Ширина делянок составляла 1 метр, междурядья - 30 см. Норма высева -20 семян на рядок. Уборка проводилась вручную, снопами. После подсушивания снопов осуществлялся структурный анализ
с последующим обмолотом. Взвешивание выполняли на электронных весах OHAUS SJX1502.
Обработку экспериментальных данных проводили общепринятыми в агрономии статистическими методами с применением компьютерных программ Microsoft Excel и BIOGEN 2.02.
По данным метеорологического комплекса, находящегося в поселке Рассвет Ростовской области, погодные условия за время проведения исследований существенно различались (рис. 2). Практически во все годы отмечалось превышение среднемесячных температур над многолетними данными гидрометеообсерватории Ростова-на-Дону [21]. Исключение составляют
май 2020 года, июль 2019 года и сентябрь 2021 года.
Май Июнь Июль Август Сентябрь
2019 г. О 2020 г. ■ 2021 г. □ Среднемноголетнее
Рис. 2. Метеорологические условия вегетационного периода сои, п. Рассвет (2019-2021 гг.)
Между годами испытаний наблюдается значительный контраст, как по сумме выпавших осадков, так и по характеру их распределения на протяжении периода вегетации сои. В первый год работ отмечены довольно мощные майские осадки. Однако уже в июне выпала только треть осадков от нормы, во второй половине лета и первый месяц осени наблюдался существенный дефицит влаги. Самым неблагоприятным по обеспеченности влагой оказался
2020 год, сумма осадков за период май-сентябрь была почти в два раза ниже сред-немноголетних значений. Наиболее благоприятным по влагообеспеченности был
2021 год, мощные весенние осадки которого благоприятствовали начальному развитию растений сои. Общее количество осадков за период май-сентябрь превысило среднемноголетнее значение на
13,4 мм, что обеспечило наиболее высокую продуктивность растений сои в этот год.
Результаты и их обсуждение. Испытание коллекционного материала в контрастных метеорологических условиях разных лет позволило полнее раскрыть адаптационные возможности генотипов, установить их ценность для использования в селекционной работе в местных почвен-но-климатических условиях. Уровень изученных элементов структуры урожая значительно колебался как в пределах коллекции, так и в условиях разных лет.
Количество бобов на одном растении отражает результативность процессов цветения и оплодотворения и является одним из базовых элементов структуры урожая сои. В среднем за три года работ этот показатель составил 34,2 шт. (табл. 1).
Наиболее высокое среднеколлекционное значение отмечено в 2021 году, характеризующимся наиболее хорошим увлажнением. В засушливых условиях количество завязавшихся бобов сокращалось на 15% в 2019 году и на 23% в 2020 году.
Изученная коллекция по количеству бобов на одном растении в среднем за три года варьировала в пределах от 21,4 до
51,3 шт. На гистограмме распределения хорошо видно, что две трети образцов сгруппированы в диапазоне 26,3...36,3 шт. (рис. 3). Наибольшее количество бобов сформировали сорта Веретейка (51,3 шт.), Южанка (46,6 шт.), Мечта (45,9 шт.), Виктория (42,0 шт.), Соер 7 (41,8 шт.), Селекта 201 (41,4 шт.) и Свапа (41,3 шт.).
Таблица 1. Характеристика коллекционного материала сои по семенной продуктивно_сти бобов, Рассвет (2019-2021 гг.)__
Величина Количество бобов на одном растении, шт. Количество семян в бобе, шт. Вес семян в одном бобе, г
2019 г.
Среднее 29,1 2,25 0,29
Минимум 16,8 1,72 0,19
Максимум 49,9 2,98 0,43
2020 г.
Среднее 26,2 2,22 0,31
Минимум 12,0 1,68 0,22
Максимум 47,9 2,75 0,41
2021 г.
Среднее 47,3 2,17 0,35
Минимум 30,7 1,68 0,23
Максимум / Maximum 86,9 2,79 0,47
Среднее за три года (2019-2021 гг.)
Среднее 34,2 2,22 0,32
Минимум 21,4 1,69 0,22
Максимум 51,3 2,84 0,43
Количество семян в бобе - один из наименее зависящих от условий вегетации признаков, рассматриваемых в данной работе. В благоприятный по увлажнению 2021 год количество семян в бобе даже несколько снижается. Наиболее вероятно, что это произошло по причине обильной завязи и функционированию компенсатор-но-регуляторных взаимовлияний между
элементами структуры урожая. Тем не менее, внутриколлекционный размах варьирования довольно велик и составляет 1,69.2,84 шт. в среднем за три года.
Наиболее высокое содержание семян в бобе отмечено у сортов Белгородская 8 (2,84 шт.), Анастаая (2,68), Свапа (2,55), Белгородская 7 (2,48), Припять (2,44), Батя (2,43), Селекта 101 (2,41).
Рис. 3. Распределение генотипов сои по элементам структуры урожая, Рассвет (20192021 гг.)
По массе тысячи семян в изученной коллекции наблюдается широкий размах варьирования от 109,1 г до 186,4 г (табл. 2). Основное количество образцов (71%) сосредоточено в интервале 122,0.. .160,6 г. Просматривается зависимость признака от условий влагообеспе-ченности вегетационного периода. В благоприятный 2021 года среднеколлекцион-ное значение составило 160,1 г против 134,3 г в среднем за два засушливых года.
Наиболее крупные семена формируют сорта Сойка (186,4 г), Умка (185,8 г), Дельта (185,6 г), Селекта 201 (179,6 г), Батя (176,2 г) и Китросса (170,8 г). Самые мелкие семена у сортов Ланцетная (109,1 г), Осмонь (111,8 г) и Чера 1 (119,9 г).
Вес семян в бобе складывается из количества семян в бобе и массы тысячи семян. Влияние влагообеспеченности полевого сезона на него довольно слабое, но прослеживается увеличение веса семян в бобе от 0,29.0,31 г. в засушливые годы до 0,35 г в год с нормальным увлажнением. Происходит это за счёт увеличения крупности семян.
Наивысшей семенной продуктивностью боба выделяются сорта Батя (0,43 г), Се-лекта 201 (0,41 г), Китросса (0,40 г), Свапа (0,40 г), Дельта (0,39 г), а также Сойка, Мерлин, Припять и Умка со значением рассматриваемого признака 0,37 г. В большинстве случаев это сорта с наиболее крупными семенами в изученной коллекции.
Таблица 2. Характеристика коллекционного материала сои по семенной продуктивности, Рассвет (2019-2021 гг.) ___
Величина Масса тысячи семян, Количество семян на Вес семян с одного
г одном растении, шт. растения, г
2019 г.
Среднее 127,1 64,9 8,2
Минимум 91,1 33,0 4,0
Максимум 184,9 102,6 13,8
2020 г.
Среднее 141,5 58,3 8,2
Минимум 108,1 25,0 3,1
Максимум 179,5 112,1 19,6
2021 г.
Среднее 160,1 101,7 16,4
Минимум 121,3 68,9 9,4
Максимум 214,2 175,5 28,5
Среднее за три года (2019-2021 гг.)
Среднее 142,9 75,0 10,9
Минимум 109,1 49,0 6,0
Максимум 186,4 104,7 16,8
Количество семян на одном растении складывается из количества завязавшихся на растении бобов и числа семян в одном бобе. Показатель резко реагировал на изменение условий влагообеспеченности, возрастая от 58,3.64,9 шт. в засушливые годы до 101,7 шт. в благоприятный 2021 год. В среднем за три года размах варьирования находился в пределах 49,0.75,0 шт.
Лидируют по количеству семян на одном растении сорта Веретейка (104,7 шт.), Свапа (102,6 шт.), Южанка (95,6 шт.), Белгородская 8 (94,9 шт.), Селекта 201 (94,3 шт.) и Мечта (93,6 шт.).
Вес семян с одного растения является результирующим признаком, характеризующим семенную продуктивность генотипа. Он обнаружил сильную реакцию на изменение условий внешней среды, увеличиваясь в два раза в благоприятный по увлажнению 2021 год по сравнению с засушливыми 2019 и 2020 годами. В среднем за три года продуктивность одного растения составила 10,9 г. Распределение образцов коллекции по данному показателю характеризуется правосторонней асим-
метрией, 74% генотипов сосредоточено в интервале 7,8.13,2 г.
Вес семян с одного растения у лучших образцов превышал 15-16 г в среднем за три года (табл. 3). Наиболее продуктивны в пределах изученной коллекции сорта Се-лекта 201, Свапа, Южанка, Веретейка, Батя, Китросса, Дельта, Устя, Нега 1 и Мерлин.
Вклад дискретных элементов структуры урожая в формировании семенной продуктивности растений у сортов-лидеров различен. Так сорта Селекта 201, Свапа, Южанка и Веретейка завязывают сравнительно большое количество бобов. Свапа, Батя, Китросса и Мерлин обладают большим числом семян в бобе. Большой вклад в формирование урожая за счёт крупности семян демонстрируют сорта Дельта, Се-лекта 201, Батя и Китросса. Подобные обстоятельства указывают на наличие различных путей для конструирования моделей сортов, адаптированных к условиям Приазовья и необходимости проработки селекционного материала с контрастным уровнем продукционных признаков.
Таблица 3. Генотипы сои, выделившиеся по продуктивности семян, Рассвет (2019-2021 гг.)_______
Генотип Количество бобов на одном растении, шт. Количество семян в бобе, шт. Вес семян в одном бобе, г Масса тысячи семян, г Количество семян на одном растении, шт. Вес семян с одного растения, г
Селекта 201 41,4 2,29 0,41 179,6 94,3 16,8
Свапа 41,3 2,55 0,40 156,3 102,6 16,5
Южанка 46,6 2,07 0,33 157,4 95,6 15,6
Веретейка 51,3 2,08 0,28 138,9 104,7 15,3
Батя 35,4 2,43 0,43 176,2 84,8 15,1
Китросса 35,3 2,36 0,40 170,8 83,2 14,7
Дельта 35,0 2,17 0,39 185,6 73,3 13,8
Устя 37,9 2,16 0,35 162,0 82,6 13,2
Нега 1 39,4 2,11 0,32 152,1 83,2 12,9
Мерлин 33,8 2,36 0,37 157,3 79,1 12,8
Обращает на себя внимание различное происхождение выделившихся сортов: Краснодарский край (Селекта 201, Дельта), Амурская область (Веретейка, Китрос-са, Нега 1), Хабаровский край (Батя), Орловская область (Свапа), Самарская область (Южанка), Украина (Устя) и Австрия (Мерлин). Сорта, созданные в отдалённых в эколого-географическом смысле регионах, хорошо показали себя в специфичных условиях Приазовья. Это обстоятельство подчёркивает целесообразность проведения широких экологических сортоиспытаний для повышения эффективности подбора исходного материала для селекции сои.
Несомненный интерес представляет характер взаимного влияния рассматриваемых показателей продуктивности, позволяющий обнаружить «слабые звенья» в цепочке формирования продуктивности растений сои. Наиболее сильной установленной зависимостью является влияние количества бобов на растении на количество семян, сформировавшихся на нём. Коэффициент корреляции при расчёте по трёхлетним данным составил г=0,84. В разрезе лет она оказывается сильнее г=0,89 (2021 г.) и г=0,90 (2019 г.). В самом засушливом 2020 году эта связь становится наиболее тесной (г=0,94). Влияние количества семян в бобе на количество семян на растении слабее, и коэффициент корреля-
ции оказывается значимым только в засушливый 2020 год (г=0,42).
В пределах изученной коллекции вес семян в бобе тесно связан с массой тысячи семян (г=0,80), колеблясь по годам г=0,73...0,85. Вес семян в бобе коррелирует с количеством семян в бобе слабее (г=0,47), колеблясь по годам г=0,33.. .0,59.
Интегральный признак - вес семян с одного растения обнаруживает тесные корреляционные зависимости с количеством бобов на растении (г=0,74, в разрезе лет: г=0,72.. .0,90) и весом семян в бобе (г=0,71, в разрезе лет: г=0,47...0,67). Вес семян с растения зависит и от массы тысячи семян (г=0,66). Причем наиболее сильна эта связь в благоприятный по увлажнению 2021 год (г=0,70) и затухает в условиях плохой влагообеспеченности, не способствующей наливу семян (г=0,34.. .0,38). Наиболее тесная связь семенной продуктивности растения отмечается с количеством семян на растении (г=0,82, в разрезе лет: г=0,81.0,94).
Для практического применения полученных знаний важно выделить дискретные элементы структуры урожая, которые можно использовать как маркеры продуктивности при выполнении отборов и браковок на первых этапах селекционного процесса по сое. Они должны обнаруживать тесную связь с результирующим признаком - семенной продуктивностью растений. Эти связи должны быть стабильны
в различные по метеорологическим условиям годы. Среди изученных элементов структуры урожая наиболее полно соответствуют этим критериям два признака -
количество семян на одном растении и масса тысячи семян. Наблюдается их чёткое линейное влияние на семенную продуктивность растений сои (рис. 4).
Рис. 4. Характер влияния количества семян на одном растении и массы тысячи семян на вес семян с одного растения у сои, Рассвет (2019-2021 гг.)
Нужно принимать во внимание, что чрезмерная крупность семян сои ведёт к перерасходу семенного материала, и потому нежелательна. К тому же коэффициент корреляции массы тысячи семян с продуктивностью растений не стабилен в различных условиях среды. Поэтому на первый план выходит количество семян на одном растении, именно этот признак может служить перспективным маркером продуктивности растений при создании высокопродуктивных сортов сои для агроклиматических условий Приазовья.
Выводы. Подбор исходного материала с высоким и стабильным уровнем проявления целевых признаков и свойств является важнейшей составной частью селекционного процесса, от которой зависит результативность дальнейших работ по созданию эффективных сортов, адаптированных к местным агроклиматическим условиям. В
результате изучения коллекционного материала сои в течение 2019-2021 годов в условиях Приазовья установлено значительное его разнообразие по основным продукционным признакам. Противоположность метеоусловий за годы проведения исследований способствовала более полному охвату стрессоустойчивых и потенциальных возможностей генотипов сои при формировании урожая семян.
Установлены сорта, формирующие большое количество бобов на растении: Веретейка, Южанка, Мечта, Виктория, Соер 7, Селекта 201 и Свапа. Большим количеством семян в бобе выделяются Белгородская 8, Анастаая, Свапа, Белгородская 7, Припять, Батя и Селекта 101. По весу семян в бобе лидируют Батя, Селек-та 201, Китросса, Свапа, Дельта, Сойка, Мерлин, Припять и Умка. Наибольшее количество семян на одном растении отмеча-
ется у сортов Веретейка, Свапа, Южанка, значимость их вклада в формирование Белгородская 8, Селекта 201 и Мечта. Ре- урожая семян. Полученные данные указы-зультирующий показатель - вес семян с вают, что количество семян на одном рас-одного растения наиболее высок у сортов тении занимает центральное положение в Селекта 201, Свапа, Южанка, Веретейка, формировании урожая семян растениями Батя, Китросса, Дельта, Устя, Нега 1 и сои, и может рассматриваться как маркер-Мерлин. ный признак при создании высокопродук-
Корреляционный анализ между элемен- тивных сортов сои, адаптированных к тами структуры урожая выявил множество условиям Приазовья. достоверных связей, подчёркивающих
Библиографический список
1. Popovic V., Tatic M., Sikora V., Ikanovic J., Drazic G., Djukic V., Mihailovic B., Fil-ipovic V., Dozet G., Jovanovic L., Stevanovic L., Stevanovic P. Variability of yield and chemical composition in soybean genotypes grown under different agroecological conditions of Serbia // Romanian agricultural research. - 2016. - № 33. - P. 29-39. - URL: https://www.mcda-fundulea.ro/rar/nr33/rar33.4.pdf.
2. Novikova L.Yu., Bulakh P.P., Nekrasov A.Yu., Seferova I.V. Soybean Response to Weather and Climate Conditions in the Krasnodar and Primorye Territories of Russia over the Past Decades // Agronomy. - 2020. - № 10 (9). - P. 1278. DOI : https://doi. org/10.3390/agronomy 10091278.
3. Неустроев А.Н., Алексеева В.И., Бардеев И.Ф. Экологическое испытание сортов сои северного экотипа в условиях Центральной Якутии // Аграрный научный журнал. - 2021. - № 3. - С. 34-37. DOI: https://doi.org/10.28983/asj.y2021i3pp34-37.
4. Гуреева Е. В. Влияние метеорологических условий на хозяйственно ценные признаки сои // Вестник российской сельскохозяйственной науки. - 2021. - №1. - С. 28-31. DOI: https://doi.org/10.30850/vrsn/202m/28-31.
5. Samejima H., Yagioka A., Kimiwada K., Chonan Yu., Yamane Ts., Ohashi Yu., Morimo-to Sh., Ohtomo R., Nagaoka K., Oka N., Nakamura T. One-time omission of puddling improves soil structure and post-rice soybean yield in clay-rich fields within paddy-soybean rotation systems in central Hokkaido, Japan // Soil and Tillage Research. - 2022. - № 217. - P. 105271. DOI: https://doi.org/10.1016/j.still.2021.105271.
6. Bocuti ED., Amorim R.S.S., Kavasaki K.F.L., Prado M.R.V., Santos C.L.R., Raimo L A. Di L. Di. Soil structure and its relationship with soybean yield // Brazilian Journal of Agricultural and Environmental Engineering. - 2021. - № 25 (3). - P. 168-173. DOI: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v25n3p168-173.
7. Faé G.S., Kemanian A.R., Roth G.W., White Ch., Watson J.E. Soybean yield in relation to environmental and soil properties // European Journal of Agronomy. - 2020. - № 118. -P. 126070. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eja.2020.126070.
8. Vann R. A., Drake-Stowe K., Buol G. S., Dunphy E. J. Production practices that maximize soybean yield: What we have learned from the North Carolina soybean yield contest // Agronomy Journal. - 2021. - № 4 (113). - P. 3399-3417. DOI: https://doi.org/10.1002/agj2.20728.
9. Santos P. da R., Cecilio R, Roggia S., Rossoni D. F., Toledo V. de A. A. de. Africanized honeybee and its contribution to soybean yield in Brazil // American Journal of Agricultural Research. - 2019. - № 4. - P. 45. DOI: https://doi.org/10.28933/AJAR-2019-01-0905.
10. Реутина А.В., Картамышева Е.В., Лучкина Т.Н. Сорта сои донской селекции // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. - 2018. - № 4 (176). - C. 27-30. DOI: https://doi.org/10.25230/2412-608X-2018-4-176-27-30.
11. Vogel J.T., Liu W., Olhoft P., Crafts-Brandner S.J., Pennycooke J.C., Christiansen N. Soybean Yield Formation Physiology - A Foundation for Precision Breeding Based Improvement // Frontiers in Plant Science. - 2021. - № 12. - P. 719706. DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.719706.
12. Попов Е.Б., Драгавцев В.А. От генетики к эконике... (российские учёные предлагают новаторский вариант эпигенетики) // Эко-потенциал. - 2018. - № 4 (24). - С. 12-24.
13. Гуреева Е. В. Скрининг коллекционных образцов сои по скороспелости и продуктивности в условиях Рязанской области // Вестник АПК Верхневолжья. - 2019. - № 3 (47).
- С. 13-16. Б01: https://doi.Org/10.35694/YARCX.2019.47.3.003.
14. Бутовец Е. С., Васина Е. А., Лукьянчук Л. М. Скрининг гермоплазмы сои в условиях Приморского края // Достижения науки и техники АПК. - 2020. - № 34 (8). - С. 23-27. Б01: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10803.
15. Омельянюк Л.В., Асанов А.М., Чибис В.В., Маркарьян Е.Д. Особенности формирования урожая и элементов его структуры растениями сои в условиях южной лесостепи Западной Сибири // Вестник Омского ГАУ. - 2020. - № 3(39). - С. 28-33.
16. Давлетов Ф.А., Дмитриев А.М., Гайнуллина К.П., Ахмадуллина И.И. Результаты изучения коллекции сои для селекционных целей // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2020. - № 1 (81). - С. 49-53.
17. Давлетов Ф.А., Ахмадуллина И.И., Гайнуллина К.П. Результаты изучения сортов сои в условиях Республики Башкортостан // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2021. - № 2 (88). - С. 49-55. Б01: https://doi.org/10.37670/2073-0853-2021-88-2-49-55.
18. Зеленская Т.И., Шевченко Н.С. Достижения и перспективы селекционно-семеноводческой работы по сое в Белгородском государственном аграрном университете имени В.Я. Горина // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. - 2016. - № 3 (167). -С. 97-100.
19. Фокина Е. М., Разанцвей Д. Р. Перспективы использования коллекционного материала сои в селекционных исследованиях Приамурья // Дальневосточный аграрный вестник.
- 2019. - №2 (50). - С. 64-70. Б01: https://doi.org/10.24411/1999-6837-2019-12022.
20. Галиченко А.П., Калицкая Н.Г. Оценка в условиях Амурской области коллекционных образцов сои различного эколого-географического происхождения // Вестник Крас-ГАУ. - 2020. - № 9 (162). - С. 16-52. Б01: https://doi.org/10.36718/1819-4036-2020-9-46-52.
21. Агроклиматические ресурсы Ростовской области / Гл. упр. гидрометеорол. службы при Совете Министров СССР. Сев.-Кавк. упр. гидрометеорол. службы. Рост. гидрометео-рол. обсерватория. - Л.: Гидрометеоиздат, 1972. - 251 с.
YIELDS STRUCTURE ELEMENTS OF SOYBEAN GERMPLASM IN THE CONDITIONS OF AZOV REGION
A.A. Kozlov1, Candidate of Agricultural Sciences, Head of the laboratory breeding and genetics of agricultural crops
R.A. Gulenok1, Researcher of the laboratory breeding and genetics of agricultural crops L.A. Chernogor1, Junior Researcher of the laboratory breeding and genetics of agricultural crops
I.V. Seferova2, Candidate of Biological Sciences, Leading Researcher of department of genetic resources of legumes
1Federal Rostov Agrarian Scientific Center
2Federal Research Center N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR)
1(Russia, Rassvet) 2(Russia, St. Petersburg)
Abstract. The purpose of the research - evaluate the soybean germplasm from the VIR collection by the elements of yield structure, conduct a search the genotypes, perspective for use in breeding the soybean varieties, adapted to the agro-climatic conditions of the Azov region. Field experiments were carried out in the Rostov region in 2019-2021. The researched collection was included 42 soybean varieties of predominantly early ripeness group. The elements of the yield structure of crops were researched, according to which a significant diverse of the researched material was established. By the amount of beans per one plant, on average over three years, the leading varieties are Vereteyka (51.3pcs.), Yuzhanka (46.6), Mechta (45.9), Viktoriya (42.0), Soer 7 (41.8), Selekta 201 (41.4) and Svapa (41.3). By the amount of grains in a bean, the varieties had the advantage Belgorodskaya 8 (2.84 pcs.), Anastasiya (2.68), Svapa (2.55), Belgo-rodskaya 7 (2.48), Pripyat' (2.44), Batya (2.43 p), Selekta 101 (2.41). The highest amount of grains per one plant was registered in varieties Vereteyka (104.7pcs.), Svapa (102.6), Yuzhanka (95.6), Belgorodskaya 8 (94.9), Selekta 201 (94.3) and Mechta (93.6). The final trait - the grain weight from one plant reaches the highest values in the varieties Selekta 201 (16.8 g), Svapa (16.5), Yuzhanka (15.6), Vereteyka (15.3), Batya (15.1), Kitrossa (14.7), Del'ta (13.8), Ustya (13.2), Nega 1 (12.9) and Merlin (12.8) with an average collection value of 10.9 g. The correlation analysis, many influences of individual elements of the yield structure on the grain productivity of soybean plants were established, among which the central position belongs to the amount of grains per one plant. In the perspective, this trait can serve as a marker ofproductivity in the breeding process of soybean varieties for the conditions of the Azov region.
Keywords: Soybean, Glycine max, germplasm, varieties, yields structure elements, productivity traits.
