CC BY
311
УДК 631.454
Функциональная диагностика потребности растений в питательных веществах
12. Гаркуша С.В., Поздеева А.В., Хорошкина А.Б. Актуальные вопросы повышения урожая и качества сельскохозяйственных культур / Научно-исследовательские и практические работы по применению удобрений кампании «Гидро»: Сб. матер. Краснодар: Гидро АгриРус, 2001. 104 с.
13. Морфология, биология, хозяйственная ценность пшеницы / В.В. Шелепов, В.М. Маласай, А.Ф. Пензев, В.С. Кочмаровский, А.В. Шелепов. Миро-новка: Мироновская типография, 2004. С. 132-168.
14. Федотов В.А. Агротехнологии зерновых и технических культур в Центральном Черноземье. Воронеж: Истоки, 2005. 163 с.
influence of nutrition spraying on sugars accumulation, winter wheat yield and grain quality
Z.i. Glazova, V.M. Novikov
All-Russia Research Institute of Legumes and Groat Crops, Molodezhnaya str., 10, building 1, set. Streletskiy, Orel district, Orel region, 302502, Russia
Summary. In 2009-2013 at the All-Russia Research Institute of Legumes and Groat Crops the field experiments were performed to research influence of nutrition spraying of winter wheat Moskovskaya-39 with complex microelements fertilizers on sugars accumulation, yield increase and quality of grain. Soil was dark gray wood medium loam medium cultivated soil. The experiment scheme included two variants: without top-dressings and with two spray dressings by complex fertilizers: in autumn - Terrafleks Final (2 kg/ ha) and in grain filling period - Terrafleks 17-17-17 (2 kg/ha). There is a correlation dependence of sugars content in tillering nodes on duration of autumn vegetation (r=0.71) and precipitation amount (r=0,93). Autumn foliar top dressing with complex fertilizer Terrafleks Final increased sugars content in tillering nodes by 1.40-6.04% with strong associativity (r=0.88). The summer spray dressing with Terrafleks 17-17-17 (against autumn) increaseB productivity of winter wheat on 0.38-0.70 t/ha, improves quality of grain: raises mass of 1000 grains on 0.7-1.8 g, glassiness on 3-5%, nature on 4.5-6.1 g, gluten content on 2.0-4.2%, gluten deformation index on 4-7 conventional units, crude protein on 1.5-2.0%. Spray dressings were economically effective: the recoupment of 1 kg fertilizers with grain is about 0.1 t/ha, so every spent ruble provided from 7 to 11 m rubles of profit.
£ Author details: Z.I. Glazova, Cand. eg Sc.(Agr.), Leading Researcher (e-mail: [email protected]); V.M. Novikov, Cand. Z Sc.(Agr.), Leading Researcher. ® For citation: Glazova Z.I., Novikov V.M. q Influence of nutrition spraying on sugars ej accumulation, winter wheat yield and grain О quality. Zemledelie. 2015. No. 4. pp. 24-26 5 (in Russ.).
И.И. гУРЕЕВ1, доктор технических наук, зав. лабораторией М.Н. ЖЕРДЕВ2, кандидат сельскохозяйственных наук, директор
A.Л. БРЕЖНЕВ2, главный инженер
B.г. ЧЕРНОНОгОВЗ, агрохимик |В.Н. СОЛОНИЧКИН4, агрохимик
1ВНИИ земледелия и защиты почв от эрозии, ул. Карла Маркса, 70б, г Курск, 305021, Россия 2Центрально-Черноземная машиноиспытательная станция, пос. Камыши, Курская область, Курский район, 305512, Россия 3ОАО «Совхоз Тепличный», с. Ново-Талицы, Ивановский район, Ивановская область, 153520, Россия 4ОАО «Буйский химический завод», ул. Чапаева, 1, г Буй,Костромская область, 157003, Россия E-mail: [email protected]
Профилактика неинфекционных заболеваний растений зависит прежде всего от своевременности и точности определения их потребности в элементах питания. Для этого в лаборатории «Аквадонис» (Буйский химический завод) применяют новый способ функциональной диагностики: по изменению фотохимической активности хлоропластов при добавлении в их суспензию испытываемых элементов питания. Выявленный дефицит питательных веществ устраняют листовыми подкормками растений водорастворимыми комплексными удо -брениями или же баковыми смесями солей элементов питания. Целью исследований стало совершенствование функциональной диагностики с применением инновационной методики получения и обработки данных испытаний. Она заключается в формировании баковых смесей элементов питания с учетом синергизма и антагонизма между ними. При выполнении диагностических действий элементы добавляют в суспензию хлоропластов растений не обособленно, а смесями, составленными по матрице планирования эксперимента. Результаты измерений получают после статистической обработки данных испытаний. Эффективность инновационной методики оценена в опыте на ячмене государственными испытаниями, проведенными в 2012-2014 гг. Центрально-Черноземной машиноиспыта -тельной станцией совместно с ВНИИ земле -делия и защиты почв от эрозии. Сравнивали два варианта, в которых составы баковых смесей для листовых подкормок культуры формировали по данным функциональной диагностики потребности растений в питательных веществах. В контроле баковую смесь готовили с учетом отзывчивости растений на обособленное испытание каж-
дого из элементов питания. Состав баковой смеси во втором варианте определяли по инновационной методике. И хотя прибавка урожайности оказалась примерно на 1% больше, чем в контроле, годовой экономический эффект инновации с учетом затрат на диагностику составил 2,57 тыс. руб./га, превысив по данному показателю контрольный вариант в 1,4 раза. Обусловлено это примерно 40-процентной экономией ресурсов на проведение листовых подкормок. Функциональная диагностика потребности растений в элементах питания с учетом синергизма и антагонизма между ними может стать перспективным направлением интенсификации растениеводства.
Ключевые слова: микроэлементное удо -брение, ячмень, листовая подкормка, функциональная диагностика, баковая смесь.
Для цитирования: Функциональная диагностика потребности растений в питательных веществах /И.И. Гуреев, М.Н. Жердев, А.Л. Брежнев, В.Г. Черноногов, В.Н. Солоничкин //Земледелие. 2015. № 4. С. 26-29.
Удобрения - наиболее значимый и в то же время затратный ресурс в интенсивном земледелии. Базовой предпосылкой для повышения их эффективности стали научно обоснованные сбалансированные дозировки необходимых питательных веществ. Дефицит даже одного из них может вызвать заболевание растений. Поэтому важна своевременная и точная диагностика потребности растений в элементах питания на основе анализа почвы и листьев.
Почвенная диагностика - инструмент стратегического планирования урожайности культур внесением основного удобрения. Проводят ее заблаговременно до посева культур. Но наличие в почве подвижных форм элементов питания и возможность их усвоения растениями зависит от ряда таких нерегулируемых факторов, как насыщенность почвенного раствора питательными веществами при неблагоприятном соотношении ионов, адаптация процессов питания к изменяющимся погодным условиям [1]. Поэтому по данным только почвенной диагностики оптимизировать минеральное питание растений невозможно. Для решения этой задачи в период вегетации используют листовую диагностику, которая может быть визуальной, химической и функциональной.
Визуальную диагностику проводят по внешним признакам, проявляющимся на листьях растений при нарушении
1. Матрица дробной реплики
Вариант Уровень варьирования диагностируемых элементов питания Значение отклика, %
текущее среднее
N Р К S Мд гп Fe В Мп Си Мо У 1
1 + + + + + + + + + + + 32 22 27
2 + + + 0 0 + 0 0 0 0 + 38 32 35
3 + + 0 + 0 0 + 0 0 0 0 -31 -39 -35
4 + + 0 0 + 0 0 + + + 0 6 8 7
5 + 0 + + 0 0 0 + 0 + 0 24 32 28
6 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 0 -6 -4 -5
7 + 0 0 + + + 0 0 + 0 + -10 -14 -12
8 + 0 0 0 0 + + + 0 + + 2 10 6
9 0 + + + 0 0 0 0 + + + 13 9 11
10 0 + + 0 + 0 + + 0 0 + -2 -4 -3
11 0 + 0 + + + 0 + 0 0 0 -77 -65 -71
12 0 + 0 0 0 + + 0 + + 0 30 22 26
13 0 0 + + + + + 0 0 + 0 13 17 15
14 0 0 + 0 0 + 0 + + 0 0 -2 2 0
15 0 0 0 + 0 0 + + + 0 + -52 -42 -47
16 0 0 0 0 + 0 0 0 0 + + 0 -4 -2
16
питания. Однако они свидетельствуют уже о необратимых и не поддающихся корректировке процессах, снижающих урожайность и качество растениеводческой продукции.
Более достоверна химическая диагностика, которая основана на оценке химического состава тканей растений путем лабораторного анализа. Но зачастую, в силувариабельности почвенно-климатических условий, факт дефицита или избытка элементов питания не отражает текущую потребность.
Альтернативой визуальной и химической диагностике стал метод функциональной диагностики питания растений, впервые предложенный отечественными учеными Плешковым А.С. и Ягодиным Б.А. [2]. Он базируется на оценке фотохимической активности хлоропластов, которая изменяется пропорционально обеспеченности растений конкретным элементом питания. Диагностические действия выполняют с помощью лаборатории «Аквадонис», разработанной специалистами Буйско-го химического завода [3, 4].
Однако и этому способу присущ серьезный недостаток: поочередное обособленное испытание каждого из элементов питания независимо от других составляющих, что не позволяет оценить взаимодействие между ними, проявляющееся в синергизме и антагонизме.
Целью наших исследований стало совершенствование функциональной диагностики с помощью инновационной методики получения и обработки данных испытаний.
В соответствии с рекомендациями использованной методики состав листовых подкормок формируют с учетом синергизма и антагонизма между элементами питания [5]. Компоненты добавляют в суспензию хлоропластов растений не обособленно, а смесями, составленными по матрице планирования эксперимента, которую строят из условия автономии эффектов всех или наиболее значимых элементов. Если же такая возможность ограничена, значимые эффекты элементов представляют совместно с заведомо незначимыми взаимодействия элементов самого высокого порядка. Результаты измерений получают после статистической обработки данных испытаний [6].
Содержание новой методики рассмотрим на примере диагностики потребности ячменя в 11 основных элементах питания, установленных в соответствии с обеспеченностью почв Центрально-Черноземного региона питательными веществами. По уровню убывающей предпочтительности они располагаются в следующем порядке: N Р, К, S, Мд, Zn, Fe, В, Мп, Си, Мо. Полный факторный эксперимент (ПФЭ) реализуют на двух уровнях факторов, представленных элементами
питания: отсутствие (0), наличие (+) в концентрации 10-10-10-4 М. Для ПФЭ с 11 элементами требуется исполнить 211 = 2048 вариантов, что совершенно нереально, так как сопряжено с огромными затратами. Поэтому вынужденно целесообразна дробная реплика, позволяющая без значимой потери информативности сократить затраты на эксперимент.
При выборе дробности реплики необходимо учитывать, что для питания ячменя наиболее важны первые четыре элемента ряда (М Р, К, S). Их эффекты выделяют в чистом виде и не представляют совместно с эффектами других элементов, ограничиваясь репликой 211-7, в матрице которой всего лишь 24 = 16 вариантов (табл. 1).
Из оставшихся 7 элементов наиболее предпочтителен магний. Его эффект представляют совместно с эффектом наименее значимого единственного взаимодействия самого высокого - четвертого порядка, Мд^МРК^. Эффекты очередных по убывающей предпочтительности элементов (цинка, железа, бора и марганца) представляют совместно с эффектами четырех оставшихся взаимодействий третьего порядка: Zп^N•P•K, Fe^N•P•S, В^МК^, Мп^РК^.
Эффекты наименее предпочтительных элементов из приведенного ряда (меди и молибдена) приходится представлять совместно с эффектами взаимодействий второго порядка. Таких взаимодействий шесть, из которых выбирают наименеезначимые: Си^М^, Мо^РК.
Реализуют матрицу с использованием лаборатории «Аквадонис». Для этого из свежих листьев ячменя готовят суспензию хлоропластов и определяют ее фотохимическую активность без внесения элементов (контроль). Затем в суспензию по-
следовательно добавляют смеси диагностируемых элементов, сформированные в соответствии с табл. 1.
Для каждой j-ой строки матрицы 0 = 1, 2, 3, ..., 16) определяют выраженный в процентах отклик ^ в виде превышения (с положительным знаком) или уменьшения (с отрицательным знаком) над контролем фотохимической активности суспензии хлоропластов со смесью испытываемых элементов питания. Для оценки дисперсии воспроизводимости проводят параллельные замеры с повторностью т. При т = 2 для j-ой строки среднее значение отклика ^ = (У+ Y2j)/2.
Затем строят таблицу, где в крайний левый ранговый столбец из табл. 1 заносят значения откликов ранжированные в порядке убывания величин сверху-вниз (табл. 2).
Для каждого иго диагностируемого элемента ( = 1, 2, 3, ..., 11) выделяют по два столбца. Знаками (0) и (+) в левом и правом столбцах каждой выделенной пары отмечают значения откликов У, которые соответствуют положению конкретного элемента на уровнях (0) и (+).
Отдельно в левом и правом столбцах находят частные медианы [6]. При четном количестве откликов медиана лежит на равном удалении между двумя средними откликами. Если же количество откликов нечетное, то медианой считается средний отклик. Разность Q¡ между медианами справа и слева, но не наоборот, есть потреб- е ность иго элемента (в нижней строке | таблицы). Потребность с отрицатель- д ным знаком превращается в свою е противоположность - избыток. В при- 1 веденном примере положительная № величина в столбцах с элементами Си, 4 К, Zn и другими свидетельствует об их м дефиците, а отрицательная (Мд, S, В 1 и так далее) - об избытке. 5
2. Ранжированные отклики диагностируемых элементов
■л о
СЧ
«а-
о ^
Ш
4
ш ^
5
ш СО
У, % 1 N Р К S Мд гп Fe В Мп Си Мо
35 + + + 0 0 + 0 0 0 0 +
28 + 0 + + 0 0 0 + 0 + 0
27 + + + + + + + + + + +
26 0 + 0 0 0 + + 0 + + 0
15 0 0 + + + + + 0 0 + 0
11 0 + + + 0 0 0 0 + + +
7 + + 0 0 + 0 0 + + + 0
6 + 0 0 0 0 + + + 0 + +
0 0 0 + 0 0 + 0 + + 0 0
-2 0 0 0 0 + 0 0 0 0 + +
-3 0 + + 0 + 0 + + 0 0 +
-5 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 0
-12 + 0 0 + + + 0 0 + 0 +
-35 + + 0 + 0 0 + 0 0 0 0
-47 0 0 0 + 0 0 + + + 0 +
-71 0 + 0 + + + 0 + 0 0 0
Потребность в элементах, 0:, % 7,5 10 20 -3,5 11 12,5 -2 -1,5 1 5 21 ,5 -1 5
Статистическую значимость потребности элементов оценивают с помощью ^-критерия Стьюдента на уровне 95% доверительной вероятности при числе степеней свободы 16(т-1) = 16. Для питания растений значимы те элементы, потребность в которых Q¡ превышает критическую величину Qкр:
¿82{^} = 364
1=1
где Э2{У}- дисперсия в j-ой строке матрицы дробной реплики.
При 95%-ной доверительной вероятности величина ^ равна 2,119 [6], тогда Qкр = 3,57%. кр
Величина потребности (по модулю) прямо пропорциональна значимости элементов. В порядке убывания потребности в нашем примере элементы питания можно расположить в ряд:
Оси=21,5%; О^/о; ^п=12,5%;
-11% и так далее.
Если дефицит элементов питания можно восполнить листовыми подкормками, то на их избыток влиять невозможно. Поэтому важным преимуществом новой методики стала возможность коррекции растворов для листовых подкормок при наличии избыточных элементов. Их негативное влияние на растения нейтрализуют коррекцией дефицитных элементов, последовательно стабилизируя избыточные элементы на уровне (0).
По величине значимого избытка (см. табл. 2) в нашем примере выде-ляетсямагний (ОМд=-11), |ОМд| > |0ф|. В табл. 1 отклик магния вычитают со своим знаком из величины у в строках, где он представлен на уровне (+), и получают откорректированные значения откликов по вариантам эксперимента^ (табл. 3).
По аналогии с табл. 2 строят матрицу откорректированных потребностей элементов питания, в которой также присутствуют избыточные элементы Мд, Мо, Fe, В (табл. 4). Но в этом случае они уже не значимы, так как абсолютная величина их избытка
не превышает 0=3,57%, поэтому
дальнейшую корректировку величины потребности можно не проводить. После такой корректировки дефицитные элементы можно расположить в
3. Коррекция откликов нейтрализацией избыточного элемента
компонентами питательной смеси с уровнем дефицита, соответственно, 22,5; 16,0; 8,5 и 7,5%.
Недостаток питательных веществ покрывают удобрениями в дозировках, рассчитанных с учетом максимальных доз элементов питания при одноразовом применении листовых подкормок (табл. 5) и в соответствии с уровнями дефицита: хелат меди - 130-0,225 = 29 г/га; калий хлористый - 1500 0,16 = 240 г/га;
простой суперфосфат - 60000,085 = 510 г/га;
хелат цинка - 2200,075 = 16 г/га. Эффективность изложенной инновационной методики проверена 3-летними государственными испытаниями на ячмене, проведенными в 2012-2014 гг. ЦентральноЧерноземной машиноиспытательной станцией совместно с ВНИИ земледелия и защиты почв от эрозии [7].
Вариант Уровень варьирования диагностируемых элементов питания Значение откликов, %
среднее откорректированное
N Р К S Мд гп Fe В Мп Си Мо У | У*
1 + + + + + + + + + + + 27 38
2 + + + 0 0 + 0 0 0 0 + 35 35
3 + + 0 + 0 0 + 0 0 0 0 -35 -35
4 + + 0 0 + 0 0 + + + 0 7 18
5 + 0 + + 0 0 0 + 0 + 0 28 28
6 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 0 -5 6
7 + 0 0 + + + 0 0 + 0 + -12 -1
8 + 0 0 0 0 + + + 0 + + 6 6
9 0 + + + 0 0 0 0 + + + 11 11
10 0 + + 0 + 0 + + 0 0 + -3 8
11 0 + 0 + + + 0 + 0 0 0 -71 -60
12 0 + 0 0 0 + + 0 + + 0 26 26
13 0 0 + + + + + 0 0 + 0 15 26
14 0 0 + 0 0 + 0 + + 0 0 0 0
15 0 0 0 + 0 0 + + + 0 + -47 -47
16 0 0 0 0 + 0 0 0 0 + + -2 9
следующий ряд в порядке убывания: Листовые подкормки культуры прово-
0Си=22,5%; 0К=16%; 0Р=8,5% и т.д. дили баковыми смесями, составлен-
Из табл. 4 следует, что условию ными по результатам функциональной
|0:| > |0кр| удовлетворяют элементы диагностики с учетом синергизма и
Си, К, Р и 7п, которые должны быть антагонизма между элементами пита-
4. Отклики после нейтрализации избыточного элемента питания
У, % N Р К S Мд гп Fe В Мп Си Мо
38 + + + + + + + + + + +
35 + + + 0 0 + 0 0 0 0 +
28 + 0 + + 0 0 0 + 0 + 0
26 0 + 0 0 0 + + 0 + + 0
26 0 0 + + + + + 0 0 + 0
18 + + 0 0 + 0 0 + + + 0
11 0 + + + 0 0 0 0 + + +
9 0 0 0 0 + 0 0 0 0 + +
8 0 + + 0 + 0 + + 0 0 +
6 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 0
6 + 0 0 0 0 + + + 0 + +
0 0 0 + 0 0 + 0 + + 0 0
-1 + 0 0 + + + 0 0 + 0 +
-35 + + 0 + 0 0 + 0 0 0 0
-47 0 0 0 + 0 0 + + + 0 +
-60 0 + 0 + + + 0 + 0 0 0
Потребность в элементах, 0:, % 3,5 8 ,5 16 -3,5 0 7,5 3 3 0 22,5 -3,5
5. Дозы удобрений в физической массе для покрытия 100%-ной недостаточности*
Элемент питания Удобрение Содержание действующего вещества, % Доза, г/га
Азот Мочевина N=46,2 900
аммиачная селитра N=34,4 350
Фосфор простой суперфосфат P=26; N=6; Ca=17; S=10; Mg=0,5 6000
Калий калий сернокислый K=53; S=18 2500
калий хлористый K=60 1500
Сера сульфат аммония N=21; S=24 1500
Магний сульфат магния Mg=29,7; S=23,5 2000
Бор борная кислота B=17,5 300
Марганец хелат марганца Mn=13 345
Цинк хелат цинка Zn=15 220
Железо хелат железа Fe=13 300
Медь хелат меди Cu=15 130
Молибден молибденовокислый аммоний Mo=78 40
Кобальт сернокислый кобальт, хлористый кобальт Co=25 15
Йод йодистый калий I=76,4 20
* обобщенные по литературным источникам
ния. В контрольном варианте баковые смеси подкормок составляли также по результатам функциональной диагностики, но при обособленном испытании элементов питания.
Использование инновационной методики обеспечило незначительную прибавку урожайности культуры - примерно на 1% (сбор зерна увеличился 3,71 до 3,74 т/га). Однако годовой экономический эффект с учетом затрат на диагностику в этом варианте составил 2,57 тыс. руб./га (в ценах 2014 г), что в 1,4 раза выше, чем в контроле. Основным компонентом увеличения эффективности стало снижение затрат ресурсов на проведение листовых подкормок.
Таким образом, функциональная диагностика потребности растений в питательных веществах с помощью лаборатории «Аквадонис», разработанной Буй-ским химическим заводом, - перспективное направление интенсификации производства сельскохозяйственных культур с применением микроэлементных удобрений. Диагностика с учетом синергизма и антагонизма между элементами питания обеспечивает экономию до 40% ресурсов на проведение листовых подкормок.
Литература.
1. Хорошкин А.Б. Способы повышения эффективности минерального питания сельскохозяйственных культур. Ростов-на-Дону: Донской НИИСХ, 2011. 67 с.
2. А.с. 952168 СССР, М. Кл.3 А0Ю 31/02. Способ обеспечения растений минеральными элементами / А.С. Плешков, Б.А. Ягодин (СССР). № 2970658/30-15; за-явл. 31.07.80; опубл. 23.08.82, Бюл. № 31.
3. Гуреев И.И. Удобрение озимой пшеницы и метод функциональной диагностики питания растений // Земледелие. 2009. № 4. С.18-20.
4. Гуреев И.И. Перспективы функциональной диагностики потребности растений в питательных веществах // АПК Юга России: состояние и перспективы:
Сб. докл. Региональной науч.-практ. конф. Майкоп: Магарин О.Г., 2014. С. 44-47.
5. Пат. 2541310 Российской Федерации, МПК A01G 7/00. Способ диагностики потребности растений в минеральных элементах питания / Гуреев И.И.; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт земледелия и защиты почв от эрозии». № 2013118542/13; заявл. 22.04.2013; опубл. 10.02.2015, Бюл. № 4.
6. Статистические методы в инженерных исследованиях (лабораторный практикум): Учеб. пособие / В.П. Бородюк, А.П. Вощинин, А.З. Иванов и др. М.: Высшая школа, 1983. 216 с.
7. Гуреев И.И., Жердев М.Н., Брежнев А.Л. Результаты государственных испытаний микроэлементных удобрений на ячмене // Земледелие. 2015. № 3. С. 34-36.
Functional diagnostics of plants needs in nutrients
i.i. Gureev1, M.N. Zherdev2,_
A.L. Brezhnev2, V.G. Chernonogovf, V.N. Solonichkin|4
1All-Russian Research Institute of Soil Management and Soil Erosion Control, Karl Marx str., 70b, Kursk, 305021, Russia
2Central Black Earth Machinery Testing Station, set. Kamyshi, Kursk district, Kursk region, 305512, Russia
3JSC «State Farm hothouse», vil. Novo-Talitsy, Ivanovo district, Ivanovo region, 153520, Russia
4JSC «Buy Chemical Plant», Chapaev str., 1, Buy, Kostroma region, 157003, Russia
Summary. Prevention of non-communicable diseases of plants depends on the timeliness and accuracy of determining the plants needs in nutrients. A new method of functional diagnostics was applied a laboratory «Akvadonis» of the Buy chemical plant (Kostroma region). Method was based on the
change in photochemical activity in the chlo-roplasts suspension when adding nutrients tested chloroplasts. Nutritional deficiencies eliminate by foliar dressings with water-soluble fertilizer complex or salt mixture of nutrients. The purpose of research was improvement of functional diagnostics using innovative methods of data acquisition and processing tests. The essence of innovative techniques was a providing of a nutrients mixture taking into account synergism and antagonism between them. When performing diagnostic operations nutrients are added to a suspension of plant chloroplasts not separated but and mixed. Mixtures were created due to a matrix of design of experiments. The measurement results were obtained after the statistical processing of test data. The effectiveness of the innovative techniques evaluated in an experiment on barley state tests in 2012-2014 at the Central Black Earth Machinery Testing Station together with the All-Russian Research Institute of Soil Management and Soil Erosion Control. There were compared two variants, in which the compositions of mixtures for foliar application were formed according to functional diagnostics. In the control nutrient mixture was prepared in isolation, test each nutrient. The composition of the mixture in the new version was determined by an innovative technique. Although crop yields addition in the new version increased only by about 1 %, the annual economic effect of innovation was 25,700 rubles per 1 ha, or uh 1.4 times exceeding control. This is due to a 40 percent savings in resources for top dressing. Thus, functional diagnostics considering synergism and antagonism between nutrients is a promising direction of plant growing intensification.
Keywords: microelement fertilizers, barley, top dressing through the sheet, functional diagnostics, tank mixture.
Author details: I.I Gureev., Dr.Sc.(Eng.), f Head of Laboratory (e-mail: gureev06@ e mail.ru); M.N. Zherdev, Cand.Sc.(Agr.), 2 Director; A.L. Brezhnev, Engineer-in- ® chief; \V.G. Chernonogov\, agrochemist; ^ V.N. SolonichkinI, agrochemist. u
For citation: Gureev I.I., Zherdev M.N., ® BrezhnevA.L., Chernonogov V.G., Solon- z ichkin V.N. Functional diagnostics needs of plants in nutrients. Zemledelie. 2015. No. 4. 0 pp. 26-29 (in Russ.). 2
