CC BY
57
Новая стратегия формирования агроэкотипа сорта ячменя в степной зоне Урала
О.А. Кондрашова, к.с.-х.н., Н.И. Тишков, к.с.-х.н.,
Т.А. Тимошенкова, к.с.-х.н., Оренбургский НИИСХРАСХН
Способность сорта давать постоянно хорошие результаты в широком диапазоне условий среды считается желательным признаком. Факторы, влияющие на поведение сорта, изменяются от места к месту и от сезона к сезону. Перед селекционером стоит проблема выведения сорта, который будет давать устойчиво высокие урожаи при всей сложности условий среды [1].
Степень устойчивости биосистем к абиотическим стрессорам находится в обратной зависимости от их продукционного потенциала, а энергетические затраты на адаптивные реакции организма пропорциональны силе стресса. Пренебрежение этим законом привело к тому, что в последние 40-50 лет, ведя селекцию преимущественно на продуктивный потенциал сортов, мы потеряли зимостойкость, засухоустойчивость, жаростойкость [2]. В итоге так и не выиграли в реальной урожайности, прежде всего в зонах рискованного земледелия.
Для получения результатов в селекции зерновых культур необходим системный подход с использованием накопленной информации за многолетний период. Это возможно с помощью аппаратно-программного комплекса на базе персональных ЭВМ, реализующего систему анализа. Такой подход позволит в складывающихся условиях увлажнения целенаправленно выводить более продуктивные сорта зерновых культур для конкретной почвенно-климатической зоны.
Селекция ярового ячменя в местных условиях долгое время не имела существенных результатов. Она была начата в 1937 г. селекционером М.Л. Сироткиным на Бузулукском опытном поле, где был получен первый сорт ячменя оренбургской селекции — Оренбургский 35. За время работы Оренбургского НИИСХ было выведено и районировано 9 сортов ярового ячменя [3].
Материалы и методы исследования. Данное исследование базировалось на материалах конкурсного сортоиспытания (КСИ) Оренбургского НИИСХ и государственных сортоучастков (ГСУ) — Саракташского и Переволоцкого. Моделирование связей проводилось с помощью многомерного регрессионного анализа («Статистика 6.1»).
Результаты исследований. Анализ селекционной работы с яровым ячменём в оренбургском Предуралье можно увидеть в таблице 1. Новые сорта не всегда имели существенную прибавку по отношению к стандарту.
Причина такой низкой результативности селекции ячменя кроется в трудности адаптирования сорта к постоянно и резко меняющимся абиотическим стрессорам. Проведённый анализ селекционной работы в оренбургском Предура-лье ещё раз доказывает, что при районировании сортов необходимо учитывать микрозональные особенности территории.
В настоящее время назрела необходимость разработки и реализации новой стратегии создания агроэкотипа сорта зерновых культур. Она должна базироваться на знаниях закономерностей формирования прибавки урожайности в плотных посевах.
Ранее в Оренбургском НИИСХ была предложена тактика отбора перспективных сор-тономеров [4]. Для этих целей разработаны селекционные индексы, представляющие собой отношение компонента структуры урожая более продуктивного сорта к тому же компоненту менее продуктивного сорта:
Л = К -100,
Кх
где Ку — компонент структуры урожая (например, количество зёрен в колосе) более урожайного сорта;
Кх — то же, но у менее урожайного сорта;
— индекс селектируемого признака, %.
В каждом году при испытании набора сортов выбранный наиболее перспективный образец должен отличаться от менее урожайного сорта на величину, равную или превышающую наименьшую существенную разность (НСР).
Роль индексов в объяснении вариации прибавки урожайности (табл. 2) значительно отличается от роли элементов структуры урожая в определении разброса значений самой урожайности. Прибавка в урожайности создаётся за счёт аддитивного влияния различий этих компонентов у сравниваемых сортов.
В конкурсном сортоиспытании доля влияния индекса количества зёрен в колосе на разброс значений показателя прибавки урожайности зерна составляет 81,85%, т.е. в 8 годах из 10 этот индекс будет обусловливать прибавку урожайности ячменя. Такая же зависимость ранее была выявлена по яровой твёрдой пшенице в степном Предуралье [4, 5], где индекс озернён-ности колоса в 86,8% случаев лет обусловливает прибавку урожайности (т.е. 9 лет из 10). Процесс селекции по индексу массы 1000 зёрен и продуктивности стеблей на данной территории будет нерезультативным.
1. Урожайность зерна новых сортов ячменя по сравнению со стандартом
Сорт Годы испытания Средняя урожайность, ц/га ± к стандарту
ц с 1 га НСР05 %
КСИ, Оренбургский НИИСХ
Оренбургский 35 Донецкий 4 1973-1986 24.0 23.0 -1,0 - 4,2
Донецкий 4 Донецкий 8 1976-1989 21,4 24,3 +2,9 1,6 13,5
Донецкий 8 Оренбургский 11 1986-2011 21,7 22,1 +0,4 1,3 1,8
Оренбургский 11 Оренбургский 15 1991-2012 22,8 24,7 +1,9 2,1 8,3
Оренбургский 15 Анна 2002-2012 23.0 24.0 +1,0 1,1 4,3
Анна Натали 2004-2012 26,2 26,9 +0,7 2,4 2,7
Среднее - стандарт Среднее - новый сорт 1973-2012 23.2 24.2 +1,0 1,7 4,3
Саракташский ГСУ
Донецкий 8 Оренбургский 11 1988-2012 18,2 18,6 +0,4 0,9 2,2
Донецкий 8 Оренбургский 15 1991-2012 19,3 20,7 +1,4 0,9 7,3
Донецкий 8 Натали 2009-2012 18,3 20,0 +1,7 2,8 9,3
Среднее - стандарт Среднее - новый сорт 1988-2012 18,6 19,8 +1,2 1,5 6,3
Переволоцкий ГСУ
Донецкий 8 Оренбургский 11 1991-2012 13,4 13,2 -0,2 - 1,5
Донецкий 8 Оренбургский 15 1991-2012 14,6 13,8 -0,8 - 5,5
Донецкий 8 Анна 2004-2011 14.2 14.3 0,1 - 0,7
Анна Натали 2009-2012 14.5 14.5 0,0 - 0,0
Среднее - стандарт Среднее - новый сорт 1991-2012 14,2 13,9 -0,3 - 2,1
2. Вклад элементов структуры в вариацию урожайности и вклад индексов селектируемых признаков в вариацию прибавки урожайности ячменя (КСИ Оренбургский НИИСХ, 1975-2012 гг.)
Источник варьирования Коэффициент регрессии Уровень значимости Доля влияния фактора, %
Вклад элементов структуры в вариацию урожайности
У-пересечение -135,8 0,00 -
Количество продуктивных стеблей, шт/м2 0,781 0,00 53,11
Масса 1000 зёрен, г 0,826 0,00 20,32
Количество зёрен в колосе, шт. 0,776 0,00 19,92
Для полной регрессии: К-квадрат = 0,933; уровень значимости = 0,00; стандартная ошибка оценки = 34,5 г/м2
Вклад индексов (Л) в вариацию прибавки урожайности
У-пересечение -412,86 0,00 -
Л количества зёрен в колосе 4,320 0,00 81,85
Л количества продуктивных стеблей 0,560 0,00 8,49
Л массы 1000 зёрен 17,00 0,00 0,08
Для полной регрессии: К-квадрат =0,904; уровень значимости = 0,00; стандартная ошибка оценки = 1,45%
Определив в год уборки урожая селекционные индексы сортономеров относительно районированного стандартного сорта в питомниках с производственной нормой высева (контрольный питомник, конкурсное сортоиспытание), отбираем для посева в предстоящем году перспективные номера с учётом наибольшей доли влияния их селекционных индексов.
Зависимость прибавки урожайности зерна ячменя от индекса количества зёрен в колосе показана на рисунке, оптимальная величина этого индекса более 100%.
В практическом плане в плотных посевах отбирается группа перспективных номеров (рис.), индексы урожайности (т.е. прибавка) которых укладываются выше 116%. При условии, что погодные факторы предстоящего года обеспечивают наибольшую прибавку урожайности за счёт индекса озернённости колоса. Эта группа сортономеров продолжает испытываться в следующие годы в питомниках по схеме селекционного процесса. Новые сорта, полученные в результате такого отбора, будут обеспечивать прибавку урожайности относительно стандарта в большинстве случаев.
Н.В. Кочерина и В.А. Драгавцев [6] указывают, что в настоящее время все селекционные индексы используются вне обоснования их прогностической ценности с точки зрения теории эколого-генетической организации сложных признаков продуктивности. По их мнению, при отборе отдельных растений в расщепляющихся гибридных популяциях, например ячменя на пригодность того или иного индекса, в селекции в конкретной зоне селекционеры обычно выходят «на ощупь», т.е. методом проб и ошибок. По утверждению этих же авторов, кроме теории эколого-генетической организации сложных признаков продуктивности для построения полной теории селекционных признаков необходимо ещё знать роль каждой из семи генетикофизиологических систем, с помощью которых селекционеры повышают урожай вновь создаваемых сортов — линий или сортов популяций. К таким системам авторы относят:
- системы аттракции, обеспечивающие в период налива перекачку пластических веществ из соломы и листьев в колос;
- системы микрораспределений аттрагиро-ванной пластики между зерном и мякиной у колосовых;
Индекс количества зёрен в колосе, %
Рис. - Зависимость прибавки урожайности зерна ячменя от индекса количества зёрен в колосе. КСИ Оренбургский НИИСХ, 1973-2012 гг.
- системы адаптивности;
- системы полигенного иммунитета;
- системы «оплаты» лимитирующего фактора почвенного питания (МРК);
- системы толерантности к загущению;
- системы вариабельности периодов онтогенеза.
Первые шесть систем генетически не изучены. Поэтому перспективы построения полной теории селекционных индексов весьма отдалённы.
Пришло время, когда необходимо менять тактику отбора: отбирать генотипы, характеризующиеся не наибольшей продуктивностью одного растения, а урожайностью с единицы площади посева, способные выдерживать значительные загущения и сохранять при этом устойчивость к экологическим стрессорам [4].
Выводы. Реализация новой стратегии отбора перспективных номеров в селекционном процессе, базирующейся на предложенных селекционных индексах, позволит эффективно выводить новые сорта, более урожайные для условий степной зоны с неустойчивым и недостаточным атмосферным увлажнением. Литература
1. Ячмень / под ред. Г.Ф. Никитенко М.: Колос, 1973. 255 с.
2. Тупицын Н.В. Законы эволюции в приложении к селекции // Аграрная наука. 2000. №4. С. 8-9.
3. Тишков Н.И., Тишков Д.Н., Тимошенкова Т.А. Результаты и перспективы селекции ярового ячменя в Оренбуржье // Материалы междунар. науч.-практич. конф., посвящённой 75-летию ГНУ Оренбургского НИИСХ. Оренбург: Агентство «Пресса», 2012. С. 221-231.
4. Тихонов В.Е. Погода и урожай в оренбургском Приуралье. Оренбург: Типография УВД по Оренбургской области, 2009. 236 с.
5. Тихонов В.Е. Селекционные индексы и тактика отбора зерновых культур в степной зоне Урала // Аграрная наука. 2010. № 7. С. 12-14.
6. Кочерина Н.В., Драгавцев В.А. Введение в теорию экологогенетической организации полигенных признаков растений и теорию селекционных индексов. СПб.: СЦДБ, 2008. 88 с.
