CC BY
27
3. Dolzhenko, V. I. Pesticid: kak pomoch' rasteniyam i ne navredit' pri etom okruzhayuschej srede [Tekst] /V. I. Dolzhenko // Vestnik APK Volgogradskoj oblasti. - 2011. - №10 (326). - S. 27-28.
4. Dolzhenko, V.I. Sredstva i tehnologii bor'by s vrednymi saranchovymi [Tekst]: metodicheskie ukazaniya /V. I. Dolzhenko, O. N. Naumovich, A. A. Nikulin. - M.: FGNU "Rosin-formagroteh", 2004. - 56 s.
5. Moskvichev, A.Yu. Sarancha na Volgogradskih zemlyah: rekomendacii [Tekst] / A. Yu. Moskvichev, S. T. Ismuhambetov, A. A. Bityukov. - Volgograd, 2010. - 67 s.
6. Moskvichev, A.Yu. Sarancha na volgoradskih zemlyah [Tekst] : rekomendacii / A. Yu. Moskvichev, S. T. Ismuhamyuetov, A. A. Bityukov. - 2-e izdanie. - Volgograd: Volgogradskaya GSXA, 2011. - 96 s.
7. Sovershenstovovanie kompleksa meropriyatij po bor'be s vrednymi saranchovymi v Vol-gogradskoj oblasti [Tekst] / A. Yu. Moskvichev, I. V. Yudaev, A. A. Bityukov, V. V. Didyk // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie. -2011. - №3 (23). - S. 26-33.
8. Sammersov, V. F. Integrirovannye sistemy zaschity sel'skohozyajtvennyh kul'tur ot vredite-lej, bolezneji sornyakov [Tekst] : rekomendacii / V. F. Sammersov. - Bel. nauch. -- issled. in-t zaschity rastenij, ukrupn. tip., 1998. - 476 s.
9. Sarancha - samyj groznyj vrag zemledel'cov [Tekst] // Ital'yanskij prus // Pole deyatel'nosti. -2009. - №1. - S. 14-21. Avtory
10. Svedeniya o razvitii saranchovyh vreditelej v 2009 g. [Tekst] / Spravka VGU "Rossel'hoz-centr" po Volgogradskoj oblasti. - Volgograd, 2009. - 5 s.
E-mail: agro@volgau.com
УДК 634.54
ОБЪЁМ ВЫБОРКИ ПРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОРЕХОВ ЛЕЩИНЫ
AMOUNT OF SAMPLING IN QUALITATIVE INDICATORS' ASSESSMENTOF HAZELNUTS
С.Г. Биганова, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Ю.И. Сухоруких, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
S.G. Biganova, Yu.I. Sukhorukih
ФГБНУ Всероссийский научно-исследовательский институт цветоводства и субтропических культур
All-Russian Scientific Research Institute of Floriculture and Subtropical Crops
Селекция лещины на качество плодов предусматривает оценку их качественных показателей: цвета и крепости скорлупы, вкуса, неразрушаемости ядра и наличия на нём шелухи. Для исследований в зависимости от величины абсолютной или относительной ошибки показателей при различных уровнях значимости определён объём выборки. Его величина больше для изучения популяций и меньше для отдельных особей (форм). В популяции по цвету скорлупы при абсолютной ошибке в 0,05 балла и а = 0,05 изучается 104, а у отдельных особей - 8 плодов. Для относительной погрешности в 5 % и том же уровне значимости в популяции, оценивается не менее 229 плодов, а у особей 9. Крепость скорлупы в популяции с погрешностью в 0,1 балла и а = 0,05 определяется у 187 орехов и более, а у особи - 28. Для 5 % погрешности (а = 0,05) раскалывается 87 орехов; у особей - 14 и более. Оценка вкуса ядра с погрешностью 0,3 (а = 0,05) в популяции требует изучить 349, у отдельных форм 64 ореха. Для относительной погрешности в 5% и а = 0,05 в популяции исследуется 97, а у особей - 13 орехов. Неразрушаемость ядра в популяции с ошибкой 0,5 балла (а = 0,05) исследуется на 45, а у особей - 11 плодах. Для относительной погрешности 5 % (а = 0,05) в популяции изучается 51, а у особей - 13 образцов. Наличие шелухи на ядре имеет значительную изменчивость. При относительной погрешности 5 % и а = 0,05 в популяции изучается 801, а у особей - 124 ореха.
Selection of hazel on the fruit quality provides an assessment of their quality indicators: the color and strength of the shell, the taste, the indestructibility of the kernel and the husks availability. For their research depending on the magnitude of the absolute or relative mistakes of the indicators in the different significance levels, amount of sampling is determined. Its value is larger for the study of populations and less for individual specimen (forms). In the population according to the color of husk, with an absolute error of 0,05 points and a = 0,05, 104 fruits are studied, and in individual specimen only 8 fruits are studied. For a relative error of 5% and by the same significance level in the population, at least 229 fruits are estimated, and in individual specimen 9 fruits are estimated. The husk strength in a population with an error of 0,1 points and a = 0,05, at least 187 hazelnuts are determined, and in an individual specimen 28 nuts are determined. 87 nuts are cracked by 5% error (a = 0,05), in individual specimen 14 nuts and more. Evaluation of taste kernel for an error of 0,3 points (a = 0,05) in the population 349 hazelnuts are required to study, in some case 64 hazelnuts. For a relative error of 5% and a = 0,05, at least 97 hazelnuts are examined in the population, and in individual specimen 13 hazelnuts. Nondestructibility of the kernel in the population is estimated at 45 hazelnuts, with an error of 0,5 points (a = 0,05) and at individuals specimen are studied only 11 hazelnuts. With a relative error of 5% and a = 0,05 in the population 51 hazelnuts are studied, and 13 fruits are researched in individuals specimen. Husks availability on the kernel has significant variability. With the relative error of 5% and a = 0,05, 801 hazelnuts are studied in the population, and in the case of individual specimen 124 hazelnuts are studied.
Ключевые слова: лещина, плоды, цвет, крепость скорлупы, вкус, неразрушае-мость ядра, шелуха на ядре, объём выборки, относительная и абсолютная ошибки, уровень значимости.
Key words: hazel, fruits, color, shell strength, taste, kernel indestructibility, husks availability on the kernel, amount of sampling, relative and absolute mistakes, significance level.
Введение. Лещина обыкновенная (Corylus Avellana L.) или фундук (название для культурных сортов и форм) является ценным орехоплодным видом. Её посадки увеличиваются во многих странах [15]. Для этого требуется сортофонд с высоким качеством орехов [8, 9, 14]. Его выведение связано с оценкой качества плодов [3, 6, 8]. Эти исследования связаны с объёмом выборки, необходимой для оценки качественных показателей в абсолютном и относительном выражении при разных уровнях значимости как при отборе популяций [1, 2], так и отдельных особей [6]. Существующие методы [3, 6] не позволяют решать данную задачу, поскольку ориентированы только на погрешность в пределах 5 % и уровень значимости а = 0,05. В то же время в зависимости от целей у орехоплодных необходима оценка плодов с использованием значений абсолютной и относительной погрешности при разных уровнях значимости [11].
Материалы и методы. Объектами исследований являлась естественная популяция и 8 форм лещины, произрастающих на территории Северо-Западного Кавказа. Методом случайного отбора в популяции отобрано 771 (по одному с растения), а у каждой из форм - по 30 шт. орехов. Показатели качества плодов оценивались по методике Би-гановой С.Г., Сухоруких Ю.И. [3]. Полученные результаты обработаны с использованием программы Microsoft Excel [4]. Определение объёма выборки для различной величины абсолютной и относительной ошибки при разных уровнях значимости осуществляли согласно рекомендациям [5, 13].
Результаты и обсуждение. Цвет скорлупы. В соответствии с методикой цвет плодов лещины оценивается от 0,22 балла до 1,33 балла [2, 11].
В популяции среднее значение признака составило 0,66, среднеквадратическое отклонение 0,26 балла. Для отдельных особей 0,73 и 0,06 балла соответственно. Для различных по величине абсолютных и относительных ошибок рассчитан объём выборки, требуемый для оценки. Полученные результаты представлены в таблицах 1, 2.
***** ИЗВЕСТИЯ ***** № 1 (49), 2018
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Таблица 1 - Объём выборки для определения значения показателя «цвет скорлупы» в популяции и у отдельных особей при различной величине абсолютной погрешности и _разных уровнях значимости а_
Абсолютная погрешность, балл Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
0,01 2162 / 274 1598 / 159 1267 / 112
0,02 909 / 75 570 / 49 416 / 29
0,03 462 / 34 275 / 22 196 / 13
0,04 274 / 19 160 / 12 113 / 2
0,05 180 / 12 104 / 8 73 / 2
0,1 47 / 3 26 / 2 18 / 2
0,15 21 / 2 12 / 2 8 / 2
Данные таблицы 1 показывают, что для оценки плодов в популяции по цвету скорлупы при абсолютной ошибке в 0,05 балла и а = 0,05 требуется изучить 104, а учитывая небольшой вклад признака в общую оценку и обычно учитываемую погрешность в 0,1 балла при а = 0,05, 26 плодов. Для оценки показателя у отдельных особей в подобных случаях изучается 8 и 2 плода соответственно.
Таблица 2 - Объём выборки при определении значения показателя «цвет скорлупы» в популяции и у особей для относительной погрешности и разных уровней значимости а
Относительная погрешность, % Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
1% 2914 / 375 2411/ 217 2056 / 152
5% 388 / 17 229 / 9 162 / 6
10% 105 / 4 60 / 2 42 / 2
Из данных таблицы 2 следует, что в популяции при относительной погрешности показателя в 5 % и уровне значимости а=0,05, обычно применяемом в научных исследованиях, требуется изучить не менее 229 плодов. Для рекогносцировочных работ при 10 % погрешности и а = 0,1 достаточно изучения 42 плодов. У отдельных особей этот показатель в 21 - 26 раз меньше.
Крепость скорлупы. Качество орехов лещины включает оценку крепости скорлупы. Значения этого показателя устанавливаются в пределах 1 - 4 баллов. В популяции его среднее составило 2,98 балла, у особей - 3,15 балла, среднеквадратичное отклонение 0,7 и 0,21.
Объём выборки для оценки изучаемого признака в абсолютных величинах при разных уровнях значимости представлен в таблице 3, а в относительных - в таблице 4.
Таблица 3 - Объём выборки при определении значения показателя «крепость скорлупы» в популяции и у особей для абсолютной погрешности
и разных уровней значимости а
Абсолютная погрешность, балл Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных у ровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
0,10 320 / 51 187 / 28 133 / 18
0,20 85 / 13 49 / 7 34 / 5
0,30 38 / 6 22 / 4 15 / 2
0,40 22 / 3 12 / 2 9 / 2
0,50 14 / 2 8 / 2 5 / 2
Из данных таблицы 3 следует, что для оценки признака в популяции с погрешностью в 0,1 балла и а = 0,05 изучается не менее 187 орехов, а у особи - в 7 раз меньше. Для рекогносцировочных обследований с погрешностью 0,3 - 0,4 балла при а = 0,1 достаточно изучить 9 - 15 плодов, собранных рендомизированно, а у особей - 2.
Таблица 4 - Объём выборки при определении значения показателя «крепость скорлупы» в популяции и у особей для относительной погрешности _и разных уровней значимости а_
Относительная погрешность, % Объём выборки (популяция / особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
1 % 1982 / 372 1428 / 249 1116 / 189
5 % 151 / 27 87 / 14 61 / 10
10 % 39 / 7 22 / 4 15 / 2
В соответствии с полученными данными для определения значения признака «крепость скорлупы» в популяции с используемой в научных исследованиях погрешностью 5 % и уровне значимости а = 0,05 следует расколоть 87 орехов, а у особей - не менее 14. Для рекогносцировочных обследований при относительной погрешности в 10 % и а = 0,1 в популяции изучается 15 плодов, а у особей - 2.
Вкус ядра. Показатель качества плодов лещины - вкус ядра - вносит в общую оценку от 3 до 15 баллов. Среднее значение этого показателя в популяции составило 11,78 балла, среди особей - 13,04. Среднеквадратическое отклонение - 2,93 и 1,11 соответственно.
Объём выборки для определения этого показателя в абсолютных значениях при различных уровнях значимости и величины погрешности приведён в таблице 5, а для относительных ошибок - в таблице 6.
Таблица 5 - Объём выборки при определении значения показателя «вкус ядра» в популяции и у отдельных особей для абсолютной погрешности и разных уровней
значимости а
Абсолютная погрешность, балл Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных у ровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
0,1 2413 / 788 1849 / 491 1499 / 357
0,3 578 / 114 349 / 64 250 / 44
0,5 229 / 42 133 / 23 94 / 16
0,8 93 / 17 53 / 9 37 / 6
1 60 / 11 34 / 6 24 / 4
1,2 42 / 7 24 / 4 17 / 3
1,5 27 / 5 15 / 3 11 / 2
Для погрешности в 0,3 - 0,5 балла при а = 0,05 в популяции изучается 349 - 133 плода, а при рекогносцировке с ошибкой 1,5 балла и а = 0,1 - не менее 11 орехов. У отдельных растений объём выборки для этих ошибок и уровня значимости значительно меньше 64 - 23 наблюдения.
Таблица 6 - Объём выборки при определении значения показателя «вкус ядра» для относительной ошибки и разных уровней значимости а
Относительная погрешность, % Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
1% 2091 / 499 1529 / 292 1206 / 211
5% 168 / 24 97 / 13 68 / 9
10% 43 / 6 25 / 3 17 / 2
При относительной погрешности в 5 % и а = 0,05 в популяции исследуется не менее 97 орехов, а у особей - 13. Для рекогносцировочных работ при относительной погрешности в 10 % и а = 0,1 в популяции изучается не менее 17 плодов, а у особей - 2.
Неразрушаемость ядра. Показатель «неразрушаемость ядра» является важным и оценивается от 1 до 10 баллов. Среднее значение его в популяции составило 9,41 балла, а для отдельных особей - 9,79. Стандартное отклонение 1,69 балл и 0,55 балла соответственно.
Данный признак имеет невысокое значение коэффициента вариации в популяции - 17,98 %, среднее для особей - 5,82 % .
Объём выборки при его оценке в популяции и у отдельных форм для абсолютной ошибки представлен в таблице 7, а в относительных величинах - в таблице 8.
Таблица 7 - Объём выборки при определении значения показателя «неразрушаемость ядра» популяция/особь для абсолютной погрешности и разных уровней значимости а
Абсолютная погрешность, балл Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
0,1 1345 / 30 890 / 199 665 / 148
0,5 79 / 19 45 / 11 32 / 7
0,8 31 / 8 18 / 4 12 / 3
1 20 / 5 11 / 3 8 / 2
1,3 12 / 3 7 / 2 5 / 2
1,5 9 / 2 5 / 2 4 / 2
Таблица 8 - Объём выборки при определении значения показателя «неразрушаемость ядра» популяции и у отдельных особей для относительной погрешности и разных уровней значимости а
Относительная погрешность, % Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,01
1 % 1456 / 334 977 / 222 736 / 167
5 % 89 / 23 51 / 13 36 / 8
10 % 23 / 6 13 / 3 9 / 2
Из данных таблиц 7 и 8 следует, что при оценке признака в популяции для ошибки 0,5 балла и а = 0,05 требуется исследовать не менее 45, у особей - 11 плодов, а для рекогносцированных обследований при ошибке в 1 балл и а = 0,1 собранных случайным образом, 8 и 2 ореха соответственно. При относительной погрешности, равной 5 % и а = 0,05, в популяции изучается 51, а у особей - 13 плодов. При 10 % погрешности и а = 0,1 в популяции оценивается 9 плодов лещины, у особей - 2.
Наличие шелухи на ядре. Шелуха на ядре орехов лещины ухудшает её внешний вид и вкус и требует дополнительных операций по удалению. Вклад этого показателя в общую оценку качества орехов лещины составляет от 0,22 до 3,33 балла.
Среднее значение признака в популяции составило 1,19 балла, среднеквадратичное отклонение 0,94 балла, у особей - 1,71 балла и 0,41 балла соответственно.
Этот признак имеет значительную изменчивость, коэффициент вариации в популяции - 79,12 %, у особей - 24,43 % .
Объём выборки для различных видов ошибки при оценке орехов в популяции и у особей по наличию шелухи на ядре представлен в таблицах 9, 10.
Для погрешности в 0,05 балла при а = 0,05 в популяции рекомендуется изучать не менее 1046 плодов, а у отдельной особи - 137 орехов. При рекогносцировочном обследовании и ошибке в 0,1 балла (а = 0,1) потребуется не менее 233 и 68 плодов соответственно.
***** ИЗВЕСТИЯ ***** № 1 (49) 2018
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Таблица 9. - Объём выборки при определении значения показателя «наличие шелухи
на ядре» в популяции и у особей для абсолютной погрешности _и разных уровней значимости а_
Абсолютная погрешность, балл Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а=0,01 а =0,05 а =0,1
0,01 3760 / 544 3594 / 392 3442 / 247
0,02 3186 / 410 2755 / 287 2427 / 178
0,03 2540 / 318 1984 / 218 1628 / 134
0,04 2040 / 252 1425 / 171 1114 / 104
0,05 1541 / 205 1046 / 137 791 / 83
0,1 542 / 169 325 / 113 233 / 68
0,15 260 / 79 151 / 51 107 / 31
Таблица 10 - Объём выборки при определении значения показателя «наличие шелухи на ядре» в популяции и у отдельных особей для относительной погрешности и разных
уровней значимости а
Относительная погрешность, % Объём выборки (популяция/особь), шт. при разных уровнях значимости
а =0,01 а =0,05 а =0,1
1 % 3669 / 1901 3449 / 1474 3254 / 1213
5 % 1228 / 217 801 / 124 595 / 76
10 % 399 / 58 236 / 32 167 / 22
При относительной погрешности в 5 % и а = 0,05 в популяции исследуется 801, а у особей - 124 ореха. При погрешности в 10 % и а = 0,1 в популяции оценивается 167, у особей - 22 плода.
Заключение. В зависимости от целей при изучении качественных показателей плодов лещины в популяции изучается от 3760 до 4 плодов. У отдельных форм в этом случае объём выборки значительно меньше и составляет 1901 - 2 плода.
Библиографический список
1. Биганова, С.Г. Изменчивость показателей качества плодов лещины обыкновенной в зависимости от условий произрастания [Текст]/ С.Г. Биганова, Ю.И. Сухоруких, Т.А. Исущева // Новые технологии - 2013. - Вып. 1. -С. 59-65.
2. Биганова, С.Г. Полиморфизм качественных признаков лещины обыкновенной на Северо-Западном Кавказе [Текст]/ С. Г. Биганова, Ю. И. Сухоруких // Новые технологии. -2013. - Вып. 3. - С. 115-124.
3. Биганова, С.Г. Некоторые программные и методические аспекты селекции лещины (фундука) на Западном Кавказе [Текст] / С.Г. Биганова. и др. // Новые технологии - 2016 - Вып. 4 - С. 87-93.
4. Васильев, А.Н. Научные вычисления в Microsoft Excel [Текст] / А.Н. Васильев. - М: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 512 с.
5. Венецкий, И.Г. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе [Текст] : Справочник / И.Г. Венецкий, В.И. Венецкая. - 2-е изд., перераб и доп. - М: Статистика, 1979. - 447 с.
6. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур [Текст] /Под общей ред. академика РАСХН Е.Н. Седова и доктора с.-х. наук Т.П. Огольцовой. -Орёл: Изд-во ВНИИ селекции плодовых культур, 1999. - 608 с.
7. Программа Северо-Кавказского центра по селекции плодовых, ягодных, цветочно-декоративных культур и винограда на период до 2030 года [Текст] / Под общ. ред. Е. А. Егорова. - Краснодар: СКЗНИИСиВ, 2013. - 202 с.
8. Пчихачев, Э.К. Особенности выращивания фундука на Северном Кавказе [Текст] / Э.К. Пчихачев. - Майкоп: Магарин О. Г., 2013. - 136 с.
9. Рындин, А.В. Адаптивное садоводство влажных субтропиков России [Текст] : диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук: 06.01.08 / А.В. Рындин /КубГАУ. - Сочи, 2009. - 380 с.
10. Современные методологические аспекты организации селекционного процесса в садоводстве и виноградарстве [Текст]/ Под ред. Е. А. Егорова. - Краснодар: СКЗНИИСиВ, 2012. - 569 с.
11. Сухоруких, Ю.И. Оптимизация оценки качества плодов ореха грецкого [Текст] : монография / Ю. И. Сухоруких, С.Г. Биганова. - Майкоп: ООО «Качество», 2003. - 80 с.
12. Щепотьев, Ф.Л. Орехоплодовые лесные культуры [Текст] / Ф.Л. Щепотьев [и др.]. - М: Лесная пром-сть, 1978. - 256 с.
13. Шмойлова, Р.А. Теория статистики [Текст] : учебник/ Р.А Шмойлова [и др.] - 4-е изд. перераб и доп. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 656 с.
14. Ercisli S., Ozturk I., Kara M., Kalkan F., Seker H., Duyar O., Erturk Y. Physical properties of hazelnuts// Intern.Agrophysics,2011; Vol.25,N2.- P.115-121
15. Muehlbauer M., Molnar Th. Hazelnuts, a potential new crop for the Northeast: an update on the Rutgers University Breeding Program// Fruit Notes, 2014; T.79, N 4. - P. 1-3.
Reference
1. Biganova, S. G. Izmenchivost' pokazatelej kachestva plodov leschiny obyknovennoj v zavisimosti ot uslovij proizrastaniya [Tekst]/ S. G. Biganova, Yu. I. Suhorukih, T. A. Isuscheva // No-vye tehnologii - 2013. - Vyp. 1. -S. 59-65.
2. Biganova, S. G. Polimorfizm kachestvennyh priznakov leschiny obyknovennoj na Severo-Zapadnom Kavkaze [Tekst]/ S. G. Biganova, Yu. I. Suhorukih // Novye tehnologii. - 2013. -Vyp. 3. - S. 115-124.
3. Biganova, S. G. Nekotorye programmnye i metodicheskie aspekty selekcii leschiny (funduka) na Zapadnom Kavkaze [Tekst] / S. G. Biganova. i dr. // Novye tehnologii - 2016 - Vyp. 4 - S. 87-93.
4. Vasil'ev, A. N. Nauchnye vychisleniya v Microsoft Excel [Tekst] / A. N. Vasil'ev. - M: Izdatel'skij dom "Vil'yams", 2004. - 512 s.
5. Veneckij, I. G. Osnovnye matematiko-statisticheskie ponyatiya i formuly v ]konomich-eskom analize [Tekst] : Spravochnik / I. G. Veneckij, V. I. Veneckaya. - 2-e izd., pererab i dop. - M: Statistika, 1979. - 447 s.
6. Programma i metodika sortoizucheniya plodovyh, yagodnyh i orehoplodnyh kul'tur [Tekst] /Pod obschej red. akademika RASXN E. N. Sedova i doktora s. -- h. nauk T. P. Ogol'covoj. -Orjol: Izd-vo VNII selekcii plodovyh kul'tur, 1999. - 608 s.
7. Programma Severo-Kavkazskogo centra po selekcii plodovyh, yagodnyh, cvetochno-dekorativnyh kul'tur i vinograda na period do 2030 goda [Tekst] / Pod obsch. red. E. A. Egorova. -Krasnodar: SKZNIISiV, 2013. - 202 s.
8. Pchihachev, }. K. Osobennosti vyraschivaniya funduka na Severnom Kavkaze [Tekst] / }. K. Pchihachev. - Majkop: Magarin O. G., 2013. - 136 s.
9. Ryndin, A. V. Adaptivnoe sadovodstvo vlazhnyh subtropikov Rossii [Tekst] : dissertaci-ya na soiskanie uchenoj stepeni doktora sel'skohozyajstvennyh nauk: 06.01.08 / A. V. Ryndin /KubGAU. - Sochi, 2009. - 380 s.
10. Sovremennye metodologicheskie aspekty organizacii selekcionnogo processa v sadovod-stve i vinogradarstve [Tekst]/ Pod red. E. A. Egorova. - Krasnodar: SKZNIISiV, 2012. - 569 s.
11. Suhorukih, Yu. I. Optimizaciya ocenki kachestva plodov oreha greckogo [Tekst] : mono-grafiya / Yu. I. Suhorukih, S. G. Biganova. - Majkop: OOO "Kachestvo", 2003. - 80 s.
12. Schepot'ev, F. L. Orehoplodovye lesnye kul'tury [Tekst] / F. L. Schepot'ev [i dr.]. - M: Lesnaya prom-st', 1978. - 256 s.
13. Shmojlova, R. A. Teoriya statistiki [Tekst] : uchebnik/ R. A Shmojlova [i dr.] - 4-e izd. pererab i dop. - M.: Finansy i statistika, 2004. - 656 s.
14. Ercisli S., Ozturk I., Kara M., Kalkan F., Seker H., Duyar O., Erturk Y. Physical properties of hazelnuts// Intern.Agrophysics,2011; Vol.25,N2. -- P.115-121
15. Muehlbauer M., Molnar Th. Hazelnuts, a potential new crop for the Northeast: an update on the Rutgers University Breeding Program// Fruit Notes, 2014; T.79, N 4. - P. 1-3.
E-mail svetlanabiganowa@yandex.ru
УДК 546: 632.951
РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ НАНОКОМПОЗИТА МЕДИ ДЛЯ ИНКРУСТАЦИИ СЕМЯН ОЗИМОЙ ТРИТИКАЛЕ
DEVELOPMENT AND APPLICATION OF NANOKOMPOZITA COPPER FOR INLAY OF SEEDS OF TRITICALE
В. Е. Древин, кандидат химических наук Н. А. Филимонова, кандидат технических наук В. Т. Фомичев, доктор технических наук, профессор И. А. Кучерова, кандидат сельскохозяйственных наук
В.Е . Drevin, N.A. Filimonova, V.T. Fomichev, I. A. Kucherova
Волгоградский государственный аграрный университет Volgograd State Agrarian University
Нанокомпозиты - стремительно развивающееся направление наноразмерного материаловедения. Системы на основе меди вызывают особый интерес, так как медь - уникальное явление в борьбе с патогенной микрофлорой. В сравнении с водными растворами солей меди, более эффективными являются системы на основе наночастиц меди. Поэтому размеры, формы, способы получения и стабилизации наночастиц меди вызывают особый интерес. Рассмотрена перспективная технология получения нанокомпозитов на основе минерального сырья (бишофит) для инкрустации семян сельскохозяйственных культур на примере озимой тритикале. Нанокомпозиты образуются в результате окисления меди в окислительно-восстановительной системе: медь в водном растворе бишофита. Среди способов получения медных нанокомпозитов особый интерес представляют то-похимические реакции с использованием минеральных сорбентов. Это позволило удачно сочетать антимикробные свойства меди с высокой минеральной ценностью, ионообменными свойствами минерального сырья и создать препараты пролонгированного действия.
Nanokompozity-rapidly developing direction of nano material science. Copper-based systems are of particular interest, because copper is a unique phenomenon in the Suppression of pathogenic microflora. Compared to aqueous solutions of salts of copper systems are much more effective on the basis of copper nanoparticles. Therefore, the sizes, shapes, how to obtain and to stabilize the copper nanoparticles are of particular interest. Considered a promising technology for Nanocomposites based on minerals (bischofite) for incrustation of seed crops on the example of winter triticale. Nanokompozity formed by oxidation of copper in a redox system: copper in aqueous solution of bishofit. Among the ways to obtain copper topo-himicheskie special interest nanobiokompozitov reaction using mineral sorbents. This enabled successfully combine antimicrobial properties of copper with high mineral value, Ion-Exchange properties of mineral raw materials and create drugs prolonged action.
Ключевые слова: нанобиокомпозит, бишофит, обеззараживание, окислитель-но-восстановительнаяреакция, минерал, наночастица, инкрустация.
Keywords: nanobiokompozit, bishofit, decontamination, redox reaction, mineral, na-noparticle, inlay.
Введение. В настоящее время одним из перспективных направлений развития современной науки можно считать создание и применение композиционных материалов в сельском хозяйстве. Интерес к таким материалам обусловлен появлением у них
