CC BY
6
РАЗДЕЛ 1. ЭКОЛОГИЯ АГРОСИСТЕМ
Научная статья УДК 535.241.44
ОЦЕНКА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ И СТАБИЛЬНОСТИ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЙ ОГУРЦА (CUCUMISSATIVUS) ПРИ РАЗЛИЧНЫХ ВАРИАНТАХ
ПОДКОРМКИ
Елена Николаевна Ракутько1н, Татьяна Ивановна Гордеева2, Татьяна Юрьевна Миронова3,
Геннадий Валерьевич Медведев4
12 3 „
' ' Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства - филиал ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», Санкт-Петербург, Россия
4 Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Санкт-Петербург, Россия
1elena.rakutko@mail.ru, https://orcid.org/ 0000-0002-3536-9639 cow-sznii@yandex.ru
3 mironova-tat@mail.ru, https://orcid.org/ 0000-0001-6959-049X
4 genatswaly@mail.ru, https://orcid.org/ 0000-0003-3685-7332
Аннотация. Интенсивное развитие отраслей промышленности и сельского хозяйства предопределяет увеличение воздействия хозяйственной деятельности человека на окружающую среду. На молочных фермах крупного рогатого скота с беспривязным содержанием и доением при уборке пола в доильных залах образуется большое количество навозосодержащих стоков доильного зала. Ёмкими потребителями содержащихся в них как питательных веществ, так и воды, могут служить теплицы, которые образуют вместе с фермой искусственную агроэкосистему. Информация о текущем состоянии такой агроэкосистемы необходима для разработки экологически чистых технологий и может быть получена путем биоиндикационной оценки. В работе исследовали физиологическое состояние растений, а также стабильность их развития. Целью было выявление возможности использования навозосодержащих стоков доильного зала при подкормке растений, выращиваемых в прифермской теплице. Эксперимент проводили с растениями огурца Либелле F1. В качестве субстрата для выращивания растений использовали торфогрунт. Планирование эксперимента включало четыре варианта опыта и контрольное выращивание без подкормки, а только с поливом водой. Эксперимент показал, что как средние значения измеряемых показателей, определяющие биометрические параметры растений, так и стабильность развития растений статистически не различались при различных видах
подкормки. При полных дозах минеральной подкормки величина отношения сухой массы
2 „ „ 2 листа к его площади составила 19,2 г.м- , при минеральной и органической - 16,2 г.м- (не
значимые различия средних). При половинных дозах минеральной подкормки отношение
сухой массы листа к его площади составило 12,8 г.м- при минеральной и органической -
11,2 г.м- (незначимые различия средних). Это означает, что вместо использования дорогих
минеральных удобрений возможно применение навозосодержащих стоков доильного зала,
образующихся на фермах в больших количествах. Тем самым, будет решаться проблема их утилизации.
Ключевые слова: экологический мониторинг, растение, лист, функциональное состояние, стабильность развития
Для цитирования. Ракутько Е.Н., Гордеева Т.И., Миронова Т.Ю., Медведев Г.В. Оценка функционального состояния и стабильности развития растений огурца (Cucumis Sativus) при различных вариантах подкормки // АгроЭкоИнженерия. 2023 № 3 (116). С. 4-20 https://doi.org/
Research article
Universal Decimal Code 535.241.44
ASSESSMENT OF FUNCTIONAL STATE AND DEVELOPMENTAL STABILITY OF CUCUMBER PLANTS (CUCUMIS SATIVUS) UNDER DIFFERENT CROP NUTRITION
OPTIONS
Yelena N. Rakutko1H, Tatyana I. Gordeeva2, Tatyana Yu. Mironova3, Gennadiy V. Medvedev4
123*
' ' Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia. 4Saint Petersburg State Agrarian University, Saint Petersburg, Russia
1elena.rakutko@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-3536-9639 cow-sznii@yandex.ru
3 mironova-tat@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-6959-049X
4 genatswaly@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-3685-7332
Abstract. Intensive development of industrial and agricultural sectors entails the increasing environmental impact of human economic activity. The cattle dairy farms with loose housing and milking parlour systems generate the considerable amount of manure-bearing wastewater from cleaning the systems and floors. Capacious consumers of the nutrients and water they contain may be the greenhouses, which together with the farm form an artificial agro-ecosystem. The development of environmentally friendly production technologies requires the information on the current state of such agroecosystems. The bioindication assessment can be one way to obtain it. The study considered the physiological state of plants and their developmental stability. The aim was to identify the possibility of using manure-bearing wastewater from milking parlours in additional nutrition of plants grown in a greenhouse. The experiment used Libelle F1 cucumber plants grown on the peat. There were four experimental variants and a control variant with just watering. The experiment demonstrated that both the mean values of the measured indicators of plants biometrics and the developmental plant stability in general did not show statistical difference under different types of additional nutrition. With full doses of mineral fertilizing, the ratio of dry
2** #### 9 . .
leaf mass to its area was 19.2 g m- , with mineral and organic fertilizing - 16.2 g m- (insignificant differences in averages). With half doses of mineral fertilizing, the ratio of leaf dry mass to its area
9 .... 2 . . .
was 12.8 g m- , with mineral and organic fertilizing - 11.2 g m- (insignificant differences in
averages). This means that instead of using expensive mineral fertilizers, it is possible to use NSDS formed on farms in large quantities, thereby solving the problem of their disposal.
Key words: environmental monitoring, plant, leaf, functional state, developmental stability For citation: Rakutko E.N., Gordeeva T.I., Mironova T.Yu., Medvedev G.V. Assessment of functional state and developmental stability of cucumber plants (Cucumis Sativus) under different crop nutrition options. AgroEcoEngineering. 2023; 3 (116): 4-20 (In Russ.) https://doi.org/
Введение
Интенсивное развитие отраслей промышленности и сельского хозяйства предопределяет увеличение воздействия хозяйственной деятельности человека на окружающую среду. Ее загрязнение различными видами отходов приобретает в последнее время все большие масштабы, что вызывает ухудшение условий существования человека и других живых организмов. Общее состояние
агроэкосистем, формируемое под влиянием совокупности экологических факторов, является показателем степени стрессовых воздействий, нарушающих нормальное течение физиологических процессов в организме растения [1]. В связи с этим остро ощущается потребность в разработке методов экологического мониторинга [2,3].
На молочных фермах крупного рогатого скота с беспривязным содержанием и доением при уборке пола в доильных залах образуется большое количество навозосодержащих стоков доильного зала (НСДЗ) - экскрементов животных, сильно разбавленных водой. Технология вовлечения органических стоков, образующихся в животноводстве, в орошение культур на предприятиях растениеводства является перспективной в рамках частично замкнутого водооборота за счёт экологически и санитарно-эпидемически безопасного использования органических стоков.
Ёмкими потребителями
содержащихся в них как питательных
веществ, так и воды, могут служить теплицы, образующие вместе с фермой искусственную агроэкосистему. В Институте агроинженерных и
экологических проблем
сельскохозяйственного производства
(ИАЭП) разработана технология подготовки НСДЗ с последующей утилизацией их в культивационных сооружениях при выращивании цветочных культур [4]. Информация о текущем состоянии такой агроэкосистемы и тенденции ее развития необходима для разработки экологически чистых технологий, комплексов машин и оборудования для управления
сельскохозяйственными экосистемами при интенсивном и органическом производстве сельскохозяйственной продукции. Она может быть получена путем биоиндикационной оценки растений [5].
Традиционно для объективной и быстрой оценки физиологического состояния растения используют оптические свойства листьев [6,7]. Отражательные свойства листьев широко используются при экологическом мониторинге и оценке качества среды [8]. Например, яркость поверхности листа характеризует его отражательные свойства, зависящие от состояния растения и протекающих в нем биохимических процессов [9]. Яркость используется при дистанционных неразрушающих
измерениях [10]. Коэффициент яркости представляет собой отношение яркости исследуемого образца материала к яркости
диффузного эталона при их одинаковом облучении источником излучения при различных углах падения и наблюдения. Яркость измеряют с помощью специальных фотометрических приборов -гониофотометров и гониорефлектометров, принцип действия которых заключается в обеспечении поворота освещенного образца относительно приемного устройства, вращении приемной части вокруг образца или сочетание обоих поворотов [11]. Как правило, это дорогие и громоздкие устройства; они применяются в оптических измерениях; обеспечиваемая ими точность избыточна при работе с биологическими объектами [12].
При отражении от листа смешанный световой поток содержит две составляющие: диффузную, в большей или меньшей степени соответствующую косинусному закону, и зеркальную, поток которой сосредоточен в достаточно малом телесном угле [13]. Диффузная составляющая образуется благодаря наличию на поверхности листа растения различных видов шероховатостей и неровностей. Причина их появления -сниженный тургор, дефицит элементов питания, повреждение поверхности под влияние неблагоприятных факторов окружающей среды. Напротив, большая доля зеркальной составляющей в смешанном потоке свидетельствует о лучшем экологическом состоянии растения, об отсутствии необходимости внешнего вмешательства - полива, подкормки или других форм ухода за растением).
Актуальным средством оценки и прогнозирования экологической
безопасности является экологический мониторинг, который включает
комплексные наблюдения за состоянием окружающей среды, в том числе за компонентами природной среды, за
статусом естественных экологических систем, за происходящими в них процессами, явлениями, оценку и прогноз изменений состояния окружающей среды. Растения являются чувствительными биологическими датчиками, реакция которых на воздействие внешних факторов позволяет в целом оценить экологическое состояние окружающей среды.
О стрессе растений можно судить по количественной оценке воздействия окружающей среды на их здоровье. Растение, как элемент экологической системы, осуществляет свое
взаимодействие со средой через восприятие поступающих сигналов о величинах факторов, характеризующих окружающую среду. Формируемые сигналы корректируют процессы жизнедеятельности в растениях, задаваемые генетическими программами развития в зависимости от условий окружающей среды. Стрессовые воздействия, вызванные внешними факторами, разнообразны по
направленности, степени и времени воздействия, но все они, в той или иной степени нарушают нормальное состояние организма, оказывая влияние на метаболизм, продуктивность растений, их функциональное состояние и стабильность развития в целом.
Особенностью экологического мониторинга, в отличие от селективных методов, направленных на определение влияния отдельных факторов на различные отдельные показатели растений, является комплексность, интегральность
производимой оценки действия
совокупности экологических факторов на общее состояние растений.
Одним из критериев оценки общего состояния растений является их функциональное состояние, т.е.
физиологическое состояние, отражающее
уровень функционирования растения в целом или отдельных его систем, а также показывающее приспособленность
растения к условиям его существования. Функциональное состояние растений в значительной мере подвержено влиянию факторов естественной или регулируемой окружающей среды. Содержанием функциональной диагностики являются объективная оценка, обнаружение отклонений и установление степени нарушения функций различных органов и физиологических систем живого организма на основе измерения физических, химических или иных объективных показателей их деятельности с помощью инструментальных либо лабораторных методов исследования. В основе существующих методов
функциональной диагностики растений лежат физиологические представления о деятельности исследуемых органов либо всего растения в целом.
В настоящее время широкое распространение в экологическом мониторинге получили оптические методы, позволяющие оценить стрессовое состояние растений не инвазивно, не повреждая при этом ткани растения. Среди них наиболее удобны методы, в которых определяют отражающие свойства листьев (коэффициенты их диффузного и/или направленного отражения).
Другим подходом к оценке общего состояния растений является
морфогенетический, при котором об изменениях в растениях вследствие нарушений гомеостаза судят по стабильности их индивидуального развития. Численным показателем и критерием оценки стабильности развития является флуктуирующая асимметрия (ФА) билатеральных (в норме зеркальных) признаков. Последняя определяется как следствие сбоя онтогенетических
процессов в живом организме под влиянием факторов окружающей среды, которые нарушают взаимосвязь частей растения, что препятствует сохранению их симметрии. Такие изменения в живом организме происходят задолго до того, как действие факторов окружающей среды скажется на функциональном состоянии растения. В качестве билатеральных при расчете величины ФА наиболее часто используют морфологические признаки (ширину листа, расстояния между характерными точками листовой поверхности, углы между жилками), поскольку данные структуры легко воспринимаются человеческим глазом или простыми измерительными инструментами (линейкой, транспортиром и т.д.). Однако их измерение достаточно трудоемко, обеспечение точности измерений представляет серьезную проблему. В настоящее время, в связи с развитием измерительных технологий и процедур, также используют неморфологические признаки (свойства) растений, в частности, физиологические или биохимические. Последние определяются количественным и качественным содержанием различных веществ, прежде всего, пигментов в тканях растения и непосредственно взаимосвязаны с протекающими в них физиологическими процессами.
Целью работы является выявление возможности использования НСДЗ при подкормке растений, выращиваемых в прифермской теплице.
Материалы и методы
Организация эксперимента.
Исследования проводили на территории ИАЭП (59°42'32.0'^ 30°26'29.9"Е), в экспериментальной теплице, состоящей из металлических дуг каркаса, покрытых поликарбонатом. Размеры теплицы 6 х 3 м, ориентирована она с востока на запад. Растения размещали на северной стороне
теплицы, дополнительно организовывали притенение с помощью штор из ультрасила (рис. 1). Эксперимент проводили с растениями огурца Либелле F1. Сорт предназначен для открытого грунта и пленочных укрытий, раннеспелый (45-50 дней от всходов до первого сбора). Семена обрабатывали растворами марганцевокислого калия и эпина. Посев произвели 03.07.2023 в контейнеры.
Одиночные всходы появились на следующий день, массовые - через день. 19.07.2023 растения перенесли в теплицу, пересадив их в пластмассовые лотки размером 40 х 60 см и глубиной 40 см, по четыре растения на лоток. В качестве субстрата для выращивания растений использовали торфогрунт переходных слоев (рН 4,5), нейтрализованный мелом.
Рис. 1. Выращивание растений огурца в экспериментальной теплице ИАЭП Fig. 1. Growing cucumber plants in the experimental greenhouse of IEEP
Планирование эксперимента
включало четыре варианта опыта и контрольное выращивание без подкормки, только с поливом водой. Расчёт доз внесения удобрений вели по выносу каждого биогенного элемента (КРК). Использовали НСДЗ одного из хозяйств Ленинградской области, с примерным содержанием общего азота - 257,2 мг/л; общего фосфора - 137,46 мг/л; общего калия - 478,75 мг/л. Стоки подвергали предварительной обработке
(фильтрование, отстаивание, аэрация).
В лаборатории готовили маточные водные растворы с десятикратной концентрацией, их разведение
осуществляли при поливе. Раствор А содержал на один литр 9,56 г сернокислого калия, 4,33 г суперфосфата и 12,8 г аммиачной селитры). Раствор Б содержал
на один литр раствора 1,35 г суперфосфата и 6,14 г аммиачной селитры [14].
Варианты подкормки заключались в следующем. Вариант I: 0,4 л раствора А, разведенного в 3,6 л воды (полная доза минеральных удобрений); вариант II: 0,2 л раствора А, разведенного в 3,8 л воды (половинная доза минеральных
удобрений); вариант III: 0,4 л раствора Б, разведенного в 3,6 л стоков (полные дозы минеральных удобрений и стоков) и вариант IV: 0,2 л раствора Б, разведенного в 1,9 л воды и 1,9 л стоков (половинные дозы минеральных удобрений и стоков). Полив производили ориентировочно по 2 л на лоток по мере подсыхания субстрата, в среднем два раза в неделю.
Параметры окружающей среды контролировали один раз в неделю. В среднем температура воздуха составляла 30 оС в конце июля - начале августа и
снижалась в дальнейшем. Температура внутри теплицы составляла 20-25 оС, относительная влажность воздуха - 4555 %, освещенность снаружи теплицы в солнечные дни составляла 70-80 кЛк, внутри (с учетом притенения) - 25-35 кЛк.
В процессе роста растений вели периодические наблюдения. Через месяц после высадки растений произвели измерения биометрических параметров. Для каждого варианта опыта измерения вели с трехкратной повторностью. Исследовали здоровые листья растений, без повреждений, с хорошими фитосанитарными показателями,
однородных по внешним признакам. Во избежание обезвоживания до измерений собранный материал хранили в файле-пакете в холодильнике не более суток до измерений. В соответствии с поставленными задачами, выполняли следующие измерения.
Биометрические данные. Массу листьев определяли в лабораторных условиях на весах ВТЛ-500 с точностью ± 10 мг. Влагосодержание /, % определяли весовым методом, высушивая
образцы до постоянной массы в сушильном шкафу при температуре 105 оС. Размеры листьев, длину L и ширину W, определяющие их площадь, находили для четвертого листа, с помощью мерной линейки (цена деления 1 мм), накладывая ее на лист растения соответственно вдоль рахиса и между максимально разнесенными точками листа. Толщину для тех же листьев d определяли с помощью микрометра с точностью 0,01 мм.
Неразрушающее определение
содержания хлорофилла (рис. 2) производили с помощью измерителя (Chlorophyll Content Meter) CCM-200 путем измерения пропускающей способности листа на длинах волн 931 нм (которая зависит от толщины листа) и 653 нм (зависящей от концентрации хлорофилла). Индекс содержания хлорофилла в образце (Chlorophill Content Index, CCI, отн. ед.) определяли как отношение измеренных коэффициентов пропускания. Точность измерителя составляет 0,1 отн.ед. CCI.
Рис. 2. Измерение содержания хлорофилла в листьях растений Fig. 2. Measurement of chlorophyll content in plant leaves
Измерение оптических свойств листьев производили с помощью денситометра ДП-1М в спектральном диапазоне светофильтров группы А (синий Ь 425-454 нм, зеленый g 518-546 нм и красный г 611-645 нм на уровне 0.3 от пикового значения). Измерения проводили при диафрагме диаметром 5 мм, с точностью до двух знаков после запятой. Измеряли оптическую плотность листьев ОПг, ОПg и ОПЬ в этих диапазонах.
Отражающие свойства листьев. Для определения доли зеркальной компоненты в смешанном отраженном потоке использовали разработанную оригинальную методику (Заявка на изобретение № 2023111710. 05.05.2023 «Способ экологического мониторинга стрессовых состояний растений»).
Измерения вели с помощью изготовленного гониорефлектометра.
Цифровой камерой делали снимки листьев огурца при положении источника света под углами 20о в одну и в другую сторону от линии визирования камеры. Лист располагали на цилиндрическом основании. Распределение поля яркости на цифровом снимке визуализировали в программе 1ша§е1 в виде кривой (индикатрисы) зависимости коэффициента отражения, пропорциональности
интенсивности избранных пикселей от линейной координаты, измеряемой вдоль прямой, перпендикулярной линии визирования камеры. На полученной кривой смешанного отражения выделяли участок резкого всплеска,
соответствующую появлению зеркальной составляющей отражения, определяли положение данного участка относительно края снимка и ее размер. На том же расстоянии от другого края снимка (симметрично относительно проекции центральной жилки на указанную
линейную координату) выделяли участок диффузной составляющей отражения того же размера.
При оценке стабильности развития растений в условиях экосистемы традиционно используют отклонения в симметрии билатеральных (зеркальных) морфологических структур, т.е.
геометрические размеры листа. Такая оценка возможна и по физиологическим параметрам листа, в частности, асимметрии содержания хлорофилла. Стабильность развития растений оценивали в соответствии с существующей методикой [15].
В данном исследовании в качестве билатеральных признаков принята доля зеркальной компоненты в смешанном потоке отражения у симметричных относительно центральной жилки участков листьев. Возможность такого подхода была подтверждена в наших предшествующих исследованиях, в которых в качестве билатеральных признаков принимали содержание хлорофилла в левой и правой половинках листа, в точках, симметричных относительно его центральной жилки, определяемое оптическим методом.
Находили коэффициенты
отражения для каждого выделенного участка для смешанного потока и его диффузной составляющей при первом р°ь
д с д
и рк и втором рк и рь положении источника света. Величины
коэффициентов зеркального отражения
рЗ и рЗ находили как разницу соответствующих коэффициентов
отражения смешанного потока и его
диффузной составляющей рЗ = рск — рдк и
рЗ = р3 — рд . Находили значения доли зеркальной
компоненты
как
билатерального признака для выделенных участков листа VL = p3L / pcL и
VR = рЗ / pR . Находили среднее значение доли зеркальной компоненты
V = (vl + VR ) / 2, по которому судили о
функциональном состоянии растения. Находили значение ФА доли зеркальной компоненты по формуле
ФА = ^ ^R i))/N, по
которому судили о стабильности развития растения.
Математическая обработка
полученных данных. Экспериментальные данные обрабатывали с использованием программ EXCEL и STATISTICA. Значимость различия средних для измеренных параметров оценивали с помощью дисперсионного анализа (ANOVA). Использовали критерий Тьюки (p = 0.05). Статистический анализ закона распределения значений асимметрии был выполнен с использованием критериев согласия Колмогорова-Смирнова, Шапиро-Уилка и Лиллиефорса. Проверку
направленности асимметрии проводили с использованием одновыборочного
критерия Уилкоксона. Для проверки наличия связи между величиной асимметрии признака и его средним размером использовали
непараметрический коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Наличие антисимметрии проверяли по эксцессу распределения различий между сторонами. Результаты
На рис. 3 показаны размеры листьев огурца, определяющие их площадь, при различных вариантах питания. Средние значения размеров листа на полной дозе обоих типов подкормки (варианты I и III) значимо выше, чем при контроле.
На рис. 4 показано влагосодержание листа. Этот параметр непосредственно связан с содержанием сухого вещества, образуемого в процессе фотосинтеза за счет усвоения
углекислого газа из воздуха, а воды и минеральных веществ - из субстрата.
200,0
u 160,0
й
Н
^ 120,0
Si 80,0 -Н
О
£ 40,0 f-CL
0,0
□ Длина □ Ширина
rff*l
II
Вариант
III
Рис. 3. Размеры листа Fig. 3. Leaf sizes
Wl
IV
120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0
II
Вариант
Рис. 4. Влагосодержание листа Fig. 4. Leaf moisture content
К
I
III
К
I
Как следует из рисунка 4, различия влагосодержания по вариантам и по отношению к контролю статистически не значимы. Толщина листовой пластинки определяет длину пути луча света в листе
и непосредственно определяет его оптические свойства. Различия этого параметра по вариантам эксперимента оказались статистически не значимы (рис. 5). Масса листа при полной дозе
подкормок статистически значимо больше, чем при половинной дозе. Различия массы листа при различных типах подкормки
0,25
s
s
03 0,20
H
к 0,15
H
c3
§ 0,10
H о 0,05
H
0,00
т
i
f
II
Вариант
i
(варианты II и IV, III и IV) статистически не значимы.
2,50 ^ 2,00
к 1,50 н
0,50 0,00
3
Вариант
Рис. 5. Толщина листа Fig. 5. Leaf thickness
Рис. 6. Масса листа Fig. 6. Leaf weight
S 1,00
I
III
2
4
5
На рис. 7 показано содержание хлорофилла в листовой ткани при различных вариантах эксперимента. Большее содержание хлорофилла обычно соответствует большей интенсивности процесса фотосинтеза, хотя эта
зависимость не столь однозначна. Найденные значения статистически не различаются по вариантам. Такая же картина наблюдается по оптической плотности листьев в отдельных спектральных диапазонах (рис. 8)
30,0 25,0
Я
О 15,0
Ö 10,0 О
5,0 0,0
II
Вариант
III
IV
3,00
я
О 1,50
О 100
0,50 0,00
□ B □ G □ R
Л
шшт
rfl
Ii
II
Вариант
Рис. 7. Содержание хлорофилла
в листе
Fig. 7. Leaf chlorophyll content
Рис. 8. Оптическая плотность листа в отдельных спектральных диапазонах Fig. 8. Optical density of the leaf in separate spectral ranges
2,50
u 20,0
u 2,00
К
I
I
III
Интегральной величиной,
учитывающей в себе площадь листа, его сырую массу, толщину и содержание сухого вещества, а также одним из ключевых параметров, связанных с ростом растений, является удельная масса, вычисляемая как отношение сухой массы листа к его площади (LMA, leaf mass per area). Величина LMA характеризует структуру листа, которая при изменении
условий выращивания может претерпевать определенные преобразования,
направленные на обеспечение выживания растений. Происходящие в растении структурные преобразования, изменяющие толщину фотосинтезирующей ткани, могут способствовать регулированию
интенсивности фотосинтеза растений в зависимости от складывающихся условий в силу тесной взаимосвязи между
структурными и функциональными преобразованиями, носящими адаптивный характер.Результаты эксперимента
показали, что этот показатель выше по
25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0
сравнению с контролем при полных дозах обоих типов подкормок (варианты I и III) и статистически не отличается в зависимости от типа подкормки.
-г
щ ш щ
II
Вариант
Рис. 9. Удельная масса листа Fig. 9. Specific weight of the leaf
К
I
III
Отражательные свойства листьев приведены в таблице 1. Представлены найденные средние значения доли
зеркального компонента V и его флуктуирующей асимметрии ФА для различных вариантов эксперимента.
Таблица 1. Средние значения доли зеркальной компоненты отражения листа и ее ФА для
различных вариантов опыта Table 1. Average values of the fraction of the mirror component of the leaf reflection and its fluctuating asymmetry for different experiment variants
Параметр Вариант опыта
К I II III IV
V 0,29±0,05 0,34±0,06 0,35±0,05 0,31±0,04 0,34±0,05
ФА V 0,0340 0,0296 0,0351 0,0330 0,0315
Полученные данные показывают существенный диапазон изменения отражательных свойств листьев, как средней величины доли зеркальной компоненты V , так и ее флуктуирующей асимметрии ФАу
Обсуждение
Площадь листьев выступает важным условием высокой
продуктивности растений. Она
обусловливает интенсивный процесс фотосинтеза и высокое нарастание биологической массы, поэтому
существенно влияет на урожай. Размеры листьев в сильной степени определяются условиями, в которых растет растение. Меньшая площадь листа не позволяет в полной мере использовать световую
энергию, что снижает накопления органического вещества. Большая площадь листа приводит к затенению, что вызывает замедление фотосинтеза. Оптимальное развитие листовой поверхности и ее длительное активное действие
непосредственно зависят от
обеспеченности растений необходимыми элементами минерального питания и водой.
Вода в растительном организме является средой протекания
биохимических реакций и
непосредственно участвует в этих процессах. Нормальная жизнедеятельность растений может осуществляться лишь при высокой обеспеченности клеток и тканей водой. Содержание воды и сухого вещества непосредственно зависит от физиологического состояния растений. В свою очередь, условия минерального питания, обеспеченность водой и биологические особенности растений определяют содержания в них воды. Исследования влагосодержания листа по вариантам и по отношению к контролю не выявили статистических различий.
Наиболее репрезентативной
оказалась интегральная величина удельной массы листа LMA, характеризующей структуру листа, которая при изменении условий выращивания может претерпевать определенные преобразования,
направленные на обеспечение выживания растений.
При исследовании отражательных свойств листьев значения V не отличаются значимо между собой для всех вариантов эксперимента. Это означает, что в индивидуальном развитии листа влияние вида подкормки и ее концентрации на отражательные свойства тканей его пластинки было незначимым.
Стабильность развития растений,
характеризуемая величиной ФА также значимо не различается.
Выводы
В статье приведены исследования влияния типа подкормки (полная и половинная доза минеральных удобрений и раствор с добавлением НСДЗ) на функциональное состояние и стабильность развития растений огурца.
Предполагалось, что в случае положительного результата при применении НСДЗ в прифермской теплице можно будет добиться повышения эффективности производства и
обеспечения экологичности
производственного процесса. Критерием положительного результата является отсутствие зависимости свойств выращиваемых растений от типа подкормки.
Эксперименты показали, что как средние значения измеряемых
показателей, определяющие
биометрические параметры растений, так и стабильность развития растений статистически не различаются при различных видах подкормки.
При полных дозах минеральной подкормки величина LMA составила 19,2 г.м-2, при минеральной и органической -16,2 г.м- (не значимые различия средних). При половинных дозах минеральной подкормки LMA составляет 12,8 г.м- при минеральной и органической - 11,2 г.м-(незначимые различия средних). Это означает, что вместо использования дорогих минеральных удобрений возможно применение НСДЗ,
образующихся на фермах в больших количествах, решая тем самым проблему их утилизации.
Второй вопрос, исследуемый в рамках эксперимента - оптимальная концентрация применяемых растворов для
подкормки - не получил окончательного решения. Эксперимент показал, что применение полных и половинных доз
обоих типов подкормок приводит к значимо различным изменениям физиологического состояния растений.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Ерошенко Ф.В., Сторчак И.Г., Чернова И.В. Оценка состояния растений методами экспресс-диагностики // Аграрный вестник Урала. 2019. № 7 (186). С. 19-25. https://doi.org/10.32417/article_5d52af440f71b8.16701399
2. Кулик К.Н., Исаков А.С., Новочадов В.В. Новые возможности анализа листовых пластинок деревьев-биоиндикаторов в оценке состояния окружающей среды в условиях аридной зоны // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 1 (61). С. 25-36. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2021-01-02
3. Ракутько Е. Н., Ракутько С. А. О возможности биоиндикации окружающей среды по флуктуирующей асимметрии оптической плотности листьев растений // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 1(69). С. 563-575. https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-01-62
4. Миронова Т.Ю., Гордеев В.В. Оптимальные параметры системы внутрипочвенного внесения навозосодержащих стоков // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2012. № 3. С. 25-26
5. Ракутько Е.Н., Ракутько С.А., Цзянь С., Ян М. Методы биоиндикационной оценки состояния агроэкосистем: аналитический обзор // АгроЭкоИнженерия. 2022. № 1 (110). С. 1942. https://doi.org/10.24412/2713-2641-2022-1110-19-42
6. Ustin S. L., Jacquemoud S. How the optical properties of leaves modify the absorption and scattering of energy and enhance leaf functionality. In: Cavender-Bares J., Gamon J.A., Townsend P.A. (eds) Remote Sensing of Plant Biodiversity. Springer, Cham. 2020. P. 349-384. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33157-3_14
7. Ракутько С.А., Ракутько Е.Н. Способ биоиндикации агроэкосистем с применением метода компьютерной морфоцветометрии // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2023. № 1(70). С.111-119. https://doi.org/10.24412/2078-1318-2023-1-111-119
8. Sun Z., Wu D., Lv Y., Lu S. Optical properties of reflected light from leaves: A case study from one species // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019. Vol. 57. No. 7. P. 4388-4406, https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2890998
9. Zhang X.Z., Du P.P., He Y., Fang H. Review of research and application for vegetation BRDF. Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi // Spectroscopy and Spectral Analysis. 2017. Vol. 37(3). P. 829-35. https://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2017)03-0829-07
10. Lukes P., Neuwirthova E., Lhotakova Z., Janoutova R., Albrechtova J. 2020. Upscaling seasonal phenological course of leaf dorsiventral reflectance in radiative transfer model // Remote Sensing of Environment. 2020. Vol. 246, 111862. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111862
11. Лабунец Л.В., Борзов А.Б., Ахметов И.М. Регуляризованная параметрическая модель индикатрисы коэффициента яркости шероховатой поверхности // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 10. С. 20-29. DOI: https://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-10-20-29
12. Ракутько С.А., Ракутько Е.Н. Портативный микропроцессорный колориметр для определения стабильности развития растений // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 3. С. 67-73. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-3-67-73
13. Олейников М.И., Чёста О.И., Осипова И.В. Феноменологический подход к построению физически корректной модели отражения материалов и покрытий в видимом диапазоне // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 3. С. 280-288. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-3-280-288
14. Овцов Л.П. Экологически безопасные технологии сельскохозяйственного использования животноводческих стоков и сточных вод. М.: Изд-во МГУ, 2002. 615 с.
15. Зорина А. А. Методы статистического анализа флуктуирующей асимметрии // Принципы экологии. 2012. № 3. С. 24-47. https://doi.org/10.15393/j1.art.2012.1461
REFERENCES
1. Eroshenko F.V., Storchak I.G., Chernova I.V. Assessment of plant condition by express-diagnostic methods. Agrarnyi vestnik Urala = Agrarian Bulletin of the Urals. 2019; 7 (186): 19-25. (In Russ.) https://doi.org/10.32417/article_5d52af440f71b8.16701399
2. Kulik K.N., Isakov A.S., Novochadov V.V. Leaf blades of bioindicator trees: new possibilities for analysis in the assessment of the environmental state in the conditions of the arid zone. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie = Proceedings of Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education. 2021; 1 (61): 25-36. (In Russ.) https://doi.org/10.32786/2071-9485-2021-01-02
3. Rakutko E. N., Rakutko S. A. Possibility of bioindication of environment by the fluctuating asymmetry of leaf optical density. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie = Proceedings of Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education. 2023; 1(69): 563-575. (In Russ.) https://doi.org/10.32786/2071-9485-2023-01-62.
4. Mironova T.Yu., Gordeev V.V. Optimal parameters of the system for subsoil application of manure-bearing wastewater. Mekhanizatsiya i elektrifikatsiya sel'skogo khozyaistva = Mechanization and electrification of agriculture. 2012; 3: 25-26 (In Russ.)
5. Rakutko E.N., Rakutko S.A., Jian S., Yang M. Bioindication methods for the agroecosystems assessment: a review. AgroEkoInzheneriya = AgroEcoEngineering. 2022; 1 (110): 19-42 (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2713-2641-2022-1110-19-42
6. Ustin S. L., Jacquemoud S. How the optical properties of leaves modify the absorption and scattering of energy and enhance leaf functionality. In: Cavender-Bares J., Gamon J.A., Townsend P.A. (eds) Remote Sensing of Plant Biodiversity. Springer, Cham. 2020: 349-384. (In Eng.) https://doi.org/10.1007/978-3-030-33157-3_14
7. Rakutko S.A., Rakutko E.N. Method for bioindication of agroecosystems based on computer morpho-colorimetry. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Izvestiya St. Petersburg State Agrarian University. 2023; 1(70): 111-119. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2078-1318-2023-1-111-119
8. Sun Z., Wu D., Lv Y., Lu S. Optical properties of reflected light from leaves: A case study from one species. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019; 57 (7): 43884406. https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2890998
9. Zhang X.Z., Du P.P., He Y., Fang H. Review of research and application for vegetation BRDF. Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi. Spectroscopy and Spectral Analysis. 2017. 37(3):829-35. (In Chinese, Eng.). https://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2017)03-0829-07
10. Lukes P., Neuwirthova E., Lhotakova Z., Janoutova R., Albrechtova J. 2020. Upscaling seasonal phenological course of leaf dorsiventral reflectance in radiative transfer model. Remote Sensing of Environment. 2020; 246, 111862 (In Eng.) https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111862
11. Labunets L.V., Borzov A.B., Akhmetov I.M. Regularized parametric model of the brightness coefficient indicatrix of a rough surface. Opticheskii zhurnal = Journal of Optical Technology. 2019; 86 (10): 618-626 (In Eng.) https://doi.org/10.1364/J0T.86.000618
12. Rakutko S.A., Rakutko E.N. Portable microcontroller-based colorimeter for determining plant development stability. Sel'skokhozyaistvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural machines and technologies. 2022; 16 (3): 67-73 (In Russ.) https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-3-67-73
13. Oleynikov M.I., Chesta O.I., Osipova I.V. A phenomenological approach to constructing a physically correct model of reflection of materials and coatings in the visible range. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki = Izvestiya Tula State University. Technical sciences. 2022; 3: 280-288. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-3-280-288
14. Ovtsov L.P. Environmentally safe technologies of agricultural use of livestock wastewater and sewage. Moscow: Publishing House of Moscow State University, 2002. 615 p.
15. Zorina A. A. Methods of statistical analysis of fluctuating asymmetry. Printsipy ekologii = Principles of the Ecology. 2012; 3: 24-47. (In Russ.) https://doi.org/10.15393/j1.art.2012.1461
Об авторах
Елена Николаевна Ракутько,
научный сотрудник отдела агроэкологии в животноводстве Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Фильтровское ш., д. 3, elena.rakutko@mail.ru,
https://orcid.org/0000-0002-3536-9639
Татьяна Ивановна Гордеева
канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник отдела агроэкологии в животноводстве Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Фильтровское ш., д. 3,
About the authors
Yelena N. Rakutko, researcher, Department of Agroecology in Livestock Production,
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia
elena.rakutko@mail.ru,
https://orcid.org/0000-0002-3536-9639
Tatyana I. Gordeeva,
Cand Sc. (Engineering), Assistant Professor, senior researcher, Department of Agroecology in Livestock Production,
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3,
cow- sznii @yandex .ru
Татьяна Юрьевна Миронова, канд.техн. наук, старший научный сотрудник отдела агроэкологии в животноводстве Института агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) - филиала ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, 196634, Россия, г. Санкт-Петербург, п. Тярлево, Фильтровское ш., д. 3,
mironova-tat@mail.ru,
0000-0001-6959-049X
Геннадий Валерьевич Медведев,
доктор технических наук, профессор кафедры энергообеспечения предприятий и электротехнологий Санкт-Петербургского государственного аграрного университета, Россия, 196601, Санкт-Петербург, Пушкин, Петербургское шоссе, дом 2, лит. А. genatswaly@mail.ru
Заявленный вклад авторов
Все авторы статьи принимали непосредственное участие в планировании, выполнении и поиске литературы.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов
Все авторы настоящей статьи ознакомились и одобрили представленный окончательный вариант
Статья поступила в редакцию: 18.09.2023 Одобрена после рецензирования:03.10.2023 Принята к публикации: 17.10.2023
Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia
cow-sznii@yandex.ru
Tatyana Yu. Mironova, Cand Sc. (Engineering), senior researcher, Department of Agroecology in Livestock Production,
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) -branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIM, 196634 Filtrovskoje Shosse, 3, Tiarlevo, Saint Petersburg, Russia,
mironova-tat@mail.ru,
0000-0001-6959-049X
Gennadi V. Medvedev, DSc (Engineering), professor, Chair of Power Supply of Enterprises and Electrical Technologies, Saint Petersburg State Agrarian University, 196601, Saint Petersburg, Peterburgskoje Shosse, 2, Block A, Russia
genatswaly@mail.ru
Authors'contribution
All authors of this paper have directly participated in the study planning and execution, and literature survey.
Conflict of interests
The authors declare no conflict of interests
All authors have read and approved the final version of the paper submitted
Received: 18.09.2023
Approved after reviewing:03.10.2023
Accepted for publication: 17.10.2023
