CC BY
0
УДК 631.582:631.147
DOI 10.36461/NP.2022.64.4.004
ПРОДУКТИВНОСТЬ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР В КОРОТКОРОТАЦИОННЫХ СЕВООБОРОТАХ В УСЛОВИЯХ НИЖНЕГО ПОВОЛЖЬЯ
В.С. Плаксина, ст. науч. сотрудник; А.Н. Асташов, гл. науч. сотрудник, к. с.-х. наук
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Российский научно-исследовательский и проектно-технологический институт сорго и кукурузы», г. Саратов, Россия, т. 8(8452)794969, e-maiL:v.pLaksina88@yandex.ru
Представлены результаты исследования продуктивности кормовых культур в экспериментальных севооборотах в засушливых условиях Нижнего Поволжья. Целью исследований являлось изучение продуктивности и питательной ценности кормовых культур при возделывании в севооборотах с короткой ротацией в условиях недостаточного увлажнения. Исследования проведены на опытном поле ФГБНУ РосНИИСК «Россорго» в 2020-2022 годах. Были разработаны и заложены экспериментальные севообороты короткой ротации с включением кормовых культур, занимающих от 20 до 33 % посевных площадей. Материалом для исследования послужили районированные сорта, включенные в Государственный реестр селекционных достижений: сорго зерновое (Гранат), кукуруза (РНИИСК-1), соя (Марина), нут (Бонус), суданская трава (Спартанка), подсолнечник (Актив), фацелия (Наталья), пайза (Готика). Большое разнообразие культур позволяет не только разработать севооборот с оптимальной структурой посевных площадей, но и обеспечить необходимый ассортимент кормов для животноводства. Максимальный урожай надземной биомассы был получен у кукурузы (33,65 т/га) и подсолнечника (35,48 т/га) в трехпольном севообороте. Соя сформировала набольший урожай биомассы в четырехпольном севообороте, по предшественнику озимая пшеница (16,58 т/га). Максимальная урожайность зернового сорго, суданской травы и фацелии выявлена в четырехпольном севообороте по предшественнику соя. Урожайность фацелии выше в четырехпольном севообороте по предшественнику соя (23,47 т/га). Пайза сформировала высокий урожай биомассы в пятипольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (21,83 т/га). Полученные результаты по содержанию протеина, жира, клетчатки, золы и БЭВ имеют важное практическое значение, поскольку являются необходимой информацией при выборе наиболее ценных и подходящих культур для кормления с.-х. животных.
Ключевые слова: севооборот, органическое земледелие, урожайность, надземная биомасса, биохимический анализ, валовая энергия.
Для цитирования: Плаксина В.С., Асташов А.Н. Продуктивность кормовых культур в коротко-ротационных севооборотах в условиях Нижнего Поволжья. Нива Поволжья, 2022, 4 (64), с. 1002. DOI 10.36461/NP.2022.64.4.004
Введение
Основной задачей сельскохозяйственной отрасли в настоящее время является обеспечение устойчивой кормовой базы [1]. Дальнейшее развитие животноводства требует не только значительного увеличения производства кормов за счет расширения посевов наиболее урожайных кормовых культур, но и улучшения их качества [2-4]. В целях улучшения качества производимых кормов и ликвидации недостатка протеина в них, следует пересмотреть структуру посевных площадей кормовых культур в направлении расширения посевов малораспространенных кормовых культур, таких как зерновое сорго, пайза, суданская трава, фацелия. В связи с глобальными изменениями климата особый интерес представляет изучение вопроса повышения продуктив-
ности севооборотов с включением кормовых культур в условиях с неравномерным выпадением осадков в течение вегетационного периода культур [5-9]. Следовательно, требуется разработка видов кормовых севооборотов, обеспечивающих повышение эффективности пашни за счет включения высокоурожайных кормовых культур в структуру посевных площадей [10]. Включение засухоустойчивых поздних культур, способных восполнять потери урожая других культур, обеспечивает стабилизацию выхода продукции [11].
Целью исследований являлось изучение продуктивности и питательной ценности кормовых культур при возделывании в севооборотах с короткой ротацией в условиях недостаточного увлажнения.
Материал и методы
Исследования проводились на опытном поле ФГБНУ РосНИИСК «Россорго» в 20202022 годах. Были разработаны и заложены экспериментальные севообороты короткой ротации с включением кормовых культур в соответствии с общепринятыми методиками [12-13]. Закладка стационарного полевого опыта проводилась в трехкратной повторности. Размещение делянок систематическое, расположение в два яруса. Общая площадь опыта 2,66 га, учетная площадь -100 м2.
Материалом для исследования послужили районированные сорта, включенные в Государственный реестр селекционных достижений: сорго зерновое (Гранат), кукуруза (РНИИСК-1), соя (Марина), нут (Бонус), суданская трава (Спартанка), подсолнечник (Актив), фацелия (Наталья), пайза (Готика).
Изучаемые культуры возделывались в трехпольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (кукуруза, подсолнечник), в четырехпольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (соя) и по сое (сорго зерновое, суданская трава, пайза, фацелия), в пятипольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (сорго зерновое, суданская трава, пайза, фацелия) и по нуту (кукуруза, сорго зерновое).
Агротехника в полевых опытах - общепринятая для зоны, без применения пестицидов. Осенью проводилось однократное лущение и глубокая вспашка на 25-27 см под все культуры. В зимний период проводилось двукратное
снегозадержание. Весной - закрытие влаги зубовыми боронами в два следа, две предпосевные культивации. Посев проводился в оптимальные сроки широкорядным способом с междурядьями 70 см сеялкой СО-4,2. Летом проводились междурядные обработки.
Гидротермический коэффициент (ГТК) в годы исследований составил 0,79...0,84, что соответствует недостаточно увлажненным условиям по Селянинову. Почва опытного участка -чернозем южный, маломощный, с содержанием гумуса 3,5-4,2 %.
Учет урожайности надземной биомассы кормовых культур выполнялся по общепринятым методикам [14]. Питательная ценность биомассы оценивается по содержанию сухого вещества, протеина, жира, золы, клетчатки, БЭВ [1418]. Расчет валовой энергетической ценности надземной биомассы проводился по методике зоотехнического анализа кормов [19].
Статистическая обработка полученных данных проведена методом дисперсионного анализа с использованием компьютерной программы AGROS версии 2.09 [20].
Результаты и их обсуждение
Большое разнообразие культур позволяет не только разработать севооборот с оптимальной структурой посевных площадей, но и обеспечить необходимый ассортимент кормов для животноводства. В наших севооборотах кормовые культуры занимают от 20 до 33 %. В таблице 1 приведены данные урожайности биомассы и сухого вещества кормовых культур.
Поле Культура Сырая биомасса, т/га Сухое вещество, т/га
2020 2021 2022 Среднее 2020 2021 2022 Среднее
Трехпольный севооборот
1 Соя 15,35 13,80 17,60 15,58 4,10 4,49 5,16 4,58
3 Кукуруза 27,00 37,30 36,65 33,65 8,71 9,74 9,55 9,33
Подсолнечник 31,75 39,50 35,20 35,48 8,18 10,18 10,31 9,56
Четырехпольный севооборот
3 Соя 16,30 14,95 18,50 16,58 5,44 4,44 5,23 5,04
4 Пайза 14,90 22,70 26,83 21,48 5,14 6,08 11,13 7,45
Фацелия 22,50 27,50 20,50 23,50 5,91 7,13 5,82 6,29
Суданская трава 22,50 26,00 28,40 25,63 6,77 7,01 9,16 7,65
Сорго зерновое 15,90 32,20 30,60 26,63 5,52 9,41 11,28 8,74
Пятипольный севооборот
3 Пайза 16,60 22,90 26,00 21,83 5,73 6,15 10,70 7,52
Фацелия 26,90 21,60 19,90 22,80 7,16 6,84 5,59 6,53
Суданская трава 15,40 29,40 24,30 23,03 4,12 9,40 7,52 7,01
Сорго зерновое 20,80 29,60 28,90 26,43 7,22 8,75 10,45 8,81
5 Кукуруза 25,90 33,40 36,00 31,77 6,76 7,16 10,71 8,21
Сорго зерновое 16,30 30,30 29,80 25,47 5,56 8,96 10,77 8,43
Fфакт 5,325* 3,279*
НСР05 7,254 2,462
Примечание: * - степень достоверности на 0,05 % уровне значимости
Таблица 1
Урожайность надземной биомассы и сухого вещества кормовых культур в короткоротационных севооборотах, 2020-2022 гг.
В трехпольном севообороте в среднем за три года исследований максимальный урожай надземной биомассы был получен у кукурузы (33,65 т/га) и подсолнечника (35,48 т/га). Наибольшие показатели отмечены в 2021 году, отличающемся благоприятными погодными условиями и необходимым количеством осадков в критические для кормовых культур фазы. В пятипольном севообороте продуктивность кукурузы ниже на 1,88 т/га и составляет 31,77 т/га. У сои, возделываемой в качестве парозанимающей культуры, получена максимальная урожайность в 2022 году - 17,60 т/га, в среднем за годы исследований показатель составил 15,58 т/га. В четырехпольном севообороте соя сформировала наибольший урожай биомассы также в 2022 году (18,50 т/га), что на 0,90 т/га выше трехпольного севооборота. В среднем продуктивность сои составила 16,58 т/га. Максимальная урожайность биомассы у зернового сорго за все годы исследований выявлена в четырехпольном севообороте по предшественнику соя - 26,63 т/га, несколько ниже урожайность по нуту - 26,43 т/га, самая низкая - по озимой пшенице в пятипольном севообороте - 25,47 т/га. Урожай биомассы суданской травы составил 25,63 т/га в четырехпольном севообороте по бобовому предшественнику и 23,03 т/га в пятипольном севообороте по озимой пшенице. Урожайность биомассы фацелии также
выше в четырехпольном севообороте по сое и составляет 23,50 т/га, в пятипольном севообороте по озимой пшенице урожайность несколько ниже - 22,80 т/га. Пайза сформировала урожай биомассы 21,83 т/га по предшественнику озимая пшеница в пятипольном севообороте и 26,0 т/га по сое в четырехпольном севообороте.
Самая высокая урожайность сухого вещества в опыте получена у подсолнечника и кукурузы в трехпольном севообороте, 9,56 и 9,33 т/га соответственно. В четырехпольном севообороте максимальные показатели у зернового сорго (8,74 т/га), у пайзы и суданской травы выход сухого вещества находился на уровне 7,45...7,65 т/га, урожайность сухого вещества фацелии составляет 6,29 т/га, у сои - 5,04 т/га. В пятипольном севообороте высокий показатель у зернового сорго по озимой пшенице (8,81 т/га) и по нуту (8,43 т/га), у кукурузы выход сухого вещества составляет 8,21 т/га, у пайзы - 7,52 т/га, у суданской травы - 7,01 т/га, у фацелии - 6,53 т/га.
В ходе анализа биохимического состава надземной биомассы кормовых культур севооборотов выявлено, что самое высокое содержание протеина в биомассе сои в четырехпольном севообороте по озимой пшенице - 12,98 %, сои в трехпольном севообороте по предшественнику сборное поле - 11,88 % и фацелии в четырехпольном севообороте по сое - 10,23 % (табл. 2).
Таблица 2
Питательная ценность биомассы кормовых культур севооборотов, 2020-2022 гг.
Культура (предшественник) Содержание питательных веществ, % на абсолютно сухое вещество ВЭ, МДж/кг
сырой протеин сырой жир клетчатка зола БЭВ
Трехпольный севооборот
Соя (сборное поле) 11,88 2,31 24,14 8,15 53,52 17,94
Кукуруза (озимая пшеница) 6,11 2,43 26,04 5,64 59,78 18,08
Подсолнечник (озимая пшеница) 11,97 2,62 27,65 8,86 48,91 17,99
Четырехпольный севооборот
Соя (озимая пшеница) 12,98 2,40 25,94 8,11 50,58 18,10
Пайза (соя) 6,81 1,87 32,98 9,02 46,32 17,07
Фацелия (соя) 10,23 2,58 27,61 8,04 51,55 18,01
Суданская трава (соя) 6,27 2,15 28,64 5,23 57,71 18,18
Сорго зерновое (соя) 8,37 2,09 28,64 6,81 54,09 18,02
Пятипольный севооборот
Пайза (озимая пшеница) 6,56 1,39 29,85 8,96 53,24 17,40
Фацелия (озимая пшеница) 9,29 2,57 25,54 7,59 55,02 17,97
Суданская трава (озимая пшеница) 6,06 2,18 29,35 5,28 57,14 18,18
Сорго зерновое (озимая пшеница) 8,19 2,08 23,61 6,24 59,88 17,98
Кукуруза (нут) 6,46 2,38 23,98 5,52 61,66 18,07
Сорго зерновое (нут) 8,00 2,09 31,75 7,48 50,68 17,96
Fфакт 13,519* 2502,53* 1788,097* 2387,952 * 2427,908 *
НСР05 2,222 0,019 0,198 0,084 0,267
Примечание: ВЭ - выход валовой энергии; * - степень достоверности на 0,05 % уровне значимости
Содержание жира в биомассе изучаемых культур варьирует в пределах 1,39...2,62 %. Высокое содержание в биомассе подсолнечника в трехпольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (2,62 %), фацелии в четырехпольном севообороте (2,58 %) и в пятипольном севообороте (2,57 %), кукурузы в трехпольном севообороте по озимой пшенице (2,43 %) и пятипольном севообороте по нуту (2,38 %), сои в четырехпольном севообороте (2,40 %).
Максимальное содержание клетчатки отмечено в биомассе пайзы в четырехпольном севообороте по сое (32,98 %) и зернового сорго в пятипольном севообороте по нуту (31,75 %), на остальных культурах показатель варьировал в пределах 23,61.29,35 %. Содержание валовой энергии в одном килограмме биомассы изучаемых культур составило 17,40.18,18 МДж.
Заключение
Включение в структуру посевных площадей изучаемых кормовых культур можно считать обоснованным, так как за годы исследований получен достаточно высокий урожай как надземной биомассы, так и сухого вещества. Максимальный урожай надземной биомассы был полу-
чен у кукурузы и подсолнечника в трехпольном севообороте, 33,65 и 35,48 т/га соответственно. Соя сформировала набольший урожай биомассы в четырехпольном севообороте, по предшественнику озимая пшеница - 16,58 т/га. Максимальная урожайность зернового сорго, суданской травы и фацелии выявлена в четырехпольном севообороте по предшественнику соя. Урожайность фацелии выше в четырехпольном севообороте по предшественнику соя (23,50 т/га). Пайза сформировала высокий урожай биомассы в пятипольном севообороте по предшественнику озимая пшеница (29,85 т/га).
В ходе анализа биохимического состава кормовых культур севооборотов выявлено, что надземная биомасса всех изучаемых культур сбалансирована по основным питательным веществам. Содержание протеина варьировало в пределах 6,06.12,98 %, высокие показатели в биомассе сои, подсолнечника, зернового сорго и фацелии. Содержание жира в биомассе изучаемых культур варьирует в пределах 1,39.2,62 %. Максимальное содержание клетчатки отмечено в биомассе пайзы и зернового сорго, 32,98 % и 31,75 % соответственно.
Литература.
1. Косолапов В.М., Трофимов И.А. Значение кормопроизводства в сельском хозяйстве. Зернобобовые и крупяные культуры, 2013, № 2 (6), с. 59-63.
2. Белостоцкий А.А. Устойчивая кормовая база - устойчивое развитие животноводства. Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития, 2015, № 25, с. 206-210.
3. Лобачева Т. И. Состояние и направления развития кормовой базы животноводства. Кормопроизводство, 2017, т. 8, с. 3-9.
4. Мусоров И.В. Развитие животноводства: проблемы и перспективы. Международный журнал экспериментального образования, 2015, № 8 (часть 1), с. 159-160.
5. ToigiLdin A., Morozov V., PodsevaLov M., ToigiLdina I., Ayupov D. Ecological role of crop rotation in the efficient use of agricultural territories of the forest-steppe zone of the Volga region. E3S Web of Conferences, 2020, № 1,01014.
6. Сидоренко О.Д., Павлова В.Н. Методы оценки влияния изменений климата на продуктивность сельского хозяйства [Электронный ресурс]. Методы оценки последствий изменения климата для физических и биологических систем. Москва: Росгидромет, 2012, 510 с.
7. Мельникова О.В. Биоклиматический потенциал продуктивности полевых культур на юго-западе Центрального региона России. Вестник Брянской государственной сельскохозяйственной академии, 2011, № 2, с. 59-69.
8. Левицкая Н.Г., Демакина И.И. Современные изменения климата Саратовской области и стратегия адаптации к ним селекции и агротехнологий. Успехи современного естествознания, 2019, № 10, с. 7-12.
9. Курдюков Ю.Ф., Левицкая Н.Г., Васильева М.Ю. Повышение продуктивности и устойчивости агроэкосистем в степной зоне Поволжья. Аграрная наука, 2014, № 3, с. 10-11.
10. Плаксина В.С., Асташов А.Н., Бочкарева Ю.В., Пронудин К.А., Сучкова М.Г., Ефремова И.Г. Эффективность включения кукурузы и зернового сорго в севообороты с короткой ротацией в засушливых условиях Нижнего Поволжья. Успехи современного естествознания, 2020, № 12, с. 36-41.
11. Plaxina V., Astashov A., Bochkareva Ju., Azizov Z., Safronov A. Improvement of the ecological sus-tainability of shorttermrotation under the aridi-zation conditions. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. "International Scientific and Practical Conference: Development of the Agro-Industrial Complex in the Context of Robotization and Digitalization of Production in Russia and Abroad, DAICRA 2021", 2022, 012135.
12. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). Москва: Книга по Требованию, 2012, 352 с.
13. Казанцев В.П. Полевой опыт и основные методы статистического анализа. Омск: ФГОУ ВПО ОмГАУ, 2010, 209 с.
14. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Москва: Агропро-миздат,1989, 194 с.
15. ГОСТ 13496.4-2019 Корма, комбикорма, комбикормовое сырье. Методы определения содержания азота и сырого протеина. Москва: Стандартинформ, 2019, 15 с.
16. ГОСТ 31675-2012 Корма. Методы определения содержания сырой клетчатки с применением промежуточной фильтрации. Москва: Издательство стандартов, 2012, 39 с.
17. ГОСТ 13496.15-97 Корма, комбикорма, комбикормовое сырье. Методы определения содержания сырого жира (с изменением № 1). Москва: Издательство стандартов, 1997, 35 с.
18. ГОСТ Р 56881-2016 Биомасса. Определение зольности стандартным методом. Москва: Издательство стандартов, 2016, 37 с.
19. Петухова Е.А., Бессарабова Р.Ф., Халенева Л.Д. Зоотехнический анализ кормов. Москва: Колос, 1989, 239 с.
20. Мартынов С.П. Статистический и биометрико-генетический анализ в растениеводстве и селекции. Пакет программ "AGROS 2.09", Тверь, 1999.
UDC 631.582:631.147
DOI 10.36461/N P.2022.64.4.004
PRODUCTIVITY OF FODDER CROPS IN SHORT ROTATIONAL CROP ROTATIONS UNDER THE CONDITIONS OF THE LOWER VOLGA REGION
V.S. Plaksina, Senior Research Officer; A.N. Astashov, Chief Research Officer, Candidate of Agricultural Sciences
Federal State Budgetary Scientific Institution "Russian Research and Design Technological Institute of Sorghum and Maize", Saratov, Russia, tel. 8(8452)794969, e-mail:v.plaksina88@yandex.ru
The article presents the results of studies on the productivity of forage crops in experimental crop rotations under the arid conditions of the Lower Volga Region. The purpose of the study was to investigate the productivity and nutritional value of forage crops grown in short crop rotations under conditions of insufficient moisture. Studies were conducted on the experimental field of the RosNIISK "Rossorgo" in 2020-2022. Experimental crop rotations with short rotation were developed and introduced with forage crops occupying 20 to 33 % of the cultivated area. The material for the study were recognized varieties included in the State Register of Selection Achievements: grain sorghum (Granat), maize (RNIISK-1), soybean (Marina), chickpea (Bonus), Sudan grass (Spartanka), sunflower (Aktiv), phacelia (Natalia), Japanese millet (Gotika). The great diversity of crops not only makes it possible to develop crop rotations with an optimal structure of cultivated areas, but also to provide the necessary supply of forages for animal husbandry. The highest yield of above-ground biomass was obtained for maize (33.65 t/ha) and sunflower (35.48 t/ha) in three-field crop rotation. Soybeans produced the highest biomass yield in the four-field crop rotation with winter wheat as the preceding crop (16.58 t/ha). The highest yield productivity of grain sorghum, Sudan grass and phacelia was found in the four-field crop rotation with soybeans as the preceding crop. The yield productivity of phacelia is higher in the four-field crop rotation on the soybean as the preceding crop (23.47 t/ha). Japanese millet formed a high biomass yield in the five-field crop rotation with winter wheat as the preceding crop (21.83 t/ha). The results obtained for protein, fat, fibre, ash and nitrogen-free extractive substances have important practical value as they provide essential information for choosing the most valuable and suitable crops for livestock feeding.
Keywords: crop rotation, organic farming, yield productivity, above-ground biomass, biochemical analysis, gross energy.
References.
1. KosoLapov V.M., Trofimov I.A. Role of forage production in agriculture. Legumes and Groat Crops, 2013, No. 2 (6), pp. 59-63.
2. Belostotsky A.A. Sustainable feed base - sustainable development of animal husbandry. Economics and Management in the XXI century: Development Trends, 2015, No. 25, pp. 206-210.
3. Lobacheva T. I. State and development of forage resources for animal husbandry. Fodder Journal, 2017, vol. 8, pp. 3-9.
4. Musorov I.V. Development of animal husbandry: problems and prospects. International Journal of Experimental Education, 2015, No. 8 (Part 1), pp. 159-160.
5. Toigildin A., Morozov V., Podsevalov M., Toigildina I., Ayupov D. Ecological role of crop rotation in the efficient use of agricultural territories of the forest-steppe zone of the Volga region. E3S Web of Conferences, 2020, № 1,01014.
6. Sidorenko O.D., Pavlova V.N. Methods for assessing the impact of climate change on agricultural productivity [Electronic resource]. Methods for assessing the impacts of climate change on physical and biological systems. Moscow: Rosgidromet, 2012, 510 p.
7. Melnikova O.V. Bioclimatic potential of crop yield in the Southwest of the Central Region of Russia. Vestnik of Bryansk State Agricultural Academy, 2011, No. 2, pp. 59-69.
8. Levitskaya N.G., Demakina I.I. Modern climate characters of the Saratov Region and adaptation strategy of breeding and agrotechnologies to them. Uspekhi Sovremennogo Estestvoznaniya, 2019, No. 10, pp. 7-12.
9. Kurdyukov Ju.F., Levitskaya N.G., Vasilieva M.Ju. Improving the productivity and resistance of agroe-cosystems in the Povolzhie steppe zone. Agrarian Science, 2014, No. 3, pp. 10-11.
10. Plaksina V.S., Astashov A.N., Bochkareva Yu.V., Pronudin K.A., Suchkova M.G., Efremova I.G. Efficiency of including maize and grain sorghum in crop rotations with short rotation in arid conditions of the Lower Volga Region Uspekhi Sovremennogo Estestvoznaniya, 2020, No. 12, pp. 36-41.
11. Plaxina V., Astashov A., Bochkareva Ju., Azizov Z., Safronov A. Improvement of the ecological sus-tainability of shorttermrotation under the aridi-zation conditions. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. "International Scientific and Practical Conference: Development of the Agro-Industrial Complex in the Context of Robotization and Digitalization of Production in Russia and Abroad, DAICRA 2021", 2022, 012135.
12. Dospekhov B.A. Methodology of field experience (with the basics of statistical processing of research results). Moscow: Kniga po Trebovaniyu, 2012, 352 p.
13. Kazantsev V.P. Field experience and basic methods of statistical analysis. Omsk: FSEI of HPE Omsk State Agrarian University, 2010, 209 p.
14. Methodology of state variety testing of agricultural crops. Moscow: Agropromizdat, 1989, 194 p.
15. GOST 13496.4-2019 Fodder, mixed fodder and raw mixed fodder. Methods of nitrogen and crude protein determination. Moscow: Standartinform, 2019, 15 p.
16. GOST 31675-2012 Feeds. Methods for determination of crude fibre content with intermediate filtration. Moscow: Izdatel'stvo Standartov, 2012, 39 p.
17. GOST 13496.15-97 Forages, compound feeds, raw material for compound feeds. Methods for determining the raw fat content (with change No. 1). Moscow: Izdatel'stvo Standartov, 1997, 35 p.
18. GOST R 56881-2016 Biomass. Determination of the ash content by standard method. Moscow: Izdatel'stvo Standartov, 2016, 37 p.
19. Petukhova E.A., Bessarabova R.F., Khaleneva L.D. Zootechnical analysis of feed. Moscow: Kolos, 1989, 239 p.
20. Martynov S.P. Statistical and biometric-genetic analysis in crop production and breeding. Software package "AGROS 2.09", Tver, 1999.
