Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

ФАКТОРЫ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ И СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОДУКТИВНОСТИ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ И ТВЕРДОЙ ПШЕНИЦЫ В ЮЖНОЙ ЛЕСОСТЕПИ ПРЕДУРАЛЬСКОИ ПРОВИНЦИИ

ВАК РФ 06.01.09, Растениеводство

Автореферат диссертации по теме "ФАКТОРЫ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ И СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОДУКТИВНОСТИ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ И ТВЕРДОЙ ПШЕНИЦЫ В ЮЖНОЙ ЛЕСОСТЕПИ ПРЕДУРАЛЬСКОИ ПРОВИНЦИИ"

/'Згт

Кондрашова Ольга Александровна

Факторы внешней среды и сравнительная оценка продуктивности яровой мягкой и твердой пшеницы в южной лесостепи Предуральской провинции

Специальность 06.01.09 - растениеводство

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

Оренбург - 2005

Работа выполнена в государственном научном учреждении «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства РАСХН»

Научный руководитель - доктор географических наук,

старший научный сотрудник Тихонов Вячеслав Евгеньевич

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук,

старший научный сотрудник Часовских Николай Павлович кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник Тишков Николай Иванович

Ведушая организация — Государственное научное учреждение

«Всероссийский НИИ мясного скотоводства РАСХН»

Защита состоится 8 июля 2005 года в 10 часов на заседании диссертационного совета К 006.079.01 при ГНУ «Оренбургский научно-исследователь- , ский институт сельского хозяйства РАСХН» по адресу: 460051, г. Оренбург, пр. Гагарина, 27/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Оренбургского НИИСХ

Автореферат разослан 7 июня 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат сельскохозяйственных наук

Е.В. Часовских

Обшая характеристика работы

Актуальность темы. Ведущее место среди зерновых хлебов -занимает пшеница — главная зерновая культура, особенно в степных и лесостепных районах с умеренным климатом и с годовым количеством осадков до 600 мм («Пшеницы мира», 1976).

Твердая пшеница имеет большое производственное значение, занимает второе место по посевным площадям, после пшеницы мягкой. Погоня за валом - одна из причин сокращения посевов яровой твердой пшеницы. Это привело к перемещению площадей посева её из степных районов в более обеспеченные влагой лесостепные, что обусловило резкое снижение качества товарной продушин (B.C. Голик, 1996). Однако на сегодняшний день отсутствует для указанной территории анализ на основе длительных рядов наблюдений таких вопросов, как влияние факторов среды, в том числе абиотических и биотических стрессоров, на формирование урожайности, качества зерна яровой мягкой и твердой пшеницы, вероятности формирования классного зерна за длительный промежуток лег у обоих видов пшеницы, а также оптимизации структуры посевных площадей под этими культурами, с учетом экономической эффективности их возделывания. Решение этих проблем и составляет актуальность настоящих исследований.

Цель исследований - сравнительная оценка продуктивности и эффективности возделывания яровой мягкой и твердой пшеницы в условиях южной лесостепи Предуральской провинции с выдачей рекомендаций производству.

В задачи исследовании входило:

- изучить влияние погодных факторов на продуктивность и качество зерна яровой твердой и мягкой пшеницы на базе длительных рядов наблюдений;

- выявить потенциал качества зерна яровой твердой и мягкой пшеницы в изучаемой зоне;

- изучить устойчивость яровой пшеницы обоих видов к биотическим факторам поражения;

- разработать параметры оптимального згроэкотипа сортов изучаемых

культур для условий южной лесостепи П)>едуральуцБ МСХА

фонд научной литературы

- дать сравнительную экономическую оценку возделывания различных видов яровой пшеницы за многолетний период.

Научная новизна. Впервые разработаны многомерные регрессионные модели зависимости продуктивности яровой мягкой и твердой пшеницы, а также развития вредных организмов от факторов погоды за длительный период наблюдений. Выявлено влияние комплекса вредных организмов на урожайность зерна. Установлена роль косвенных показателей в хлебопекарной опенке качества зерна мягкой пшеницы и готовых макаронных изделий из твердой пшеницы; определен потенциал данных показателей качества для твердой и мягкой пшеницы. Разработаны параметры модели оптимального агроэкотипа сорта яровой твердой и мягкой пшеницы для изучаемой территории. Дана сравнительная оценка эффективности возделывания твердой и мягкой пшеницы а южной лесостепи Предуральской провинции.

Практическая значимость исследований. Определена вероятность формирования классного зерна для пшеницы твердой и мягкой в условиях южной лесостепи Предуральской провинции. Установлена более высокая надежность окупаемости затрат при возделывании пшеницы твердой.

Научно обоснованы параметры моделей сортов яровой пшеницы для изучаемой природной зоны на современном этапе. Определены п)ТН реализации этих параметров в селекционном процессе на основе целенаправленного использования вклада в повышение эффективности отборов на продуктивность индексов селектируемых признаков.

Основные положения, выносимые на защиту:

- факторы среды и продуктивность яровой твердой и мягкой пшеницы;

- факторы среды и качество зерна и готовой продукции твердой и мягкой пшеницы;

- биотические факторы в биоценозе твердой и мягкой пшеницы, их влияние на продуктивность и качество зерна;

- основные параметры оптимального агроэкотипа сорта яровой твердой и мягкой пшеницы;

- сравнительная оценка эффективности возделывания двух видов яровой пшеницы.

Апробации работы. Основные положения работы докладывались на Международной конференции, посвященной 50-летию начала освоения целинных и залежных земель (Оренбург, 2004), научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов (Оренбург, 2003, 2004, 2005), а также на заседаниях методической комиссии Оренбургского НИИСХ (2002, 2003, 2004).

Работа выполнена в соответствии с планом НИР ГНУ «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства РАСХН», № госрегистрации 01.960.0.10121.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация написана па 147 страницах компьютерного текста, включает 7 глав, 35 таблиц, б рисунков и 3 приложения. Список литературы содержит 272 источника, в том числе 13 на иностранных языках.

Условия проведения исследований и методика Природно-климатические условия

Место проведения исследований - Аксаковекий Государственный сортоучасток (ГСУ), расположенный в южной лесостепи Предуральской провинции на чернозёме типичном. Агроклиматический район ГСУ - незначительно засушливый, умеренно тёплый. ГТК (по Селянинову, 1966) равен 0.8 и более. Количество осадков за май - нюнь 70 — 85 мм. Годовое количество осадков 370 — 420 мм. Ресурсы тепла составляют 2200 - 2400 "С. Продолжительность безморозного периода И5 -125 дней. Средний из абсолютных минимумов равен -37 "С, Устойчивый снежный покров устанавливается 14 - 18 ноября, продолжительность залегания его 146 —] 60 дней (Агроклиматические ресурсы Оренбургской области, 1971).

Естественная биологическая продуктивность изучаемой территория Оренбургской области, выраженная через биоклиматический потенциал урожайности зерновых культур (Д.И. Шащко, 1985), составляет 2.07 - 2.30 тонны с одного гектара (среднемноголетние показатели).

Методика исследований «Научное исследование, т.е. изучение и объяснение закономерностей разв(ггия явлений в любой области науки, может быть теоретическим или экспериментальным, ...многие исследования в области агрономии комплексные и трудно провести грань между теоретическим и экспериментальным исследованием. Первоосновой,

источником теоретических исследований служит наблюдение, опыт, а обобщение экспериментальных данных развивает теорию» {Б, А. Доспехов, 1979, с.4-5).

В наших исследованиях моделирование является основным методом такого обобщения экспериментальных данных; оно составляет сущность системного подхода к изучению сложных систем, в том числе и таких, какими являются степные агроценозы. Под моделированием понимается материальное или идеальное (мысленное) имитирование поведения какой-либо реально существующей системы, схематическое или математическое воспроизведение принципов её организации и функционирования (Образцов. 1981).

Разработка моделей и схем зависимостей в биоценозе яровой пшеницы в условиях южной лесостепи Предуральской провинции в значительной степени базировалась на анализе материалов Оренбургского областного центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, опубликованных в климатических справочниках и ежегодниках, научных отчетов инспектуры гос-комиссип Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений по Оренбургской области за 1940 - 2000 гг., а также бюллетеней "Валовые сборы и урожайность сельскохозяйственных культур" Оренбургского областного комитета государственной статистики с 1951 по 2004 гг.

Наблюдения и исследования проводились по следующим методикам;

- фенологические наблюдения — по методике Госкомиссии Российской Федерации по испытанию и охране селекционных достижений (1971);

- оценка технологических качеств зерна - по методике Центральной лаборатории Госкомиссии по сортоиспытанию.

- метеорологические наблюдения - по методике Федеральной службы России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (форма ТСХ — 8, агрометеорологические бюллетени Оренбургского областного центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды).

- агроклиматическая обработка метеоданных - методами, описанными в работе Н.В. Гулиновой (1974).

- моделирование связей с помощью пакета прикладных программ «ППП Статграфик».

- расчеты трендов - методом гармонических весов (А Н. Полевой, 1988).

- интерпретация полученных результатов моделирования с использованием методических пособий по математической статистике Дж. Смедекора (1961), Б.Л. Доснехова (1979), Г.Ф. Лакшш(1980), Г.Н. Зайцева (1984) и др.

Регрессионные модели представлены в основном не в виде аналитического выражения (У 13 а + Ь|Хг + ЬХ2 +...+ Ь„ХП ± 5), а в табличной форме, которая в информационном плане имеет ряд преимуществ (пример)

Регрессионная модель зависимости урожайности зерна пшеницы от погодных факторов

Независимая переменная (факторы погоды) Коэффициент регрессии Стандартная ошибка т- знанекие Уровень значимости <Р) Доля влияния фактора, %

Свободный

член а ± а' >2.0 <0.05

X, ь. >2.0 <0.05

X! ь2 >2.0 <0.05

Х„ Ьп ±ь„' >2.0 <0.05

Для полной регрессии: коэффициент детерминации (Я^); Р-отношенне; стандартная ошибка оценки (8); уровень значимости ( Р < 0.05)

Табличная форма позволяет показать как значимость каждого коэффициента! входящего в уравнение регрессии, так и его ошибку, определяющую число значащих цифр после запятой. Доля влияния фактора рассчитывалась как отношение суммы квадратов отклонений, обусловленной соответствующим фактором, к итоговой сумме квадратов отклонений, относящейся к регрессии. Р- отношение определялось как отношение (в%) среднего квадрата, обусловленного регрессией, к среднему квадрату ошибок.

Объем выборки, используемой для построения модели, обозначен в виде продолжительности периода наблюдений {например, 1956 - 1974 гг.) или количеством учтенных наблюдений (лет, сортов).

Общий период наблюдений за продуктивностью обоих видов пшеницы включает период 1940 — 2004 гг.; за комплексом вредных организмов 1956 -2000 гг.; за оценкой качества зерна с 1961 по 2000 гг.

в

Место в севообороте, основная и предпосевная обработка почвы, норма высева семян, система удобрений, сроки проведения агротехнических работ для изучаемых культур - принятые на соответствующем госсортоучастке.

Результаты исследований 1. При роди о-ресурсиый потенциал формирования урожайности яровой пшешшы

Исследованиями по моделированию связей урожайности с погодными условиями установлено, что комплекс метеорологических показателей, описывающих дисперсию урожайности зерна, в значительной степени отличается специфичностью для каждого сортоучастка. И эта специфичность характеризуется не только различным набором погодных элементов, но и долей влияния каждого из них на результирующий признак. Важно также подчеркнуть: количество влияющих эффектов {на входе модели) довольно велико. При этом удаётся детерминировать не более 70...80% разброса значений урожайности зерна. Оставшаяся часть дисперсии приходится на не выявленные факторы и ошибки измерения.

В таблице 1 показана регрессионная модель дчя зависимой переменной, которая определяется как отклонения урожайности от тренда. В связи с тем, что на уровень урожайности влияет не только погода, но и постоянно действующий антропогенный фактор, обусловленный культурой земледелия, принято этот фактор представлять в виде тренда. Тогда отклонения урожайности от тренда будут характеризовать влияние погоды. Отклонения выражены в процентах.

В описании независимых переменных применены следующие сокращения: О - сумма осадков, мм; К - коэффициент атмосферного увлажнения, представляющий собой отношение суммы осадков за определенный период к испаряемости (потенциальному испарению) за тот же период; д - дефицит влажности воздуха, мб; I-средняя месячная температура воздуха, °С; 1п - натуральный логарифм; V - корень квадратный. Индексы при переменных ознэчают номер месяца в году, а буква "и" при них - номер месяца предшествующего года. Приведённые в табл. 1 результаты по своей информативности значительно богаче интуиции земледельца, поскольку показывают влияние не только очевидных факторов. Так, например, на Аксаковском ГСУ осадки осенне-зимнего периода (0_8»_10п; 0_9)г+10п; 0_10л; 0_12м; 0_2) в сумме оказывают определяющее влияние на

урожай в 31.4% случаев. Вряд ли человеческой интуиции под силу это понять, как и то, что 14.72% случаев из них приходится на осадки октября.

1. Влияние погодных факторов на отклонение (в %) урожайности от тренда пшеницы мягкой на А кс а ко веком ГСУ за 1940-1996 гг.

Независимая Коэф- Стандарт- Т- Уровень Доля |

переменная фициент регрессии ная ошибка значение значимости влияния фактора, %

Свободный член 294.7 58.1 5.0 0.000 -

а 6+7 -8.1 0.9 -9.0 0.000 13.17

0.63 0.08 7.8 0.000 15.06

(0_Юи)г -0.012 0,002 -5.1 0.000 14.72

(0_12п)7 л/(К_8+9) \'(0_2) ~1{0_9п+10») К_7+8+9 1л1(О_8>1+9и+10н) -0.008 175.1 6.5 10,4 -102.6 -44.1 0.002 32.9 1.9 2.8 26.8 14.2 -3.6 5.3 3.2 3.6 -3.8 -3.0 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.003 6.78 5.93 2.84 3.17 5.53 3.89

-5.6 2.! -2.6 0.012 3,61

Для полной регрессии: среднее по ряду У = 100.5%; стандартная ошибка оценки = 25.3; IV = 0.747; Р-отношенне = 14.1; Рп05 = 0.02

Но важно другое: зимние, то есть твёрдые осадки в данной микрозоне (СМ2и н 0_2) детерминируют всего 9.62% дисперсии урожайности зерна, примерно один раз в 10 лет. И это выявлено за 57 лет наблюдений (1940 - 1996 гг.). Между тем, современные технологии возделывания зерновых культур рекомендуют ежегодное проведение снежных мелиорации. Вряд ли это оправдано. Если же учесть, что фактор (0_12н) входит в модель в квадратичной форме, а это означает, что недостаток осадков за данный месяц в одни годы может перехолить в избыток в другие годы, то значимость снегозадержания становится ешё меньше.

На летние факторы (не только осадки) приходится 43.6% объяснённой дисперсии зерновой продуктивности яровой пшеницы в этом регионе. Управление этими факторами включает ряд приёмов, начиная от предпосевной обработки почвы, сроков и способов посева до сортовой структуры посевов я сортосмены, Однако значительная часть влияющих на урожай летних эффектов

В результате длительных усилий селекционеров и Государственной сортоиспытательной сети в лесостепной зоне Оренбургского Предуралья высеваются относительно экологически правильно подобранные сорта, в частности яровой пшеницы. Это позволяет сравнить многолетние опытные данные, ибо случайная изменчивость их в пространстве и во времени будет наименьшей.

В лесостепной зоне возделывают как сорта мягкой, так и твёрдой пшеницы. Какой вид пшеницы в этих условиях более урожайный?

За последние 60 лет на смену первому районированному здесь сорту Лю-тесценс 62 поэтапно пришли новые сорта мягкой пшеницы: Саратовская 29 (1961), Саратовская 39(1971), Московская 35 (1980), JT-503 (1993), Харьковская 12 (1993) и ряд других, которые пока не получили широкого распространения.

Из твёрдых пшениц на смену первому стандарту были районированы новые сорта: Харьковская 46 (I960), Оренбургская 2 (1982), Оренбургская 10 (1989), Краснокутка 10 (1993), Безенчукская 182 (1993) и ряд других сортов, но уже на более поздних этапах.

Тенденция изменений урожайности зерна обоих видов пшеницы за последние 60 лет показана на рисунке 1. Она представлена линией тренда.

Годы

Рис. 1. Тенденция изменений урожайности зерна яровой мягкой и твердой пшеницы на Аксаковско.и ГСУ Оренбургской области.

1 - пшеница, твердая, 2 - пшеница мягкая

Тренд на Аксакове ком ГСУ показывает, что полученные результаты в повышении культуры земледелия были утрачены за последние 10-15 лет.

Как видно на рисунке, первые 20 лет работы Аксакове ко го ГСУ характеризовались доминированием по урожайности зерна мягкой пшеницы. С момента районирования нового сорта твёрдой пшеницы Харьковская 46 начался резкий скачок урожайности твёрдой пшеницы. Это преимущество сортов твёрдой пшеницы над мягкой сохраняется на протяжении последних 40 лет.

Следовательно, сорта твёрдой пшеницы, начиная с Харьковской 46, лучше приспособлены к агроэкологическим условиям зоны. В понятие «агро-экологические условия» входят и производственные условия (технология выращивания и уборки). Таким образом, в тренде интегрально воспроизводится взаимодействие внутренних (генетическая среда) и внешних (погода, агротехника) факторов. В табл. 2 показан вклад в величину объяснённой дисперсии урожайности зерна элементов структуры у обоих видов пшеницы. Хорошо известно, что таких элементов всего три.

2. Регрессионные модели зависимости урожайности яровой пшеницы от компонентов её структуры на Аксакове ком ГСУ за период 1940 - 2000 гг.

Компоненты Ряд урожайности пшеницы Ряд урожайности пшеницы

структуры мягкой твердой

урожайности (независимые переменные) коэффициент регрессии уровень значимости доля влияния фактора, % и 1 § "1 §* к к Ь 5 2 к = и ■в* 8 1 К. уровень значимости те 5 в ё * 1 | 1 Ь С к § 1 = 5 1 &

Свободный член -242. 0.000 - - -267. 0.000 - •

1, Масса 1000 зёрен, г 3.47 0.000 16.63 0.407 3.31 0.000 16.29 0.403

2. Зёрен в колосе, игг. 9.98 0.000 37.11 0.572 9.55 0.000 33.67 0.602

3. Продуктивных колосьев, шт./мг 0.421 0.000 43.44 0.710 0.494 0.000 44.16 0.743

Для полной регрессии уровень значимости Л1 = 0.9718; =0.00; уровень значимости =0.00; Е3 = 0.9412;

Р-отношение = 586.3; Р-отношение = 261.6 »

У (среди ее) = 143.9 г/м ; стандарт, ошибка оценки = 12 У (среднее) = 150.3 г/м1; стандарт, ошибка оценки = 18

В рамках многомерной регрессионной модели выявлено, что доля влияния каждого из компонентов структуры у обоих видов пшеницы примерно равна. То есть, как у пшеницы мягкой, так и у твёрдой масса 1000 зёрен в 16,63... 16.29% случаев (приблизительно 10 лет из 60-ти) детерминирует варьирование величины уро-

ж;шности. Озернёниость колоса обуславливает этот процесс, в зависимости от вида пшеницы, в пределах 33.67...37.11% случаев. На долю количества продуктивных колосьев приходится 43.44...44.16%. Из этого следует, что как пшсшша мягкая, так к твёрдая реагируют на изменение агроэкологических условий практически в одном направлении, параллельно. Но сила реакции различалась: в первые 20 лет по силе реакции пшеница мягкая превосходила твердую, а в последние 40 лет значительнее реагировала твердая. В каком количестве сл^асв это превышение силы реакции приходится на каждый из элементов структуры урожайности?

Хотя урожайность яровой пшеницы и обусловлена тремя выше назваными элементами структуры, прибавка же в урожайности создаётся за счет алли-тинного влияния различий этих компонентов у сравниваемых сортов. Эти различия выражаются как отношение компонента структуры урожая более продуктивного сорта к тому же компоненту менее продуктивного сорта;

Ку

^ =--100,

Кх

где Ку- компонент структуры урожая (например, число зёрен в колосе) более

урожайного сорта; Кх — то же, но у менее урожайного сорта. Показатель .¿5 получил название индекса селектируемого признака (В.Е. Тихонов, 2002).

Для оценки значения каждого ^ в формировании прибавки урожая имеет значение интервал колебания этого индекса по годам у компонентов структуры урожая, обусловливающих превышение продуктивности одного сорта над другим. При этом некоторые из элементов структуры у высокоурожайного сорта могут11 е отличаться или же быть меньше по значению, чем у низкоурожайного

сорта, то есть ^ будет в таких случаях равен или менее 100%.

В табл. 3 показан вклад индекса селектируемого признака в превышение урожайности доминирующего по продуктивности вида. Оценка вклада каждого индекса рассчитана на основе модели множественной регрессии. Из данных таблицы видно, что в условиях лесостепной зоны за период с 1940 по 1959 гг. преимущество пшеницы мягкой над твёрдой достигается в 77.48% случаев за сч£т индекса продуктивных стеблей на единице плои,адн.

Иначе говоря, за 20 лет 16 раз прибавка в урожайности пшеницы мягкой относительно твёрдой была обусловлена более высокой плотностью продуктивного стеблестоя. Нужно подчеркнуть, что в эти годы оба вида по динамике этого показателя могли реагировать в одном направлении, но сила реакции мягкой пшеницы была более значительной.

3. Зависимость прибавки урожайности различных видов яровом пшеницы от величины индекса селектируемых элементов на Аксаковском ГСУ

Индексы (.)() селектируемых

элементов урожайности (независимые переменные)

Ряд превышения в урожайности пшеницы

мягкой над твёрдой (период 1940 - 1959 гг.)

н х и

5 ж

£ и О V

« о.

Й * £

и г в ^

§ ок ь § Ш ч-э-

х —

Н х

^ и

-е- о.

с Й-

о о

а ь:

Ряд превышения в урожайности пшеницы

твёрдой над мягкой (период 1960 - 2000 гг.)

о

5 к

Э £

Я Ч

•8* е-

О V

« а.

1 ё 1 о> ^ те К о 2 . £ ^ Сь и р н ж = и = II -е- 5

>% п 1-е- 8 &

0.00 - -

0.00 28.46 0.533

0.00 34.10 0.531

0.00 35.36 0.594

Свободный член 1Л, массы 1000 зёрен

2. количества зёрен в колосе

3. количества продуктивных колосьев па 1 м1

-283.0 1.602 1.154

0.00 0.00 0.00

7.79 14.20

-0.09 0.408

-237.0 1.11 1.14

1.055 0.00 77.48 0,880

Для полной регрессии

уровень значимости =0.000; Р? « 0.9947; Р-отношение = 1013.9; средняя по ряду превышения урожайности = 135.9%; стандарт, ошибка оценки - 4.8

уровень значимости =0.000; К = 0.9791; Р-отношение = 501.9; средняя по ряду превышения урожайности = 118.3%; стандарт, ошибка оценки == 6.1

В оставшиеся 22% случаев периода с 1940 по 1959 гг. преимущество пшеницы мягкой объясняется влиянием индексов озернённости колоса и крупности зерна.

В следующий период с 1960 по 2000 годы прибавка в урожайности теперь уже пшеницы твёрдой была обусловлена за счёт индекса селектируемого признака всех трёх элементов структуры урожайности, и доля влияния каждого из этих факторов распределяется почти поровну. Таким образом, низкая выживаемость расте-

кий твёрдой пшеницы в первоначальный период наблюдений была преодолена в процессе районирования Харьковской 46 и последующих сортов этого вида.

2. Прнродно-ресурснмй потенциал формирования качества зерна яровой пшеницы

Считается общепризнанным, что технологические свойства зерна обусловливаются "силой" пшеницы. Сложность многосторонней природы понятия "силы" предопределяет сложность методов и многосторонность признаков для её характеристики. В разных странах при оценке качества зерна используют до 20 различных прямых и косвенных методов. Отсутствие интегральных характеристик и требование полноты оценки является обоснованием для применения всего комплекса признаков, которые не заменяют друг друга.

Разработанный в Канаде метод применения повторного замеса теста (remix), позволил понять, что сильная пшеница имеет одновременно и самые высокие хлебопекарные качества. Таким образом, эти понятия стали рассматривать как тождественные.

Показатель объёмного выхода хлеба - один из основных интегральных показателей хлебопекарной оценки набора сортов (линий, гибридов), проходящих испытание в череде лет, различающихся по влагообеспеченности, то есть в селекционном процессе.

Анализ разработанных нами регрессионных моделей показывает, что из всех определяемых Центральной лабораторией Госкомиссии (ЦЛГ) по сортоиспытанию отдельных признаков качества зерна в большинстве лет основная доля влияния в изучаемой природной зоне приходится на показатель удельной деформации теста W, т.е. на силу муки. Однако полностью объяснить дисперсию объёмного выхода хлеба этот показатель физических свойств теста не способен. В различные по погодным условиям годы при оценке набора сортов в конкурсном сортоиспытании его вклад в величину объясненной дисперсии объемного выхода хлеба составлял от 7.8 до 82.9% случаев.

Следовательно, для условий южной лесостепи в границах Оренбургской области, как в селекционной проработке яровой мягкой пшеницы, так и при государственном испытании новых сортов самой надёжной оценкой качества

зерна будет пробная выпечка хлеба. При использовании других оценок всегда остаётся достаточно шансов для ошибки.

По объёмному выходу хлеба качество зерна районированных в данной зоне сортов мягкой пшеницы соответствует в большинстве лет требованиям для ценных сортов (не сильных). Но опыт показывает, что многие сорта способны использовать потенциал зоны и могут формировать показатели качества, превышающие нормативы для сильных пшениц. Например, в 1982 году по обороту пласта на Аксэковском ГСУ сорт Омская 17 имел объём хлеба 1450 мл при 1220 мл у районированного сорта Московская 35. В следующем году также по обороту пласта сорт Оренбургская б отвечал по качеству зерна требованиям сильной пшеницы (объём хлеба 1200 мл), тогда как сорт Московская 35 оказался в классе филеров (объём хлеба 990 мл).

В табл. 4 приводятся регрессионные модели, характеризующие зависимость объёмного выхода хлеба от тех же косвенных оценок, определяемых ЦДГ, но уже в многолетнем ряду наблюдений у одного и того же районированного сорта.

4. Зависимость объёмного выхода хлеба от косвенных показателей

технологической оценки зерна яровой мягкой пшеницы на Аксаковском ГСУ (районированный сорт Московская 35, учтено 14 лет наблюдений)

Независимая переменная Коэф- Стан- Т- Уровень Доля

(косвенные показатели хле- фициент дартная зна- значи- влияния

бопекарной оценки) регрес- ошибка чение мости факто-

сии ра, %

Свободный член -657.3 223.7 -2.9 0.016 -

1. Валориметрическая оценка 12.9 1.2 10.4 0.000 41.4

2. Упругость теста -3.86 0.558 -6.9 0.000 34.5

3. ВПС муки 18.8 3.4 5.4 0.000 18.0

Для полной регрессии: уровень значимости - 0.000; Р-отношение = 51.0; _ Я3 - 0.939; стандартная ошибка оценки - 41.6 см3_

Это другой срез проблемы. С помощью такого подхода сделана попытка выяснить опосредованную роль отдельных показателей качества в оценке заготовляемых ежегодно партий зерна. Установлено, что за годы наблюдений разброс значений объёмного выхода хлеба был обусловлен варьированием величин валорнметрической оценки теста, упругости теста по альвеографу к водо-поглотительной способности (ВПС) муки. В сумме это составило 93.9% случаев оценки качества зерна яровой мягкой пшеницы. Накопленная информация по

ГСУ позволяет сделать вывод, что вероятность формирования зерна с объёмным выходом хлеба, отвечающим требованиям сильной пшеницы, составляет по Акса-ковскому ГСУ 44.4% (учтено 36 лет наблюдений). Следовательно, для Северного лесостепного природ но-сельскохозяйственного района Оренбургской области одна из важнейших проблем - повышение экологической адаптивности сортов по качеству формируемого зерна. Основной путь решения её лежит через региональные селекционные программы.

Роль погодных факторов в формировании белковости зерна яровой пшеницы для условий южной лесостепи Оренбургского Предуралья отражена в табл. 5.

5, Зависимость содержания белка в зерне яровой пшеницы от погодных факторов на Аксаковском ГСУ (учтено 20 лет наблюдений)

Факторы погоды (независимые переменные) Коэффициент регрессии Стандартная ошибка Уровень значимости Доля влияния фактора, %

Пшеница мягкая

Свободный член 0.016 0. 0.01 -

а 6 0.465 0.082 0.00 24.47

1п(0 1) 1.255 0.369 0.00 17.23

(0.4)1 0.0009 0.0002 0.02 15.99

О 9п 0.029 0.009 0.00 13.99

Для полной регрессии: уровень значимости = 0.00; Р-отношение = 13.2; Я1 »0.7168; стандартная ошибка опенки У = 2.1; средняя по ряду У = 13.9%

Пшеница твердая

Свободный член 8.96 0.92 0.00 *

(1 6 0.717 0.091 0.00 58.73

О 10 0.034 0.009 0.00 11.38

(1_4)3 -0.014 0.005 0.01 8.48

О 4 -0.033 0.013 0.02 3.14

Для полной регрессии: уровень значимости = 0.00; р-отношение = 16.8; Я1 ° 0.8176; стандартная ошибка оценки У = 0.86; средняя по ряду У = 15.1 %

В связи с малым количеством лет наблюдений за объемным выходом хлеба, в диссертации приводятся многомерные модели зависимости предикторов, достоверно связанных с объёмом хлеба, от агрометеорологических условий. По пшенице мягкой эти предикторы показаны в табл. 4, размер выборки по ним определен 36-ю годами. Модель, характеризующая зависимость потерь при варке макарон от факторов погоды, учитывает! 8 лет наблюдений. Построенные модели «погода-качество зерна» отличаются не только достаточно высоким

уровнем адекватности (К3), но и высоким уровнем значимости всех коэффициентов. Модели «погода-качество зерна» показывают, что взаимосвязи в живой природе очень многогранны. Поэтому доля влияния каждого из предикторов, входящих в модель, не высока. В этом также можно было убедиться при рассмотрении моделей «погода - урожай». Кроме того, технологические показатели качества зерна, так же как и урожайность, подвержены влиянию погодных факторов в течение всего сельскохозяйственного года.

3. Влияние биотических факторов поражения па урожайность и качество зерна

В работах Н.11. Вавилова (1935) обоснованы важнейшие направления исследований в области взаимодействия растения и патогена, контролируемого условиями среды. Иммунитет приходится рассматривать как результат этого взаимодействия. Отсюда естественной становится сложность взаимоотношения иммунитета со средой, от которого, по словам Н.И. Вавилова, мы не можем оторвать ни растения, ни перазита.

Сегодня теоретической и методологической основой разработки интегрированного подхода к решению проблем зашиты растений служат представления о том, что иммунологические барьеры к вредным организмам сформировались у растений и совершенствовались в системе биогеоценоза не столько к отдельным видам патогенов, сколько к исторически сложившимся экологическим комплексам вредителей и возбудителей заболеваний. Это означает, что патогены, объединённые в консортные патологические системы, характеризуются значениями вредоносности, отличными от вредоносности отдельных видов патогенов (Вилкова, 2000). Следовательно, при оценке вредоносности любого из вредных организмов необходимо учитывать наличие и степень развития других вредителей или болезней. Поэтому важнейшим направлением совершенствования интегрального подхода в защите растений является переход от изучения влияния на урожай не только отдельных вредных видов, но и всего их комплекса (Левитин и др., 1999).

Наиболее эффективный инструмент решения этих задач - математическое моделирование. Объективная математическая модель, разработанная на основе соответствующих экспериментов и наблюдений* позволяет выявить факторы, воздействующие на развитие болезни, прогнозировать опасность фитосанитар-ной ситуации, определять потери урожая от болезни, вредителя или сорного рас-

тения. Ниже на базе разработанных многомерных регрессионных моделей приводится анализ наблюдений за б иол отческим и и агроэкологиически ми факторами, определяющими степень развития и вредоносность комплекса патогенных организмов в южной лесостепи Оренбургского Предуралья (рис. 2).

Рис. 2. Урожайность яровой мягкой пшеницы в зависимости от поражения болезнями и вредителями на Аксаковском ГСУ за период 1957- 1996 гг.

Как видно на рисунке, степень поражения мучнистой росой листовой поверхности растений 18 - 20% (через 5-7 дней после колошения) является тем пределом (или порогом), за которым и начинается ощутимый ушерб урожаю.

Аналогичная куполообразная кривая характеризует зависимость урожайности зерна от повреждения растений пшеницы шведской мухой. Установленная зависимость удовлетворительно описывается параболической функцией, оптимум которой (18 - 20% пораженных растений в период трубковання) сов-

падает с экономическим порогом вредоносности данного вредителя для лесостепной зоны Среднего Поволжья (Головоченко, 2001).

Принимая во внимание теоретическое течение функции (сплошная линия), можно утверждать, что поражение посева яровой пшеншш указанными болезнью и вредителем до 40% может привести к потерям до 1,0 тонны зерна с одного гектара относительно оптимума этой функции.

Таким образом, восходящая ветвь куполообразной кривой в наших исследованиях выступает в качестве сигнальной информации о благополучно складывающихся взаимоотношениях растения-хозяина и вредного организма, которые позволяют выживать и тому, и другому. Такое состояние равновесия в природе нарушается под влиянием резких колебаний факторов окружающей среды. И отсутствие негативного влияния (или его малая степень) паразитического вида меняется на вредоносное. Это самая общая модель, но она предполагает, что всё разнообразие взаимодействий хозяин - патоген можно будет объяснить на основе изучения экологии рассматриваемых видов.

Чрезвычайно многогранное влияние в изучаемом регионе оказывают болезни и вредители на технологические и хлебопекарные качества зерна яровой мягкой пшеницы. Следует подчеркнуть, что в значительном числе случаев наблюдалась прямая (положительная) связь между показателями качества зерна и поражающими факторами (рис. 3).

1460 "

660__ ___.

О 25 50

Количество повреждённых стеблей, %

Рис. 3. Зависимость объёмного выхода хлеба и сорта Московская 35 от повреждения шведской мухой на Аксаковском ГСУ

В биоценозе твёрдой яшеншы изучался тот же комплекс вредных организмов. Необходимо отметить, что пшеница твёрдая, в частности сорт Харьковская

46. в меньшей степени повреждалась в указанные годы исследований скрытосте-бельными вредителями, чем пшеница мягкая. Но и порог экономической вредоносности у неё на 4.,.5 абсолютных процентов оказался ниже, то есть составляет приблизительно 14..,16 % повреждённых стеблей растений, В табл. б показана многомерная регрессионная модель, характериз^тощая зависимость зрожайностн зерна от всего комплекса исследуемых в данной работе вредных организмов.

Эта зависимость оказалась, как было сказано выше, криволинейной. Доказательство криволинейности проводилось путём оценки по Р-критерию влияния криволинейности на систему отклонений от регрессии (Снедекор, 1961)'

6. Влияние биотических факторов поражения на урожайность зерна яровой пшеницы б южной лесостепи Преду рал ьс кой провинции

Независимая переменная Коэффициент регрессии Стандартная ошибка Т-эначе-ние Уровень значимости

Факторы поражения пшеницы мягкой, 1957-1996 гг.

Свободный член 9.534 1.943 4.90 0.000

Поражение мучнистой росой, % 0.667 0.277 2.40 0,021

(Поражение мучнистой росой)1 -0.016 0.006 -2.36 0.023

Повреждение шведской мухой, % 0.772 0.37! 2.07 0.045

л (Повреждение шведской мухой)* -0.02] 0.009 -2.25 0.031

Для полной регрессии; 0.4555; Р = 6.9; уровень значимости = 0.000

Факторы поражения пшеницы твёрдой, 1956-1996 гг.

Свободный член 15.210 1.940 7.83 0.000

Повреждение шведской мухой, % 0.937 0.356 2,63 0.012

(Повреждение шведской мухой)2 -0.0355 0.011 -3.07 0.004

Повреждение гессенской мухой, % 0.808 0.377 2.14 0.039

(Повреждение гессенской мухой)3 -0.0414 0.015 -2.69 0.010

Для полной регрессии: 0.4007; Р = 5.9; уровень значимости = 0.001

Информация, которую несут остальные биотические факторы вредоносного комплекса, в данных регрессионных моделях оказалась незначимой. За 38 лет наблюдений мучнистая роса и шведская муха в совокупности детерминиро-

вал» около 45% дисперсии урожайности зерна яровой мягкой пшеницы. За 40 лет наблюдений за Харьковской 46 вклад скрытостебельиых вредителей в дисперсию её урожайности зерна составил около 40%.

В табл. 7 представлены модели влияния погодных условий на развитие вредоносного комплекса. Ради экономии места коэффициенты регрессии не приводятся. Но приводятся коэффициенты корреляции, основное назначение которых в данном случае — показать направление связи между компонентами погоды и развитием вредных организмов. Во всех случаях эта связь носила линейный характер.

7, Влияние погодных условий на развитие болезней и вредителей в биоценозе яровой пшеннцы на Аксаков с ком ГСУ

Факторы погоды, влияющие на развитие Доля влияния фактора, % Коэффициент корреляции Факторы погоды, влияющие на развитие Доля влияния фактора, % Коэф фи-инент корреляции

мучнистой росы шведской мухи

Пшсшша мягкая, сорт Московская 35, 1974 - 1996 гг.

I. 46.35 0.68 1. 0_1+2 21.90 -0.47

2. £Ос за период всходы- колошение 21.99 0.52 2. 1 -2 3. 4 1-2-3-4-5-6-7 21.38 17.34 -0.25 -0.20

3. (0_1>! 4. 0_5 8.68 6.56 -0.П 0.42 4.в_1+2+3+4+5+6+7 23.93 -0.00

Итого (Я"), % 83.58 84.55

шведской мухи гессенской мухи

Пшеница твёрдая, сорт Харьковская 46,1958 - 1997 гг.

2.04 -0.14 1. (1_2-3*4 24,82 0.49

2, 1 2+3+4+5 3.59 -0.02 2.0 VI 6.35 -0.03

3. 1 4-5 15.23 0.05 3. О V 7.12 -0,41

4. (_Х(н) 27.93 -0.39 4. Ьп(<1_4) 6.01 0.20

5. Ое_ХП(и) 11.20 0.19 5. О 2-3-4 14.30 -0.28

6. 1 VII ' 4.52 0.09 6. 0_1У 11.42 -0.26

7. Ос_Х(н) 6.97 0.22 7. 1.п«_б) 7.43 О.Л

Итого % 71.48 77,45

В описании независимых переменных использовались те же сокращения, что и в предыдущих разделах. Но в данной таблице индексы арабского начертания

при переменных означают порядковый номер декады, начиная с декады всходов изучаемой культуры. Индексы римского начертания означают номер месяца, а буква "it" при них - месяц предшествующего гола. Для обозначения сложения значений л ерем енных использовался символ +, для перемножения - символ точки.

Как видно из указанной таблицы, развитие мучнистой росы на сорте Московская 35 лучше описывается суммой выпавших осадков. Так, осадки 3-ей декады более чем в 46% случаев оказывают влияние на разброс показателя болезни. Для объяснения значительной доли дисперсии повреждающего воздействия шведской мухи требуются предикторы, характеризующие дефицит влажности воздуха за 7 декад от начала появления всходов пшеницы. Доля влияния этих факторов на сорте Московская 35 (факторы Ла 3 и Ха 4) достигает 40%.

Развитие шведской мухи на твёрдой пшенице в большей степени определяется температурой воздуха и осадками за осенне-зимний период предшествующего года; развитие же гессенской мухи на Харьковской 46 удовлетворительно удаётся описать влиянием осадков и дефицитом влажности воздуха за вегетационный период.

Следует обратить внимание на отрицательную корреляцию между развитием поражающего воздействия вредоносных организмов и многими предикторами, входящими в данные регрессионные модели. В этом случае отрицательный знак у коэффициента корреляции указывает на сдерживающее влияние данных погодных факторов на развитие вредителя или болезни.

В комплексных моделях, кроме погодных факторов, исследовалось влияние болезней и вредителей, получивших отражение в научных отчетах ГСУ за указанный период, в том числе: головня, мучнистая роса, бурая ржавчина, шведская, гессенская, яровая мухи, пилильщик, клоп-черепашка.

Для мягкой пшеницы выявлено влияние мучнистой росы (доля 7.3%), для твёрдой — влияние головни и ржавчины (доля = 4.99 + 3.10 = 8.09%). По другим перечисленным вредным организмам отсутствие влияния можно объяснить как незначительным их поражающим воздействием, так и перекрыванием их информации информацией от погодных факторов. Комплексные модели показывают, что влияющих на урожайность факторов довольно много. Поэтому-то и трудно построить теорию и вести практическую селекцию в условиях, когда доля влияния отдельного фактора невелика, а самих факторов на входе модели более десяти.

4. Параметры модели сорта яровой пшеницы для южной лесостепи Предуральской провинции

Характеристика внешней среды по степени снижения продуктивности , яровой мягкой и твердой пшеницы относительно наиболее урожайного года за период исследования (для пшеницы мягкой 1986 год - 3.27 т/га, для твердой -1968 год - 3.77 т/га) позволила провести градацию изучаемых лет по интенсивности и времени проявления засухи. За весь исследуемый период средняя засуха наблюдалась 21 год (34%), снизив озернённость колоса на 62% у твердой и на 69% у мягкой пшенины. Сильная засуха повлияла на снижение количества продуктивных стеблей и зерен в колосе. Очень сильная засуха (около 20% лет) резко снижает показатели всех элементов структуры урожайности.

На основе проведенного анализа предложены на современном этапе параметры модели агроэкотипа сорта яровой мягкой и твердой пшенкиы для условий южной лесостепи Предуральской провинции, оптимизирующие соответствующие характеристики районированных сортов в этой зоне на 10... 15% (табл. 8).

8. Параметры модели агроэкотипа сорта яровой пшеницы

Характеристика внешней среды ■е & 2 1 М > о о ■о — и « и ~ и и я о. 5 и п Количество продуктивных стеблей, штУм1 Количество зерен в колосс, шт. Средняя высота растений, см 3 ? § у = Ш ж 4 о 2 3 а о •й о с £ Период всходы-воск спелость, дни

Пшеница твердая

Оптимальная 38-42 46-47 380-390 22-23 120-125 47±1 )02±1

Засуха слабая 23-26 39-40 340-350 18-19 105-ПО 4б±1 92±!

Засуха средняя 16-19 36-38 310-315 15-16 90-95 45±1 93±1

Зас)-ха сильная 12-24 35-37 280-300 12-13 80-85 45±1 96±1

Очень сильная 5-6 28-29 200-210 9-10 67-70 45±1 76±1

Пшеница мягкая

Оптимальная 35-37 43-44 385-391 21-22 110-120 49±1 юоы

Засуха слабая 23-26 37-39 330-340 19-20 100-105 45±1 90±1

Засуха средняя 15-18 32-34 310-320 16-17 85-90 45±1 91±1

Засуха сильная П-13 30-32 280-290 13-14 80-82 44±1 90±1

Очень сильная 6-7 28-29 250-260 10-П 70-75 44£1 85±1

Для достижения указанных параметров необходимо использовать, как уже было показано выше, индексы селектируемых признаков всех элементов структуры урожайности,

5. Сравнительная экономическая эффективность возделывания яровой мягкой и твердой пшеннны в условиях южной лесостепи Предуральской провинции

Качество зерна - главный критерий, по которому пшеница оценивается на мировом рынке. За ] 8 лет сопряженного испытания зерно первого класса формировалось у пшеницы твердой - 8 лет, у мягкой - 2 года; зерно второго класса - у пшеницы твердой - 4, у мягкой - 5 лет. У пшеницы мягкой один раз за изучавшийся период качество зерна соответствовало третьему классу. Не классное зерно по показателям качества у пшеницы мягкой было в 55,6% , у твердой в 33,4% случаев. В соответствие с региональными ценами 2004 года, один гектар пшеницы твердой в среднем за сопряженные годы дал прибыль на 1838 рублей (20,5%) больше, чем один гектар мягкой.

Выводы

1, За последние 40 лет в южной лесостепи Предуральской провинции пшенииа твердая более урожайна, чем мягкая. Дисперсия урожайности у обоих видов пшеницы детерминирована всеми компонентами ее структуры с увеличением доли влияния в направлении: масса 1 ООО зерен — количество зерен в колосе - количество продуктивных стеблей на I кв. м. Распределение долей влияния по отдельным компонентам структуры у обоих видов так же идентично. Но превышение в урожайности у пшеницы твердой обусловлено так называемым индексом селектируемого признака всех компонентов структуры. Доля влияния каждого индекса за последний 40-летний период примерно равна.

2. Модель зависимости урожайности зерна от факторов внешней среды для обоих видов пшеницы имеет на входе значительное количество переменных, что предопределяет исключительные трудности в реализации селекционных и технологических задач. Достигнутая стабильность в этом направлении была утрачена за последнее десятилетие 20-ш столетия.

3. В условиях южной лесостепи Предуральской провинции наибольшую селекционную значимость среди показателей качества зерна яровой мягкой пшеницы имеет сила муки по альвеографу. Но информативность этого показателя не-

достаточно высока, чтобы обойтись без пробных выпечек хлеба. При отборе новых сортов оценка качества зерна по объёмному выходу хлеба должна быть обязательна, иначе шанс сделать ошибку недопустимо велик.

4. Из косвенных методов оценки качества заготовляемого зерна пшеницы мягкой наиболее информативными являются валориметрическая оценка, упругость теста и водопоглотитедьная способность муки. В многолетнем ряду наблюдений они в 93.9% случаев определяют колебание величины объемного выхода хлеба.

Количество клейковины, стекло вид ность и объемная масса (натура) зерна в слабой степени характеризуют хлебопекарные качества пшеницы мягкой на Южном Урале, хотя приняты для дифференциации заготовляемого зерна по классам качества. В лесостепной зоне Предуральской провинции не информативным в этом плане за 14 лет исследований оказалось и содержание белка в зерне.

5. Результаты исследований ГСУ показывают, что есть сорта, способные использовать природно-ресурсный потенциал зоны и формировать показатели качества зерна {объем хлеба до 1450 мл), превышающие нормативы для сильных пшениц.

6. В южной лесостепи Оренбургского Предуралья пшеница твердая за длительный период наблюдений формирует зерно с содержанием белка в среднем на 1.4% выше, чем мягкая. За 20 лет исследований только в 34% случаев (в 7 годах) белковость зерна определяла колебание показателя качества готовых макарон, при этом содержание клейковины и стекловидность зерна информации о влиянии на качество готовых макарон не несут.

7. Основными болезнями и вредителями в южной лесостепи Оренбургского Предуралья, из числа изученных нами, оказались мучнистая роса, шведская и гессенская мухи с экономическим порогом вредоносности 18. ..20!% поражающего воздействия для пшеницы мягкой и 14... 16% для твердой. Для мучнистой росы этот порог определяется через 5-7 дней после колошения, для шведской мухи - в период трубкованкя пшеницы мягкой, В совокупности они определяют около 40% варьирования величины урожайности зерна изучаемой культуры.

8. Количество факторов погоды, влияющих на развитие болезней и вредителей в изучаемой зоне довольно велико, что присуще закономерностям живой природы. Поэтому для адекватного описания роли агроэкологических факторов в развитии вредных организмов требуется длительный период наблюдений.

9. 5 комплексных моделях, описывающих влияние всех учтенных факторов внешней среды, устансвлен вклад биотических факторов поражения в дне-

Персию урожайности: пшеницы мягкой 7.31% - мучнистая роса; пшеницы твердой 8.09% - головня и ржавчина.

10. В разработанных моделях оптимального агроэкптипз сортов яровой пшеницы мягкой и твердой на современном этапе предусматривается использование индексов селектируемых признаков всех компонентов структуры для повышения урожайности зерна на 10... 15% в условиях засух различной интенсивности. Для сохранения тенденции превышения урожайности зерна пшеницы твердой над мягкой следует учитывать, что доля влияния индекса селектируемых признаков распределяется следующим образом: индекс массы 1000 зерен равен 28.46%, количества зерен в колосе - 34.10% и количества продуктивных колосьев - 35.36% случаев.

11. Региональные закупочные цены на зерно 2004 года обеспечивают более высокую эффективность возделывания яровой пшеницы твердой, по сравнению с мягкой. В условиях южной лесостепи Прелуральской провинции, за 18 лет сопряженной оценки, один гектар пшеницы твердой в среднем дал прибыль на 1833 рубля (20.5%) больше, чем мягкой.

Предложения производству и селекционной практике

1. Вероятность формирования классного зерна в условиях южной лесостепи Прелуральской провинции составляет 66.6% для пшеницы твердой и 44.4% для пшеницы мягкой. Поэтому гарантия окупить затраты гораздо выше при возделывании пшеницы твердой. Следовательно, площадь посева под эту культуру должна определяться с учетом этого фактора, а также спроса на зерно той или иной культуры.

2. В селекционном процессе следует продолжить работу по сохранению более высокой продуктивности пшеницы твердой над мягкой. Работа в этом направлении должна учитывать, что прибавку урожайности можно получить как за счет использования всех индексов селектируемых признаков у одного сорта, так и за счет выведения нескольких сортов, лучше использующих ресурсы влаги и тепла в различные отрезки вегетационного периода за счет преимущества отдельных индексов селектируемых признаков.

Список опубликованных работ по теме диссертации

1. Тихонов, В.Е. Сравнительная оценка продуктивности яровой мягкой и твердой пшеницы в лесостепной зоне Предуральской провинции /В.Е. Тихонов, O.A. Кондрашова //Бажановские чтения (Вопросы теории и практики): сб. науч. тр. - Оренбург, 2003. - С. 28-37.

2. Тихонов, В.Е. Устойчивость яровой мягкой пшеницы к биотическим факторам поражения в южной лесостепи Предуральской провинции /В.Е. Тихонов, H.A. Зенкова, O.A. Кондрашова //Наука н хлеб: сб. науч. тр. - М. Оренбургский НИИСХ, 2003. - Вып. 10. - С. 104-124.

3. Тихонов, В.Е. Биологические и а гроз кол отческие факторы развития болезней и вредителей яровой мягкой пшеницы в южной лесостепи Оренбургского Предуралья /В.Е. Тихонов, H.A. Зенкова, O.A. Кондрашова //Вестник защиты растений - СПб [и др.], 2003, - № 3. - С. 63-66.

4. Кондрашова, O.A. Влияние погоди о-климатических условий на формирование белковости зерна яровой пшеницы в южной лесостепи Оренбургского Предуралья / O.A. Кондрашова // Региональная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов: сб. материалов. - Оренбург, 2004. — Ч. 3.—С. 113-114,

5. Тихонов, В.Е. Роль косвенных методов в хлебопекарной оценке зерна яровой мягкой пшеницы /В.Е. Тихонов, H.A. Зенкова, O.A. Кондрашова //Зерновое хозяйство, 2004. - Кг 5. - С. 20-23.

6. Кондрашова, O.A. Влияние вредных организмов и погодных факторов на урожайность яровой пшеницы в лесостепной зоне Оренбургского Предуралья / O.A. Кондрашова //Известия Оренбургского государственного аграрного университета: теоретический и научно-практический журнал. - Оренбург, 2004. - С. 54-56.

7. Кондрашова, O.A. Влияние структурных элементов на урожайность яровой пшеницы в южной лесостепи Предуральской провинции / O.A. Кондрашова // Региональная научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов: сб. материалов. - Оренбург, 2005. - Ч. 1. - С. 172-173.

Подписано к печато 06. Об. 2005 г. Формат 60 х 84 1/16 Объем 1усл.печ.л.ЗаказЯг 10.Тираж 100экз.,ПМГОренбургскийНШ1СХ 460051, г. Оренбург, пр. Гагарина, 27/1

i 12