ecodagЮг России: экология, развитиеSouth of Russia: ecology, development1992-10982413-0958State Institute of Applied Ecology of the Republic of Dagestan10.18470/1992-1098-2022-1-136-150ecodag-2419Research ArticleСЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ ЭКОЛОГИЯAGROCULTURAL ECOLOGYВлияние погодно‐климатических условий на генетико-физиологическую систему растений озимой пшеницы в засушливых условиях Центрального ПредкавказьяInfluence of weather and climatic conditions on the genetic and physiological system of winter wheat plants in arid conditions of the Central Caucasus, Russiahttps://orcid.org/0000-0003-0441-9055ЕсаулкоА. Н.EsaulkoA. N.

Александр Н. Есаулко

Ставрополь

Alexander N. Esaulko

Stavropol

https://orcid.org/0000-0003-2786-1954ПисьменнаяЕ. В.PismennayaE. V.

Елена В. Письменная, доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры землеустройства и кадастра

355017, г. Ставрополь, пер. Зоотехнический, 12Тел. +79187756070

Elena V. Pismennaya, Doctor of Agricultural Sciences, Professor, Department of Land Management and Cadastra

12 Zootechnical Lane, Stavropol, 355017Tel. +79187756070

pismennaya.elena@bk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2703-641XГолоснойЕ. В.GolosnoiE. V.

Евгений В. Голосной

Ставрополь

Evgeniy V. Golosnoi

Stavropol

https://orcid.org/0000-0001-6038-6409ОжередоваА. Ю.OzheredovaA. Yu.

Алена Ю. Ожередова

Ставрополь

Alena Yu. Ozheredova

Stavropol

https://orcid.org/0000-0002-2144-3519КузьминоваЮ. Н.KuzminovaYu. N.

Юлия Н. Кузьминова

Ставрополь

Yulia N. Kuzminova

Stavropol

Ставропольский государственный аграрный университетStavropol State Agrarian University202205042022171136150Copyright © Есаулко А.Н., Письменная Е.В., Голосной Е.В., Ожередова А.Ю., Кузьминова Ю.Н., 20222022Есаулко А.Н., Письменная Е.В., Голосной Е.В., Ожередова А.Ю., Кузьминова Ю.Н.Esaulko A.N., Pismennaya E.V., Golosnoi E.V., Ozheredova A.Y., Kuzminova Y.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ecodag.elpub.ru/ugro/article/view/2419

Цель. В засушливой зоне Центрального Предкавказья особенно актуально выращивание сельскохозяйственных культур с высокой адаптационной способностью к изменяющимся погодно‐климатическим условиям. В связи с этим цель настоящей исследовательской работы заключается в определении влияния гидротермических факторов региона на пигментный комплекс и способность накопления азота растениями, содержание белка в зерне и продуктивность сортов озимой пшеницы.Материал и методы. В опыте комплексно использовали статистические и математические методы определения влияния погодно‐климатических факторов региона на пигментный комплекс, способность накопления азота растениями, качество зерна и урожайность различных сортов озимой пшеницы. В качестве объекта исследований использовали 3 сорта (Зустрич, Багира, Баграт).Результаты. С помощью статистического и математического анализа выявлен спектр изменения индивидуальной реакции генотипов различных сортов озимой пшеницы (по хлорофиллу, каротиноидам, содержанию азота в растениях, качеству зерна (содержания белка), продуктивности) в засушливых условиях региона. В результате исследований установлено, что сорт Баграт оптимально реализует свой потенциал на нейтрализацию негативного воздействия внешних факторов среды. Остальные сорта в агроценозах региона отразили средние показатели.Заключение. Установлена сортовая реакция озимой пшеницы на фазы вегетации растений. Выделены сорта сельскохозяйственной культуры с высокой адаптивной устойчивостью для хозяйственного использования в складывающихся условиях снижения осадков и роста температуры. Предложены практические рекомендации по оптимизации питания растений и получения наибольшей продуктивности зерна озимой пшеницы.

Aim. In the arid zone of the Central Caucasus it is especially important to grow crops with a high adaptive capacity to changing weather and climatic conditions. In this regard, the purpose of this research work was to determine the influence of hydrothermal factors of the region on the pigment complex and the ability of plants to accumulate nitrogen, protein content in grain and productivity of various varieties of winter wheat.Material and Methods. In the experiment, statistical and mathematical methods were used comprehensively to determine the influence of weather and climatic factors of the region on the pigment complex, the ability of plants to accumulate nitrogen, grain quality and yield of 3 varieties of winter wheat (Zustrich, Bagheera and Bagrat).Results. With the aid of statistical and mathematical analysis, the spectrum of changes in the individual reaction of genotypes of various varieties of winter wheat (according to chlorophyll, carotenoids, nitrogen content in plants, grain quality [protein content) and productivity) in arid conditions of the region was revealed. As a result of the research, it was found that the Bagrat variety optimally realizes its potential to neutralize the negative impact of external environmental factors. The remaining varieties in the agrocenoses of the region had average indicators.Conclusion. The varietal reaction of winter wheat to the phases of plant vegetation was been established. Varieties of agricultural crops with high adaptive stability for economic use in the prevailing conditions of precipitation reduction and temperature increase were identified. Practical recommendations for optimising plant nutrition and obtaining the highest productivity of winter wheat grain are proposed.

Пигментный комплекс (хлорофиллкаротиноиды)озимая пшеницавегетационный индекс NDVIPigment complex (chlorophyllcarotenoids)winter wheatvegetation index NDVIReferencesСандухадзе Б.И., Кочетыров Г.В., Бугрова В.В., Рыбакова М.И. Эффективность селекции озимой пшеницы в центре Нечерноземной зоны Российской Федерации // Материалы научно‐практической конференции «Зеленая революция П.П. Лукьяненко», Краснодар, 28‐30 мая, 2001. С. 186‐192.Sandukhadze B.I., Kochetyrov G.V., Bugrova V.V., Rybakova M.I. Effectivnost' selektsii ozimoy pshenitsi v tsentre Nechernozemnoy zony Rossiyskoy Federatsii [Efficiency of winter wheat breeding in the center of the Non‐Chernozem zone of the Russian Federation]. Materiali nauchno‐prakticheskoy konferentsii "Zelenaya revolyutsiya P.P. Luk'yanenko", Krasnodar, 28‐30 maya 2001 [Materials of the scientific‐practical conference «Green revolution Lukyanenko», Krasnodar, May 28‐30, 2001]. Krasnodar, 2001, pp. 186‐192. (In Russian)Грабовец А.И., Фоменко М.А. Особенности селекции озимой пшеницы в условиях меняющегося климата // Материалы международной научно‐практической конференции «Научные приоритеты инновационного развития отрасли растениеводства: результаты и перспективы», Жодино, 23‐24 июня, 2011. С. 178‐180.Grabovets A.I., Fomenko M.A. Osobennosti selektsii ozimoy pshentsi v usloviyakh menyaschegosya klimata [Features of winter wheat breeding in a changing climate]. Materiali mezhdunarodnoi konferentsii "Nauchnie prioriteti innovatsionnogo razvitiya otrasli rastenievodstva: resul'tati i perspektivy", Zhodino, 23‐24 iyunya 2011 [Materials of the international scientific and practical conference " Scientific priorities of innovative development of the crop industry: results and Prospects", Zhodino, June 23‐24, 2011]. Zhodino, 2011, pp. 178‐180. (In Russian)Манукян И.Р., Басиева М.А., Мирошникова Е.С., Абиев В.Б. Оценка адаптивности генотипов озимой пшеницы к засушливым условиям предгорной зоны Центрального Кавказа // Аграрный вестник Урала. 2019. N 5 (184). С. 16‐22.Manukyan I.R., Basieva M.A., Miroshnikova E.S., Abiev V.B. Assessment of the Adaptability of Winter Wheat Genotypes to the Arid Conditions of the Foothill Zone of the Central Caucasus. Agrarnii vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals]. 2019, no. 5 (184), pp. 16‐22. (In Russian)Андрианова Ю.Е., Тарчевский И.А. Хлорофилл и продуктивность растений. М. : Наука, 2000. 135 с.Andrianova Yu.E., Tarchevsky I.A. Khlorofill i productivnost' rastenii [Chlorophyll and plant productivity]. Moscow, Nauka Publ., 2000, 135 p. (In Russian)Rama Rao N., Garg P.K., Ghosh S.K., Dadhwal V.K. Estimation of leaf total chlorophyll and nitrogen concentrations using hyperspectral satellite imagery // The Journal of Agricultural Science. 2008. V. 146. N 1. P. 65‐75.Rama Rao N., Garg P.K., Ghosh S.K., Dadhwal V.K. Estimation of leaf total chlorophyll and nitrogen concentrations using hyperspectral satellite imagery. The Journal of Agricultural Science, 2008, vol. 146, no. 1, pp. 65‐75.Zhao D., Reddy K.R., Kakani V.G., Koti S., Read J.J. Selection of optimum reflectance ratios for estimating leaf nitrogen and chlorophyll concentrations of field‐grown cotton // Agronomy Journal. 2005. V. 97. N 1. P. 89‐98.Zhao D., Reddy K.R., Kakani V.G., Koti S., Read J.J. Selection of optimum reflectance ratios for estimating leaf nitrogen and chlorophyll concentrations of field‐grown cotton. Agronomy Journal, 2005, vol. 97, no. 1, pp. 89‐98.Schlerf M., Atzberger C., Hill J., Buddenbaum H., Werner W., Schüler G. Retrieval of chlorophyll and nitrogen in Norway spruce using imaging spectroscopy // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2010. V. 12. N 1. P. 17‐26.Schlerf M., Atzberger C., Hill J., Buddenbaum H., Werner W., Schüler G. Retrieval of chlorophyll and nitrogen in Norway spruce using imaging spectroscopy. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2010, vol. 1, no. 1, pp. 17‐26.Saleem M.F., Ma B.L., Voldeng H., Wang T.‐C. Nitrogen nutrition on leaf chlorophyll, canopy reflectance, grain protein and grain yield of wheat varieties with contrasting grain protein concentration // Journal of Plant Nutrition. 2010. V. 33. N 11. P. 1681‐1695.Saleem M.F., Ma B.L., Voldeng H., Wang T.‐C. Nitrogen nutrition on leaf chlorophyll, canopy reflectance, grain protein and grain yield of wheat varieties with contrasting grain protein concentration. Journal of Plant Nutrition, 2010, vol. 33, no. 11, pp. 1681‐1695.Sarker J.R., Singh B.P., Cowie A.L., Badgery W., Dalal R.C. Agricultural management practices impacted carbon and nutrient concentrations in soil aggregates, with minimal influence on aggregate stability and total carbon and nutrient stocks in contrasting soils // Soil and Tillage Research. 2018. N 178. P. 209‐223.Sarker J.R., Singh B.P., Cowie A.L., Badgery W., Dalal R.C. Agricultural management practices impacted carbon and nutrient concentrations in soil aggregates, with minimal influence on aggregate stability and total carbon and nutrient stocks in contrasting soils. Soil and Tillage Research, 2018, no. 178, pp. 209‐223.Nouwakpo S.K., Song J., Gonzalez J.M. Soil structural stability assessment with the fluidized bed, aggregate stability, and rainfall simulation on long‐term tillage and crop rotation systems // Soil and Tillage Research. 2018. N 178. P. 65‐71.Nouwakpo S.K., Song J., Gonzalez J.M. Soil structural stability assessment with the fluidized bed, aggregate stability, and rainfall simulation on long‐term tillage and crop rotation systems. Soil and Tillage Research, 2018, no. 178, pp. 65‐71.Fiorini A., Maris S.C., Abalos D., Amaducci S., Tabaglio V. Combining no‐till with rye (Secale cereale L.) cover crop mitigates nitrous oxide emissions without decreasing yield // Soil & tillage research. 2020. V. 196. Article ID 104442. DOI: 10.1016/j.still.2019.104442Fiorini A., Maris S.C., Abalos D., Amaducci S., Tabaglio V. Combining no‐till with rye (Secale cereale L.) cover crop mitigates nitrous oxide emissions without decreasing yield. Soil & tillage research, 2020, vol. 196, article ID 104442. DOI: 10.1016/j.still.2019.104442Julien Y., Sobrino J.A. Introducing the time series change visualization and interpretation (TSCVI) method for the interpretation of global NDVI changes // International journal of applied earth observation and geoinformation. 2021. V. 96. Article ID 102268. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102268Julien Y., Sobrino J.A. Introducing the time series change visualization and interpretation (TSCVI) method for the interpretation of global NDVI changes. International journal of applied earth observation and geoinformation, 2021, vol. 96, article ID 102268. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102268Ranjan A.K., Parida B.R. Predicting paddy yield at spatial scale using optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) based satellite data in conjunction with field‐based Crop Cutting Experiment (CCE) data // International journal of remote sensing. 2021. V. 42.Ranjan A.K., Parida B.R. Predicting paddy yield at spatial scale using optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) based satellite data in conjunction with field‐based Crop Cutting Experiment (CCE) data. International journal of remote sensing, 2021, vol. 42, no. 6. pp. 2046‐2071. DOI: 10.1080/01431161.2020.1851063Javed T., Li Y., Rashid S., Li F., Hu Q.Y., Feng H., Chen X.G., Ahmad S., Liu F.G., Pulatov B. Performance and relationship of four different agricultural drought indices for drought monitoring in China's mainland using remote sensing data // Science of the total environment. 2021. V. 759. Article ID 143530. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.143530Javed T., Li Y., Rashid S., Li F., Hu Q.Y., Feng H., Chen X.G., Ahmad S., Liu F.G., Pulatov B. Performance and relationship of four different agricultural drought indices for drought monitoring in China's mainland using remote sensing data. Science of the total environment, 2021, vol. 759, article ID 143530. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.143530Medina H., Tian D., Abebe A. On optimizing a MODIS‐based framework for in‐season corn yield forecast // International journal of applied earth observation and geoinformation. 2021. V. 95. Article ID 102258. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102258Medina H., Tian D., Abebe A. On optimizing a MODIS‐based framework for in‐season corn yield forecast. International journal of applied earth observation and geoinformation, 2021, vol. 95, article ID 102258. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102258Yang L.Q., Guan Q.Y., Lin J.K., Tian J., Tan Z., Li H.C. Evolution of NDVI secular trends and responses to climate change: A perspective from nonlinearity and nonstationarity characteristics // Remote sensing of environment. 2021. V. 254. Article ID 112247. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112247Yang L.Q., Guan Q.Y., Lin J.K., Tian J., Tan Z., Li H.C. Evolution of NDVI secular trends and responses to climate change: A perspective from nonlinearity and nonstationarity characteristics. Remote sensing of environment, 2021, vol. 254, article ID 112247. DOI: 10.1016/j.rse.2020.112247Shen Q., Liu L.Z., Zhao W.H., Yang J.H., Han X.Y., Tian F., Wu J.J. Relationship of surface soil moisture with solar‐induced chlorophyll fluorescence and normalized difference vegetation index in different phenological stages: a case study of Northeast China // Environmental research letters. 2021. V. 16. N 2. Article ID 024039. DOI: 10.1088/1748‐9326/abd2f1Shen Q., Liu L.Z., Zhao W.H., Yang J.H., Han X.Y., Tian F., Wu J.J. Relationship of surface soil moisture with solar‐induced chlorophyll fluorescence and normalized difference vegetation index in different phenological stages: a case study of Northeast China. Environmental research letters, 2021, vol. 16, no 2, article ID 024039. DOI: 10.1088/1748‐9326/abd2f1Sabzchi‐Dehkharghani H., Nazemi A.H., Sadraddini A.A., Majnooni‐Heris A., Biswas A. Recognition of different yield potentials among rain‐fed wheat fields before harvest using remote sensing // Agricultural water management. 2021. V. 245. Article ID 16611. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106611Sabzchi‐Dehkharghani H., Nazemi A.H., Sadraddini A.A., Majnooni‐Heris A., Biswas A. Recognition of different yield potentials among rain‐fed wheat fields before harvest using remote sensing. Agricultural water management, 2021, vol. 245, article ID 16611. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106611Guha S., Govil H. Relationship between land surface temperature and normalized difference water index on various land surfaces: A seasonal analysis // International journal of engineering and geosciences. 2021. V. 6. N 3. P. 165‐173.Guha S., Govil H. Relationship between land surface temperature and normalized difference water index on various land surfaces: A seasonal analysis. International journal of engineering and geosciences, 2021, vol. 6, no. 3, pp. 165‐173.Куссуль Н.Н., Кравченко А.Н., Скакун С.В., Адаменко Т.И., Шелестов А.Ю., Колотий А.В., Грипич Ю.А. Регрессионные модели оценки урожайности сельскохозяйственных культур по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. N 1. С. 95‐107.Kussul N.N., Kravchenko A.N., Skakun S.V., Adamenko T.I., Shelestov A.Yu., Kolotiy A.V., Gripich Yu.A. Regression Models of Crop Yield Estimation According to MODIS Data. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli [Modern problems of remote sensing of the Earth from space]. 2012, vol. 9, no. 1, pp. 95‐107. (In Russian)Arino O., Bicheron P., Achard F., Latham J., Witt R., Weber J.L. Glob Cover: the most detailed portrait of Earth // ESA Bulletin – European Space Agency. 2008. N 136. P. 24‐31.Arino O., Bicheron P., Achard F., Latham J., Witt R., Weber J.L. Glob Cover: the most detailed portrait of Earth. ESA Bulletin – European Space Agency, 2008, no. 136, рр. 24‐31.Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. N 4. С. 285‐302.Bartalev S.A., Egorov V.A., Yershov D.V., Isaev A.S., Lupyan E.A., Plotnikov D.E., Uvarov I.A. Satellite Mapping of the Vegetation Cover of Russia According to the Data of the MODIS Spectroradiometer. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli [Modern problems of remote sensing of the Earth from space]. 2011, vol. 8, no. 4, pp. 285‐302. (In Russian)Милаева Я.И., Примак И.П. Сравнительное определение количества пигментов в листьях кукурузы н табака ускоренным методом // Селекция и семеноводство. 1969. N 12. С. 69‐72.Milaeva Ya.I., Primak I.P. Comparative Determination of the Amount of Pigments in the Leaves of Corn and Tobacco by the Accelerated Method [Breeding and seed production]. 1969, no. 12, pp. 69‐72. (In Russian)Wintermans J.E.G., De Mots A. Spectrophotometric Characteristics of Chlorophyll a and b and Their Phaeophytins in Ethanol // Biochimica et Biophysica Acta. 1965. V. 109. P. 448‐453.Wintermans J.E.G., De Mots A. Spectrophotometric Characteristics of Chlorophyll a and b and Their Phaeophytins in Ethanol. Biochimica et Biophysica Acta, 1965, vol. 109, pp. 448‐453.Von Wettstein D. Chlorophyll letale and der sub‐mikroskopishe formweschselder plastiden // Experimental cell Research. 1957. V. 12. P. 427‐430.Von Wettstein D. Chlorophyll letale and der sub‐mikroskopishe formweschselder plastiden. Experimental cell Research, 1957, vol. 12, pp. 427‐430.ГОСТ 10846‐91. Зерно и продукты его переработки. Метод определения белка. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200023864 (дата обращения: 03.03.2021)GOST 10846‐91. Zerno i produkty ego pererabotki. Metod opredeleniya belka [GOST 10846‐91. Grain and its processed products. Method of protein determination]. Available at: https://docs.cntd.ru/document/1200023864 (accessed 03.03.2021)Головачев В.И., Кириловская Е.В. Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Выпуск второй. Зерновые, крупяные, зернобобовые, кукуруза и кормовые культуры. Москва: Калининская областная типография управления издательств, 1989. 195 с.Golovachev V.I., Kirillovskaya E.V. Metodika gosudarstvennogo sortoispytaniya sel'skohozyaistvennyh kul'tur. Vypusk vtoroy. Zernovye, krupyanye, zernobobovye, kukuruza i kormovye kul'tury [Methodology of state variety testing of agricultural crops. Issue two. Cereals, cereals, legumes, corn and fodder crops]. Moscow, Kalinin Regional Printing House of the Publishing Department, 1989, 195 p. (In Russian)ГОСТ 13496.4‐2019. Корма, комбикорма, комбикормовое сырье. Методы определения содержания азота и сырого протеина. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200166800 (дата обращения: 03.03.2021)GOST 13496.4‐2019. Korma, kombikorma, kombikormovoe syr'e. Metody opredeleniya soderzhaniya azota i syrogo proteina [GOST 13496.4‐2019. Feed, compound feed, feed raw materials. Methods for determining the content of nitrogen and crude protein]. Available at: https://docs.cntd.ru/document/1200166800 (accessed 03.03.2021)Уникальный инструмент научного анализа данных спутниковых наблюдений // ВЕГА‐Science. URL: http://sci‐vega.ru (дата обращения: 03.03.2021)Universal'nyi instrument nauchnogo analiza dannyh sputnikovyh nablyudenii [VEGA‐Science]. Available at: http://sci‐vega.ru (accessed: 03.03.2021)Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. 5‐е издание. М.: Издательство Агропромиздат, 1985. 351 с. 31. Кошеляев В. В., Сальников В. И., Кошеляева И. П. Содержание белка в зерне сортов озимой пшеницы при различных уровнях минерального питания // Нива Поволжья. 2019. N 4 (53). С. 23‐29.Dospekhov B.A. Metodika polevogo opyta [Methodology of field experience]. Moscow, Agropromizdat Publ., 1985, 5th edition, 351 p. (In Russian)Koshelev V.V., Salnikov V.I., Koshelyaeva I.P. Protein content in grain of winter wheat varieties at different levels of mineral nutrition. Niva Povolzh’ya [Niva of the Volga region]. 2019, no. 4 (53), pp. 23‐29. (In Russian)Koshelev V.V., Salnikov V.I., Koshelyaeva I.P. Protein content in grain of winter wheat varieties at different levels of mineral nutrition. Niva Povolzh’ya [Niva of the Volga region]. 2019, no. 4 (53), pp. 23‐29. (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.