Продуктивність сортів сої різних груп стиглості залежно від густоти стояння рослин в умовах краплинного зрошення півдня України
Анотація
Соя є провідною зернобобовою культурою універсального призначення, тому заходи, спрямовані на підвищення її продуктивності, зокрема обґрунтований добір сортових ресурсів та оптимізація щільності посівів, дозволять зробити значний внесок у створення стійких систем виробництва продуктів харчування. Метою дослідження було встановити вплив густоти стояння рослин на продуктивність сортів сої різних груп стиглості. У ході роботи використано польові лабораторні та статистичні (кореляційно-регресійний аналіз) методи. Польові досліди проводили впродовж 2018-2020 рр. на темно-каштановому ґрунті приватного сільськогосподарського підприємства агрофірми «Сиваш» Новотроїцького району Херсонської області. Максимальні його значення за вирощування скоростиглих сортів забезпечила густота стояння рослин 700 тис./га, середньоранніх – 500-700 тис./га, середньостиглих – 500 тис./га. Встановлено сильний і дуже сильний кореляційні зв’язки між урожайністю та індексом урожайності сої. Збільшення тривалості вегетаційного періоду сприяло зростанню врожайності. У групі скоростиглих сортів сої більш урожайним визначено сорт Монарх. Суттєвої різниці за рівнем урожайності сортів в межах інших груп стиглості не визначено. Для кожного сорту встановлено оптимальну щільність посівів, за якої формується максимальний рівень урожайності зерна. Триваліша вегетація сприяла більшому накопиченню протеїну та жиру в зерні. За вмістом протеїну різниця між сортами однієї групи стиглості не перевищувала 0,2 %, проте сорти різнились за умовним виходом протеїну з гектару посівів. Різниці за вмістом жиру в зерні середньостиглих сортів сої не встановлено. Із скоростиглих сортів вищою олійністю вирізнявся сорт Монарх, із середньоранніх – сорт Аратта. За вирощування цих сортів визначено і максимальний умовний вихід жиру з гектару посівів. Між урожайністю зерна сої та вмістом у ньому протеїну і жиру встановлено відповідно дуже сильний і сильний кореляційний зв’язок. Дуже сильну кореляцію визначено також між вмістом у зерні протеїну та жиру. Для забезпечення сталого виробництва та ефективного використання сої та продуктів її переробки доцільно одержані результати дослідження враховувати у виробничих умовах
Ключові слова
щільність посівів; урожайність; якість зерна; протеїн; жир
[1] Alam, M.A., Bhuiyan, M.S.H., Malek, M.A., Emon, R.M., Khatun, K., & Kobir, H. (2023). Qualitative and quantitative traits associate genetic variability of soybean (Glycine max) mutants for expedited varietal improvement program. Legume Research, 46(9), 1162-1167. doi: 10.18805/LRF-735.
[2] Andrade, J.F., et al. (2019). Assessing the influence of row spacing on soybean yield using experimental and producer survey data. Field Crops Research, 230, 98-106. doi: 10.1016/j.fcr.2018.10.014.
[3] Biliavs’ka, L.G., & Rybal’chenko, A.M. (2018). Formation of seed profitability in collective samples of soybean in the conditions of Ukraine’s Forest-Steppe. Bulletin of the Poltava State Agrarian Academy, 3, 87-94. doi: 10.31210/ visnyk2018.03.12.
[4] Carciochi, W.D., Schwalbert, R., Andrade, F.H., Corassa, G.M., Carter, P., Gaspar, A.P., Schmidt, J., & Ciampitti, I.A. (2019). Soybean seed yield response to plant density by yield environment in North America. Agronomy Journal, 111(4), 1923-1932. doi: 10.2134/agronj2018.10.0635.
[5] Chețan, F., Chețan, C., Bogdan, I., Pop, A.I., Moraru, P.I., & Rusu, T. (2021). The effects of management (tillage, fertilization, plant density) on soybean yield and quality in a three-year experiment under transylvanian plain climate conditions. Land, 10(2), article number 200. doi: 10.3390/land10020200.
[6] Convention on Biological Diversity. (1992, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/995_030#Text.
[7] Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora. (1979, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/995_129#Text.
[8] DSTU 4964:2008. (2010). Soybeans. Technical specifications. Retrieved from http://online.budstandart.com/ua/ catalog/doc-page?id_doc=74237.
[9] DSTU 7491:2013. (2014). Oilseeds, oilcakes and meals. Determination of moisture, fat, protein and fibre by nearinfrared spectroscopy. Retrieved from http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page?id_doc=91836.
[10] DSTU ISO 5983:2003. (2004). Animal feed. Determination of nitrogen content and calculation of crude protein content by the Kjeldahl method. Retrieved from http://online.budstandart.com/ua/catalog/doc-page.html?id_ doc=91956.
[11] FAO. (n.d.). Retrieved from https://www.fao.org/home/en.
[12] Furman, V.A., Furman, О.V., & Svystunova, I.V. (2022). Dynamics of plant density and survival of soybean plants, depending on mineral fertilizer and inoculation in the conditions of the Right-bank Forest Steppe. Scientific Reports of National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 5(99). doi: 10.31548/ dopovidi2022.05.004.
[13] Grabovskyi, M., Mostypan, O., Fedoruk, Y., Kozak, L., & Ostrenko, M. (2023). Formation of grain yield and quality indicators of soybeans under the influence of fungicidal protection. Scientific Horizons, 26(2), 66-76. doi: 10.48077/scihor.26(2).2023.66-76.
[14] Hlupak, Z.І. (2020). Optimization of standing density of soy plants depending on the sort’s maturity group of the variety for the conditions of the north-eastern part of the Forest-steppe of Ukraine. Bulletin of the Uman National University of Horticulture, 2, 23-25. doi: 10.31395/2310-0478-2020-2-23-25.
[15] Jańczak-Pieniążek, M., Buczek, J., Bobrecka-Jamro, D., Szpunar-Krok, E., Tobiasz-Salach, R., & Jarecki, W. (2021). Morphophysiology, productivity and quality of soybean (Glycine max (L.) Merr.) cv. Merlin in response to row spacing and seeding systems. Agronomy, 11(2), article number 403. doi: 10.3390/agronomy11020403.
[16] Karaeva, N.V., & Varava, I.A. (2016). Ecological and economic optimization of production: Methods and means of statistical forecasting. Kyiv: NTUU “KPI”.
[17] Krisdiana, R., Prasetiaswati, N., Sutrisno, I., Rozi, F., Harsono, A., & Mejaya, M.J. (2021). Financial feasibility and competitiveness levels of soybean varieties in rice-based cropping system of Indonesia. Sustainability, 13(15), article number 8334. doi: 10.3390/su13158334.
[18] Liao, Z., Zeng, H., Fan, J., Lai, Z., Zhang C., Zhang, F., Haidong Wang, Н., Cheng, М., Guo, J., Li, Z., & Wu, P. (2022). Effects of plant density, nitrogen rate and supplemental irrigation on photosynthesis, root growth, seed yield and water-nitrogen use efficiency of soybean under ridge-furrow plastic mulching. Agricultural Water Management, 268, article number 107688. doi: 10.1016/j.agwat.2022.107688.
[19] Liu, S., Zhang, M., Feng, F., & Tian, Z. (2020). Toward a “green revolution” for soybean. Molecular plant, 13(5), 688-697. doi: 10.1016/j.molp.2020.03.002.
[20] Liubych, V.V., Voitovska, V.I., Tretiakova, S.O., & Klymovych N.M. (2020). Technological evaluation of soybean seed quality depending on the variety. Bulletin of the Uman National University of Horticulture, 2, 32-37. doi: 10.31395/2310-0478-2020-2-32-37.
[21] Naydenova, G., & Georgieva, N. (2019). Study on seed yield components depending on the duration of vegetation period in soybean. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 25(1), 49-54.
[22] Ranđelović, P., Đorđević, V., Milić, S., Balešević-Tubić, S., Petrović, K., Miladinović, J., & Đukić, V. (2020). Prediction of soybean plant density using a machine learning model and vegetation indices extracted from RGB images taken with a UAV. Agronomy, 10(8), article number 1108. doi: 10.3390/agronomy10081108.
[23] Schutte, M., & Nleya, T. (2018). Row spacing and seeding rate effects on soybean seed yield. In Soybean – biomass, yield and productivity (pp. 226-234). London: IntechOpen. doi: 10.5772/intechopen.80748.
[24] Shashkov, Y., & Tanchyk, S. (2018). Soybean yield depending on the variety and geometrical disposition of plants in the Right-bank Forest-steppe zone of Ukraine. Plant and Soil Science, 268, 100-106.
[25] Ushkarenko, V.O., Nikishenko, V.L., Holoborodko, S.P., & Kokovikhin, S.V. (2009). Dispersion and correlation analysis in agriculture and crop production. Kherson: Ailant.
[26] Vozhehova, R., Borovіk, В., Маrchenko, T., & Rubtsov, D. (2020). The influence of plant density and doses of fertilizers on photosynthetic activity and yield of soybean of middle-ripening variety Sviatohor in conditions of irrigation. Bulletin of Agrarian Science, 20(4), 62-68. doi: 10.31073/agrovisnyk202004-09.
[27] Vozhehova, R.A., Lavrynenko, Yu.O., & Malyarchuk, M.P. (2014). Methodology of field and laboratory research on irrigated lands. Kherson: Gryn D.S.