Стохастичні зумовленості складника біопродуктивності рисами росту пластинок верхніх листків пшениці озимої
Анотація
Відносна та абсолютна важливість низки ознак, зокрема, агрофізіологічних, морфофункціональних, на рівні окремих органів і частин цілісної рослини та/або посіву для розвитку особливостей біологічних ознак та інших агроекологічно значущих складових продукційного процесу рослинництва, обговорюється в наукових працях вже тривалий час. Метою роботи був пошук агроекологічно значущих ознак росту верхніх листкових пластинок (GDM), які можуть емпірично та потенційно визначати розвиток сухої маси зерна (ULB) пшениці озимої за «модельних» умов біологічних агротехнічних впливів, позначених як системи біологічного удобрення. Методи дослідження: методичні підходи польового досліду, гравіметричний, конвективного сушіння та стохастичні методи. Розвиток GDM значною мірою визначався потенційно масштабованими інтегральними ростовими ознаками ULB - тривалістю листкової поверхні, тривалістю біомаси (LADULB, BMDULB, відповідно) або їх комбінаціями з потенційно немасштабованими характеристиками середньої швидкості росту ULB – чистою асиміляційною швидкістю, відносною швидкістю росту (NARULB, RGRULB, відповідно). Також дуже ймовірно, що LADULB може відігравати центральну роль у розвитку RGRULB або BMDULB (але не NARULB). Координація RGRULB з NARULB не була виключена, хоча вона була надто складною. Побудова таких і подібних досліджень у руслі вичерпного пояснення послідовних системно-механістичних зумовленостей продукційного процесу з ознаками зростання ULB за різних агротехнічних і біологічних впливів сприятиме вдосконаленню дискурсивних і математичних імітаційних конструкцій, здатних характеризувати та інтегрувати диференційовані впливи рослинних компонентів на фотосинтез листкового покриву, крони і, зрештою, на процеси розвитку складових кінцевого біологічного та економічного врожаю озимої пшениці
Ключові слова
ознаки або особливості росту верхніх листкових пластинок; тривалість періоду формування листкової поверхні та біомаси; чиста асиміляція та відносна швидкість росту; озима пшениця; «модельні» біологічно покращені агрономічні умови – біологічно покращені системи удобрення
[1] An, N., Lu, N., Fu, B., Wang, M., & He, N. (2021). Distinct responses of leaf traits to environment and phylogeny between herbaceous and woody angiosperm species in China. Frontiers in Plant Science, 12, article number 799401. doi: 10.3389/fpls.2021.799401.
[2] Araus, J.L., Sanchez-Bragado, R., & Vicente, R. (2021). Improving crop yield and resilience through optimization of photosynthesis: panacea or pipe dream? Journal of Experimental Botany, 72(11), 3936-3955. doi: 10.1093/ jxb/erab097.
[3] Baayen, R.H., van Rij, J., De Cat, C., & Wood, S. (2018). Autocorrelated errors in experimental data in the language sciences: Some solutions offered by generalized additive mixed models. In D. Speelman, K. Heylen & D. Geeraerts (Eds.) Mixed-effects regression models in linguistics. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-31969830-4_4.
[4] Bhadouria, R., Singh, R., Krishna, M., Tripathi, S., Srivastava, P., & Raghubanshi, A.S. (2023). Seedling responses to herbivory are driven by nutrient enrichment, grass competition and functional attributes. Research Square. doi: 10.21203/rs.3.rs-3507100/v1.
[5] Bilal, A., Ahmad, A., Rasul, F., & Murtaza, G. (2019). Optimization of the sowing time for Bt cotton production in Punjab, Pakistan. Pakistan Journal of Agricultural Sciences, 56(1), 95-100. doi: 10.21162/PAKJAS/19.6631.
[6] Bosi, C., Sentelhas, P.C., Pezzopane, J.R.M., & Santos, P.M. (2020). CROPGRO-Perennial Forage model parameterization for simulating Piatã palisade grass growth in monoculture and in a silvopastoral system. Agricultural Systems, 177, article number 102724. doi: 10.1016/j.agsy.2019.102724.
[7] Brown, S., Tauler, R., & Walczak, B. (Eds.). (2020). Comprehensive chemometrics: Chemical and biochemical data analysis. Amsterdam: Elsevier.
[8] Cheng, X., Khomtchouk, B., Matloff, N., & Mohanty, P. (2018). Polynomial regression as an alternative to neural nets. doi: 10.48550/arXiv.1806.06850.
[9] Convention on Biological Diversity. (1992, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/ show/995_030#Text.
[10] 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.
[11] Das, P. (2019). Econometrics in theory and practice – analysis of cross section, time series and panel data with Stata 15.1. Singapore: Springer Nature Singapore Pte Ltd. doi: 10.1007/978-981-32-9019-8.
[12] Dodd, I.C., & Elphinstone, E.D. (2021). Crop physiology. In R.J. Soffe & M. Lobley (Eds.). The agricultural notebook (pp. 51-70). Chichester: John Wiley & Sons Ltd.
[13] Du, B., Liu, L., Wang, Q., Sun, G., Ren, X., Li, C., & Sun, D. (2019). Identification of QTL underlying the leaf length and area of different leaves in barley. Scientific Reports, 9(1), article number 4431. doi: 10.1038/s41598-01940703-6.
[14] Dubytskyi, O., Kachmar, O., Dubytska, A., Vavrynovych, O., & Scherba, M. (2020). The formation of potential ear productivity depending on the growth traits of upper leaves in the ontogenesis of winter wheat under conditions of ecologically safe fertilizers systems. Foothill and Moutain Agriculture and Stockbreeding, 68(1), 97114. doi: 10.32636/01308521.2020-(68)-1-7.
[15] Fang, J., Gozgor, G., Lau, C.K.M., & Lu, Z. (2020). The impact of Baidu Index sentiment on the volatility of China’s stock markets. Finance Research Letters, 32, article number 101099. doi: 10.1016/j.frl.2019.01.011.
[16] Ferrentino, R., & Vota, L. (2020). A mathematical model for the study of the effects of the economic cycle on the real GDP growth rate through the expectations-adjusted Phillips Curve. International Journal of Economics and Financial Issues, 10(2), 222-234. doi: 10.32479/ijefi.9236.
[17] Gaspard, G., Kim, D., & Chun, Y. (2019). Residual spatial autocorrelation in macroecological and biogeographical modeling: A review. Journal of Ecology and Environment, 43, article number 19. doi: 10.1186/s41610-019-0118-3.
[18] Ge, X.Y.M., Scholl, J.P., Basinger, U., Huxman, T.E., & Venable, D.L. (2019). Functional trait trade-off and species abundance: Insights from a multi-decadal study. Ecology Letters, 22(4), 583-592. doi: 10.1111/ele.13217.
[19] Gómez-Fernández, A., Osborne, C.P., Rees, M., Palomino, J., Ingala, C., Gomez, G., & Milla, R. (2022). Disparities among crop species in the evolution of growth rates: The role of distinct origins and domestication histories. New Phytologist, 233(2), 995-1010. doi: 10.1111/nph.17840.
[20] Gu, J., He, H., Jin, H., Yu, J., Jeppesen, E., Nairn, R.W., & Li, K. (2018). Synergistic negative effects of smallsized benthivorous fish and nitrogen loading on the growth of submerged macrophytes–Relevance for shallow lake restoration. Science of the Total Environment, 610-611, 1572-1580. doi: 10.1016/j. scitotenv.2017.06.119.
[21] Hayes, A.F., & Rockwood, N.J. (2020). Conditional process analysis: Concepts, computation, and advances in the modeling of the contingencies of mechanisms. American Behavioral Scientist, 64(1), 19-54. doi: 10.1177/0002764219859633.
[22] Igartua, J.J., & Hayes, A.F. (2021). Mediation, moderation, and conditional process analysis: Concepts, computations, and some common confusions. The Spanish Journal of Psychology, 24, article number e49. doi: 10.1017/SJP.2021.46.
[23] Inoue, T., Yamada, Y., & Noguchi, K. (2022). Growth temperature affects O2 consumption rates and plasticity of respiratory flux to support shoot growth at various growth temperatures. Plant, Cell & Environment, 45(1), 133-146. doi: 10.1111/pce.14217.
[24] Islam, M.M., Urmi, T.A., Rana, M.S., Alam, M.S., & Haque, M.M. (2019). Green manuring effects on crop morphophysiological characters, rice yield and soil properties. Physiology and Molecular Biology of Plants, 25(1), 303312. doi: 10.1007/s12298-018-0624-2.
[25] Kalnins, A. (2018). Multicollinearity: How common factors cause Type 1 errors in multivariate regression. Strategic Management Journal, 39(8), 2362-2385. doi: 10.1002/smj.2783.
[26] Khan, A., Baloch, M.S., Ullah, N., Abidin, S.Z.U., Bhatti, M.Z., Khan, R., Khan, A.A., Ismail, H., Saeed, A., & Gul, H. (2023). Comparative efficacy of phosphate solubilizing bacteria and synthetic phosphate fertilizers on the growth of wheat. Plant Science Today, 10(3), 37-47. doi: 10.14719/pst.2011.
[27] Khirkhah, M., Madani, H., Normohammadi, G., & Mojadam, M. (2019). Assess effect of biological phosphorous fertilizers and micro elements (boron and manganese) on alfalfa growth curve indices. Journal of Crop Nutrition Science, 5(4), 12-22.
[28] Kikuzawa, K., & Lechowicz, M.J. (2018). Leaf photosynthesis integrated over time. In W.W. Adams III & I. Terashima (Eds.). The leaf: A platform for performing photosynthesis (pp.473-492). Cham: Springer International Publishing AG. doi: 10.1007/978-3-319-93594-2_17.
[29] Kim, J.H. (2019). Multicollinearity and misleading statistical results. Korean Journal of Anesthesiology, 72(6), 558-569. doi: 10.4097/kja.19087.
[30] Kirizii, D.A., & Sheheda, I.M. (2019). Distribution of nitrogen in the source-sink system of plants and its role in the production process. Plant Physiology and Genetics, 51(2), 114-132. doi: 10.15407/frg2019.02.114.
[31] Kumar, P., & Brar, S.K. (2021). Conjugation of biofertilizers with different sources of chemical fertilizers in wheat: A review. Agricultural Reviews, 42(1), 22-31. doi: 10.18805/ag.R-2001.
[32] Lamont, B.B., Williams, M.R., & He, T. (2023). Relative growth rate (RGR) and other confounded variables: Mathematical problems and biological solutions. Annals of Botany, 131(4), 555-568. doi: 10.1093/aob/ mcad031.
[33] Li, G., Zhao, P., Shao, W., Jin, C., Song, L., & Chen, Y. (2019). Effect of enclosure on reproductive allocation of wheatgrass Agropyron mongolicum populations in desert steppes. Ecology and Evolution, 9(24), 14023-14030. doi: 10.1002/ece3.5839.
[34] Liu, S., Remley, M., Nichols, R.L., & Fritschi, F.B. (2019). Morphological traits underlying differences in early vigor among four cotton genotypes. Crop Science, 59(3), 1165-1181. doi: 10.2135/cropsci2018.10.0611.
[35] Martinez Gutierrez, N., & Cribbie, R. (2021). Incidence and interpretation of statistical suppression in psychological research. Canadian Journal of Behavioural Science / Revue Canadienne Des Sciences Du Comportement, 53(4), 480-488. doi: 10.1037/cbs0000267.
[36] Martínez-Minaya, J., Cameletti, M., Conesa, D., & Pennino, M.G. (2018). Species distribution modeling: A statistical review with focus in spatio-temporal issues. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 32, 3227-3244. doi: 10.1007/s00477-018-1548-7.
[37] Mehboob, N., Rizwan, M., Minhas, W.A., Yasir, T.A., Al-Mohaimeed, A.M., Elshikh, M.S., & Hussain, M. (2022). Screening of chickpea genotypes for boron biofortification potential. Journal of King Saud University-Science, 34(6), article number 102190. doi: 10.1016/j.jksus.2022.102190.
[38] Miglioli, J.L., Fasciglione, G., & Benedetto, A.D. (2020). Cytokinin-regulated physiological parameters affected by an exogenous dopamine spray in Brussels sprout (Brassica oleracea var. gemmifera). Asian Journal of Agricultural and Horticultural Research, 6(3), 24-36. doi: 10.9734/AJAHR/2020/v6i330000.
[39] Mohammadi Alagoz, S., Hadi, H., Toorchi, M., Pawłowski, T.A., Asgari Lajayer, B., Price, G.W., Muhammad, F., & Astatkie, T. (2023). Morpho-physiological responses and growth indices of triticale to drought and salt stresses. Scientific Reports, 13, article number 8896. doi: 10.1038/s41598-023-36119-y.
[40] Montgomery, D.C., Peck, E.A., & Vining, G.G. (2021). Introduction to linear regression analysis. Hoboken: John Wiley & Sons.
[41] Mueller, K.E., Kray, J.A., & Blumenthal, D.M. (2024). Coordination of leaf, root, and seed traits shows the importance of whole plant economics in two semiarid grasslands. New Phytologist, 241(6), 2410-2422. doi: 10.1111/nph.19529.
[42] Oliveira, F.F.M., de Morais, M.B., de Souza Silva, M.E., Saraiva, Y.K.F., de Mesquita Arruda, M.V., Silva, J.N.C., & de Albuquerque, C.C. (2019). Ecophysiological response of Lippia gracilis (Verbanaceae) to duration of salt stress. Ecotoxicology and Environmental Safety, 178, 202-210. doi: 10.1016/j.ecoenv.2019.04.016.
[43] Pedersen, E.J., Miller, D.L., Simpson, G.L., & Ross, N. (2019). Hierarchical generalized additive models in ecology: An introduction with mgcv. PeerJ, 7, article number e6876. doi: 10.7717/peerj.6876.
[44] Rezvani-Moghaddam, P. (2020). Ecophysiology of saffron. In A. Koocheki & M. Khajeh-Hosseini (Eds.). Saffron (pp. 119-137). Duxford: Woodhead Publishing. doi: 10.1016/B978-0-12-818638-1.00008-3.
[45] Saeed, W., Ullah, S., Khaliq, A., Munsif, F., Ali, I., Jandan, T.H., Anas, I., & Liu, P. (2021). Enhancing rice yield and weed management in direct seeded rice using ammonium sulfate as adjuvant with lower dose of early postemergence herbicides. AGRIVITA, Journal of Agricultural Science, 43(2), 310-324. doi: 10.17503/agrivita. v43i2.2426.
[46] Stasiv, O., Dubytskyi, O., Kachmar, O., Dubytska, A., & Vavrynovych, O. (2023). Patterns of winter wheat ear productivity formation depending on the content of trace elements in the soil. Scientific Horizons, 26(8), 9-22. doi: 10.48077/scihor8.2023.09.
[47] Tiwari, H., Naresh, R.K., Singh, P.K., & Kumar, Y. (2023). Effect of integrated nutrient management on growth and productivity of wheat (Triticum aestivum L.) in typic ustochrepts soils of western UP, India. International Journal of Plant & Soil Science, 35(11), 129-142. doi: 10.9734/ijpss/2023/v35i112954.
[48] Tripathi, M. (2020). Growth analysis and carbon economy of Olea europaea L. raised at foothills of central Kumaon Himalaya. Research Journal of Agriculture and Forestry Sciences, 8(2), 15-20.
[49] Tripathi, S., Bhadauria, R., Srivastava, P., Singh, R., & Raghubanshi, A.S. (2018). Abiotic determinants of tree seedling growth in tropical dry forests. In A. Hemantaranjan (Ed.) Molecular physiology of abiotic stresses in plant productivity. Advances in plant physiology, (Vol. 17). (pp. 205-212). Jodhpur: Scientific Publishers.
[50] Weemstra, M., Kuyper, T.W., Sterck, F.J., & Umaña, M.N. (2023). Incorporating belowground traits: Avenues towards a whole-tree perspective on performance. Oikos, 2023(1), article number e08827. doi: 10.1111/ oik.08827.
[51] Yano, T., Morisaki, A., Matsubara, K., Ito, S.I., & Kitano, M. (2018). Growth analysis of potted seedlings of Satsuma mandarin (Citrus unshiu Marc.) under different light conditions and air temperatures. The Horticulture Journal, 87(1), 34-42. doi: 10.2503/hortj.OKD-051.
[52] Yeremko, L.S., Hanhur, V.V., Kyrychok, O.O., & Sokyrko, D.P. (2019). Mineral nutrition as a factor in increasing photosynthetic productivity and yield of pea crops. Scientific Progress & Innovations, 3, 50-56. doi: 10.31210/ visnyk2019.03.06..