<<<  Назад

2023 год, № 107

УДК: 634.21:631.527 (470.32)
ГРНТИ: 68.03.03

ОЦЕНКА УРОЖАЙНОСТИ ПРИВОЙНО-ПОДВОЙНЫХ КОМБИНАЦИЙ ЯБЛОНИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Продуктивность плодовых культур во многом зависит от влияния природных факторов среды, прежде всего климатических. Изменение температурного режима в регионе осложняет прохождение плодовыми растениями фенологических фаз, имеющих решающее значение для оптимального развития и плодоношения растений. Урожайность привойно-подвойных комбинаций (ППК) яблони определяется, в первую очередь, биопотенциалом сортов и подвоев. Изучение и выявление высокоадаптивных, то есть наиболее приспособленных к изменениям условий среды ППК, предполагает анализ большого объема экспериментальных и метеорологических данных, что требует применения современных цифровых технологий. Научные исследования в области цифровизации сельского хозяйства ведутся учеными разных стран по разным направлениям, включая мониторинг состояния растений и окружающей среды. Целью исследований было выявить корреляции между исследуемыми признаками - урожайностью различных ППК яблони и суточной температурой воздуха (максимальной, средней и минимальной) за годы исследований с помощью автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализа). Метод предусматривает группировку больших объемов данных анализируемых показателей на классы и поиск корреляций между ними на основе рассчитанных когнитивных функций, отображенных в виде диаграмм, где по оси абсцисс и ординат отложены разделенные условно на три класса показатели урожайности различных ППК яблони и показатели суточной температуры воздуха (средняя, максимальная, минимальная). Показано наличие существенной изменчивости урожайности яблони в зависимости от условий года и генотипа подвоя. На диаграммах выявлена зависимость высоких урожаев деревьев сорта Прикубанское на карликовых подвоях СК 7, К 1, М 9 от среднесуточных и максимальных температур. Установлено, что использование АСК-анализа весьма эффективно при анализе большого объема данных и выявлении корреляции между урожайностью и температурными параметрами. Учет совпадения биологических требований растений к оптимальным показателям температурного режима и фактических условий конкретных территорий возделывания позволит конструировать высокопродуктивные насаждения яблони.
Ключевые слова: Яблоня, привойно-подвойные комбинации, урожайность, метеоусловия, цифровые технологии, автоматизированный системно-когнитивный анализ.
DOI: 10.21515/1999-1703-107-103-109

Литература:

1. Алейникова, Г. Ю. Цифровизация сельского хозяйства и элементы цифровых технологий для проектирования виноградных агроценозов / Г. Ю. Алейникова, Д. Э. Руссо // Научные труды КФНЦСВВ. - 2019. - Т. 24. С. - 59-60. - DOI:10.30679/2587-9847-2019-24-59-66. - URL:https://kubansad.ru/media/uploads/files/nauchnye_trudy_skzniisiv/tom_24/09.pdf.
2. Горпинченко, К. Н. Прогнозирование и принятие решений по выбору агротехнологий в зерновом производстве с применением методов искусственного интеллекта (на примере СК-анализа) / К. Н. Горпинченко, Е. В. Луценко. - Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2013. - 168 с. - ISBN 978-5-94672-644.
3. Драгавцева, И. А. Эффекты взаимодействия «генотип-среда» для плодовых культур в изменяющихся погодных условиях Юга России (во времени и в пространстве) / И. А. Драгавцева, И. Л. Ефимова, А. П. Кузнецова [и др.] // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - 2017. - № 67. - С. 36-43. - DOI 10.21515/1999-1703-67-36-43.
4. Драгавцева, И. А. Оценка взаимодействия в системе «генотип подвоя - привойно-подвойные комбинации яблони - среда» при температурных стрессах летнего периода в Краснодарском крае / И. А. Драгавцева, И. Л. Ефимова, А. В. Клюкина // Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. - 2021. - № 140. - С. 60-68. - DOI 10.36305/0513-1634-2021-140-60-68.
5. Егоров, Е. А. Развитие промышленного садоводства и импортозамещение / Е. А. Егоров, Ж. А. Шадрина, Г. А. Кочьян // Вестник российской сельскохозяйственной науки. - 2015. - № 1. - С. 17-19. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22951386.
6. Ефимова, И. Л. Продуктивность насаждений яблони с разной глубиной посадки саженцев с высокой окулировкой / И. Л. Ефимова, Е. А. Радченко // Плодоводство и виноградарство Юга России. - 2022. - № 75(3). - С. 165-174. - DOI 10.30679/2219-5335-2022-3-75-165-174.
7. Карпушина, М. В. Применение современных цифровых технологий в садоводстве / М. В. Карпушина, Д. Э. Руссо // Плодоводство и виноградарство Юга России. - 2019. - No 57(03). С. 97-104. - DOI: 10.30679/2219-5335-2019-3-57-95-108. - URL: http://journalkubansad.ru/pdf/19/03/08.pdf.
8. Луценко, Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами: (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем) / Е. В. Луценко - Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2002. - 605 с. - ISBN 5-94672-020-1.
9. Луценко, Е. В. АСК-анализ как метод выявления когнитивных функциональных зависимостей в многомерных зашумленных фрагментированных данных / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2005. - № 11. - С. 1-19.
10. Орлов, А. И. Системная нечеткая интервальная математика / А. И. Орлов, Е. В. Луценко. - Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет, 2014. - 600 с. - ISBN 978-5-94672-757-0.
11. Попов, Н. С. Цифровизация садоводческих предприятий аграрного сектора АПК в системе менеджмента устойчивого развития сельских территорий / Н. С. Попов, М. В. Придорогин, Л. Н. Чуксина // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. - 2019. - № 4(74). - С. 87-101. - DOI:10.17277/voprosy.2019.04. pp. 087-101. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41515907.
12. Придорогин, М. В. Системный подход к цифровизации деятельности садоводческих предприятий / М. В. Придорогин, А. С. Гордеев, Н. С. Попов, О. В. Пещерова, Л. Н. Чуксина // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. - 2020. - № 1(75). - С. 115-123. - DOI: 10.17277/issn.1990-9047. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42721138.
13. Хорт, Д. О. Интеллектуальные машинные технологи в садоводстве / Д. О. Хорт, И. Г. Смирнов // Таврический вестник аграрной науки. - 2017. - № 1. - С. 119-126. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29968614.
14. El Bilali, Hamid Transition towards sustainability in agriculture and food systems: Role of information and communication technologies / Hamid El Bilali and Mohammad Allahyari. Sadegh. Information Processing in Agriculture. 5.4. - 2018. - P. 456-464. - URL https://doi.org/10.1016/j.inpa.2018.06.006.
15. Milošević T. Role of apple clonal rootstocks on yield, fruit size, nutritional value and antioxidant activity of ‘Red Chief Camspur’cultivar / T. Milošević, N. Milošević, J. Mladenović // Scientia Horticulturae. - 2018. - Т. 236. - P. 214-221.
16. Okayama, T. Future Gardening System - Smart Garden / T. Okayama // Journal of Developments in Sustainable. 2018. - URL: https://www.researchgate.net/publication/324834302_A_New_Home_Based_Smart_Gardening_Model_Using_ICT.
17. Kuznetsova, A. Study of the adaptability of scion-rootstock combinations of plum tree to temperature stressors in the Krasnodar Territory / A. Kuznetsova, I. Dragavtseva, A. Drygina [et al.] // E3S Web of Conferences, Orel, 24-25. февраля 2021 года. - Orel, 2021. - DOI 10.1051/e3sconf/202125402022. - EDN ZEDLTO.
18. Warschefsky, E.J. et al. Rootstocks: diversity, domestication, and impacts on shoot phenotypes //Trends in plant science. - 2016. - Т. 21. - No. 5. - P. 418-437.
19. Wang, Yi. Progress of apple rootstock breeding and its use / Yi. Wang et al. // Horticultural Plant Journal. - 5.5. - 2019. - P. 183-191.

Авторы:

1. Кузнецова Анна Павловна, канд. биол. наук, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия».
2. Ефимова Ирина Львовна, , Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия».
3. Луценко Евгений Вениаминович, д-р экон. наук, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина».