Оцінка впливу навколишнього середовища на елементи врожайності у генотипів ячменю (Hordeum vulgare L.) в умовах зрошення
DOI:
https://doi.org/10.47414/np.30.2022.268939Ключові слова:
ячмінь, генотипи, складова врожайності, вплив середовища, G×E взаємодіяАнотація
Мета. Оцінка показників урожайності та якості генотипів ячменю за різних умов навколишнього середовища.
Методи. У дослідженні було використано 25 генотипів ячменю. Схема експерименту − повністю рандомізовані блоки з чотирма повторами у чотирьох місцях у регіоні Тракія (Туреччина) впродовж 2018–2019 рр. Визначали врожайність зерна, висоту рослин, дату колосіння, масу 1000 зерен, насипну вагу, вміст білка й вирівняність зерна.
Результати. За допомогою комбінованого методу ANOVA було виявлено значні відмінності (p < 0,01) усіх досліджуваних показників між генотипами й середовищами. Генотип G4 (8514 кг/га) мав вищу врожайність, за ним був G9 (8369 кг/га). Найвищий показник маси 1000 зернин мав G14 − 52,0 г, а найвищу насипну вагу G5 − 75,1 кг. Генотипи значно відрізнялися за вмістом білка: генотип G22 мав найвищий вміст білка, за ним слідували G23 і G24. Однорідність зерна ячменю є важливим параметром, і генотип G14 мав вищий коефіцієнт однорідності зерна. Кореляційний аналіз виявив негативну кореляцію між урожайністю зерна й датою колосіння (r = −0,506**), висотою рослин (r = −0,583**) і вмістом білка (r = −0,542**). Маса 1000 зерен і насипна вага корелювали істотно позитивно (r = 0,708**). Однорідність зерна мала позитивну кореляцію з масою 1000 зерен (r = 0,898**) і насипною вагою (r = 0,539**). Вміст білка позитивно корелював із висотою рослин (r = 0,692**). За результатами аналізу стабільності генотипи G9, G3, G15, G2 і G17 виявилися адаптованими до менш сприятливих умов середовища. Було визначено, що G10 і G16 добре адаптуються до будь-яких умов навколишнього середовища, а також є ідеальними з точки зору високої врожайності та стабільності.
Висновки. Генотип G9 має високий потенціал урожайності, а G10 і G16 мають високу адаптивну здатність до різних умов середовища. Вплив навколишнього середовища на досліджувані показники виявився значним. Вищий потенціал урожайності мають ранні й низькорослі генотипи. Середовище E4 виявилося ідеальним, оскільки воно було розташоване близько до першого концентричного кола парних ділянок середовищ, тому його слід розглядати як найбільш придатне для відбору генотипів ячменю з широкою адаптивною здатністю.
Посилання
Öztürk, İ. (2019). Comparison of the Two and Six-Rowed Barley (Hordeum vulgare L.) Genotypes Based on Yield and Agronomic Characters. Agriculture & Food., 7(1), 75–85.
Bendada, H., Guendouz, A., Benniou, R., & Louahdi, N. (2021). The Effect of Spike Row Type on the Grain Yield and Grain Filling Parameters in Barley (Hordeum vulgare L.) Genotypes under Semi-arid Conditions. Agricultural Science Digest - A Research Journal, 1–4. doi: 10.18805/ag.D-311
Yawson, D. O., Mulholland, B. J., Ball, T., Michael, O. A., Mohan, S., & White, P. J. (2018). Effect of climate and agricultural land use changes on UK feed barley production and food security to the 2050s. Land, 6(4), 74. doi: 10.3390/land6040074
Chapagain, T., & Good, A. (2015). Yield and Production Gapsin Rainfed Wheat, Barley, and Canola in Alberta. Frontiers in Plant Science, 6, 990. doi: 10.3389/fpls.2015.00990
Patrignani, P., Lollato, R. P., Ochsner, T. E., Godsey, C. B., & Edwards, J. T. (2014). Yield gap and production gap of rainfed winter wheat in the Southern Grain Plains. Agronomy Journal, 106(4), 1329–1339. doi: 10.2166/wst.2013.305
Öztürk, İ., Avci, R., Girgin, V. C., Kahraman, T., Şili, Ş., Kiliç, T. H., Vulchev, D., Valcheva, D., & Gocheva, M. (2018). Effect of Biomass at Different Growth Stages on Yield and Agronomic Characters in Barley (Hordeum vulgare L.) Cultivars. Agriculture & Food, 6, 15–25.
Yan, W., & Tinker, N. A. (2006). Biplot analysis of multi-environment trial data: Principles and applications. Canadian Journal of Plant Science, 86(3), 623–645. doi: 10.4141/P05-169
Kang, M. S. (1993). Simultaneous selection for yield and stability in crop performance trials: consequences for growers. Agronomy Journal, 85(3), 754–757. doi: 10.2134/agronj1993.00021962008500030042x
Yan, W., Kang, M. S., Ma, B., Woods, S., & Cornelius, P. L. (2007). GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data. Crop Science, 47(2), 643–655. doi: 10.2135/cropsci2006.06.0374
Sharma, R. C., Morgounov, A. I., Braun, H. J., Akin, B., Keser, M., Bedoshvili, D., Bagci, A., Martius, C., & van Ginkel, M. (2010). Identifying high yielding stable winter wheat genotypes for irrigated environments in Central and West Asia. Euphytica, 171, 53–64. doi: 10.1007/s10681-009-9992-6
Moldovan, V., Moldovan, M., & Kadar, R. (2000). Phenotypic stability for yield in chickpea. Pakistan of Science Research, 30, 455–465.
Öztürk, İ., Çiftçigil, T. H., Avcı, R., Kahraman, T., Girgin, V. C., Seidi, M., Tülek, A., … Tuna, B. (2017). Effect of the Location on Some Biotic Stress and Agronomic Characters in Barley (Hordeum vulgare L.) Genotypes. Agriculture & Food, 5, 562–570.
Blakeney, A. B., Cracknell, R. L., Crosbie, G. B., Jefferies, S. P., Miskelly, D. M., O’Brien, L., … Williams, R. M. (2009). Understanding Wheat Quality. P. 8. GRDC, Kingston, Australia.
Anonymous. (2002). International Association for Cereal Sci. and Technology. (ICC Standart No: 110, Standart No: 105, Standart No: 106, Standart No: 155, Standart No: 116, Standart No: 115).
Anonymous. (1990). AACC Approved Methods of the American Association of Cereal Chemist. USA.
Gomez, K. A., & Gomez, A. A. (1984). Statistical Procedures for Agricultural Research. 2nd Ed. New York : John Willey and Sons.
Steel, R. G. D., & Torrie, J. H. (1980). Principles and Procedures of Statistics: A Biometrical Approach. New York : McGraw-Hill Book Company.
Finlay, K. W., & Wilkinson, G. N. (1963). The Analysis of Adaptation in a Plant Breeding Programme. Australian Journal of Agricultural Research, 14(6), 742–754. doi: 10.1071/AR9630742
Eberhart, S. A., & Russell, W. A. (1966). Stability parameters for comparing varieties. Crop Science, 6(1), 36–40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
Yan, W., & Rajcan, I. R. (2002). Biplot analysis of test sites and trait relations of soybean in Ontario. Canadian Journal of Plant Science, 42(1), 11–20. doi: 10.2135/cropsci2002.1100
