Цифровое картографирование почв с использованием данных SRTM

УДК 521:631.41 DOI 10.32786/2071-9485-2018-04-22

ЦИФРОВОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ПОЧВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ SRTM

DIGITAL MAPPING OF SOILS WITH THE USE OF SRTM DATA А.В. Кошелев, кандидат сельскохозяйственных наук A.V. Koshelev

ФГБНУ «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук», г. Волгоград

FSBSI «Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestationof the Russian Academy of Sciences», Volgograd

В статье представлены материалы по цифровому картографированию почв тестового участка «Балка Крутая» тестового полигона «Пронин» Серафимовичского района Волгоградской области. Тестовый участок расположен в подзоне темно-каштановых почв. При дешифрировании мозаик космических снимков установлено, что площадь пашни на тестовом участке составляет 2473 га, защитных лесных насаждений - 152 га, лесистость - 1,9 %. В качестве основы для картографирования использовался оцифрованный бумажный оригинал почвенной карты Серафимовичского района М 1:100000 и цифровая модель рельефа, построенная по данным SRTM. Проведенный анализ почвенных контуров показал, что в почвенном покрове тестового участка преобладают темно-каштановые маломощные карбонатные среднесмытые почвы тяжелого гранулометрического состава и составляют 76,8 % от площади контура водосбора. Содержание солонцов в почвенных комплексах колеблется от 10 до 25 %. При наложении цифровой модели рельефа на оцифрованную почвенную карту выявили несоответствие почвенных контуров рельефу. На основе геоморфологического подхода произвели их корректировку и создали исправленную цифровую почвенную карту тестового участка. Таким образом, в результате проведенных исследований установили, что совместное использование цифровой модели рельефа и космоснимков при цифровом картографировании почв позволяет точнее проводить контуры почвенных разностей, корректировать контуры по степени смытости и контуры комплексов овражно-балочных почв, тем самым повышая достоверность и актуальность картографического материала, необходимого для разработки мероприятий по оптимизации агроландшафтов и повышению плодородия почв.

Materials on digital soil mapping of the test plot "Balka Krutaya" of the test site "Pronin" in the Serafimovichsky district of the Volgograd region are presented in the article. The test plot is located in the subzone of dark chestnut soils. When interpreting mosaics of satellite images, it was established that the arable land area on the test plot is 2473 ha, protective forest plants - 152 ha, woodiness - 1,9%. The basis for mapping was a digitized paper original of the soil map of Serafimovichsky district M 1:100000, and a digital elevation model based on SRTM data. The analysis of the soil contours showed that in the soil cover of the test plot is dominated by dark chestnut low-power, carbonate, medium washout soils with a heavy granulometric composition, and make up 76,8% of the catchment area. The content of solonets in soil complexes varies from 10 to 25%. When imposing a digital model of the relief on the digitized soil map revealed that the soil contours do not correspond to the relief. Based on the geomorphological approach, they were corrected, and a corrected digital soil map of the test plot was created. Thus, as a result of the research, it was established that the joint use of a digital elevation model and satellite images in digital soil mapping makes it possible to more accurately carry out the contours of soil differences, correct contours according to the degree of erosion and contours of the ravine-gully soils complexes, thereby increasing the reliability and relevance of cartographic material, necessary for the development of measures to optimize agricultural landscapes and improve soil fertility.

Ключевые слова: цифровые почвенные карты, цифровые модели рельефа, агро-ландшафты, данные SRTM, космоснимки, темно-каштановые почвы, цифровое картографирование, ГИС-технологии.

Key words: digital soil map, digital elevation model, agrolandscape, SRTM data, satellite images, dark chestnut soils, digital mapping, GIS technology.

Введение. Современный уровень развития цифровых технологий позволяет осуществлять цифровое картографирование почв с использованием данных дистанционного зондирования Земли [4, 15, 16, 17]. Цифровые почвенные карты являются основным источником получения информации при изучении структуры почвенного покрова агроландшафтов и разработке мероприятий по их оптимизации и повышению плодородия почв в условиях изменяющегося климата и возрастающей антропогенной нагрузки на агроэкосистемы.

Однако при цифровом картографировании почвенного покрова вновь возникла проблема выделения почвенных ареалов, соответствующих таксонам почвенной классификации, так как отсутствует прямая инвентаризация ареалов почв и почвенных комбинаций [4, 5].

В современной почвенной картографии существуют 2 методических подхода: классический («лоскутный» метод), основанный на полевом изучении генетических особенностей почвенного профиля, и затем составление почвенной карты [10] и геоморфологический, основанный на анализе взаимосвязей между формами рельефа и почвенным покровом, в результате которого проводится последовательное обобщение почв водоразделов в один выдел, почв склонов в другой, а понижений в третий [6, 8, 11].

Фактор рельефа является определяющим при цифровом картографировании почв, так как характеризует пространственные закономерности распределения почвенного покрова, придает почвенным картам достоверность, объективно оценивается и визуально наблюдается, в отличие от других факторов (геология, климат и т.д.), в большинстве случаев скрытых от почвоведа-картографа в любой точке [13].

Материалы и методы. Объектом исследования являлся почвенный покров эрозионных агроландшафтов. Исследования проводились на тестовом полигоне «Пронин», расположенном в юго -западной части Серафимовичского района Волгоградской области.

Территория тестового полигона относится к юго-восточному окончанию Средне-Русской возвышенности к Восточно-Донской денудационно-тектонической гряде, которая представляет собой полого-волнистую равнину с уклоном в южном и юго-восточном направлениях с преобладающими отметками рельефа 150-200 м. Гряда характеризуется сильной расчлененностью рельефа и достигает протяженности 1-1,5 км на 1 км2 [3].

На полигоне преобладают почвы темно-каштановые среднемощные, глинистого и тяжелосуглинистого гранулометрического состава, карбонатные, слабо и среднесмы-тые. Облегчение гранулометрического состава идет к пойме реки Цуцкан, с северо-запада на юго-восток. В пойме реки Цуцкан распространены луговато-каштановые среднемощные почвы, пойменные дерново-луговые зернисто-слоистые солончаковые почвы. По левобережью реки Цуцкан встречаются степные солонцы. В западной части полигона в районе гослесополосы встречаются южные черноземы, средне- и маломощные, тяжелосуглинистого гранулометрического состава. В юго-западной части полигона расположены среднезаросшие пески.

Полевые исследования почв проводили на основе «Методических указаний по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения» [9].

Лабораторный анализ почвенных свойств (гранулометрический состав, содержание гумуса, плотный остаток, валовые формы азота и фосфора, карбонаты) проводили на основе общепринятых методик в почвоведении [1].

При цифровом картографировании почв использовали оцифрованный бумажный оригинал почвенной карты Серафимовичского района Волгоградской области М 1:100000 (составлена по масштабу обследования М 1:25000 по состоянию на 1977 год) и мозаики разновременных космических снимков с сервисов GoogleEarth, SASPlanet, maps.yandex.ru.

Цифровую модель рельефа строили на основе высотных данных SRTM, версия 3, с размером ячейки 3х3 угловых секунды и пространственным разрешением 90 м.

SRTM (Shuttle radar topographic mission) - радиолокационная съемка поверхности рельефа Земли с борта космического корабля, осуществленная в феврале 2000 г. В результате этой съемки полученная матрица высот называется данными SRTM. Данные SRTM находятся в общем доступе на сайте NASA.

Процесс цифрового картографирования базировался на методических подходах, принятых в агролесомелиоративном и почвенном картографировании с использованием специализированных пакетов программ Global Mapper, Surfer [2, 7, 12, 14].

Результаты и обсуждение. Цифровое картографирование почв полигона было осуществлено на тестовом участке «Балка Крутая», расположенного в системе балок Каменная и Крутая, в западной части полигона на границе с Ростовской областью (рисунок 1).

Цччг и.

1 ^ V

g / № > Варламов * Пронин

\ f

L л it. - ^^ A J

Рисунок 1 - Космосхема тестового участка «Крутая»

При дешифрировании мозаик космоснимков установлено, что общая площадь сельскохозяйственных угодий на тестовом участке составляет 3288 га, в том числе пашня - 2473 га, сенокосы и пастбища - 815 га. Лесные полосы занимают площадь 152 га, гослесполоса - 26,9 га. Защитная лесистость тестового участка составляет 1,9 %.

Для отображения характеристики рельефа в программе Global Mapper построили цифровую модель рельефа (ЦМР) на основе данных SRTM с высотой сечения горизонталей 20 м, соответствующих топографической карте М 1:100000 (рисунок 2).

Анализ данной ЦМР показывает, что высотные отметки рельефа в пределах тестового участка (граница отмечена красной пунктирной линией) лежат в диапазоне 90190 м. Увеличение высоты происходит с юго-востока тестового участка в направлении на северо-запад, от правобережья р. Цуцкан до водораздела между балками Крутая и Каменная. Балка Каменная является верхним звеном балочной системы, впадающей в р.

Чир, которая располагается на территории Ростовской области. Балка Крутая расположена в правобережье р. Цуцкан. К основному руслу балок примыкают ряд отвершков, на ряде которых образовались современные овраги. Базис эрозии балок составляет 4050 м. Общая площадь водосборов балок составляет 3288 га.

Рисунок 2 - Цифровая модель рельефа тестового участка

Длина б. Каменная составляет 3,95 км, средняя ширина около 2,0 км, а максимальная - 2,7 км. Крутизна склонов изменяется от 0° на водоразделе до 1,5°(местами 2-3о), в присетевой части (около бровки балки) и до 4-5° на берегах балки. Длина склонов колеблется от 0,5 до 1,45 км. Экспозиции склонов по руслу в основном северозападные и юго-восточные, у отвершков - северо-восточные и юго-западные. Длина балки Крутая составляет 6,45 км, средняя ширина около 3,1 км, а максимальная 4,2 км. Крутизна склонов изменяется от 0° на водоразделе до 1,5° в присетевой части, около бровки балки, и до 4-5° на берегах балки. Длина склонов колеблется от 0,4 до 2,3 км. Основные склоны по руслу северо-восточной и юго-западной экспозиции, у отвершков они имеют северо-западную и юго-восточную ориентацию.

На тестовый участок «Балка Крутая» в программной среде Global Mapper была составлена цифровая почвенная карта на основе оцифрованного бумажного оригинала почвенной карты Серафимовичского района Волгоградской области М 1:100000 (рисунок 3).

Рисунок 3 - Цифровая почвенная карта тестового участка

Анализ полученной цифровой карты показал, что в почвенном покрове тестового участка преобладают темно-каштановые маломощные, карбонатные, среднесмытые почвы тяжелого гранулометрического состава, и составляют 76,8 % от площади контура водосбора. Содержание солонцов в почвенных комплексах колеблется от 10 до 25 %.

В верховьях балки «Каменная» в восточной и северной частях распространены черноземы южные маломощные, карбонатные, тяжелосуглинистого гранулометрического состава с содержанием солонцов в почвенном комплексе до 10 %, которые занимают 7,2 % от площади контура водосбора.

Луговые и луговато-каштановые почвы составляют 1,3 % и 0,8 % от площади контура соответственно. Первые распространены между отрогами балки «Каменная» в центральной части с восточной стороны, вторые - в низовьях балки «Крутая». Пойменные почвы занимают 1,9% и распространены в пойме реки Цуцкан, ограничивающей восточную часть водосбора. Гранулометрический состав - легкосуглинистый и супесчаный.

Солонцы луговые составляют 1,3 % от площади контура водосбора, и распространены в верховьях балки «Крутой Лог».

Почвы балок составляют 8,3 % от площади контура водосбора.

В целом облегчение гранулометрического состава по водосбору идет в направлении с северо-запада на юго-восток к реке Цуцкан от тяжелосуглинистого к супесчаному. В аналогичном направлении увеличивается и степень смытости почвенного покрова.

Анализ результатов лабораторных анализов почвенных образцов показал, что темно-каштановые маломощные почвы имеют среднесуглинистый и тяжелосуглинистый гранулометрический состав. Являются мало гумусированными, содержание гумуса составляет 1,55... 1,65 %. Сухой остаток варьирует от 0,106 до 0,118 %, что свидетельствует о незасоленности почвенного профиля. Общая щелочность имеет величины 0,69.0,77 %, хлориды варьируют от 0,0014 до 0,0018 %. Глубина залегания карбонатов составляет 80-100 см. Валовое содержание азота в слое 0.25 см составляет 0,036.0,041 %, а фосфора - 0,062.0,104 %.

Темно-каштановые среднемощные почвы имеют тяжелосуглинистый гранулометрический состав, занимают 3,2 % от площади контура водосбора. Содержание гумуса в слое 0.25 см составляет 2,66 %. По степени засоления относятся к незасоленным почвам, величина сухого остатка имеет значение 0,098 %. Общая щелочность составляет 0,037 %, содержание хлоридов - 0,014 %. Карбонаты залегают на глубине 60. 80 см. Валовое содержание азота имеет величину 0,125 %, а фосфора - 0,145 %.

При наложении горизонталей ЦМР (рисунок 2) на оцифрованную карту почвенных контуров (рисунок 3) выявили несоответствие почвенных контуров с контурами горизонталей ЦМР, это объясняется генерализацией контуров при переходе от крупного масштаба к среднему в классической почвенной картографии. Происходило отделение почвенных контуров от контуров рельефа и их субъективное преобразование.

При классическом подходе к картографированию почв производили объединение почвенных контуров от крупного до среднего или мелкого масштабов укрупнением за счет выбраковки более мелких. В результате создавался один большой по площади контур с недостаточно обоснованными границами.

Применение геоморфологического подхода с использованием ЦМР при почвенном картографировании позволяет производить объединение контуров общих для почв положительных (выпуклостей) и связанных с ними почв отрицательных (вогнутостей) форм мезорельефа, разделяемых линией нулевой кривизны - морфоизографой. При таком методе происходит сохранение типичного структурного рисунка почвенного по-

крова территории, то есть на основе установления закономерностей географического распределения почв по элементам рельефа проводится последовательное обобщение почв водоразделов в один выдел, почв склонов - в другой, а понижений - в третий [5].

Руководствуясь данным положением, на основе совмещения ЦМР и оцифрованной карты почвенных контуров, дешифрирования космических снимков Bing, была проведена корректировка почвенных контуров цифровой почвенной карты тестового участка. В результате в полуавтоматическом режиме в программной среде Global Mapper создали скорректированную цифровую почвенную карту тестового участка (рисунок 4).

В результате такого подхода были скорректированы контуры овражно-балочных почв, контуры черноземов южных, а также контуры по степени смытости. На карту также были нанесены лесные полосы.

Рисунок 4 - Скорректированная почвенная карта тестового участка

Заключение. Таким образом, ЦМР, построенная на основе высотных данных SRTM3, может применяться для корректировки почвенных карт М 1:100000, так как контуры горизонталей соответствуют топографической карте аналогичного масштаба. А совместное использование данной ЦМР и космических снимков при цифровом картографировании почв позволяет корректировать почвенные контура по степени смытости почв, более точно проводить контуры комплексов овражно-балочных почв, тем самым повышая точность картографического материала, достоверно отображая информацию о современном состоянии почвенного покрова тестового участка и его структуре, представляя его актуальным. Такого рода информация необходима при разработке проектов адаптивно-ландшафтного обустройства и оптимизации агроландшафтов, направленных на предотвращение деградации почв, их охрану и повышение их плодородия, обеспечивая объективность, эффективность и адекватность принимаемых решений.

Библиографический список

1. Воробьева, Л.А. Химический анализ почв [Текст] / Л.А. Воробьева. - М.: Издательство МГУ, 1998. - 272 с.

2. Геоинформационные технологии в агролесомелиорации [Текст] / В.Г. Юферев, К.Н. Кулик, А С. Рулев и др. - Волгоград: ВНИАЛМИ, 2010. - 102 с.

3. Дегтярева, Е.Т. Почвы Волгоградской области [Текст] / Е.Т. Дегтярева, А.Н. Жулидо-ва. - Волгоград: Нижне-Волжское кн. изд-во, 1970. - 320 с.

4. Козлов, Д.Н. Современное состояние и перспективы развития цифровой почвенной картографии [Текст] / Д.Н. Козлов, М.В. Конюшкова // Почвоведение. - 2009. - № 6. - С. 750-753.

5. Козлов, Д.Н. Традиции и инновации в крупномасштабной почвенной картографии [Текст] / Д.Н. Козлов, Н.П. Сорокина // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования: сборник статей. - М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2012. - С. 35-57.

6. Колбовский, Е.Ю. Ландшафтоведение [Текст]: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Е.Ю. Колбовский. - М.: Издательский центр «Aкадемия», 200б. - 480 с.

7. Кошелев, A.B. Среднемасштабное цифровое картографирование агролесомелиориро-ванных темно-каштановых почв в эрозионных агроландшафтах Bолгоградской области [Текст] / A.B. Кошелев // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2G16. -№ б(б2). - С. 45-49.

8. Ласточкин, A.H. Общая геоморфология: учение о морфологии рельефа [Текст] / A.H. Ласточкин. - СПб., 1991. - 105 с.

9. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения [Текст]. - М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2003. - 304 с.

10. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования [Текст]. - М.: «Колос», 1973. - 9б с.

11. Стрелков, A.G Методика использования системно-геоморфологической основы при почвенном картографировании (на примере Ленинградской области): Спец. 25.00.25 - Геоморфология и эволюционная география [Текст]: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. геогр. наук / A.C Стрелков; Санкт-Петербург. гос. ун-т. - СПб, 2007. - 1б с.

12. Флоринский, И^. Картографирование почвы на основе цифрового моделирования рельефа (по данным кинематических GPS-съемок и почвенных наземных съемок) [Текст] / И^. Флоринский // Исследование Земли из космоса. - 2GG9. - № б. - С. 5б-65.

13. Цыганенко, A^. Почвенное картирование [Текст] / A^. Цыганенко. - Л.: Изд-во Ленинградского университета, 19б7. - 129 с.

14. Multi-scale digital terrain analysis and feature selection for digital soil mapping / Т. Behrens, A.X. Zhu, К. Schmidt, Т. Schollen // Geoderma. - 2G1G. - Vol. 155. - Iss. 3-4. - P. 175-185.

15. Dominique, Arrouaysa Harteminkc Digital soil mapping across the globe /Dominique Ar-rouaysa, Philippe Lagacherieb, Alfred E. // Geoderma Regional. - Vol. 9. - 2G17. - P. 1-4.

16. Minasny B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons / B. Minasny,

A.B. McBratney // Geoderma. - 2G16. - Vol. 264. - Part B. - P. 3G1-311.

17. McBratney, A.B. On digital soil mapping / A.B. McBratney, M.L. Santos Mendofa,

B. Minasny // Geoderma. - 2GG3. - Vol. 117. - Iss. 1-2. - P. 3-52.

Reference

1. Vorob'eva, L. A. Himicheskij analiz pochv [Tekst] / L. A. Vorob'eva. - M.: Izdatel'stvo MGU, 1998. - 272 p.

2. Geoinformacionnye tehnologii v agrolesomelioracii [Tekst] / V. G. Yuferev, K. N. Kulik, A. S. Rulev i dr. - Volgograd: VNIALMI, 2G1G. - 1G2 p.

3. Degtyareva, E. T. Pochvy Volgogradskoj oblasti [Tekst] / E. T. Degtyareva, A. N. Zhuli-dova. - Volgograd: Nizhne-Volzhskoe kn. izd-vo, 197G. - 32G p.

4. Kozlov, D. N. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya cifrovoj pochvennoj karto-grafii [Tekst] / D. N. Kozlov, M. V. Konyushkova // Pochvovedenie. - 2GG9. - № б. - P. 75G-753.

5. Kozlov, D. N. Tradicii i innovacii v krupnomasshtabnoj pochvennoj kartografii [Tekst] / D. N. Kozlov, N. P. Sorokina // Cifrovaya pochvennaya kartografiya: teoreticheskie i jeksperimental'nye issledovaniya: sbornik statej. - M.: Pochvennyj institut im. V. V. Dokuchaeva, 2G12. - P. 35-57.

6. Kolbovskij, E. Yu. Landshaftovedenie [Tekst]: ucheb. posobie dlya stud. vyssh. ucheb. zavedenij / E. Yu. Kolbovskij. - M.: Izdatel'skij centr «Akademiya», 2GG6. - 48G p.

7. Koshelev, A. V. Srednemasshtabnoe cifrovoe kartografirovanie agrolesomeliorirovannyh tem-no-kashtanovyh pochv v jerozionnyh agrolandshaftah Volgogradskoj oblasti [Tekst] / A. V. Koshelev // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2G16. - № б(б2). - P. 45-49.

8. Lastochkin, A. N. Obschaya geomorfologiya: uchenie o morfologii rel'efa [Tekst] / A. N. Lastochkin. - SPb., 1991. - 1G5 p.

9. Metodicheskie ukazaniya po provedeniyu kompleksnogo monitoringa plodorodiya pochv zemel' sel'skohozyajstvennogo naznacheniya [Tekst]. - M.: FGNU "Rosinformagroteh", 2003. - 3G4 p.

1G. Obschesoyuznaya instrukciya po pochvennym obsledovaniyam i sostavleniyu krupno-masshtabnyh pochvennyh kart zemlepol'zovaniya [Tekst]. - M.: "Kolos", 1973. - 96 p.

11. Strelkov, A. S. Metodika ispol'zovaniya sistemno-geomorfologicheskoj osnovy pri poch-vennom kartografirovanii (na primere Leningradskoj oblasti): Spec. 25.00.25 - Geomorfologiya i ]vol-yucionnaya geografiya [Tekst]: avtoref. dis. na soisk. uchen. step. kand. geogr. nauk / A. S. Strelkov; Sankt-Peterburg. gos. un-t. - SPb, 2007. - 16 p.

12. Florinskij, I. V. Kartografirovanie pochvy na osnove cifrovogo modelirovaniya rel'efa (po dannym kinematicheskih GPS-s'emok i pochvennyh nazemnyh s'emok) [Tekst] / I. V. Florinskij // Is-sledovanie Zemli iz kosmosa. - 2009. - № 6. - P. 56-65.

13. Cyganenko, A. F. Pochvennoe kartirovanie [Tekst] / A. F. Cyganenko. - L.: Izd-vo Lenin-gradskogo universiteta, 1967. - 129 p.

14. Multi-scale digital terrain analysis and feature selection for digital soil mapping / Т. Behrens, А.Х. Zhu, К. Schmidt, Т. Schollen // Geoderma. - 2010. - Vol. 155. - Iss. 3-4. - P. 175-185.

15. Dominique, Arrouaysa Harteminkc Digital soil mapping across the globe /Dominique Ar-rouaysa, Philippe Lagacherieb, Alfred E. // Geoderma Regional. - Vol. 9. - 2017. - P. 1-4.

16. Minasny B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons / B. Minasny,

A.B. McBratney // Geoderma. - 2016. - Vol. 264. - Part B. - P. 301-311.

17. McBratney, A.B. On digital soil mapping / A.B. McBratney, M.L. Santos Mendofa,

B. Minasny // Geoderma. - 2003. - Vol. 117. - Iss. 1-2. - P. 3-52.

E-mail: alexkosh@mail.ru

УДК 633.34:631.526.32 DOI 10.32786/2071-9485-2018-04-23

АДАПТИВНЫЕ, ВЫСОКОБЕЛКОВЫЕ СОРТА СОИ ДЛЯ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ В МЕЛИОРИРОВАННЫХ АГРОЛАНДШАФТАХ ЮЖНОЙ И ЦЕНТРАЛЬНОЙ РОССИИ

ADAPTIVE, HIGH-WHITE SOYBEAN GRADES FOR CULTIVATION IN MELIORIZED AGROLANDSCAPES IN SOUTH AND CENTRAL RUSSIA

В.В. Толоконников, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник Г.П. Канцер, научный сотрудник Т.С. Кошкарова, младший научный сотрудник И.В. Кожухов, младший научный сотрудник

V. V. Tolokonnikov, G.P. Kancer, T.S. Koshkarova, I.V. Kozuhov

Всероссийский НИИ орошаемого земледелия (ФГБНУ ВНИИОЗ), г. Волгоград

The All-Russian scientific research institute of the irrigated agriculture

Стратегическим направлением селекции сои является создание продуктивных сортов, быстро формирующих урожай товарного зерна как в условиях орошения, так и в посевах без орошения. Выведенные в ФГБНУ ВНИИОЗ сорта сои ВНИИОЗ 86 (в Госреестре) и Волгоградка 2 (передан в Госсортокомиссию) характеризуются высоким уровнем полученной урожайности в посевах с орошением (2,4...3,04 т/га), с приёмами агротехники (2,66...3,72 т/га) и мелиорации (4,2 т/га) при коротком вегетационном периоде - 90...105 дней. Сорта способны в посевах без орошения давать 1,5...2,5 т/га в зависимости от природной влагообеспеченности в год возделывания и за короткий безморозный период, что важно для продвижения этой культуры в регионы Центральной России. Сорт ВНИИОЗ 86 более технологичен при механизированной уборке, чем стандарт Соер 3. Его растения формируют бобы выше от поверхности почвы (0,12 м), чем у стандарта. Кроме того, ВНИИОЗ 86 накапливает больше сырого протеина в семенах (38,6 %) чем Соер 3 (35,1 %). Сорт Волгоградка 2 выделяется лучшей пригодностью к комбайновой уборке (0,16 м), чем стандартный сорт ВНИИОЗ 76 (0,14 м). Новый сорт формирует более качественное зерно с содержанием белка в семенах до 41 % по сравнению со стандартом (37,2 %).

The strategic direction of soybean breeding is the creation of productive, quickly forming a crop of marketable grain, both under irrigation conditions and in crops without irrigation, varieties. Breeding soybean varieties VNIIOZ 86 (in the State Register) and Volgogradka 2 (transferred to the