Оптимизация структуры кормов при заданной продуктивности коров

REFERENCES

1. Orsik L.S., Rjabov V.G, Shpakov A.S. i dr. Sostojanie i perspektivy proizvodstva kormov na polevyh zemljah Rossijskoj Federatsii [Status and prospects of feed production on the field lands of the Russian Federation]. Moscow: Rosinformagrotekh Publ. 2007: 108.

2. Popov V.D., Maksimov D.A., Morozov Yu.L. et al. Tehnologicheskaja modernizatsija otraslej rastenievodstva APK Severo-Zapadnogo federal'nogo okruga [Technological modernization of crop production sectors in the agro-industrial complex of the North-Western Federal District]. Saint-Petersburg: SZNIIMESH. 2014: 288.

3. Popov V.D., Danilova T.A., Sinitsyna S.M., Sukhoparov A.I. Sostojanie i puti povyshenija 'effektivnosti kormoproizvodstva na severo-zapade Rossii [Status and ways to improve the efficiency of feed production in the North-West of Russia]. Nauchnoe obespechenie kormoproizvodstva i ego rol' v sel'skom hozjajstve,

ekonomike, "ekologii i ratsional'nom prirodopol'zovanii Rossii [Scientific support of feed production and its role in agriculture, economics, ecology and environmental management in Russia. Coll. Of Sci. Papers]. Moscow: VIK. 2013: 47-54.

4. Popov V.D., Sukhoparov A.I. Otsenka ispol'zovanija potentsiala kormovyh ugodij [Assessment of the use of fodder-producing area potential]. Tehnologii i tehnicheskie sredstva mehanizirovannogo proizvodstva produktsii

rastenie-vodstva i zhivotnovodstva. 2018; 2

5. Popov V.D., Eremin M.A., Spesivtsev A.V., Sukhoparov A.I. Formirovanie sistem upravleniya tekhnologicheskim protsessom zagotovki kormov [Formation of process control systems for fodder making]. Vestnik Vserossijskogo nauchno-issledovatel'skogo instituía mekhanizacii zhivotnovodstva. 2015. No. 2

6. Arkhipov M.V., Ivanov A.I., Danilova T.A., Sinitsina S.M., Tyukalov Yu.A., Pasynkova E.N. Ocenka biopotenciala proizvodstva prodovol'stviya v Severo-Zapadnom regione Rossii [Assessment of biological potential of food production in the North-West Region of Russia. KA. Lajshev, M.V. Arhipov

7. Braslavets M.E. Ekonomiko-matematicheskie metody v organizatsii i planirovaniya sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva [Economic and mathematical methods in the organization and planning of agricultural production]. Moscow: Ekonomika. 1971: 358.

8. Valge A.M. Ispol'zovanie sistem Excel i Mathcad pri provedenii issledovanij po mekhanizatsii sel'skokhozyaj stvennogo proizvodstva

УДК 631.171:55 DOI 10.24411/0131-5226-2019-10167

ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ КОРМОВ ПРИ ЗАДАННОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ КОРОВ

В.Д. Попов, д-р техн. наук, академик РАН; А.И. Сухопаров, канд. техн. наук А.М. Валге, д-р техн. наук;

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства (ИАЭП) -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия

В статье рассмотрена степень влияния видов и объема кормов на продуктивность КРС, в частности на удой коров. Выполнен регрессионный анализ этого влияния и осуществлено решение оптимизационной задачи, что позволило выявить возможности замены дорогостоящих концентрированных кормов высококачественными травяными кормами. Анализ данных количества кормов и содержания в них обменной энергии осуществлялся на основе статистических методов, в частности, многомерного регрессионного анализа. Получена регрессионная модель влияния кормов из трав - сена, кормов из подвяленных трав, пастбищного корма, а также концентрированных кормов и корнеплодов на надои молока. В результате выполненного дисперсионного анализа выявлено, что наибольшее влияние на продуктивность коров оказывают концентрированные корма, сено и корма из подвяленных трав, а наименьшее - корнеплоды и трава с пастбищ. Так, при росте продуктивности животных в 3,5 раза потребление концентрированных кормов возрастает в 5,25 раз, сена - в 2 раза. Снижение расхода концентрированных кормов наиболее эффективно происходит при годовых надоях молока до семи тонн. При продуктивности коров свыше семи тонн такого снижения не происходит из-за того, что после этой продуктивности снижается потребление кормов из подвяленных трав, так как в них более низкое содержание обменной энергии, в сравнении с концентрированными кормами, потребление которых линейно возрастает. Выполненные расчёты показали, что снижение расходов концентрированных кормов наиболее эффективно происходит при годовых надоях до семи тонн, при этом на 15-20% происходит снижение расхода концентрированных кормов, но повышается расход сена на 20-30% и кормов из подвяленных трав - на 10-20%.

Ключевые слова: продуктивность животных, рационы кормления, корма из трав, регрессионный анализ, оптимизация структуры кормов, обменная энергия кормов.

Для цитирования: Попов В.Д., Валге А.М., Сухопаров А.И. Оптимизация структуры кормов при заданной продуктивности коров // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 2(99). С.229-236.

OPTIMIZING THE FEED COMPOSITION FOR SPECIFIED COW PRODUCTIVITY

V.D. Popov, DSc

A.M. Valge, DSc (Engineering);

Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) - branch of FSAC VIM, Saint Petersburg, Russia

The article discusses the impact of feed volumes and types on cattle productivity, cow milk yields in particular. The performed regression analysis of such impact and the optimization problem solution revealed the possibility of replacing the expensive concentrated feeds with the high-quality grass fodder. The data on the amount of feeds and exchangeable energy content were analysed by statistical methods including the multivariate regression analysis. A regression model was obtained describing the effect of grass fodder (hay, air-cured grass fodder, pasture fodder), as well as concentrated feeds and root crops on milk production. The dispersion analysis revealed the biggest effect of concentrated feed, hay and air-cured grass fodder on the cattle productivity and the lowest effect of the root crops and pasture grass. So with an increase in the livestock productivity by 3.5 times, the consumption of concentrated feed increases by 5.25 times, the consumption of hay - twofold. The reduction in the concentrated feed consumption is most effective under the annual milk yield below seven tons. With the cow productivity over seven tons, there is no reduction in the use of concentrated feed. After achieving this productivity, the consumption of air-cured grass fodder reduces due to the lower exchange energy content compared to the concentrated feed, the consumption of which, in turn, increases linearly. The calculations showed that the reduction in the concentrated feed

Технологии и технические средства механизированного производства продукции _растениеводства и животноводства_

consumption was most effective under the annual milk yield below seven tons - by 15-20%, but at the same time the consumption of hay increased by 20-30% and air-cured grass fodder - by 10-20%.

Key words: livestock productivity, diet, grass fodder, regression analysis, optimization of feed composition, feed metabolic energy.

For citation: Popov V.D., Valge A.M., Sukhoparov A.I. Optimizing the feed composition for specified cow productivity. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produkcii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2019. 2

Введение

Молоко является основной продукцией крупного рогатого скота (КРС), на повышение производства которого направлено использование кормов различного вида. Основным видом кормов для КРС являются корма из трав: сено, силос, сенаж.

Определяющее влияние на

продуктивность коров и эффективность производства молока оказывает

интенсивность кормления и, прежде всего, количество концентратов в суточном рационе животных. За последние годы в среднем по СЗФО расход

концентрированных кормов на производство 1 ц молока в сельскохозяйственных предприятиях составлял 0,38 ц. к.ед. с колебаниями от 0,28 ц. к.ед. в Новгородской до 0,44 ц. к.ед. в Ленинградской и Мурманской областях [1]. Расход концентрированных кормов в рационах КРС на 25-30% выше нормативов [2], в некоторых же хозяйствах Ленинградской области - на 30-40%. Наблюдения, проведенные СЗНИИМЛПХ в ряде хозяйств Вологодской области выявили, что доля

концентрированных кормов в фактической структуре рационов кормления коров со среднесуточным удоем 32 кг при беспривязном содержании достигает 54%, а при привязном содержании доходит до 62,3 кг [3]. То есть покупные концентрированные корма в рационе молочного стада занимают значительный удельный вес: по питательности более 50% и в затратах на корма - до 70%. Чем выше продуктивность,

тем больше энергии должно быть в 1 кг сухого вещества корма. Высокая доля концентрированных кормов в рационе способствует ухудшению здоровья коров, их воспроизводительные функции, сокращается период их продуктивного использования до 2,5-3 лет (в настоящее время срок службы высокопродуктивных коров в Ленинградской области составляет 2,7 лактации), растут издержки на воспроизводство стада [4].

В последние годы для повышения продуктивности коров интенсивно используются концентрированные корма и плющеное зерно, что приводит к снижению продуктивного долголетия животных. Для животных с различной продуктивностью специалистами по кормлению разработаны рекомендации и таблицы по количественному использованию как кормов из трав, так и других видов кормов, в том числе и концентрированных [5, 6].

Для условий Ленинградской области была разработана региональная целевая программа «Корма» [5], в которой приведены рекомендованные объёмы использования кормов для различной годовой продуктивности животных от 3,0 до 10,5 т. Для кормления животных используются сено, корма из подвяленных трав, трава c пастбищ, концентрированные корма и другие. Для получения математических моделей влияния видов и объёмов кормов на продуктивности животных был использован аппарат регрессионного анализа. Оптимизационные расчёты выполнены с использованием метода математического программирования.

Материалы и методы

Для проведения исследования зависимости годового надоя от количества и видов рекомендуемых кормов для использования в Северо-Западной зоне России, представим исследуемые данные в графическом виде, рис. 1 [5, 7, 8].

9 8 7

и" 6

I g 5

« 3 О.

2 1 0

— Концкорма

— Подв. травы Корнеплоды Трава пастбищ

678 Годовой надой,т

Рис. 1. Зависимость годового надоя от количества использованных кормов

Из анализа данных можно отметить, что при росте продуктивности животных в 3,5 раза затраты концентрированных кормов возрастают в 5,25 раз, сена - в 2 раза, корнеплодов - в 2 раза, затраты кормов из подвяленных трав с ростом надоя до 6 т возрастают, после 6 т снижаются до уровня, соответствующего надою три тонны. Количество используемой пастбищной травы

Результаты регрессионного анализа влияния кормов на продуктивность КРС

остаётся практически на одном уровне и лишь при надое девять тонн несколько возрастает.

Грубый анализ не позволяет количественно оценить влияние кормов на продуктивность животных. Более точный анализ данных может быть выполнен с использованием современных

статистических методов, и в частности, многомерного регрессионного анализа [9].

Выполненный пошаговый

регрессионный анализ данных позволил из всех возможных комбинаций линейных и нелинейных факторов, и их взаимодействий оставить значимые, статистически достоверные факторы, оказывающие основное влияние на зависимую переменную - продуктивность дойного стада КРС.

Результаты регрессионного анализа приведены в таблице 1.

Коэффициенты уравнения для переменных X] - х4 являются значимыми на уровне вероятностей 0,95. Коэффициент множественной корреляции равен 0,99.

Таблица 1

10

1

Переменная Коэффициент регрессии Ошибка коэффициента t-критерий tp

Концентрированные корма (х1) 1,660 0,14 11,91

Сено (х2) 1,320 0,19 2,16

Корма из подвяленных трав (х3) 0,016 0,07 3,12

Корнеплоды (х4) 0,530 0,14 3,80

Трава с пастбищ (х5) 0,009 0,02 0,22

Уравнение регрессии в окончательном виде имеет вид:

У = 1,660 • х +1,320 • х2 + 0,016 • х + 0,530 • х4 + 0,009 • х5.

Коэффициент множественной

корреляции составляет Я =0,9998, что позволяет сделать заключение об адекватности уравнения. Значимость

уравнения регрессии подтверждается также значением Б - критерия Фишера на уровне вероятности Р=0,99.

Оценка влияния факторов на зависимую переменную - годовой удой определяется дисперсным анализом, который является составляющей частью регрессионного анализа. Анализ дисперсий позволяет сделать вывод, что по степени влияния на

зависимую переменную факторы можно ранжировать в следующем порядке:

- концентрированные корма

- сено ^2);

- корма из подвяленных трав ^3);

- корнеплоды ^4);

- трава с пастбищ (х5).

Трава пастбищ значимого влияния не оказывает, так как в количественном виде использование этого корма практически при всех надоях остаётся постоянным.

В энергетическом виде зависимость годового надоя от количества ГДж, содержащихся в использованных кормах, приведены на рис. 2 [5, 7].

Рис. 2. Зависимость годового надоя от количества ГДж в использованных кормах

Из рисунка 2 видно, что энергетическая составляющая концентрированных кормов наиболее интенсивно влияет на продуктивность КРС, причём влияние происходит прямо пропорционально и аппроксимируется уравнением прямой линии с коэффициентом корреляции 0,998. До продуктивности годового надоя 7 т концентрированного корма конкурируют с кормами из подвяленных трав. При продуктивности животных выше 7 т происходит снижение потребления кормов из подвяленных трав до уровня продуктивности 3 т, а потребление концентрированных кормов продолжает расти. То есть рост продуктивности КРС, при надоях свыше 7 т, происходит только за счет повышенного использования

концентрированных кормов. Результаты и обсуждение

Представляет определенный интерес оценка совместного влияния кормов различного вида на продуктивность животных. В частности, представляет интерес сравнение влияния на продуктивность КРС кормов из трав различного вида при фиксированных значениях других видов кормов.

Например, большой интерес, с точки зрения выбора структур кормов из трав (сено, корма из подвяленных трав), представляет анализ влияния на продуктивность факторов х2 и х3 при фиксированных значениях факторов х1, х4, х5.

Анализ выполнен при следующих условиях: х1=1,0 (концентрированные корма), х4=1,0 (корнеплоды), х5=6,5 (трава пастбищ).

После подстановки этих значений в уравнение

1 < х2 < 2, 5,6 < х3 < 8,5 .

Анализ уравнения (2) методом контурных кривых показал, что при значениях х2<1,5 изменение х3 не оказывает существенного влияния на зависимую переменную. При х2>1,5 с ростом х3 происходит увеличение зависимой переменной. Так, при х2=1,9, увеличение х3 с 7,6 до 8,1 приводит к увеличению зависимой переменной (годового надоя) с 6,1 до 6,33 т.

Выполненный анализ показывает, что изменение структуры кормов из трав в зоотехнических пределах возможно без потери продуктивности животных. Оптимизация структуры кормов при заданной продуктивности животных

Используемые для кормления КРС корма отличаются большим ценовым разбросом. Самым дешёвым кормом является трава пастбищ, самым дорогим -концентрированные корма. Так как главным кормом для повышения продуктивности являются концентрированные корма, то с

ростом продуктивности резко возрастает и стоимость используемых кормов. Поэтому представляет значительный интерес исследование возможности снижения расхода концентрированных кормов за счёт использования других видов кормов в допустимых пределах без потери продуктивности животных, т.е. путём оптимизации структуры кормов при некоторой заданной продуктивности животных.

Для выполнения расчетов по методике

[7] разработан следующий алгоритм.

Необходимо минимизировать стоимость использованных кормов,

5

^ a  x = min ,

i= 1

где ai - стоимость 1 т i-го корма,

обеспечивающих получение годового надоя Q, при ограничениях на используемые корма:

- по концентрированным кормам: 0,4 < x < 4,0;

- по сену: 1,0 < x2 < 1,9;

- по кормам из подвяленных трав: 5,6 < х3 < 8,5;

- по корнеплодам: 0 < х4 < 1,3.

Трава пастбищ является самым дешёвым кормом и во всех вариантах должна быть использована полностью, поэтому принимаем х5 = 6,5 .

На основании данного алгоритма разработана компьютерная программа и выполнены расчёты для всей шкалы изменения рассматриваемых надоев.

Цены кормов, в рублях, приняты по данным предлагаемых продаж из интернета

[8], и колеблются в следующих пределах за килограмм: концентрированные корма - 1629 руб.; сено - 7,5- 12 руб.; корма из подвяленных трав - 2,5-6 руб.; корнеплоды -10-20 руб.

Выполненные расчёты показали, что снижение расходов концентрированных

кормов наиболее эффективно происходит при годовых надоях до семи тонн, при этом на 15-20% происходит снижение расхода концентрированных кормов, но повышается расход сена на 20-30% и подвяленных кормов - на 10 - 20%.

При продуктивности КРС свыше 7 т процесс оптимизации не находит возможности снижения использования концентрированных кормов. Это происходит потому, что после этой продуктивности происходит снижение использования кормов из подвяленных трав, а потребление концентрированных кормов продолжает линейно возрастать, что графически продемонстрировано на рис. 2. Выводы

1. Продуктивность КРС зависит от видов и количества используемых кормов. С ростом продуктивности расход кормов изменяется не однозначно: при росте продуктивности животных в 3,5 раза потребление концентрированных кормов возрастает в 5,25 раз, сена - в 2 раза, корнеплодов - в 2 раза, затраты кормов из подвяленных трав с ростом надоя до 6,0 т возрастают, а после надоя шесть тонн снижаются.

2. Зависимость продуктивности КРС от видов и количества кормов хорошо описывается математической моделью в виде уравнения регрессии (1).

3. Исследование математической модели показало, что по степени влияния на продуктивность КРС корма ранжируются в следующей последовательности: концентрированные корма, сено, корма из подвяленных трав, корнеплоды, трава с пастбищ.

4. Для оценки возможности снижения дорогих кормов более дешёвыми без снижения продуктивности животных разработана оптимизационная модель.

5. Расчёты показали, что снижение расходов концентрированных кормов наиболее эффективно происходит при годовых надоях

до семи тонн. При продуктивности КРС свыше 7 т снижение использования концентрированных кормов не происходит из-за того, что после этой продуктивности снижается потребление кормов из

подвяленных трав из-за более низкого содержания в них обменной энергии, в сравнении с концентрированными кормами, потребление которых, в свою очередь, линейно возрастает.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Агропромышленный комплекс России в 2011 году. М.: МСХ РФ. 2012. С. 119-157.

2. Орсик Л.С., Рябов В.Г, Шпаков А.С. и др. Состояние и перспективы производства кормов на полевых землях Российской Федерации. М.: ФГБНУ «Росинформагротех». 2007. 108 с.

3. Данилова т.А., Синицына С.М. Состояние семеноводства сельскохозяйственных культур на Северо-Западе России и его научное обеспечение // Пути совершенствования агротехнологий на Северо-Западе России / Материалы международной научно-практической конференции. Псков: 2010. С. 87-95.

4. Попов В.Д., Данилова Т.А., Синицына С.М., Сухопаров А.И. Состояние и пути повышения эффективности кормопроизводства на Северо-Западе России. // Научное обеспечение кормопроизводства и его роль в сельском хозяйстве, экономике, экологии и рациональном природопользовании России. Сб. науч. трудов. М.: ВИК, 2013. С. 47-54.

5. Региональная целевая комплексная программа интенсификации кормопроизводства «Корма» Ленинградской области на 2000-2005 гг. СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2000. 133 с.

6. Архипов М.В., Иванов А.И., Данилова Т.А. и др. Методические и информационно-технологические основы развития

кормопроизводства в Северо-Западном регионе РФ. Под ред. академика РАН Попова В.Д. СПб.: 2015. 184 с.

7. Волков Н.П., Исаенков НИ. Практические рекомендации по составлению рационов кормления крупного рогатого скота в целях повышения эффективности

производства молока и мяса. М.: ВИК, 1999. 48 с.

8. Амерханов Х.А., Тяпугин Е.А., Симонов Г.А., Тяпугин С.Е. Эффективность ведения молочного скотоводства в условиях Европейского Севера России. М.: Российская академия сельскохозяйственных наук. 2011. 156 с.

9. Валге А.М. Использование систем Excel и Mathcad при проведении исследований по механизации сельскохозяйственного производства (Методическое пособие). СПб: ГНУ СЗНИИМЭСХ Россельхозакадемии. 2013. 200 с.

10. Региональная торговая площадка [Электронный ресурс] www.regtorg.com

REFERENCES

1. Agropromyshlennyi kompleks Rossii v 2011 godu [Agro-industrial complex of Russia in 2011]. Moscow: Ministry of Agriculture of the Russian Federation. 2012: 119-157.

2. Orsik L.S., Rjabov V.G, Shpakov A.S. i dr. Sostojanie i perspektivy proizvodstva kormov na polevyh zemljah Rossijskoj Federatsii [Status and prospects of feed production on the field lands of

the Russian Federation]. Moscow: Rosinformagrotekh Publ. 2007: 108. (In Russian) 3. Danilova t.A., Sinitsyna S.M. Sostoyanie semenovodstva sel'skokhozyaistvennykh kul'tur na Severo-Zapade Rossii i ego nauchnoe obespechenie [The state of seed production of agricultural crops in the North-West of Russia and its scientific support]. Puti sovershenstvovaniya

agrotekhnologii na Severo-Zapade Rossii / Materialy mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. [ Proc. Int. Sci. Prac. Conf. "Ways to improve agrotechnologies in the North-West of Russia"]. Pskov. 2010: 87-95.

4. Popov V.D., Danilova T.A., Sinitsyna S.M., Sukhoparov A.I. Sostojanie i puti povyshenija 'effektivnosti kormoproizvodstva na severo-zapade Rossii [Status and ways to improve the efficiency of feed production in the North-West of Russia]. Nauchnoe obespechenie kormoproizvodstva i ego rol' v sel'skom hozjajstve,

ekonomike, "ekologii i ratsional'nom prirodopol'zovanii Rossii [Scientific support of feed production and its role in agriculture, economics, ecology and environmental management in Russia. Coll. Of Sci. Papers]. Moscow: VIK. 2013: 47-54.

5. Regional'naja tselevaja kompleksnaja programma intensifikatsii kormoproizvodstva «Korma» Leningradskoj oblasti na 2000-2005 gg. [Regional target complex program of intensification of forage production "Korma" of Leningrad Region for the years 2000-2005]. Saint Petersburg: SZNIIMESH. 2000: 133.

6. Arkhipov M.V., Ivanov A.I., Sinitsyna S.M., Danilova T.A. et al. Metodologicheskie i informatsionno-tekhnologicheskie osnovy razvitiya kormoproizvodstva v Severo-Zapadnom regione RF (pod red. V.D. Popova) [Methodological, information and technological basis for forage production development in the

North-West Region of the Russian Federation.

7. Volkov N.P., Isaenkov N.I. Prakticheskie rekomendatsii po sostavleniyu ratsionov kormleniya krupnogo rogatogo skota v tselyakh povysheniya effektivnosti proizvodstva moloka i myasa [Practical recommendations on the preparation of cattle feeding diets in order to improve the efficiency of milk and meat production]. Moscow: VIK, 1999: 48.

8. Amerkhanov Kh.A., Tyapugin E.A., Simonov G.A., Tyapugin S.E. Effektivnost' vedeniya molochnogo skotovodstva v usloviyakh Evropeiskogo Severa Rossii [Efficiency of dairy farming in the European North of Russia]. Moscow: Russian Academy of Agricultural Sciences. 2011: 156.

9. Valge A.M. Ispol'zovanie sistem Excel i Mathcad pri provedenii issledovanii po mekhanizatsii sel'skokhozyaistvennogo proizvodstva

10. Regional'naya torgovaya ploshchadka [Regional trading site]. Available at: www.regtorg.com (accessed 29.05.2019).

УДК 634.11.073 Б01 10.24411/0131-5226-2019-10168

ВЛИЯНИЕ СОРТА, СХЕМЫ ПОСАДКИ И ВОЗРАСТА НАСАЖДЕНИЯ НА ПРОДУКТИВНОСТЬ ИНТЕНСИВНОГО МАТОЧНО-ЧЕРЕНКОВОГО САДА

Е.П. Безух, канд. с.-х. наук

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства ИАЭП -филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ, Санкт-Петербург, Россия

В статье рассматриваются вопросы зависимости продуктивности десятилетнего интенсивного черенкового маточного сада груши от сортового состава и схемы посадки растений. Изучались две схемы посадки деревьев 150х50 см и 150+50х50 см. В экспериментах принимали участие 3 сорта груши Лада, Чижевская и Отрадненская. Маточные растения груши, заложенные в черенковом саду вертикального типа к своему десятилетнему возрасту показали, что рост всех сортов был

236