Цифровое сканирование и анализ матрикальной разнокачественности семян овощных культур

УДК 631.53.011:58.087 DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-16-21

Цифровое сканирование

и анализ матрикальной разнокачественности семян овощных культур

Д. Н. Балеев, А. Ф. Бухаров, М. И. Иванова

Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства -филиал Федерального научного центра овощеводства (ВНИИО - филиал ФГБНУ ФНЦО), Московская область, Раменский район, д. Верея

Описана разработанная авторами методика цифровой компьютерной морфометрии семян овощных культур на основе системы анализа изображений, состоящей из планшетного сканера и программного обеспечения для автоматических измерений. Исследования включают подбор контрастной подложки (фона для сканирования семян с минимальными теневыми эффектами), калибровку программного обеспечения для привязки к реальным размерным величинам, выбор параметров измерений и непосредственно автоматический анализ цифровых сканированных изображений семян. Анализ цифровых сканированных изображений семян выполнен на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «АргусСофт», г. Санкт-Петербург. Для автоматической компьютерного анализа семян использовали следующие морфометрические параметры: площадь проекции (мм2), длина (мм), ширина (мм), удлиненность (относительные единицы). Представлены экспериментальные данные по экологической разнокачественности семян фасоли овощной (Phaseolus vulgaris L.), матрикальной разнокачественности семян укропа (Anethum graveolens L.), пастернака посевного (Pastinaca sativa L.) и лука Кри-стофа (Allium cristophii Trautv. = A. albopilosum C. H. Wright). Для семян фасоли овощной всех испытанных сортов максимальные линейные размеры (длина и ширина) были получены в Сибири (пункт Омск). Независимо от года р е-продукции наибольшая площадь проекции семян укропа и пастернака посевного получена с побегов первого порядка ветвления. У лука Кристофа отмечена тенденция снижения размера семян от нижнего яруса - к верхнему. Экспериментальные данные о проекции, линейных размерах и степени их изменчивости, полученные с помощью цифрового сканирования, могут быть использованы для дополнительной характеристики партии семян, которые следует учитывать при сортировке, хранении и предпосевной доработке.

Ключевые слова: семена, укроп, пастернак посевной, лук Кристофа, разнокачественность, цифровая компьютерная морфометрия, площадь проекции.

Digital scanning and analysis of the matrix diversity

of vegetable seeds D. N. Baleev, A. F. Bukharov, M. I. Ivanova

All-Russian Research Institute of Vegetable Growing -a branch of the Federal Research Center for Vegetable Growing, Moscow Region, Ramensky District, Vereya Village

A technique developed by the authors for digital computer morphometry of vegetable seeds based on an image analysis system consisting of a flatbed scanner and software for automatic measurements is described. Studies include selection of a contrast substrate (background for seed scanning with minimal shadow effects), software calibration for binding to real dimensional quantities, selection of measurement parameters and directly automatic analysis of digital scanned images of seeds. The analysis of digital scanned images of seeds was made on the basis of the Agrophysical Research Institute using the serial software "Argus-BIO", produced by LLC "ArgusSoft", St. Petersburg. For automatic computer analysis of seeds, the following morphometric parameters were used: projection area (mm2), length (mm), width (mm), elongation (relative units). The experimental data on the ecological variety of vegetable bean seeds (Phaseolus vulgaris L.), the matrix variety of dill seeds (Anethum graveolens L.), common parsnip (Pastinaca sativa L.) and onion of Christophe (Allium cristophii Trautv. = A. albopilosum C. H. Wright) were presented. For seeds of vegetable beans of all tested varieties, the maximum linear dimensions (length and width) were obtained in Siberia (Omsk point). Regardless of the year of reproduction, the largest projection area of dill and parsnip seeds was obtained from shoots of the first order of branching. Onion of Christophe has a tendency to reduce the size of the seeds from the lower tier - to the upper one. Experimental data on the projection, linear dimensions and the degree of their variability, obtained by digital scanning, can be used to additional characteristics of the seed lot, whi ch should be taken into account when sorting, storing and presowing refining.

Keywords: seeds, dill, parsnip, Allium cristophii Trautv., variety, digital computer morphometry, projection area.

© Балеев Д. Н., Бухаров А. Ф., Иванова М. И., 2018

Введение. Промышленная технология выращивания овощных культур требует использования высококачественного посевного материала. Повышение качества семян и усовершенствование методов семенного контроля в современных условиях являются одной из важнейших задач [1; 3]. Разнокачественность семян - биологически обусловленное явление и в условиях естественного отбора видов даже приносит пользу. В то же время в агрономии, и особенно в точном земледелии рекомендуют использование однородных, выровненных семян как для точного их высева, так и для получения равномерных всходов растений. Физические свойства семян, а конкретно их линейные размеры и форма являются важными показателями в определении их качества. Форма семени показывает степень их выполненности и вызреваемости, что в свою очередь определяет уровень их жизнеспособности и силы роста. Форма семени также является внешним проявлением процессов синтеза, превращения, распределения и накопления органических веществ в эмбриональных и запасающих тканях [4]. Каждому виду, а зачастую и сорту присуща определенная форма семени, обусловленная соотношением линейных размеров: длины, ширины и толщины [5]. Следовательно, путем измерения и анализа линейных размеров семян, определив их форму, можно сделать предварительное заключение об их посевных качествах.

На ранних этапах нашей работы мы пользовались методом Ульриха [8], линейные размеры семян определяли с помощью линейки. Трудоемкость и погрешность такого способа очевидна. С появлением современных технических и программных средств в мировое семеноведение при-

шли и активно используются технологии компьютерного анализа изображений семян [9; 10].

Цель исследований - изучение экологической и матрикальной разнокачественности семян овощных культур с использованием средств цифровой морфометрии.

Методика проведения исследований. Для реализации поставленной цели была разработана методика на основе системы анализа изображений, включающей в себя планшетный сканер и программное обеспечение для автоматических измерений.

Цифровые изображения семян были получены с использованием планшетного сканера HP Sсanjet 200, формат сохраняемых файлов BMP, TIFF, JPG. Выбор необходимого и достаточного разрешения при сканировании определялся техническими возможностями сканера (максимальное разрешение 4800^2400 DPI), ресурсами программного обеспечения и персонального компьютера, а также размерами семян, так как для обеспечения точности измерений менее 1 % требовалось, чтобы на объект (проекцию семени) попадало не менее 1000 пикселей [7]. Морфо-метрический анализ цифровых сканированных семян был выполнен на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «АргусСофт», г. Санкт-Петербург. Методика включает в себя подбор контрастной подложки (фона) для сканирования семян с минимальными теневыми эффектами, калибровку программного обеспечения для привязки к реальным размерным величинам, выбор параметров измерений и непосредственно автоматический анализ цифровых сканированных семян (рис.).

Автоматический анализ цифровых сканированных изображений на примере семян лука Кристофа: a - исходное изображение; b - выделение области семени; c - выделение объектов интереса (семян) по порогу яркости; d - автоматическое измерение объектов интереса и их классификация; e - получение таблицы измерений

с возможностью экспорта в MS Excel / Automatic analysis of the digital scanned images on the example of Christophe onion seeds: a - initial image; b - ROI selection; c - selection of objects of interest (seeds) by brightness threshold; d - objects automatic measurements and classification; e - dimension table obtaining with an export to MS Excel optionl

При раскладке семян для последующего сканирования использовали стандартные рамки с клейкой подложкой, что дает возможность выполнять последующие сопряженные тесты: рентгенографический анализ [6] без дополнительной пробоподготовки, а также оценку посевных качеств семян с измерением ростовых показателей, с соблюдением индивидуальной нумерации семян.

Для автоматической компьютерной морфомет-рии семян был использован набор следующих параметров: площадь проекции (мм2), длина (мм), ширина (мм), удлиненность (относительные единицы).

Методика была апробирована на следующих объектах:

- экологически разнокачественные семена пяти сортов (Настена, Магура, Миробела, Морена, Бажена) фасоли овощной, выращенные в пяти контрастных эколого-географических условиях

среды (Москва, Белгород, Ставрополь, Омск, Горки) в 2011-2012 гг.;

- матрикально-разнокачественные семена укропа сорта Кентавр 2015-2017 гг. репродукции; пастернака посевного сорта Кулинар 2013 г. репродукции; лука Кристофа 2016 г. репродукции (Московская область).

Результаты исследований. Результаты цифровой морфометрии экологически разнокачественных семян показали, что в неблагоприятный 2010 г. максимальные линейные размеры (длина и ширина) семян фасоли овощной всех испытанных сортов были получены в Сибири (пункт Омск), где погодные условия вегетации были более мягкими, чем в европейской части страны. В 2011 году, где погодные условия по пунктам испытания вошли в «норму», выделились также пункты Белгород и Ставрополь (табл.).

Результаты цифровой морфометрии семян фасоли / Results of digital morphometry of bean seeds

Сорт / Variety Зона выращивания / Growing area Линейные параметры семян / Seed linear parameters

2010 г. / 2010 year 2011 г. / 2011 year 2010 г. / 2010 year 2011 г. / 2011 year 2010 г. / 2010 year 2011 г. / 2011 year

длина, см / length, cm ширина, см / width, cm удлиненность, отн. ед. / elongation, rel. units

1 2 3 4 5 6 7 8

Настена Москва 1,12+0,02 1,19+0,02 0,57+0,01 0,58+0,01 1,963+0,039 2,047+0,038

Белгород 1,21+0,02 1,26+0,02 0,65+0,01 0,66+0,01 1,850+0,026 1,902+0,024

Ставрополь 1,23+0,02 1,28+0,03 0,64+0,01 0,67+0,01 1,925+0,031 1,892+0,024

Омск 1,27+0,02 1,29+0,02 0,75+0,01 0,78+0,01 1,699+0,023 1,652+0,026

Горки 1,05+0,02 1,07+0,02 0,55+0,01 0,59+0,01 1,912+0,029 1,817+0,033

Магура Москва 1,09+0,02 1,09+0,02 0,55+0,01 0,59+0,01 1,973+0,035 1,840+0,027

Белгород 1,26+0,02 1,28+0,03 0,67+0,01 0,68+0,01 1,879+0,019 1,888+0,041

Ставрополь 1,22+0,02 1,22+0,02 0,63+0,01 0,67+0,01 1,936+0,028 1,821+0,021

Омск 1,23+0,02 1,24+0,03 0,71+0,01 0,76+0,01 1,744+0,031 1,627+0,025

Горки 1,00+0,02 1,06+0,02 0,52+0,01 0,59+0,01 1,930+0,039 1,780+0,027

Миробела Москва 1,10+0,02 1,26+0,03 0,59+0,01 0,67+0,01 1,854+0,032 1,870+0,025

Белгород 1,19+0,02 1,26+0,02 0,67+0,01 0,68+0,01 1,780+0,024 1,845+0,029

Ставрополь 1,07+0,02 1,29+0,03 0,57+0,01 0,69+0,01 1,882+0,032 1,870+0,026

Омск 1,25+0,03 1,24+0,06 0,76+0,01 0,73+0,03 1,648+0,025 1,689+0,040

Горки 1,04+0,02 1,06+0,02 0,56+0,01 0,59+0,01 1,860+0,038 1,792+0,027

Окончание табл.

1 2 3 4 5 6 7 8

Москва 1,24+0,04 1,11+0,02 0,64+0,02 0,57+0,01 1,957+0,060 1,953+0,041

Морена Белгород 1,25+0,02 1,31+0,02 0,69+0,01 0,72+0,01 1,813+0,026 1,821+0,025

Ставрополь 1,31+0,02 1,22+0,03 0,69+0,01 0,66+0,01 1,906+0,030 1,850+0,024

Омск 1,27+0,02 1,21+0,02 0,76+0,01 0,76+0,01 1,669+0,018 1,593+0,012

Горки 1,06+0,02 1,04+0,02 0,57+0,01 0,56+0,01 1,867+0,035 1,858+0,028

Москва 1,12+0,03 1,14+0,02 0,59+0,01 0,57+0,01 1,916+0,043 1,995+0,035

S Белгород 1,24+0,02 1,27+0,02 0,66+0,01 0,69+0,01 1,894+0,026 1,835+0,030

к е S а Ставрополь 1,18+0,02 1,35+0,03 0,62+0,01 0,68+0,01 1,914+0,029 1,969+0,031

M Омск 1,19+0,02 1,26+0,03 0,71+0,01 0,76+0,01 1,690+0,029 1,669+0,033

Горки 0,99+0,01 1,05+0,02 0,52+0,01 0,55+0,01 1,915+0,035 1,922+0,039

Матрикально-разнокачественные семена укропа и пастернака, собранные из разных порядков ветвления семенного растения, значительно различались по величине линейных параметров. Наиболее показательным линейным параметром семян является площадь проекции. Семена укропа, репродуцированные в 2016 г., оказались крупнее по сравнению с партией семян 2015 и 2017 гг. по всем фракциям: 10,037+0,216 мм2 к 7,803+0,150 мм2 и 8,019+0,236 мм2, соответственно. Наиболее крупные семена ежегодно получены с побегов первого порядка ветвления: 8,004+0,256 мм2 (2015 г.), 11,305+0,309 мм2 (2016 г.) и 8,817+0,425 мм2 (2017 г.). По размерам они превысили и контрольные варианты: 7,860+0,280 мм2 (2015 г.); 10,235+0,281 мм2 (2016 г.); 8,364+0,377 мм2 (2017 г.) и семена, собранные с побегов второго порядка ветвления: 7,546+0,237 мм2 (2015 г.); 8,572+0,316 мм2 (2016 г.); 6,869+0,324 (2017 г.).

Семена пастернака также оказались крупнее на побегах первого порядка: 27,015+0,411 мм2, превысив контрольный (24,462+0,811 мм2) и вариант семян, собранных со второго порядка ветвления (23,472+0,526 мм2).

Матрикальная разнокачественность семян лука Кристофа была обусловлена с их верти-кально-разноярусным расположением в пределах соцветия. Морфометрический компьютерный анализ размерных характеристик (площадь проекции, мм2) семян выявил тенденцию снижения размера семян от нижнего яруса - к верхнему:

6,574+0,172 (нижний ярус), 6,420+0,161 (средний ярус), 6,266+0,155 (верхний ярус), однако эти различия находились в пределах статистической погрешности.

Показатели линейных размеров семени и степень их изменчивости могут быть использованы для дополнительной характеристики партии семян. Знания о морфологической разнокачест-венности семян следует учитывать при их выращивании, сортировке, хранении и предпосевной доработке [2].

Вывод. Разработанная и примененная в работе методика цифровой морфометрии может служить эффективным инструментом для исследований экологической и матрикальной разнокачествен-ности семян овощных культур.

Перспективными направлениями дальнейшего развития цифровой морфометрии семян овощных культур являются:

- в технической части: совершенствование методики получения цифровых изображений семян, что позволит получать дополнительные данные по толщине семян, а также расширение набора параметров измерений, в т. ч. позволяющих оценивать неоднородность окраски и текстуру индивидуального семени;

- в экспериментальной части: исследование генетической разнокачественности семян, в т. ч. для контроля результата направленного селекционного процесса, а также изучение взаимосвязи комплекса морфометрических характеристик семян и их посевных качеств.

Литература

1. Бухаров А. Ф., Балеев Д. Н., Иванова М. И. Морфометрия разнокачественности семян овощных зонтичных культур в процессе формирования и прорастания // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2014. № 7 (117). С. 26-32.

2. Бухаров А. Ф., Балеев Д. Н., Иванова М. И. Полиморфизм основных морфометрических показателей семени укропа (Anethum graveolens L.) // Новые и нетрадиционные растения и перспективы их использования. 2017. № S12. С. 118-121.

3. Бухаров А. Ф., Балеев Д. Н., Мусаев Ф. Б. Мягколучевая рентгеноскопия - эффективный метод выявления «пусто-семянности» овощных зонтичных культур // Пермский аграрный вестник. 2015. № 1 (9). С. 6-11.

4. Макрушина Е. М. Биологическое обоснование нового принципа отбора семян // Збiрник наукових праць [Институту цукрових буряюв УААН]. 2007. Вып. 9. С. 129-136.

5. Макрушин Н. М. Основы гетеросперматологии. М.: Агропромиздат. 1989. 287 с.

6. Мусаев Ф. Б., Потрахов Н. Н., Архипов М. В. Рентгенография семян овощных культур. СПб.: ЛЭТИ. 2016. 206 с.

7. Пантелеев В. Г., Егорова О. В. Клыкова Е. И. Компьютерная микроскопия. М.: Техносфера. 2005. 303 с.

8. Ульрих H. H. Оценка качества семян по физико-математическим свойствам // Вестник сельскохозяйственной науки. 1957. № 6. С. 13-18.

9. Kapadia V. N., Sasidharan N., Patil К. Seed Image Analysis and Its Application in Seed Science Research // Advances in Bi o-technology and Microbiology. 2017. Vol. 7. Iss. 2. P. 1-3.

10. Sandeep Varma V., Kanaka Durga K., Keshavulu K. Seed image analysis: its applications in seed science research // International Research Journal of Agricultural Sciences. 2013. Vol. 1(2). P. 30-36.

References

1. Bukharov A. F., Baleyev D. N., Ivanova M. I. Morfometriya raznokachestvennosti semyan ovoshchnykh zontichnykh kul'tur v protsesse formirovaniya i prorastaniya [Morphometry of diversiform seeds of vegetable umbella crops in the process of formation and germination]. Vestnik Altaiskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik of the Altai State Agrarian University, 2014, no. 7 (117), pp. 26-32. (In Russ.).

2. Bukharov A. F., Baleyev D. N., Ivanova M. I. Polimorfizm osnovnykh morfometricheskikh pokazatelei semeni ukropa (Anethum graveolens L.) [Polymorphism of the basic morphometric parameters of dill seed (Anethum graveolens L.)]. Novye i netraditsionnye rasteniya i perspektivy ikh ispol'zovaniya = New and non-traditional plants and prospects for their use, 2017, no. S12, pp. 118-121. (In Russ.).

3. Bukharov A. F., Baleev D. N. Musaev F. B. Myagkoluchevaya rentgenoskopiya - ekhffektivnyi metod vyyavleniya «pus-tosemyannosti» ovoshchnykh zontichnykh kul'tur [Soft-ray radiography - effective method of identifying germlessness of vegetable umbrella cultures]. Permskii agrarnii vestnik = Perm Agrarian Journal, 2015, no. 1 (9), pp. 6-11. (In Russ.).

4. Makrushina E. M. Biologicheskoe obosnovanie novogo printsipa otbora semyan [Biological substantiation of the new principle of seed selection]. Zbirnik naukovih prats' [Institutu tsukrovikh buryakiv UAAN] = Collection of scientific works [Institute of Sugar beet of UAAS), 2007, issue. 9, pp. 129-136. (In Ukr.).

5. Makrushin N. M. Osnovy geterospermatologii [Fundamentals of heterospermatology]. Moscow: Agropromizdat, 1989, 287 p. (In Russ.).

6. Musaev F. B., Potrakhov N. N., Arkhipov M. V. Rentgenografiya semyan ovoshchnyh kul'tur [Radiography of vegetable seeds of vegetable crops]. Saint Petersburg: ETU, 2016, 206 p. (In Russ.).

7. Panteleev V. G., Egorova O. V., Klykova E. I. Komp'yuternaya mikroskopiya [Computer microscopy]. Moscow: Techno-sphere, 2005, 303 p. (In Russ.).

8. Ulrich N. N. Otsenka kachestva semyan po fiziko-matematicheskim svoistvam [Evaluation of seed quality by physical and mathematical properties]. Vestnik sel'skokhozyaistvennoi nauki = Vestnik of agricultural science, 1957, no. 6, pp. 13-18. (In Russ.).

9. Kapadia V. N., Sasidharan N., Patil K. Seed Image Analysis and Its Application in Seed Science Research. Advances in Biotechnology and Microbiology, 2017, vol. 7, issue 2, pp. 1-3.

10. Sandeep Varma V., Kanaka Durga K., Keshavulu K. Seed image analysis: its applications in the seed science research]. International Research Journal of Agricultural Sciences, 2013, vol. 1 (2), pp. 30-36.

Статья поступила в редакцию 24.07.2018 г.; принята к публикации 26.08.2018 г.

Submitted 24.07.2018; revised 26.08.2018.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

All autors have read and approved a final version of the manuscript.

Для цитирования:

Балеев Д. Н., Бухаров А. Ф., Иванова М. И. Цифровое сканирование и анализ матрикальной разно-качественности семян овощных культур // Вестник Марийского государственного университета. Серия «Сельскохозяйственные науки. Экономические науки». 2018. Т. 4. № 4. С. 16-21. DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-16-21

Об авторах

Балеев Дмитрий Николаевич

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства - филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр овощеводства» (ВНИИО - филиал ФГБНУ ФНЦО), Московская область, Раменский район, д. Верея, ^а1ееу@^таИ. сот

Бухаров Александр Федорович

доктор сельскохозяйственных наук, заведующий лабораторией, Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства - филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр овощеводства» (ВНИИО - филиал ФГБНУ ФНЦО), Московская область, Раменский район, д. Верея,

Иванова Мария Ивановна

доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, зав. лабораторией, Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства - филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр овощеводства» (ВНИИО - филиал ФГБНУ ФНЦО), Московская область, Раменский район, д. Верея, ivanova_170@mail.ru

Citation for an article:

Baleev D. N., Bukharov A. F, Ivanova M. I. Digital scanning and analysis of the matrix diversity of vegetable seeds. Vestnik of the Mari State University. Chapter "Agriculture. Economics". 2018. vol. 4, no. 4, pp. 16-21. DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-16-21 (In Russ.).

About the authors Dmitry N. Baleyev

Ph. D. (Agriculture), Senior Researcher, All-Russian Research Institute of Vegetable Growing - a branch of the Federal Research Center for Vegetable Growing, Moscow Region, Ramensky District, Vereya Village, dbaleev@gmail.com

Alexander F. Bukharov

Dr. Sci. (Agriculture), Head of the Laboratory, All-Russian Research Institute of Vegetable Growing - a branch of the Federal Research Center for Vegetable Growing, Moscow Region, Ramensky District, Vereya Village,

Maria I. Ivanova

Dr. Sci. (Agriculture), Professor of the Russian Academy of Sciences, Head Laboratory, All-Russian Research Institute of Vegetable Growing - a branch of the Federal Research Center for Vegetable Growing, Moscow Region, Ramensky District, Vereya Village, ivanova170@mail.ru

УДК 631.81:635.342 DOI: 10.30914/2411-9687-2018-4-4-22-28

Эффективность выращивания новых сортов и гибридов капусты

белокочанной в условиях Московской области

1 111 В. А. Борисов , И. И. Вирченко , А. Ф. Разин , О. А. Разин ,

2 1 С. В. Тактарова , М. И. Иванова

1 Федеральный научный центр овощеводства, Московская обл., Одинцовский район, п. ВНИИССОК 2Пензенский государственный университет, г. Пенза

Исследования проведены на опытном поле ВНИИО - филиал ФГБНУ ФНЦО, расположенном на почвах поймы р. Москвы (Раменский район Московской области). Почва - аллювиальная луговая, среднесуглинистая, содержащая гумуса 3,2 %, рН 5,8-6,0, обеспеченность доступными формами фосфора и калия - средняя. Изучена эффективность выращивания новых позднеспелых сортов и гибридов капусты белокочанной российской и иностранной селекции на различных фонах минерального питания: Килатон Fi голландской селекции, 4 гибрида Селекционной станции им. Н. Н. Тимофеева (Престиж F1, Квартет F1, Орион F1, Фаворит F1), 4 гибрида совместной селекции ВНИИО и Агрохолдинга «Поиск» (Бомонд-Агро F1, Герцогиня F1, ДМ 2016 F1, КИМ 2016 F1), гибрид селекции ВНИИ риса (Грация F1), 4 сорта Западно-Сибирской ООС (Вьюга, Финал, Флорин и Черколи), 4 сорта Приморской ООС (Южная, Прибрежная, Приморочка, Кневичанка). Удобрения вносили в расчетной дозе на урожайность 70 т/га (N120P120K180) и в повышенной норме (N180 P180K270). Выявлено, что новые гибриды капусты белокочанной существенно превосходят по продуктивности традиционные сорта, они более отзывчивы на применение удобрений и обладают лучшими товарными и биохимическими показателями качества. Наибольшей отзывчивостью на применение повышенной дозы минеральных удобрений отличились голландский гибрид Килатон F1 (138,3 %), гибриды селекции ТСХА Квартет F1 (133,9 %) и Престиж F1 (131,7 %), а также гибриды Бомонд-Агро F1 (133,9 %) и Герцогиня F1 (132,4 %) селекции Агрохолдинга «Поиск» и ВНИИО. При одинаковом умеренном фоне питания капусты белокочанной существенной разницы по содержанию сухих веществ, сахаров и витамина С между сортами и гибридами не отмечено, а уровень концентрации нитратов ниже ПДК.

Ключевые слова: капуста белокочанная, сорта, гибриды, удобрения, урожайность, качество.

Cultivation efficiency of new varieties and hybrids

of white cabbage in the Moscow Region

1 111 V. A. Borisov1,1.1. Virchenko1, A. F. Razin1, O. A. Razin1,

2 1 S. V. Taktarova , M. I. Ivanova

1Federal Scientific Center for Vegetable Growing, Moscow Region, Odintsovo district, VNIISSOK

2Penza State University, Penza

Studies were carried out on the experimental field of the All-Russian Research Institute of Vegetable Growing - a branch of FSCVG located on alluvial meadow soils of the floodplain of the Moscow River (Ramensky district of the Moscow region). The soil is alluvial meadow, medium loamy, containing humus 3.2 %, pH 5.8-6.0, the availability of available forms of phosphorus and potassium is medium. The efficiency of cultivation of new late ripening varieties and hybrids of white cabbage of Russian and foreign selection on different backgrounds of mineral nutrition: F1 Kilaton of the Dutch selection, 4 hybrids of N. N. Timofeev breeding station (Prestige F1, Quartet F1, Orion F1, Favorite F1), 4 hybrids of joint selection of ARRIVG and Agroholding "Poisk" (Bomond Agro F1, Duchess F1, DM 2016 F1, KIM 2016 F1), hybrid (Grace F1) of All-Ruaaian Research Institute of Rice selection, 4 varieties of West Siberian EVS (Blizzard, Final, Florin and Cherkoli) 4 varieties of Primorskaya EVS (Southern, Riparian, Primorochka, Knevichanka). Fertilizers were applied at a calculated dose for a yield of 70 t/ha (N120P120K180) and in an increased rate (N180P180K270). It was revealed that new hybrids of white cabbage significantly exceed traditional varieties in productivity, they are more responsive to the use of fertilizers and have better commercial and biochemical quality indicators. The following varieties were the most responsive to the use of high doses of fertilizers: Dutch hybrid F1 Kilaton (138.3 %), hybrids of TAA selection Quarter F1 (133.9 %) and Prestige F1 (131.7 %), as well as hybrids Bomond Agro-F1 (133.9 %) and Duchess F1 (132.4 %) of the selection of Agroholding "Poisk" and the ARRIVG. With the same moderate background of white cabbage nutrition, there was no significant difference in the content of dry substances, sugars and vitamin C between varieties and hybrids, and the level of nitrate concentration is below the MPC.

Keywords: white cabbage, varieties, hybrids, fertilizers, yield, quality.

© Борисов В. А., Вирченко И. И., Разин А. Ф., Разин О. А., Тактарова С. В., Иванова М. И., 2018