Агротехнологические и селекционные резервы повышения урожаев зерновых культур в России

Автор: Якушев В.П., Михайленко И.М., Драгавцев В.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Обзоры, проблемы, итоги

Статья в выпуске: 5 т.50, 2015 года.

Бесплатный доступ

Рассматриваются новые подходы к решению задач повышения урожаев зерновых культур с помощью современных методов агротехнологий и селекционных технологий. Ранее было показано, что урожай агрофитоценоза детерминируется семью генетико-физологиче-скими системами - ГФС (А.Б. Дьяков с соавт., 1994), с которыми де факто работает селекционер, повышая продуктивность и урожай будущего сорта. В указанной работе А.Б. Дьяковым и В.А. Драгавцевым выполнено первое генотипирование каждой ГФС, способной поднять урожаи, что позволило определить направления для оптимальных стратегий управления семью ГФС. В настоящей статье впервые показано, что эффективность работы некоторых систем может быть повышена как агротехнологическими, так и генетико-селекционными методами. В будущем улучшение агротехнологий пойдет в сторону совершенствования точного земледелия. Это предполагает мониторинг фитоценоза в его развитии, регистрацию стрессовых воздействий лим-факторов на признак, который закладывается на той или иной стадии онтогенеза, создание агроприемов, которые точно влияют на фитоценоз в конкретную фазу его развития за счет воздействия биопрепаратами для снятия негативного влияния лим-фактора. Следовательно, для защиты чувствительных фаз онтогенеза должны быть разработаны специальные «фазовые» агротехнологии. Максимальный эффект от точных селекционных технологий можно получить при создании математических моделей, которые позволяют строго количественно описать вклады каждой из семи ГФС в повышение урожая для каждой фазы онтогенеза, и реализации таких моделей как при классической полевой селекции, так и (с максимальной эффективностью) в специальном селекционном фитотроне при контролируемых изменениях лим-факторов среды, воспроизводящих условия в типичные годы для конкретной зоны селекции. Авторами были созданы первые модели и важные количественные алгоритмы для селекционеров, обеспечивающие быструю идентификацию индивидуальных генотипов по их фенотипам и оптимальный подбор родительских пар при скрещивании с предсказанием и дальнейшим получением трансгрессий (для самоопыляющихся растений). В настоящей статье отмечается, что эффективность некоторых важных систем может быть повышена только селекционными методами. Анализ уникальных селекционных достижений академиков В.С. Пустовойта и П.П. Лукьяненко и лауреата Нобелевской премии Нормана Борлоуга (Norman E. Borlauge) обнаружил те ГФС, которые были улучшены великими селекционерами, и те, которые еще не подвергались селекционному улучшению. Организация селекционных и агротехнических работ с ГФС (отдельно с каждой) должна дать большой прирост урожаев в будущем. В статье показаны перспективы использования гормонов в разные фазы онтогенеза для заглубления корневых систем, для повышения аттракции и адаптивности к лим-факторам (стрессорам). Агротехнологии и селекционные технологии должны формировать единую систему, потому что высокий генетический потенциал новых сортов нуждается в точно соответствующей ему агротехнологии, и наоборот, лучшая агротехнология может быть ограничена недостаточными возможностями конкретного сорта. В современном сельском хозяйстве главный фактор оптимальной командной работы агротехнологов и селекционеров - это агрофизическое оборудование и агрегаты, селекционный фитотрон, информационные технологии, надлежащее математическое моделирование и алгоритмы управления урожаями при их совместном взаимосвязанном практическом применении.

Еще

Агротехнологии, селекция, резервы повышения урожаев в России

Короткий адрес: https://sciup.org/142133617

IDR: 142133617   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2015.5.550rus

Список литературы Агротехнологические и селекционные резервы повышения урожаев зерновых культур в России

  • Дьяков А.Б., Драгавцев В.А. Разнонаправленность сдвигов количественного признака индивидуального организма под влиянием генетических и средовых причин в двумерных системах признаковых координат. В сб.: Алгоритмы эколого-генетической инвентаризации генофонда и методы конструирования сортов сельскохозяйственных растений по урожайности, устойчивости и качеству (Методические рекомендации)/Под ред. В.А. Драгавцева. СПб, 1994: 22-47.
  • Chen D., Neumann K., Friedel S., Kilian B., Chen M., Altmann T. Dissecting the phenotypic components of crop plant growth and drought responses based on high-throughput image analysis. Plant Cell, 2014, 26: 4636-4655 ( ) DOI: 10.1105/tpc.114.129601
  • Fiorani F., Schurr U. Future scenarios for plant phenotyping. Annu. Rev. Plant Biol., 2013, 64: 267-291 ( ) DOI: 10.1146/annurev-arplant-050312-120137
  • Iyer-Pascuzzi A.S., Symonova O., Mileyko Y., Hao Y., Belcher H., Harer J., Weitz J.S., Benley P.N. Imaging and analysis platform for automatic phenotyping and trait ranking of plant root systems. Plant Physiol., 2010, 152: 1148-1157 ( ) DOI: 10.1104/pp.109.150748
  • Klukas C., Chen D., Pape J.M. Integrated analysis platform: an open-source information system for high-throughput plant phenotyping. Plant Physiol., 2014, 165: 506-518 ( ) DOI: 10.1104/pp.113.233932
  • Chen Y., Libberstedt T. Molecular basis of trait correlations. Trends Plant Sci., 2010, 15: 454-461 ( ) DOI: 10.1016/j.tplants.2010.05.004
  • Оценка сортов зерновых культур по адаптивности и другим полигенным системам/Под ред. В.А. Драгавцева. СПб, 2002.
  • Отбор носителей полигенных систем адаптивности и других, контролирующих продуктивность озимой пшеницы, ячменя, овса, в различных регионах России/Под ред. В.А. Драгавцева. СПб, 2005.
  • Borojevic S. Can we develop varieties and races as we model them? Proc. XIV Int. Congr. of Genetics. Moscow, 1978.
  • Рунов Б., Пильникова Н. Основы технологий точного земледелия. СПб, 2012.
  • Михайленко И.М. Основные задачи оценивания состояния посевов и почвенной среды по данным космического зондирования. Экологические системы и приборы, 2011, 8: 17-25.
  • Михайленко И.М. Устройство для дифференцированного внесения жидких ядохимикатов. Патент РФ 2415545 A01C 23/00. Агрофизический институт. Заявл. 10.05.2009. Опубл. 10.04.2011. Бюл. ¹ 5.
  • Кузнецов В.В., Дмитриева Г.А. Физиология растений. М., 2011.
  • Berger B., Parent B., Tester M. High-throughput shoot imaging to study drought responses. J. Exp. Bot., 2010, 61: 3519-3528 ( ) DOI: 10.1093/jxb/erq201
  • Новиков А.В. Изменение уборочного индекса в процессе селекции и его влияние на урожайность пшеницы мягкой озимой. Автореф. канд. дис. Краснодар, 2012.
  • Засухи в СССР, их происхождение, повторяемость, влияние на урожаи. Л., 1958.
  • Sellammal R., Robin S., Raveendran M. Association and heritability studies for drought resistance under varied moisture stress regimes in backcross inbred population of rice. Rice Sci., 2014, 21: 150-161 ( ) DOI: 10.1016/S1672-6308(13)60177-8
  • Драгавцев В.А., Дьяков А.Б. Теория селекционной идентификации генотипов растений по фенотипам на ранних этапах селекции. Фенетика популяций. М., 1982: 30-37.
  • Беспалова Л.А., Колесников Ф.А., Пучков Ю.М., Тимофеев В.Б., Фоменко Н.П., Кудряшов И.Н., Костин В.В., Набоков Г.Д. Достижения отдела селекции и семеноводства пшеницы и тритикале к 100-летию академика П.П. Лукьяненко. В сб.: Пшеница и тритикале: материалы научно-практической конференции «“Зеленая революция” П.П. Лукьяненко». Краснодар, 2001: 13-27.
  • Михайленко И.М., Драгавцев В.А. Основные принципы моделирования систем взаимодействия «генотип-среда». Сельскохозяйственная биология, 2010, 3: 26-35.
  • Михайленко И.М., Драгавцев В.А. Математические модели в селекции растений. Сообщение I. Теоретические основы идентификации генотипов по их фенотипам при отборе в расщепляющихся поколениях. Сельскохозяйственная биология, 2013, 1: 26-34 ( , 10.15389/agrobiology.2013.1.26eng) DOI: 10.15389/agrobiology.2013.1.26rus
  • Михайленко И.М., Драгавцев В.А. Математические модели в селекции растений. Сообщение II. Алгоритмы управления генетико-селекционным улучшением хозяйственно-ценных свойств самоопылителей. Сельскохозяйственная биология, 2013, 1: 35-41 ( , 10.15389/agrobiology.2013.1.35eng) DOI: 10.15389/agrobiology.2013.1.35rus
  • Кочерина Н.В., Драгавцев В.А. Введение в теорию эколого-генетической организации полигенных признаков и теорию селекционных индексов. СПб, 2008.
  • Драгавцев В.А. Уроки эволюции генетики растений. Биосфера, 2012, 4(3): 251-262.
  • Драгавцев В.А. Как помочь накормить человечество. Биосфера, 2013, 5(3): 279-290.
  • Драгавцев В.А., Цильке Р.А., Рейтер Б.Г., Воробьев В.А., Дубровская А.Г., Коробейников Н.И., Новохатин В.В., Максименко В.П., Бабакишиев А.Г., Илющенко В.Г., Калашник Н.А., Зуйков Ю.П., Федотов А.М. Генетика признаков продуктивности яровых пшениц в Западной Сибири. Новосибирск, 1984: 196-199.
  • Kurtener D.A., Komarov A.A., Krueger E.D., Lavrikov M.Yu., Nayda N.M. Fuzzy multi-attributive analyses of organic-mineral fertilizer Stimulayf and Humate Sodium: application for cultivation of Dracocephalum L. European Agrophysical Journal, 2014, 1(1): 14-24.
  • Arkhipov M.V., Priyatkin N.S., Krueger D.A., Bondarenko A.S. Seed assessment using fuzzy lоgic and gas discharge visualization data. European Agrophysical Journal, 2014, 1(4): 124-133.
  • Tsegaye B., Berg T. Genetic erosion of ethiopian tetraploid wheat landraces in Eastern Sheva, Central Ethiopia. Gen. Res. Crop Evol., 2007, 54: 715-726 ( ) DOI: 10.1007/s10722-006-0016-2
  • Cabrera J., Perron-Welch F., Rukundo O. Overview of national and regional measures on access to genetic resources and benefit-sharing: challenges and opportunities in implementing the Nagoya Protocol (first edition). Montreal, Centre for International Sustainable Development Law, 2011.
  • Kurtener D.A., Yakushev V.P. Utilization of fuzzy computing in agrоphysics (review). European Agrophysical Journal, 2014, 1(2): 63-78.
  • Torbert H.A., Ingra J.T., Prior S.A. High residue conservation tillage system for cotton production: a farmer's perspective. European Agrophysical Journal, 2015, 2(1): 1-14.
  • Esquinas-Alcazar J., Hilmi A., Lopez-Noriega I. A brief history of the negotiations of the International treaty on plant genetic resources for food and agriculture. In: Crop genetic resources as a global commons: challenges in international governance and low/M. Ha-lewood, I.L. Noriega, S. Louafi (eds.). London, Earthscan, 2013.
  • Nartov V.P., Dragavtsev V.A. Application of thermal imaging in agriculture and forestry. European Agrophysical Journal, 2015, 2(1): 15-20.
  • Plant genetic recourses and food security: stakeholder perspectives on the International treaty on plant genetic resources for food and agriculture/E. Frison, F. Lopez, J.T. Esquinas-Alcazar (eds.). London-NY, 2011.
Еще
Статья научная