RU2409932C1 - Method of forecasting safflower oil cypselas yield - Google Patents

Method of forecasting safflower oil cypselas yield Download PDF

Info

Publication number
RU2409932C1
RU2409932C1 RU2009128549/21A RU2009128549A RU2409932C1 RU 2409932 C1 RU2409932 C1 RU 2409932C1 RU 2009128549/21 A RU2009128549/21 A RU 2009128549/21A RU 2009128549 A RU2009128549 A RU 2009128549A RU 2409932 C1 RU2409932 C1 RU 2409932C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
safflower
baskets
account
sowing
seeds
Prior art date
Application number
RU2009128549/21A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Алексей Фруминович Рогачев (RU)
Алексей Фруминович Рогачев
Александр Макарович Салдаев (RU)
Александр Макарович Салдаев
Людмила Вячеславовна Богосорьянская (RU)
Людмила Вячеславовна Богосорьянская
Наталья Владимировна Дьякова (RU)
Наталья Владимировна Дьякова
Геннадий Александрович Салдаев (RU)
Геннадий Александрович Салдаев
Дмитрий Александрович Салдаев (RU)
Дмитрий Александрович Салдаев
Никита Дмитриевич Салдаев (RU)
Никита Дмитриевич Салдаев
Original Assignee
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия" filed Critical Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия"
Priority to RU2009128549/21A priority Critical patent/RU2409932C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2409932C1 publication Critical patent/RU2409932C1/en

Links

Landscapes

  • Cultivation Of Plants (AREA)

Abstract

FIELD: agriculture.
SUBSTANCE: method involves optimisation of calathidium harvesting terms and calculation definition of safflower cypselas at the calathidium formation stage. During the calathidium formation phase one establishes the number of stalks and primary branches per 1 m2 of area within control plots in 5-fold replication. One measures safflower plant length, length of primary branches, safflower stalk root part diametre, diametre of primary branch at the stalk, number of calathidia per primary branch. Relying on the cultivar description one establishes the number of cypselas per calathidium and the weight of 1000 establishes, with forecast safflower cypsela yield calculated from the expression
Figure 00000016
EFFECT: enhanced reliability of forecasting the amount of green mass and seed productivity of dyer's-saffron prospective cultivars.
2 tbl, 2 ex

Description

Изобретение относится к области сельского хозяйства и может быть использовано при оценке урожайности новых сортов и сортообразцов масличных культур, в том числе сафлора красильного, при возделывании в других почвенно-климатических условиях, как в богарном, так и в орошаемом земледелии.The invention relates to agriculture and can be used to assess the yield of new varieties and varieties of oilseeds, including safflower dyeing, when cultivated in other soil and climatic conditions, both in rainfed and in irrigated agriculture.

Известен способ ранней диагностики потенциальной продуктивности сортоподвойных комбинаций плодовых культур, включающий определение в период активного роста однолетних сортоподвойных комбинаций плодовых культур физиолого-биохимического показателя, по значению которого судят о потенциальной продуктивности комбинации, в котором, с целью повышения надежности диагностики, перед определением растения выращивают в контролируемых условиях, в качестве физиолого-биохимического показателя определяют содержание свободного пролина в листьях, а растения относят к потенциально продуктивным, если содержание пролина не превышает 20-25 мг/% на сухое вещество (SU, авторское свидетельство №1470239 А1, М. Кл4. A01G 7/00, A01G 17/00. Способ ранней диагностики потенциальной продуктивности сортоподвойных комбинаций плодовых культур / Т.Н.Дорошенко, Ю.С.Поспелова (СССР). - Заявка №4302160/30-13. Заявлено 31.08.1987. Опубл. 07.04.1989. Бюл. №13 // Открытия. Изобретения. - 1989. - №13).A known method for the early diagnosis of the potential productivity of cultivar combinations of fruit crops, including determining during the period of active growth of annual cultivar combinations of fruit crops a physiological and biochemical indicator, the value of which is used to judge the potential productivity of the combination, in which, in order to improve the reliability of diagnosis, plants are grown in controlled conditions, as a physiological and biochemical indicator determine the content of free proline in the leaves s, and plants are considered potentially productive if the content of proline does not exceed 20-25 mg /% dry matter (SU, copyright certificate No. 1470239 A1, M. Cl 4. A01G 7/00, A01G 17/00. Early diagnosis method potential productivity of variety-rootstock combinations of fruit crops / T.N. Doroshenko, Yu.S. Pospelova (USSR) - Application No. 4302160 / 30-13. Announced 08/31/1987. Publish. 07.04.1989. Bull. No. 13 // Discovery. Inventions. - 1989. - No. 13).

Результатами многолетних исследований установлено, что для широкого спектра сортов масличных и бобовых культур содержание свободного пролина не только в листьях, но и в стеблях, ветвях 1-го порядка, соцветиях, бобах отличается несущественно. Таким образом, описанный способ неприемлем для оценки потенциальной продуктивности масличных культур при возделывании в иных почвенно-климатических условиях.The results of many years of research have established that for a wide range of varieties of oilseeds and legumes, the content of free proline not only in the leaves, but also in the stems, branches of the 1st order, inflorescences, and beans is insignificant. Thus, the described method is unacceptable for assessing the potential productivity of oilseeds when cultivated in other soil and climatic conditions.

Известен также способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, включающий отбор пробы листьев, измерение биофизических показателей, характеризующих сочетание двух фитосистем, и оценку потенциальной продуктивности по значению измеренных показателей, в котором, с целью повышения достоверности способа, отбор пробы осуществляют при освещенности интенсивностью 10-40 Вт/м2, непосредственно после отбора пробу погружают в жидкий азот, измерение биофизического показателя осуществляют при температуре жидкого азота и интенсивности света 300-2500 Вт/м2, в качестве биофизического показателя анализируют спектр электронного парамагнитного резонанса, измеряют амплитуды А1 и А2 сигналов при g-факторе 2,006 A1 и 2,015 А2, соответственно, рассчитывают коэффициент К по формулеThere is also known a method for assessing the potential productivity of agricultural plants, including sampling leaves, measuring biophysical indicators characterizing the combination of two phytosystems, and assessing potential productivity by the value of the measured parameters, in which, in order to increase the reliability of the method, sampling is carried out at an intensity of 10-40 W / m 2 , immediately after sampling, immersed in liquid nitrogen, the measurement of the biophysical indicator is carried out at liquid nitrogen temperature and light intensities of 300-2500 W / m 2 , the spectrum of electron paramagnetic resonance is analyzed as a biophysical indicator, the amplitudes A 1 and A 2 of the signals are measured with a g-factor of 2.006 A 1 and 2.015 A 2 , respectively, the coefficient K is calculated by the formula

К=2,75 А2/A1,K = 2.75 A 2 / A 1 ,

при этом потенциальную продуктивность растений в текущем году оценивают по К, а при совпадении их внутри вида - по величине A1, а большим значениям К и А1 соответствуют более потенциально продуктивные сельскохозяйственные растения (SU, авторское свидетельство №1505472 A1, M. Кл4. A01G 7/00, А01Н 1/04. Способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений / А.Ю.Борисов, Н.М.Вандышева, М.Г.Гольд-фельд и др. (СССР). - Заявка №4343664/30-15. Заявлено 15.12.1987. Опубл. 07.09.1989. Бюл. №33 // Открытия. Изобретения. - 1989. - №33).at the same time, the potential productivity of plants this year is estimated by K, and if they coincide within the species - by the value of A 1 , and the higher values of K and A 1 correspond to more potentially productive agricultural plants (SU, copyright certificate No. 1505472 A1, M. Cl 4 A01G 7/00, A01H 1/04 A method for assessing the potential productivity of agricultural plants / A.Yu. Borisov, N. M. Vandysheva, M. G. Gold-feld and others (USSR) - Application No. 4343664/30 -15. Claimed 12/15/1987. Publish. 09/07/1989. Bull. No. 33 // Discovery. Inventions. - 1989. - No. 33).

К недостаткам описанного способа оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, в т.ч. масличных, относится получение косвенных показателей, которые не оказывают влияния на семенную продуктивность испытуемых растений.The disadvantages of the described method for assessing the potential productivity of agricultural plants, including oilseed production includes obtaining indirect indicators that do not affect the seed productivity of the test plants.

Известен способ определения срока посева бобовых трав на семена в горах, включающий измерение суммы температур и количества осадков и расчет гидротермического коэффициента по формуле, в котором, с целью повышения семенной продуктивности, сумму температур и количество осадков измеряют при прогнозировании воздуха +10°С, а срок посева устанавливают по гидротермическому коэффициенту в интервале его от 4 до 8 (RU, патент №2014768 С1, M. Кл3. A01C 7/00. Способ определения срока посева бобовых трав на семена в горах / С.А.Бекузарова, К.Х.Бесов, Б.К.Мамсуров (RU. Заявка №4753139/15. Заявлено 25.10.1989. Опубл. 30.06.1994).A known method for determining the term for sowing legumes on seeds in the mountains, including measuring the sum of the temperatures and amount of precipitation and calculating the hydrothermal coefficient according to the formula, in which, in order to increase seed productivity, the sum of the temperatures and amount of precipitation is measured when predicting air + 10 ° C, and the sowing period is set by a hydrothermal coefficient in the range of 4 to 8 (RU, patent No. 20144768 C1, M. Cl 3. A01C 7/00. A method for determining the timing of sowing legumes on seeds in the mountains / S.A. Bekuzarova, K. Kh. Besov, B.K. Mamsurov (RU. Application No. 4753139/15. Announced on 10/25/1989. Published on 06/30/1994).

Одна из бобовых культур, соя, относится к семейству Fabaceae, так же, как и все бобовые травы. В условиях Нижнего Поволжья величина гидротермического коэффициента (ГТК) Г.Т.Селянинова изменяется от 0,25 до 1,15. По этому показателю невозможно установить срок посева семян, например, нута или сои в почву и тем более ожидаемую урожайность зерна сортов нута, сои, фасоли, возделываемых ранее в условиях, где ГТК варьирует в интервале от 4 до 8.One of the legumes, soybeans, belongs to the Fabaceae family, just like all legumes. In the conditions of the Lower Volga region, the hydrothermal coefficient (SCC) of G.T.Selyaninov varies from 0.25 to 1.15. According to this indicator, it is impossible to establish the time for sowing seeds, for example, chickpeas or soybeans, into the soil, and especially the expected grain yield of the varieties of chickpeas, soybeans, and beans cultivated earlier in conditions where the SCC varies from 4 to 8.

Известен способ прогнозирования урожайности озимой пшеницы, состоящий в том, что определяют среднесуточную температуру воздуха в мае и в зависимости от применяемых доз удобрений прогнозируют урожайность по математической зависимостиA known method for predicting the yield of winter wheat, which consists in determining the average daily temperature in May and depending on the applied doses of fertilizers predict yield by mathematical dependence

у=75,6-3,14х+12,52d,y = 75.6-3.14x + 12.52d

где у - урожайность озимой пшеницы, ц/га;where y is the yield of winter wheat, t / ha;

х - среднесуточная температура воздуха в мае, °C;x - average daily air temperature in May, ° C;

d - доза минеральных удобрений от 0 до 1 (0 - без удобрений,d - dose of mineral fertilizers from 0 to 1 (0 - without fertilizers,

1 - N120Pl20K60)1 - N 120 P l20 K 60 )

(RU, патент №2158498 С2, МПК7 A01G 7/00. Способ прогнозирования урожайности озимой пшеницы / П.Г.Акулов, М.Н.Понедельченко, И.Н.Сокорева, Н.С.Сокорев (RU). - Заявка №98121715/13. Заявлено 30.11.1998. Опубл. 10.11.2000).(RU, patent No. 2158498 C2, IPC 7 A01G 7/00. A method for predicting the yield of winter wheat / P.G. Akulov, M.N. Ponedelchenko, I.N.Sokoreva, N.S. Sokorev (RU). - Application No. 98121715/13. Declared November 30, 1998. Publ. November 10, 2000).

К недостаткам описанного способа применительно к оценке потенциальной продуктивности фасоли, нута, сои на зерно при возделывании в орошаемом земледелии относится низкая точность прогнозных данных. Так, средняя температура воздуха в мае составила 15,1°С по данным метеостанции г. Волгограда за 1997-2000 гг., а среднемноголетняя температура составила 16,4°С. Приняв условие, что режим минерального питания растений, например сои, азотными, калийными и фосфорными удобрениями в период вегетации обеспечен, т.е. d=1, при подстановке указанных данных, имеем:The disadvantages of the described method in relation to assessing the potential productivity of beans, chickpeas, soybeans for grain cultivation in irrigated agriculture include low accuracy of the forecast data. So, the average air temperature in May was 15.1 ° С according to the data of the weather station of Volgograd for 1997-2000, and the average long-term temperature was 16.4 ° С. Having accepted the condition that the regime of mineral nutrition of plants, for example, soybeans, nitrogen, potash and phosphorus fertilizers during the growing season is provided, i.e. d = 1, when substituting the indicated data, we have:

у=75,6-3,14·16,4°+12,52·1=36,624 ц/га = 3,6624 т/га,y = 75.6-3.14 · 16.4 ° + 12.52 · 1 = 36.624 t / ha = 3.6624 t / ha

а при d=0, y=75,6-3,14·16,4=24,104 ц/га=2,4104 т/га.and at d = 0, y = 75.6-3.14 · 16.4 = 24.104 t / ha = 2.4104 t / ha.

Однако приведенное выражение у=75,6-3,14х+12,52d не учитывает влагообеспеченности растений сои. При отсутствии в почве макроудобрений растения сои любых сортов не обеспечат урожайность по зерну 2,410 т/га.However, the above expression y = 75.6-3.14x + 12.52d does not take into account the moisture supply of soy plants. In the absence of macro-fertilizers in the soil, soybean plants of any varieties will not provide a grain yield of 2.410 t / ha.

Кроме описанных, известен способ прогнозирования урожайности ячменя, состоящий в том, что определяют среднесуточную температуру воздуха в мае и в зависимости от применяемых доз удобрений прогнозируют урожайность ячменя по математической зависимостиIn addition to the described methods, a method for predicting barley yield is known, which consists in determining the average daily air temperature in May and depending on the applied doses of fertilizers, barley yield is predicted by mathematical dependence

y=51,41-2,13·x+10,3·d,y = 51.41-2.13 x + 10.3 d

где у - урожайность ячменя, ц/га;where y is the barley yield, kg / ha;

х - среднесуточная температура воздуха в апреле-мае, °C;x - average daily air temperature in April-May, ° C;

d - доза минеральных удобрений от 0 до 1d - dose of mineral fertilizers from 0 to 1

(0 - без удобрений, 1 - N120P120K60)(0 - without fertilizers, 1 - N 120 P 120 K 60 )

(RU, патент №2158500 С2, МПК7 A01G 7/00. Способ прогнозирования урожайности ячменя / П.Г.Акулов, М.Н.Понедельченко, И.Н.Сокорева, Н.С.Сокорев (RU). - Заявка №98121739/13. Заявлено 30.11.1998. Опубл. 10.11.2000).(RU, patent No. 2158500 C2, IPC 7 A01G 7/00. Method for predicting the yield of barley / P.G. Akulov, M.N. Ponedelchenko, I.N.Sokoreva, N.S. Sokorev (RU). - Application No. 98121739/13. Declared November 30, 1998. Publish. November 10, 2000).

К недостаткам описанного способа прогнозирования применительно к оценке урожая зерна, например сафлора красильного перспективных сортов, относится то, что предложенное выражение не учитывает целого ряда существенных факторов, влияющих на качество и величину урожая. Используя ранее приведенные числовые данные для мая (х=16,5°С), т.к. в силу биологии растений, например сои, в апреле ее не высевают и, приняв величину d=1 и d=0, имеем:The disadvantages of the described forecasting method in relation to the assessment of grain yield, for example safflower dyeing promising varieties, is that the proposed expression does not take into account a number of significant factors affecting the quality and size of the crop. Using the previously given numerical data for May (x = 16.5 ° C), because due to the biology of plants, for example, soybeans, they are not sown in April and, taking the values d = 1 and d = 0, we have:

у1=51,41-2,13·16,4+10,3·1=26,776 ц/га = 2,667 т/га;y 1 = 51.41-2.13 · 16.4 + 10.3 · 1 = 26.776 t / ha = 2.667 t / ha;

У2=51,41-2,13·16,4+10,3·0=16,642 ц/га = 1,664 т/га.Y 2 = 51.41-2.13 · 16.4 + 10.3 · 0 = 16.642 kg / ha = 1.664 t / ha.

Указанный интервал урожая зерна сои нереален, а сами числовые данные не обеспечивают достоверность прогноза для испытуемого сорта сои.The indicated interval of soybean grain yield is unrealistic, and the numerical data themselves do not provide a reliable forecast for the tested soybean variety.

Известен способ управления продукционными процессами сельскохозяйственных растений при возделывании озимых зерновых культур в условиях засушливого климата, включающий оптимизацию сроков, норм высева и способов посева, установление суммы среднесуточных температур в пределах 550-650°С за 45-60 суток от момента посева до прекращения вегетации, формирование растениями в каждом узле кущения по три-четыре стебля с достаточным запасом сахаров для устойчивости растений к минусовым температурам в диапазоне -18…-20°С в бесснежные периоды и установление норм высева для формирования густоты стояния стеблей 500-600 шт./м2 на черноземных почвах и 300-450 шт./м2 на каштановых почвах, вычисление гидротермического коэффициента с учетом осадков за период с температурой выше +10°С и суммы положительных температур за тот же период, посев в десятидневный срок с температурным режимом почвы от +18 до +12°С, в котором планируемую продуктивность озимых зерновых культур определяют по формулеA known method of controlling the production processes of agricultural plants during the cultivation of winter crops in arid climates, including optimizing the timing, sowing rates and methods of sowing, setting the sum of average daily temperatures in the range of 550-650 ° C for 45-60 days from the time of sowing to the end of the growing season, the formation of tillering by plants in each node of three or four stems with a sufficient supply of sugars for plant resistance to subzero temperatures in the range of -18 ... -20 ° C in snowless periods and established determination of seeding rates to form the density of the stems standing 500-600 pcs / m 2 on chernozem soils and 300-450 pcs / m 2 on chestnut soils, calculation of hydrothermal coefficient taking into account precipitation for a period with a temperature above + 10 ° С and the sum of positive temperatures for the same period, sowing in a ten-day period with soil temperature regime from +18 to + 12 ° С, in which the planned productivity of winter crops is determined by the formula

у=a·S·Gc+b,y = a · S · Gc + b,

где у - урожайность зерна, т/га;where y is the grain yield, t / ha;

а - коэффициент, учитывающий норму высева семян;a - coefficient taking into account the seeding rate;

b - коэффициент, учитывающий почвенно-климатические условия зоны;b - coefficient taking into account the soil and climatic conditions of the zone;

S - фактическая сумма положительных температур от посева до прекращения вегетации, °C;S - the actual amount of positive temperatures from sowing to the termination of the growing season, ° C;

Gc - гидротермический коэффициент, мм/°С, при этом при Gc меньше 0,5 норму высева семян уменьшают на 10-15% от оптимальных зональных величин, при Gc в диапазоне от 0,5 до 0,9 норму высева сохраняют, при Gc больше 0,9 норму высева увеличивают на 20-25%, а с увеличением норм высева ширину междурядий с 22,5 см уменьшают до 7,5 см (RU, патент №2228607 С1, МПК7 A01G 7/00. Способ управления продукционными процессами при возделывании озимых зерновых культур в условиях засушливого климата / А.Ф.Рогачев, A.M.Салдаев, Д.А.Рогачев. - Заявка №2002126981/12. Заявлено 09.10.2002. Опубл. 20.05.2004. Бюл. №14 //Изобретения. Полезные модели. - 2004. - №14).Gc is the hydrothermal coefficient, mm / ° С, while at Gc less than 0.5 the seed sowing rate is reduced by 10-15% of the optimal zonal values, with Gc in the range from 0.5 to 0.9, the sowing rate is maintained, with Gc greater than 0.9, the seeding rate is increased by 20-25%, and with increasing seeding rates, the row spacing from 22.5 cm is reduced to 7.5 cm (RU, patent No. 2228607 C1, IPC 7 A01G 7/00. Method of controlling production processes for the cultivation of winter crops in an arid climate / A.F. Rogachev, AMSaldaev, D.A. Rogachev - Application No. 2002126981/12. It is claimed 09.10.2002. Publish. 05.20.2004. Bull. No. 14 // From acquisitions. Utility models. - 2004. - No. 14).

Описанный способ управления продукционными процессами заслуживает внимания в том плане, что в предложенном выражении учитываются норма высева семян, косвенно почвенно-климатические условия зоны возделывания, фактическая сумма положительных температур от посева до прекращения вегетации, величины ГТК. Однако предложенный способ лишь корректирует норму высева для получения гарантированного урожая.The described method of managing production processes deserves attention in the sense that the proposed expression takes into account the seed sowing rate, the indirect soil and climatic conditions of the cultivation zone, the actual sum of the positive temperatures from sowing to the termination of the growing season, and SCC values. However, the proposed method only adjusts the seeding rate to obtain a guaranteed crop.

Известен способ прогнозирования урожайности озимых зерновых колосовых культур при возделывании в условиях резко континентального климата, включающий установление сроков, норм высева и способов посева, определение положительных сумм среднесуточных температур в пределах 550-650°C в период от посева до прекращения вегетации, формирование растениями в каждом узле кущения по три-четыре стебля с достаточным запасом сахаров для повышения устойчивости растений к отрицательным температурам в диапазоне от -18…-20°C и расчет величины гидротермического коэффициента, в котором при величине гидротермического коэффициента до 0,5 норму высева семян уменьшают на 10-15% от оптимальных значений на посевах с шириной междурядий 0,225 м; при величине коэффициента больше 0,9 норму высева увеличивают на 20-25% на посевах с шириной междурядий 0,075 м, при значениях коэффициента в пределах от 0,5 до 0,9 нормы высева сохраняют на посевах с шириной междурядий 0,15 м, а прогнозируемую урожайность устанавливают из выраженияA known method for predicting the yield of winter cereal crops under cultivation in a sharply continental climate, including the establishment of timing, seeding rates and methods of sowing, determining positive sums of average daily temperatures in the range of 550-650 ° C during the period from sowing to termination of vegetation, the formation of plants in each a tillering node of three to four stems with a sufficient supply of sugars to increase the resistance of plants to negative temperatures in the range from -18 ... -20 ° C and the calculation of the hydrothermal value a coefficient in which, with a hydrothermal coefficient of up to 0.5, the seed sowing rate is reduced by 10-15% of the optimal values in crops with a row spacing of 0.225 m; when the coefficient value is more than 0.9, the seeding rate is increased by 20-25% on crops with a row spacing of 0.075 m, with coefficient values ranging from 0.5 to 0.9, the seeding rate is kept on crops with a row spacing of 0.15 m, and the predicted yield is determined from the expression

у=k1·a·(1/x)2+k2-(1/x)+k3/c,y = k 1 · a · (1 / x) 2 + k 2 - (1 / x) + k 3 / s,

где у - ожидаемая урожайность, кг/га;where y is the expected yield, kg / ha;

а - норма высева, шт./га;a - seeding rate, pcs./ha;

b - сумма положительных температур от даты посева до устойчивых отрицательных температур, °C;b - the sum of the positive temperatures from the date of sowing to stable negative temperatures, ° C;

с - ширина междурядий, м;с - row spacing, m;

х - длительность посева в днях от рекомендуемых сроков, сутки;x - the duration of sowing in days from the recommended dates, days;

k1=(0,6-0,8)·10-3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, (кг-сутки2)/штук;k 1 = (0.6-0.8) · 10 -3 - coefficient of proportionality, taking into account the varietal quality of each seed in the accumulation of grain mass, (kg-day 2 ) / piece;

k2=(0,0512-0,0934)·10-4 - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений, кг · сутки/°С·м2;k 2 = (0.0512-0.0934) · 10 -4 - the coefficient of proportionality, taking into account the influence of temperature on the formation of the root system of plants, kg · day / ° C · m 2 ;

k3=(0,00007-0,00015)·10-4 - коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение растений на поверхности поля, кг/м (RU, патент №2248690 С2, МПК7 A01G 7/00. Способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата / А.С.Сарафанов, В.В.Бородычев, A.M.Салдаев, А.В.Майер, В.Н.Кривко. - Заявка №2003107065/12. Заявлено 14.03.2003. Опубл. 27.03.2005. Бюл. №9 // Изобретения. Полезные модели. - 2005. - №9).k 3 = (0.00007-0.00015) · 10 -4 - coefficient of proportionality, taking into account the placement of plants on the field surface, kg / m (RU, patent No. 2248690 C2, IPC 7 A01G 7/00. A method for assessing the potential productivity of agricultural plants, mainly cereal crops, when cultivated in a sharply continental climate / A.S. Sarafanov, V.V. Borodychev, A.M.Saldaev, A.V. Mayer, V.N. Krivko.- Application No. 2003107065/12. .2003. Published March 27, 2005. Bull. No. 9 // Inventions. Utility models. - 2005. - No. 9).

К недостаткам описанного способа, применительно к решаемой нами проблеме, относится то, что прогнозируемую урожайность желательно знать к периоду цветения масличных, а не при завершении вегетации. При завершении фазы «налив бобов и созревание семянок» можно определить фактическую урожайность семянок сафлора красильного.The disadvantages of the described method, in relation to the problem we are solving, are that it is desirable to know the predicted yield by the oilseed flowering period, and not at the end of the growing season. At the end of the “bean filling and seed ripening” phase, the actual yield of safflower dye seeds can be determined.

Известен способ оценки потенциальной продуктивности озимых зерновых колосовых культур, включающий оптимизацию сроков, норм высева и способов посева, установление суммы среднесуточных температур в пределах 550-650°C за 45-60 суток от момента посева до прекращения вегетации, формирование растениями в каждом узле кущения по три-четыре стебля с достаточным запасом сахаров для устойчивости растений к минусовым температурам в диапазоне -18…-20°С в бесснежные периоды и установление норм высева для формирования густоты стеблей 500-600 шт./м2 на черноземных почвах и 300-450 шт./м на каштановых почвах, вычисление гидротермического коэффициента с учетом осадков за период с температурой выше +10°С и суммы положительных температур за тот же период, посев в десятидневный срок с температурным режимом от +18 до +12°С и расчет планируемой продуктивности озимых зерновых культур, в котором планируемую продуктивность устанавливают из зависимости у=k1ax2+k2∑tГТКbр0х-1+k3bc-1,There is a method of evaluating the potential productivity of winter cereal crops, including optimizing the timing, sowing rates and methods of sowing, setting the sum of average daily temperatures in the range of 550-650 ° C for 45-60 days from the time of sowing to the termination of the growing season, the formation of tillering at each node three or four stem with sufficient sugars for plant resistance to freezing temperatures in the range -18 ... -20 ° C in a snow-free periods, and establishing standards for seed formation density of 500-600 stems pcs. / m 2 chernoz soils and 300-450 pcs / m on chestnut soils, the calculation of the hydrothermal coefficient taking into account precipitation for a period with a temperature above + 10 ° C and the sum of positive temperatures for the same period, sowing in a ten-day period with a temperature regime from +18 to + 12 ° C and the calculation of the planned productivity of winter crops, in which the planned productivity is determined from the dependence y = k 1 ax 2 + k 2 ∑t ГТКbр 0 х -1 + k 3 bc -1 ,

где у - потенциальная продуктивность озимых колосовых культур, т/га;where y is the potential productivity of winter ears of crops, t / ha;

k1=(1,5-3,0)·10-6 - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, т·сут2/штук;k 1 = (1.5-3.0) · 10 -6 - coefficient of proportionality, taking into account the varietal qualities of each seed in the accumulation of grain mass, t · day 2 / piece;

а - норма высева, штук всхожих семян на 1 га;a - seeding rate, pieces of germinating seeds per 1 ha;

х - длительность посева в днях от начала рекомендуемых для зоны сроков, сутки;x - sowing time in days from the beginning of the recommended period for the zone, days;

k2=(0,8-1,3)·10-3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений в период от посева до ухода в анабиоз, т·сутки/мм·га;k 2 = (0.8-1.3) · 10 -3 - the coefficient of proportionality, taking into account the influence of the temperature regime on the formation of the root system of plants from sowing to care in suspended animation, t · day / mm · ha;

∑t - фактическая сумма положительных температур от посева до прекращения вегетации, °C;∑t is the actual sum of positive temperatures from sowing to the termination of the growing season, ° C;

ГТК - гидротермический коэффициент, мм/°C;GTK - hydrothermal coefficient, mm / ° C;

b=(0,6-2,5) - безразмерный коэффициент пропорциональности, учитывающий почвенно-климатические условия зоны;b = (0.6-2.5) - dimensionless coefficient of proportionality, taking into account the soil and climatic conditions of the zone;

р0 - запасы доступной влаги в корнеобитаемом горизонте, мм;p 0 - reserves of available moisture in the habitable horizon, mm;

k3=(0,04-0,08) - коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение растений на поверхности поля, т·м/га;k 3 = (0.04-0.08) - the coefficient of proportionality, taking into account the placement of plants on the surface of the field, t · m / ha;

с - ширина междурядий, мs - row spacing, m

(RU, патент №2267909 С1, МПК A01G 7/00 (2006.01). Способ оценки потенциальной продуктивности озимых зерновых колосовых культур / В.П.Зволинский, Н.В.Тютюма, Л.В.Богосорьянская, A.M.Салдаев. - Заявка №2004119679/12. Заявлено 28.06.2004. Опубл. 20.01.2006. Бюл. №02 // Изобретения. Полезные модели. - 2006. - №2).(RU, patent No. 2267909 C1, IPC A01G 7/00 (2006.01). A method for assessing the potential productivity of winter cereal crops / V.P. Zvolinsky, N.V. Tyutyuma, L.V. Bogosoryanskaya, AM Saldaev. - Application No. 2004119679/12. Declared June 28, 2004. Published on January 20, 2006. Bull. No. 02 // Inventions. Utility models. - 2006. - No. 2).

В описанном способе оценки потенциальной продуктивности учтено большинство факторов, влияющих на урожайность. Предложенная формула справедлива для культур с большим вегетационным периодом и не приемлема для оценки, например, ультраскороспелых сортов сои с вегетационным периодом 100-120 дней.The described method for assessing potential productivity takes into account most of the factors affecting yield. The proposed formula is valid for crops with a long growing season and is not acceptable for evaluating, for example, ultra-mature soybean varieties with a growing season of 100-120 days.

Известен способ прогнозирования урожайности озимых зерновых культур при возделывании в условиях засушливого климата, включающий установление сроков, нормы высева, способов посева, расчет величины гидротермического коэффициента и составление прогноза по математической зависимости, в котором прогнозируемую урожайность на следующий год устанавливают из выраженияA known method for predicting the yield of winter crops during cultivation in an arid climate, including setting the timing, seeding rate, methods of sowing, calculating the value of the hydrothermal coefficient and making a forecast for the mathematical dependence, in which the predicted yield for the next year is established from the expression

Y=k1AGs(1/x2)+k2B/х+k3c/Gs,Y = k 1 AGs (1 / x 2 ) + k 2 B / x + k 3 c / Gs,

где Y - ожидаемая урожайность, кг/га;where Y is the expected yield, kg / ha;

А - норма высева, штук/га;A - seeding rate, units / ha;

В - сумма положительных температур от даты высева до устойчивых отрицательных температур, °C;In - the sum of the positive temperatures from the date of sowing to stable negative temperatures, ° C;

с - ширина междурядий, м;с - row spacing, m;

х - длительность посева в днях от начала рекомендуемых сроков, сутки;x - the duration of sowing in days from the beginning of the recommended dates, days;

k1=(0,6-0,8)·10-3 - коэффициент пропорциональности, учитывающий сортовые качества каждого семени в накоплении зерновой массы, кг·сутки2/штук;k 1 = (0.6-0.8) · 10 -3 - coefficient of proportionality, taking into account the varietal qualities of each seed in the accumulation of grain mass, kg · day 2 / piece;

k2=(0,512-0,934) - коэффициент пропорциональности, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений, кг·сутки/°С·м2;k 2 = (0.512-0.934) - coefficient of proportionality, taking into account the influence of temperature on the formation of the root system of plants, kg · day / ° C · m 2 ;

k3=(7-150) - коэффициент пропорциональности, учитывающий размещение растений на поверхности поля, кг/м;k 3 = (7-150) - proportionality coefficient, taking into account the placement of plants on the field surface, kg / m;

Gs - гидротермический коэффициент Г.Т.Селянинова (RU, патент №2271096 С1, МПК A01G 7/00 (2006.01). Способ прогнозирования урожайности озимых зерновых культур в условиях засушливого климата / А.Ф.Рогачев, A.M.Салдаев. - Заявка №2004123690/12. Заявлено 2.08.2004. Опубл. 10.03.2006. Бюл. №7 // Изобретения. Полезные модели. - 2006. - №7).Gs - hydrothermal coefficient of G.T.Selyaninov (RU, patent No. 2271096 C1, IPC A01G 7/00 (2006.01). A method for predicting the yield of winter crops in an arid climate / A.F. Rogachev, AMSaldaev. - Application No. 2004123690 / 12. Declared 2.08.2004. Publish. 10.03.2006. Bull. No. 7 // Inventions. Utility models. - 2006. - No. 7).

Растения сафлора относятся к культуре короткого светового дня с небольшим вегетационным периодом. При возделывании в условиях неорошаемого земледелия и достаточном запасе питательных веществ на урожайность зерна сафлора красильного прежде всего оказывают влияние климатические условия.Safflower plants are a short daylight crop with a short growing season. When cultivated under conditions of rain-fed agriculture and a sufficient supply of nutrients, the productivity of the grain of safflower dyeing is primarily influenced by climatic conditions.

Известен способ прогнозирования урожайности семян люцерны при возделывании в орошаемом земледелии, включающий глубокую вспашку с внесением фосфорно-калийных удобрений и почвенных гербицидов, весеннее боронование, посев культуры широкорядным методом и орошение в фазу бутонизации с одноразовым увлажнением почвы до 90-100% наименьшей влагоемкости на глубину до 1,3-1,5 м с нормой 1360-1500 м3/га, а после цветения в почвенном слое 0-55 см снижение влажности до 50-55%, в слое 51-100 см - до 70-75%, в слое 100-150 см - до 75-80% наименьшей влагоемкости, в котором определяют среднесуточную температуру почвы в последней декаде апреля и первой декаде мая, а прогнозируемую урожайность семян на втором году жизни растений устанавливают из выражения:A known method for predicting the yield of alfalfa seeds when cultivated in irrigated agriculture, including deep plowing with phosphorus-potassium fertilizers and soil herbicides, spring harrowing, sowing the culture with the wide-row method and irrigation in the budding phase with a one-time moistening of the soil to 90-100% lowest moisture up to 1.3-1.5 m with a norm of 1360-1500 m 3 / ha, and after flowering in the soil layer 0-55 cm, the moisture decreases to 50-55%, in the layer 51-100 cm - up to 70-75%, in a layer of 100-150 cm - up to 75-80% of the lowest moisture capacity, in which the average daily soil temperature in the last decade of April and the first decade of May, and the predicted seed yield in the second year of plant life is determined from the expression:

у=k1xt+(k2A+k3·d+k4P)/Gs,y = k 1 xt + (k 2 A + k 3 · d + k 4 P) / Gs,

где у - прогнозируемая урожайность семян люцерны на второй год жизни растений, кг/га;where y is the predicted yield of alfalfa seeds in the second year of plant life, kg / ha;

xt - средняя температура почвы в последней декаде апреля-первой декаде мая, °С;xt is the average soil temperature in the last decade of April-first decade of May, ° С;

А - норма высева семян, штук/га;A - seeding rate, pieces / ha;

d - количество внесенных удобрений NPK, кг д.в./га;d - the amount of fertilizer NPK, kg AI / ha;

Р - поливная норма за период вегетации, м3/га;P - irrigation rate for the growing season, m 3 / ha;

k1 - коэффициент, учитывающий сортовые качества каждого семени люцерны в формировании и накоплении зерновой массы, кг/(°С*га);k 1 - coefficient taking into account the varietal qualities of each alfalfa seed in the formation and accumulation of grain mass, kg / (° C * ha);

k2 - коэффициент, учитывающий влияние температурного режима на формирование корневой системы растений в первый год жизни, кг/(штук*га);k 2 - coefficient taking into account the influence of temperature on the formation of the root system of plants in the first year of life, kg / (units * ha);

k3 - коэффициент, учитывающий запасы минерального питания от предшественника в корнеобитаемом слое, кг/(д.в.кг/га);k 3 - coefficient taking into account the reserves of mineral nutrition from the predecessor in the root-inhabited layer, kg / (a.d.kg / ha);

k4 - коэффициент, учитывающий долю естественных осадков в формировании урожая зерна, кг/(мм*га);k 4 - coefficient taking into account the share of natural precipitation in the formation of the grain yield, kg / (mm * ha);

Gs - гидротермический коэффициент Т.Г.Селянинова, по данным выпавших осадков и суммы температур выше +10°С в период жизни растений от начала до момента прекращения вегетации (RU, патент №2271651 С1, МПК A01G 7/00 (2006.01). Способ прогнозирования урожайности семян люцерны в орошаемом земледелии / А.Ф.Рогачев, A.M.Салдаев. - Заявка №2004125485/12. Заявлено 19.08.2004. Опубл. 20.03.2006. Бюл. №8 // Изобретения. Полезные модели. - 2006. - №8).Gs is the hydrothermal coefficient of T.G. Selyaninov, according to precipitation and the sum of temperatures above + 10 ° C during the life of plants from the beginning to the moment of termination of vegetation (RU Patent No. 2271651 C1, IPC A01G 7/00 (2006.01). Method for predicting the yield of alfalfa seeds in irrigated agriculture / AF Rogachev, AM Saldaev - Application No. 2004125485/12. Announced August 19, 2004. Publish. March 20, 2006. Bull. No. 8 // Inventions. Utility models. - 2006. - No. 8).

Описанный способ приемлем для прогнозирования урожайности бобовых культур, в частности семян люцерны при возделывании в условиях орошения. Однако этот способ не учитывает особенностей культуры сафлора красильного при возделывании в орошаемом и неорошаемом земледелии.The described method is acceptable for predicting the yield of legumes, in particular alfalfa seeds when cultivated under irrigation conditions. However, this method does not take into account the characteristics of the culture of safflower dyeing when cultivated in irrigated and non-irrigated agriculture.

Известен способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно коллекционных сортов яровых зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата, включающий оптимизацию сроков, норм высева и способов сева, установление суммы среднесуточных температур от момента посева до прекращения вегетации, установление норм высева для формирования густоты стояния стеблей, вычисление гидротермического коэффициента за период «посев - уборка» и определение расчетом планируемой продуктивности, в котором заблаговременно высевают стандартный (районированный) среднеспелый сорт, например яровой пшеницы Альбидум 28, устанавливают оптимальную норму высева семян, фактическую сумму положительных температур от посева до момента формирования зерна, величину гидротермического коэффициента, а потенциальную урожайность коллекционных сортообразцов определяют по формулеThere is a method of assessing the potential productivity of agricultural plants, mainly collection varieties of spring cereal crops, when cultivated in a sharply continental climate, including optimizing the timing, seeding rates and methods of sowing, establishing the sum of average daily temperatures from the moment of sowing to the termination of vegetation, setting seeding rates for the formation densities of standing stems, calculation of hydrothermal coefficient for the period “sowing - harvesting” and determination by calculation is planned productivity, in which a standard (zoned) mid-ripening variety, for example, spring wheat Albidum 28, is sown in advance, the optimal seed sowing rate is established, the actual sum of positive temperatures from sowing to the moment of grain formation, the hydrothermal coefficient, and the potential yield of collection variety samples are determined by the formula

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

где у - урожайность зерна, т/га;where y is the grain yield, t / ha;

а - коэффициент, учитывающий отклонения норм высева по сравнению со стандартом;a - coefficient taking into account deviations of the seeding rate in comparison with the standard;

s - фактическая сумма положительных температур от посева до налива зерна стандартного образца, °C;s is the actual sum of positive temperatures from sowing to loading grain of a standard sample, ° C;

Gs - гидротермический коэффициент условий возделывания стандарта, мм/°С;Gs - hydrothermal coefficient of standard cultivation conditions, mm / ° С;

Gc.o. - гидротермический коэффициент условий произрастания сортобразцов до интродукции, мм/°С;Gc.o. - hydrothermal coefficient of conditions for the growth of variety samples before introduction, mm / ° С;

b - коэффициент, учитывающий почвенно-климатические условия;b - coefficient taking into account soil and climatic conditions;

с - коэффициент, учитывающий запасы продуктивной влаги почвы в период «всходы - формирование зерна» (RU, патент №2294091 С1, МПК A01G 7/00 (2006.01). Способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений, преимущественно коллекционных сортов яровых зерновых колосовых культур, при возделывании в условиях резко континентального климата / Н.В.Тютюма, В.П.Зволинский, A.M.Салдаев. - Заявка №2005122736/12. Заявлено 18.07.2005. Опубл. 27.02.2007. Бюл. №6 // Изобретения. Полезные модели. - 2007. - №6).with - coefficient taking into account the reserves of productive moisture of the soil during the period of “seedlings - the formation of grain” (RU, patent No. 2294091 C1, IPC A01G 7/00 (2006.01). A method for assessing the potential productivity of agricultural plants, mainly collection varieties of spring grain crops, when cultivation in conditions of sharply continental climate / N.V. Tyutyuma, V.P. Zvolinsky, AMSaldaev - Application No. 2005122736/12. Declared July 18, 2005. Publish. February 27, 2007. Bull. No. 6 // Inventions. Utility models . - 2007. - No. 6).

Описанный способ оценки потенциальной продуктивности сельскохозяйственных растений не обеспечивает достоверности результатов прогнозирования семенной продуктивности широкого спектра масличных бобовых культур.The described method for assessing the potential productivity of agricultural plants does not provide reliability of the results of predicting the seed productivity of a wide range of oil bean crops.

Известен способ возделывания сафлора, включающий посев семян сафлора в засоленную почву, в котором в качестве засоленной почвы используют почву, содержащую от 50 до 60 мас.% солончаковых солонцов и от 20 до 30 мас.% засоленных светло-каштановых почв, остальное - лугово-каштановые почвы, при этом при посеве высевают от 18 до 20 кг семян на 1 га с размещением семян с междурядным расстоянием не более 0,3 м (RU, патент №2141185 С1, МПК6 А01В 79/02. Способ возделывания сафлора / В.Ю.Душков, С.Г.Чекалин. - Заявка №99106467/13. Заявлено 02.04.1999. Опубл. 20.11.1999).A known method of cultivating safflower, including sowing safflower seeds in saline soil, in which as saline soil use soil containing from 50 to 60 wt.% Saline solonetzic and from 20 to 30 wt.% Saline light chestnut soils, the rest is meadow chestnut soils, while sowing, from 18 to 20 kg of seeds are sown per 1 ha with seed placement with a row spacing of not more than 0.3 m (RU, patent No. 2111185 C1, IPC 6 A01B 79/02. Method for cultivating safflower / B. Y. Dushkov, S. G. Chekalin. - Application No. 99106467/13. Declared April 2, 1999. Publish. November 20, 1999).

Известен способ прогнозирования межгодовых колебаний урожайности озимой пшеницы, при котором ведут наблюдения за урожайностью зерновых культур в двух индуцированных регионах, связанных устойчивыми климатическими связями с прогнозируемым регионом, в течение не менее 30 лет, предшествующих прогнозируемому году, и по зависимостиA known method for predicting interannual fluctuations in winter wheat productivity, in which they monitor the yield of grain crops in two induced regions associated with stable climatic relations with the forecast region for at least 30 years preceding the forecast year, and according to

Figure 00000002
Figure 00000002

где yi; xi - урожайность озимой пшеницы в индуцирующих регионах в первом предшествующем прогнозируемом году;where y i ; x i - yield of winter wheat in inducing regions in the first previous forecasted year;

max y, max х - максимальная урожайность озимой пшеницы в соответствующем индицирующем регионе;max y, max x - the maximum yield of winter wheat in the corresponding indicating region;

a, b - эмпирические коэффициенты, характеризующие связи колебаний природных условий прогнозируемого региона с индицирующим (температура, осадки, гидротермические показатели и т.д.)a, b - empirical coefficients characterizing the relationship of fluctuations in the natural conditions of the forecasted region with the indicating (temperature, precipitation, hydrothermal indicators, etc.)

а [0,2-0,4], b [0,3-0,8],a [0.2-0.4], b [0.3-0.8],

прогнозируют подъем или спад урожайности, если соответственно sign (Δ)=1 или sign (Δ)=-1predict a rise or fall in productivity if, respectively, sign (Δ) = 1 or sign (Δ) = - 1

(RU, Заявка №2005114095 А, МПК A01G 7/00 (2006/01) Способ прогнозирования межгодовых колебаний урожайности озимой пшеницы / И.Б.Загайтов (RU), Л.П.Яновский. - Заявлено 11.05.2005. Опубл. 20.11.2006 //Изобретения. Полезные модели. - 2006 - №32).(RU, Application No. 2005114095 A, IPC A01G 7/00 (2006/01) A method for predicting interannual fluctuations in winter wheat productivity / IB Zagaytov (RU), L.P. Yanovsky. - Claimed 11.05.2005. Publ. 20.11 .2006 // Inventions. Utility models. - 2006 - No. 32).

К недостаткам описанного способа применительно к решаемой нами проблеме - прогнозирование урожайности зеленой массы и маслосемянок сафлора красильного после всходов - относится невозможность прогнозирования урожая зеленой массы сафлора и маслосемян из-за отсутствия данных по основным факторам.The disadvantages of the described method in relation to the problem we are solving - forecasting the yield of green mass and oil seeds of safflower dyeing after seedling - the impossibility of predicting the yield of green mass of safflower and oil seeds due to lack of data on the main factors.

Этот способ нами принят в качестве наиближайшего аналога.We have accepted this method as the closest analogue.

Сущность заявленного изобретения заключается в следующем.The essence of the claimed invention is as follows.

Задача, на решение которой направлено заявленное изобретение, - прогнозирование семенной продуктивности сафлора красильного при интродукции на юго-востоке Европейской части Российской Федерации.The problem to which the claimed invention is directed is predicting the seed productivity of safflower dyeing during introduction in the southeast of the European part of the Russian Federation.

Технический результат - повышение достоверности результатов прогнозирования зеленой массы семенной продуктивности перспективных сортов сафлора красильного.EFFECT: increased reliability of the results of forecasting green mass of seed productivity of promising varieties of safflower dyeing.

Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе прогнозирования урожайности маслосемянок сафлоры, включающем оптимизацию сроков уборки корзинок и определение расчетом генофонда семянок сафлора на стадии формирования корзинок, согласно изобретению в фазу формирования корзинок на контрольных делянках в пятикратной повторности устанавливают количество стеблей на площади 1 м2 и ветвей первого порядка, измеряют высоту растений сафлора, длину ветвей первого порядка, диаметр стебля сафлора в комлевой части, диаметр ветви первого порядка у стебля, количество корзинок на одной ветви первого порядка, на основе сортоиспытания устанавливают количество семянок в одной корзинке и массу 1000 семянок, а прогнозируемую урожайность семянок сафлора рассчитывают по формулеThe specified technical result is achieved by the fact that in the known method for predicting the yield of safflower oil seeds, including optimizing the time for cleaning the baskets and determining the gene pool of safflower seeds at the stage of forming the baskets, according to the invention, the number of stems per square meter is set to five times in the phase of forming baskets on control plots in an area of 1 m 2 and the first-order branches measured safflower plant height, length of the branches of the first order, safflower stem diameter at the butt portion, diameter p at the first order branch of the stem, the number of baskets in the one branch of the first order, based on the amount of strain testing set achenes in one basket and the weight of 1000 seeds and safflower achenes predicted yield is calculated by the formula

Figure 00000003
,
Figure 00000003
,

где Q - прогнозируемая урожайность генофонда семянок сафлора на стадии формирования корзинок, кг/га;where Q is the predicted yield of the gene pool of safflower seeds at the stage of basket formation, kg / ha;

n - среднее количество растений на пяти контрольных делянках в фазу формирования корзинок, штук/м2;n is the average number of plants in five control plots in the phase of the formation of baskets, units / m 2 ;

b - количество ветвей первого порядка на одном стебле, штук/стеблей;b - the number of branches of the first order on one stalk, pieces / stems;

k - среднее количество корзинок на одной ветви, штук;k is the average number of baskets on one branch, pieces;

Zc - среднее количество семянок в одной корзинке, штук;Z c - the average number of seeds in one basket, pieces;

mc - масса 1000 семянок, г;m c - weight of 1000 achenes, g;

Нр - средняя высота растений в делянках, см;N p - the average height of plants in the plots, cm;

hb - средняя длина ветвей первого порядка на одном растении, см;h b - the average length of the branches of the first order on one plant, cm;

Dk - диаметр стебля сафлоры в комлевой части, мм;D k - diameter of the stem of safflower in the butt part, mm;

db - диаметр ветви первого порядка у стебля, мм;d b - the diameter of the branches of the first order at the stem, mm;

α - коэффициент, учитывающий запасы доступной влаги в слое 0-0,3 м в периоды формирования и созревания семянок в корзинках;α - coefficient taking into account the available moisture in the layer 0-0.3 m during the formation and maturation of seeds in baskets;

ω - коэффициент, учитывающий теплообеспеченность растений сафлоры в период созревания семянок;ω is a coefficient taking into account the heat supply of safflower plants during the maturation of achenes;

τ - коэффициент, учитывающий повреждения семянок в корзинках с.-х. вредителями и патогенной микрофлорой;τ - coefficient taking into account damage to achenes in baskets of agricultural pests and pathogenic microflora;

β - коэффициент, учитывающий неблагоприятное погодное воздействие на семянки в период созревания корзинок;β - coefficient taking into account adverse weather effects on achenes during the maturation of baskets;

η - коэффициент, учитывающий наличие опылителей при цветении сафлоры;η - coefficient taking into account the presence of pollinators during safflower flowering;

γ - коэффициент, учитывающий период высева маслосемянок в прогнозируемом году (позднеосенний сев, подзимний сев, ранневесенний сев).γ - coefficient taking into account the period of sowing oil seeds in the forecast year (late autumn sowing, winter sowing, early spring sowing).

Изобретение иллюстрируется примерами и табличными данными.The invention is illustrated by examples and tabular data.

Сведения, подтверждающие возможность реализации заявленного изобретения, заключаются в следующем.Information confirming the possibility of implementing the claimed invention are as follows.

Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлоры включает оптимизацию сроков уборки корзинок при влажности в них семянок не более 17% и определение расчетом генофонда семянок сафлоры на ранней стадии формирования корзинок. Способ прогнозирования урожайности семянок рассмотрим на двух перспективных сортах сафлора Красильного - Ташкентский 134 и Астраханский 747, районированных для условий Нижнего Поволжья с резко континентальным климатом.A method for predicting the yield of safflower oil seeds is to optimize the cleaning time of the baskets when the seeds have a moisture content of not more than 17% and determine the calculation of the gene pool of safflower seeds at an early stage of basket formation. We will consider a method for predicting the yield of achenes on two promising varieties of safflower Krasilny - Tashkent 134 and Astrakhan 747, zoned for conditions of the Lower Volga region with a sharply continental climate.

Пример 1. После уборки предшественника (озимая пшеница, кукуруза на силос и др.) проводят лущение стерни. При возделывании на неорошаемых землях перед основной обработкой почвы в полном объеме поверхностно вносят фосфорные и калийные удобрения. Вспашку с оборотом пласта ведут в конце сентября. Затем верхний гребнистый слой обернутых пластов почвы разделывают тяжелыми дисковыми боронами (БДТ-3,0; БДТ-7М и др.). В первой декаде верхний слой культивируют культиваторами КСО-5 на глубину 8-10 см и выравнивают тяжелыми зубовыми боронами, выпадающими дождями в октябре происходит пополнение запасов посевного слоя влагой. Сев ведут либо до 5-7 ноября, до наступления первых устойчивых заморозков, либо в период 15-20 ноября (по грязи) в предзимние оттепели. Сев ведут либо зерновыми сеялками СЗ-3,6 с шириной междурядий 0,75 м, либо пневматической сеялкой СУПН-8. Глубина разделки семян - 6±1 см. Норма высева семян сафлора Ташкентский 134 - 12 кг/га или 250 тысяч всхожих семян на гектар. В ранневесенний период проводят боронование средними боронами ЗБЗСС-1,0 в один след. Затем поверхностно вносят азотные удобрения.Example 1. After harvesting the predecessor (winter wheat, corn for silage, etc.), stubble peeling is carried out. When cultivated on non-irrigated lands before the main tillage in full, phosphoric and potassium fertilizers are applied superficially. Plowing with a turnover of the reservoir is at the end of September. Then, the upper comb layer of the wrapped soil layers is cut with heavy disk harrows (BDT-3.0; BDT-7M and others). In the first decade, the top layer is cultivated with KSO-5 cultivators to a depth of 8-10 cm and leveled with heavy tooth harrows, raining in October, the seed layer is replenished with moisture. Sowing is conducted either until November 5–7, before the onset of the first stable frosts, or during the period of November 15–20 (through mud) in the winter thaw. Sowing is carried out either with SZ-3.6 grain seeders with a row spacing of 0.75 m, or with a SUPN-8 pneumatic seeder. The depth of cutting seeds is 6 ± 1 cm. The sowing rate of Tashkent safflower seeds is 134 - 12 kg / ha or 250 thousand germinating seeds per hectare. In the early spring period harrowing is carried out by medium harrows ZBZSS-1,0 in one trace. Then, nitrogen fertilizers are applied superficially.

В фазу формирования корзинок на контрольных делянках в пятикратной повторности (согласно методике полевого опыта Б.А.Доспехова, 19..) устанавливают подсчетом количество стеблей на площади 1 м2 и ветвей первого порядка. Результаты подсчетов вносят в полевой журнал. Усредненные данные полевых исследований, выполненных в период 2006-2008 годах, показали числовыми данными в таблице 1.In the phase of the formation of baskets on the control plots in five repetitions (according to the methodology of the field experiment B.A.Dospekhova, 19 ..) establish by counting the number of stems on an area of 1 m 2 and branches of the first order. The calculation results are entered in the field log. The averaged data from field studies performed during the period 2006-2008 were shown by numerical data in table 1.

Мерительными инструментами измеряют высоту растений сафлора, длину ветвей первого порядка, диаметр стебля сафлора в комлевой части, диаметры ветвей первого порядка у стебля. Эти данные отражены в строках 6, 7, 8 и 9 таблицы 1.Measuring instruments measure the height of safflower plants, the length of the branches of the first order, the diameter of the stem of safflower in the butt part, the diameters of the branches of the first order at the stem. These data are shown in lines 6, 7, 8 and 9 of table 1.

Количество корзинок на одной ветви устанавливают делением общего числа корзинок на количество ветвей первого порядка.The number of baskets on one branch is established by dividing the total number of baskets by the number of branches of the first order.

На основе сортоиспытания сафлора красильного Ташкентский 134 устанавливают количество семянок в одной корзинке и массу 1000 семянок.Based on varietal testing of safflower dyeing Tashkent 134, the number of seeds in one basket and the weight of 1000 seeds are established.

Прогнозируемую урожайность семянок сафлора сорта Ташкентский 134 рассчитывают по формулеThe predicted yield of safflower seeds of the Tashkent Tashkent variety is calculated by the formula

Figure 00000003
,
Figure 00000003
,

где Q - прогнозируемая урожайность генофонда семянок сафлора на стадии формирования корзинок, кг/га;where Q is the predicted yield of the gene pool of safflower seeds at the stage of basket formation, kg / ha;

n - среднее количество растений на пяти контрольных делянках в фазу формирования корзинок, штук/м;n is the average number of plants in five control plots in the phase of the formation of baskets, units / m;

b - количество ветвей первого порядка на одном стебле, штук/стеблей;b - the number of branches of the first order on one stalk, pieces / stems;

k - среднее количество корзинок на одной ветви, штук;k is the average number of baskets on one branch, pieces;

Zc - среднее количество семянок в одной корзинке, штук;Z c - the average number of seeds in one basket, pieces;

mc - масса 1000 семянок, г;m c - weight of 1000 achenes, g;

Нр - средняя высота растений в делянках, см;N p - the average height of plants in the plots, cm;

hb - средняя длина ветвей первого порядка на одном растении, см;h b - the average length of the branches of the first order on one plant, cm;

Dk - диаметр стебля сафлоры в комлевой части, мм;D k - diameter of the stem of safflower in the butt part, mm;

db - диаметр ветви первого порядка у стебля, мм;d b - the diameter of the branches of the first order at the stem, mm;

α - коэффициент, учитывающий запасы доступной влаги в слое 0-0,3 м в периоды формирования и созревания семянок в корзинках;α - coefficient taking into account the available moisture in the layer 0-0.3 m during the formation and maturation of seeds in baskets;

ω - коэффициент, учитывающий теплообеспеченность растений сафлоры в период созревания семянок;ω is a coefficient taking into account the heat supply of safflower plants during the maturation of achenes;

τ - коэффициент, учитывающий повреждения семянок в корзинках с.-х. вредителями и патогенной микрофлорой;τ - coefficient taking into account damage to achenes in baskets of agricultural pests and pathogenic microflora;

β - коэффициент, учитывающий неблагоприятное погодное воздействие на семянки в период созревания корзинок;β - coefficient taking into account adverse weather effects on achenes during the maturation of baskets;

η - коэффициент, учитывающий наличие опылителей при цветении сафлора;η - coefficient taking into account the presence of pollinators during safflower flowering;

γ - коэффициент, учитывающий период высева маслосемянок в прогнозируемом году (позднеосенний сев, подзимний сев, ранневесенний сев).γ - coefficient taking into account the period of sowing oil seeds in the forecast year (late autumn sowing, winter sowing, early spring sowing).

Величина коэффициента α в пределах 0,26; 0,21; 0,19 нами установлена на основе отбора почвенных проб в слое 0-0,3 м.The coefficient α in the range of 0.26; 0.21; We established 0.19 on the basis of soil sampling in the 0-0.3 m layer.

Значения коэффициента ω определены на основе данных метеостанции ФГОУ ВПО «Волгоградская государственная сельскохозяйственная академия». Тепловые ресурсы Нижнего Поволжья не ограничены.The values of the coefficient ω are determined based on the data of the weather station of the Volgograd State Agricultural Academy. Heat resources of the Lower Volga region are not limited.

Коэффициенты τ, η и β установлены на основе экспериментальных данных, выполненных в период исследований на землях Городищенского района Волгоградской области.The coefficients τ, η and β are established on the basis of experimental data performed during the period of research on the lands of the Gorodischensky district of the Volgograd region.

Приведенные данные позволяют рассчитать ожидаемую урожайность семянок сафлора Ташкентский 134 по годам:The data presented allow us to calculate the expected yield of safflower seeds Tashkent Tashkent 134 by years:

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

Figure 00000006
Figure 00000006

Figure 00000007
Figure 00000007

В расчетах величина γ3 принята на основе получения опытных данных при ранневесеынем высеве семянок.In the calculations, the value of γ 3 is adopted on the basis of obtaining experimental data for early-spring sowing of seeds.

Ошибку прогноза в (%) устанавливают расчетом по формулеThe forecast error in (%) is established by calculation according to the formula

Δ=(Q-Qфакт)·100/Qфакт,Δ = (QQ fact ) 100 / Q fact

где Δ - ошибка прогноза, %;where Δ is the forecast error,%;

Q - прогнозируемая урожайность, установленная по вышеприведенной формуле, кг/га;Q is the projected yield established by the above formula, kg / ha;

Qфакт - урожайность семянок сафлора с контрольных делянок после обмолота снопов в лабораторной молотилке (г/м2), кг/га. Величина прогноза по годам исследований в среднем составила не более 10%, что вполне приемлемо для сельского хозяйства.Q fact - yield of safflower seeds from control plots after threshing of sheaves in a laboratory thresher (g / m 2 ), kg / ha. The forecast for years of research averaged no more than 10%, which is quite acceptable for agriculture.

При длительном хранении семянок сафлора устанавливают их семенную всхожесть и энергию роста. Затем вводят поправки в прогнозные данные.With long-term storage of safflower seeds, their seed germination and growth energy are established. Then, corrections to the forecast data are introduced.

Пример 2. В 2006-2008 годах выполнены посевы при зимних оттепелях сафлора красильного Астраханский 747.Example 2. In 2006-2008, crops were sown during winter thaws of safflower dyeing Astrakhan 747.

Ниже приведены расчеты прогнозируемой урожайности семянок сафлора Астраханский 747 в 2006, 2007 и 2008 годах:The following are the calculations of the predicted yield of safflower seeds Astrakhansky 747 in 2006, 2007 and 2008:

Figure 00000008
Figure 00000008

Figure 00000009
Figure 00000009

Figure 00000010
Figure 00000010

Figure 00000011
Figure 00000011

Остальные данные сведены в таблицу 2.The remaining data are summarized in table 2.

Представленные сведения показывают универсальность формулы для прогнозирования генофонда растений сафлора при разных сроках посева. Данные таблицы 2 показывают, что средняя ошибка прогноза не превышает 10%.The presented data show the universality of the formula for predicting the gene pool of safflower plants at different planting dates. The data in table 2 show that the average forecast error does not exceed 10%.

Таким образом, приведенные сведения доказывают возможность достижения заявителем технического результата.Thus, the above information proves the possibility of the applicant achieving a technical result.

Таблица 1Table 1 Расчетные и экспериментальные данные урожайности маслосемянок сафлора сорта Ташкентский 134 (по усредненным данным 2006-2008 гг.)Estimated and experimental data on the yield of oilseeds of safflower varieties Tashkent Tashkent 134 (according to averaged data from 2006-2008) № п/пNo. p / p Наименование показателяName of indicator Условное обозначениеSymbol РазмерностьDimension Годы исследованийYears of research В среднем за три годаThree years on average 20062006 20072007 20082008 1one 22 33 4four 55 66 77 88 1one Среднее количество растений на пяти контрольных делянках в фазу формирования корзинокThe average number of plants in five control plots in the phase of the formation of baskets nn

Figure 00000012
Figure 00000012
23,0623.06 22,8722.87 23,1723.17 23,023.0 22 Количество ветвей первого порядка на одном стеблеThe number of branches of the first order on one stem bb
Figure 00000013
Figure 00000013
8,18.1 7,27.2 8,48.4 7,97.9
33 Среднее количество корзинок на одной ветвиThe average number of baskets on one branch kk штукpieces 2,12.1 1,91.9 2,22.2 2,02.0 4four Среднее количество семянок на одной корзинкеThe average number of seeds in one basket ZcZc штукpieces 20,420,4 18,618.6 19,819.8 19,619.6 55 Масса 1000 семянокWeight 1000 seeds mc m c гg 24,624.6 27,427.4 26,426,4 27,427.4 66 Средняя высота растений в делянкахThe average height of plants in the plots HpHp смcm 89,489.4 77,377.3 92,192.1 86,286.2 77 Средняя длина ветвей первого порядка на одном растенииThe average length of first-order branches on one plant hb h b смcm 16,816.8 17,317.3 16,016,0 16,716.7 88 Диаметр стебля сафлора в комлевой частиDiameter of safflower stem in butt part Dk D k ммmm 12,612.6 14,314.3 11,811.8 12,912.9 99 Диаметр ветви первого порядка у стебляThe diameter of the first order branch of the stem db d b ммmm 3,43.4 2,82,8 3,13,1 3,13,1 1010 Коэффициент, учитывающий запасы доступной влаги в слое 0-0,3 м в периоды формирования и созревания семянок в корзинкахCoefficient taking into account the available moisture in the layer 0-0.3 m during the periods of formation and maturation of achenes in baskets αα -- 0,260.26 0,210.21 0,190.19 0,220.22 11eleven Коэффициент, учитывающий теплообеспеченность растений сафлора в период созревания семянокCoefficient taking into account the heat supply of safflower plants during the maturation of achenes ωω -- 1,061.06 1,141.14 1,261.26 1,151.15 1212 Коэффициент, учитывающий повреждение семянок в корзинках с.-х. вредителями и патогенной микрофлоройCoefficient taking into account damage to achenes in baskets of agricultural pests and pathogenic microflora ττ -- 0,0860,086 0,0910,091 0,0970,097 0,0910,091 1313 Коэффициент, учитывающий наличие опылителей при цветении сафлораCoefficient taking into account the presence of pollinators during safflower flowering ηη -- 0,630.63 0,710.71 0,850.85 0,730.73 14fourteen Коэффициент, учитывающий неблагоприятное погодное воздействие на семянки в период созревания корзинокCoefficient taking into account adverse weather effects on achenes during the maturation of baskets ββ -- 0,820.82 0,910.91 0,710.71 0,810.81 15fifteen Коэффициент, учитывающий период высева маслосемянок в прогнозируемом году: The coefficient taking into account the period of sowing oil seed in the forecast year: позднеосенний высевlate fall sowing γ1γ1 -- 1,261.26 1,301.30 1,201.20 1,251.25 подзимний высевwinter sowing γ2γ2 -- 1,61,6 1,421.42 1,311.31 1,361.36 ранневесенний высевearly spring sowing γ3γ3 -- 0,830.83 0,840.84 0,740.74 0,800.80 1616 Прогнозируемая урожайностьPredicted Yields QQ
Figure 00000014
Figure 00000014
1179,31179.3 826,1826.1 1059,31059.3 1021,61021.6
1717 Фактическая урожайность маслосемянокActual oil seed yield QF
Figure 00000014
Figure 00000014
897,3897.3 926,7926.7 917,6917.6 913,8913.8
18eighteen Ошибка прогнозаForecast error ΔΔ %% +3,14+3.14 -10,85-10.85 +15,44+15.44 +9,81+ 9.81

Figure 00000015
Figure 00000015

Claims (1)

Способ прогнозирования урожайности маслосемянок сафлора, включающий оптимизацию сроков уборки корзинок и определение расчетом генофонда семянок сафлора на стадии формирования корзинок, отличающийся тем, что в фазу формирования корзинок на контрольных делянках в пятикратной повторности устанавливают количество стеблей на площади 1 м2 и ветвей первого порядка, измеряют высоту сафлора, длину ветвей первого порядка, диаметр стебля сафлора в комлевой части, диаметр ветви первого порядка у стебля, количество корзинок на одной ветви первого порядка, на основе сортоописания устанавливают количество семянок в одной корзинке и массу 1000 семянок, а прогнозируемую урожайность семянок сафлора рассчитывают по формуле
Figure 00000016

где Q - прогнозируемая урожайность генофонда семянок сафлора на стадии формирования корзинок, кг/га;
n - среднее количество растений на пяти контрольных делянках в фазу формирования корзинок, штук/м2;
b - количество ветвей первого порядка на одном стебле, штук/стебель;
k - среднее количество корзинок на одной ветви, штук;
Zc - среднее количество семянок в одной корзинке, штук;
mc - масса 1000 семянок, г;
Нр - средняя высота растений в делянках, см;
hb - средняя длина ветвей первого порядка на одном растении, см;
Dk - диаметр стебля сафлора в комлевой части, мм;
db - диаметр ветви первого порядка у стебля, мм;
α - коэффициент, учитывающий запасы доступной влаги в слое 0-0,3 м в периоды формирования и созревания семянок в корзинках;
ω - коэффициент, учитывающий теплообеспеченность растений сафлора в период созревания семянок;
τ - коэффициент, учитывающий повреждения семянок в корзинках сельскохозяйственными вредителями и патогенной микрофлоры;
β - коэффициент, учитывающий неблагоприятное погодное воздействие на семянки в период созревания корзинок;
η - коэффициент, учитывающий наличие опылителей при цветении сафлора;
γ - коэффициент, учитывающий период высева маслосемянок в прогнозируемом году (позднеосенний сев, подзимний сев, ранневесенний сев).
A method for predicting the yield maslosemyanok safflower comprising optimization of timing baskets harvesting and determination calculation genofund achenes safflower formation stage baskets, characterized in that the phase of forming the baskets on the control plots in fivefold resets amount stems per area of 1 m 2 and the branches of the first order, is measured the height of safflower, the length of branches of the first order, the diameter of the stem of safflower in the butt part, the diameter of the branches of the first order at the stem, the number of baskets on one branch of the first order based on the set number sortoopisaniya achenes in one basket and the weight of 1000 seeds and safflower achenes predicted yield is calculated by the formula
Figure 00000016

where Q is the predicted yield of the gene pool of safflower seeds at the stage of basket formation, kg / ha;
n is the average number of plants in five control plots in the phase of the formation of baskets, units / m 2 ;
b - the number of branches of the first order on one stem, pieces / stem;
k is the average number of baskets on one branch, pieces;
Z c - the average number of seeds in one basket, pieces;
m c - weight of 1000 achenes, g;
N p - the average height of plants in the plots, cm;
h b - the average length of the branches of the first order on one plant, cm;
D k - diameter of the stem of safflower in the butt part, mm;
d b - the diameter of the branches of the first order at the stem, mm;
α - coefficient taking into account the available moisture in the layer 0-0.3 m during the formation and maturation of seeds in baskets;
ω - coefficient taking into account the heat supply of safflower plants during the ripening of achenes;
τ - coefficient taking into account damage to achenes in baskets by agricultural pests and pathogenic microflora;
β - coefficient taking into account adverse weather effects on achenes during the maturation of baskets;
η - coefficient taking into account the presence of pollinators during safflower flowering;
γ - coefficient taking into account the period of sowing oil seeds in the forecast year (late autumn sowing, winter sowing, early spring sowing).
RU2009128549/21A 2009-07-23 2009-07-23 Method of forecasting safflower oil cypselas yield RU2409932C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009128549/21A RU2409932C1 (en) 2009-07-23 2009-07-23 Method of forecasting safflower oil cypselas yield

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009128549/21A RU2409932C1 (en) 2009-07-23 2009-07-23 Method of forecasting safflower oil cypselas yield

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2409932C1 true RU2409932C1 (en) 2011-01-27

Family

ID=46308197

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009128549/21A RU2409932C1 (en) 2009-07-23 2009-07-23 Method of forecasting safflower oil cypselas yield

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2409932C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2661829C1 (en) * 2017-01-18 2018-07-19 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ЛОСЕВ А.П., ЖУРИНА Л.Л. Агрометеорология. - М.: Колос, 2001, с.280-286. Makne V.G., Borikar S.T., Patil V.D. Estimates of genetic variability and interrelationship of yield components in safflower (Carthamus tinctoriusL.) // Acta Agron. Acad. Scient. Hung, 1985, т. 34, № 1, 2, р.143-147. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2661829C1 (en) * 2017-01-18 2018-07-19 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Neal et al. Differences in water use efficiency among annual forages used by the dairy industry under optimum and deficit irrigation
Ayas et al. Water-yield relationships in deficit irrigated potato.
Qin et al. Transpiration of female and male parents of seed maize in northwest China
Grevsen et al. Sprouting and yield in bulb onions (Allium cepa L.) as influenced by cultivar, plant establishment methods, maturity at harvest and storage conditions
CN107018788B (en) A kind of cultural method for promoting fresh edible maize quality and mouthfeel
CN112913617A (en) Planting method for increasing soybean yield
RU2420057C2 (en) Method to predict crop capacity of green mass and oil nuts of safflower
Dubey et al. Effect of nitrogen levels and its time of application on yield attributes, yield and economics of barley (Hordeum vulgare L.)
RU2366156C1 (en) Method of potential productivity assessment for leguminous plant
RU2360404C1 (en) Method of evaluating potential grain production of soya beans
RU2409932C1 (en) Method of forecasting safflower oil cypselas yield
RU2415556C1 (en) Method to forecast crop capacity of green material and oilseeds of dyer's saffron (versions)
RU2420949C1 (en) Method to assess potential crop capacity of safflower achenes
Hakala et al. Comparison of central and northern European winter rye cultivars grown at high latitudes
CN114651677A (en) Method for optimizing artificial breeding conditions of wild sweet clover-shaped astragalus seeds in arid region
Tampus et al. Effects of swiftlet (Aerodramus fuciphagus) manure and methods of crop establishment on the growth and yield of sweet corn (Zea mays var. Saccharata) in Western Leyte, Philippines
CN107371530A (en) A kind of method for improving anti-adversity ability of the soya seeds in duration of germination
RU2424649C2 (en) Method to predict crop capacity of safflower oil achenes
RU2661829C1 (en) Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes
CN108496717B (en) Cultivation method for returning all smashed straws to summer corn in black soil area of sand ginger
RU2424651C2 (en) Method to predict crop capacity of safflower oil achenes
RU2424650C2 (en) Method to predict crop capacity of safflower green mass
RU2424652C2 (en) Method to predict crop capacity of safflower green mass
Ferrari et al. Cotton development and yield according to nitrogen application and cover crops
RU2267909C1 (en) Method for evaluation of potential productivity of winter cereal spike crops

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20110724