УДК 633.15
DOI 10.36461/NP.2025.75.3.024

ВЛИЯНИЕ ЛИСТОВОЙ ПОДКОРМКИ МИКРОУДОБРЕНИЯМИ НА ФОРМИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ КУКУРУЗЫ
С.А. Семина, доктор с.-х. наук, профессор;
И.В. Гаврюшина, доктор. с.-х. наук, доцент; А.С. Палийчук, канд. с.-х. наук
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный аграрный университет»,
г. Пенза, Россия, т. (8412)628-151, e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Концепция минерального питания сельскохозяйственных культур в настоящее время совершенствуется и, в последние годы, некорневые подкормки микроэлементными удобрениями стали распространенным агротехническим приемом при возделывании кукурузы. В статье представлены результаты исследований по изучению влияния листовой подкормки комплексными удобрениями с микроэлементами на фотосинтетическую деятельность и формирование урожайности зеленой массы кукурузы. Экспериментальная работа проводилась в 2023-2024 гг. в ЗАО «Константиново» Пензенского района Пензенской области на черноземе выщелоченном. Опыт был заложен в четырехкратной повторности в соответствии с общепринятыми методиками. Для некорневой обработки использовали комплексные удобрения с микроэлементами: Актив Азот, Плантафид, Микровит-3 (хелат цинка), Микровит К-1 (хелат железа), Акварин Универсальный. На показатели фотосинтетической деятельности наибольший эффект оказала фолиарная обработка Микровит-3 (хелат цинка), обеспечившая увеличение средней площади листовой поверхности на 35,7 % и показателя фотосинтетического потенциала – на 35,8 %. Сухое вещество интенсивнее формировалось при обработке удобрением Актив Азот. При оценке продуктивности лучшие результаты получены от использования удобрения Микровит-3 (хелат цинка), способствующего увеличению урожайности зеленой массы на 60,6 % и сухого вещества на 53,8 %. При некорневой подкормке удобрением Азот Актив получены прибавки: фитомассы – 24,9 %, сухого вещества – 43,0 %.
Ключевые слова: кукуруза, комплексные удобрения с микроэлементами, зеленая масса, фотосинтетическая деятельность, урожайность.

Информация о публикации Посмотреть статью

УДК 633.853.483
DOI 10.36461/NP.2025.75.3.015

ПРОДУКТИВНОСТЬ ГОРЧИЦЫ САРЕПТСКОЙ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СРОКОВ ПОСЕВА
О.Д. Занозина, канд. с.-х. наук, научный сотрудник
«Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр «Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур имени В. С. Пустовойта»», Россия, г. Краснодар, 89002988359, e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Горчица сарептская (Brassica juncea L.) является перспективной культурой многоцелевого использования. Она востребована в пищевой промышленности, животноводстве и агрономии как сидерат. В условиях поиска альтернативных источников кормов и снижения химического воздействия на экосистемы, этот вопрос становится особенно важным. Исследования, которые были посвящены изучению влияния сроков посева на формирование урожайности семян и зеленой массы, биохимического состава и динамики накопления макроэлементов в биомассе горчицы сарептской в агроэкологических условиях Западного Предкавказья на черноземе выщелоченном, проводились с 2021 по 2023 гг. на опытных полях центральной экспериментальной базы ФГБНУ ФНЦ ВНИИМК. Экспериментально установлено, что наиболее ранний срок посева обеспечивает максимальную продуктивность культуры, достигаемую при наибольшей урожайности семян (1,70 т/га), зеленой массы (26,66 т/га) и сухой массы (4,68 т/га). Также при данном сроке посева наблюдается интенсивное накопление основных элементов минерального питания в надземной биомассе культуры: 137,1 кг/га – азота, 19,0 кг/га – фосфора и 128,8 кг/га – калия, что свидетельствует об оптимальном использовании агроклиматических ресурсов региона. Задержка со сроком посева приводит к статистически значимому снижению урожайности и ухудшению качественных показателей семян, в частности, снижению содержания в них жира с 46,7 до 44,8 %. Несмотря на то, что поздний срок посева приводит к снижению урожайности и ухудшению ряда биохимических показателей, он оказывает положительное влияние на питательную ценность зеленой массы горчицы сарептской, которую можно использовать в рационе крупного рогатого скота. Так, содержание протеина в 1 кг сухого вещества увеличилось на 23,2 г, жира – на 12,3 г, кормовых единиц – на 0,06 и обменной энергии – на 0,3 МДж. Это подчеркивает важность оптимизации сроков посева для эффективного использования ресурсов и достижения максимальной продуктивности горчицы сарептской.
Ключевые слова: горчица сарептская (Brassica juncea L.), срок посева, зеленая масса, сухая биомасса, урожайность, масличность семян, сбор масла, питательная ценность.

Информация о публикации Посмотреть статью

УДК 633.367:636.085
DOI 10.36461/NP.2025.75.3.018

БИОХИМИЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ УТОК И ПРОДУКТИВНОСТЬ ПТИЦЫ ПРИ ВКЛЮЧЕНИИ В ИХ РАЦИОН ЛЮПИНА, ОБРАБОТАННОГО БАРОГИДРОТЕРМИЧЕСКИМ СПОСОБОМ
Полякова Е.В.¹, к.б.н., доцент, Боряев Г.И.², д.б.н., профессор, Сарайкин Е.С.¹, аспирант,
Носов А.В.¹, к.э.н, доцент, Балобанова Н.П.², к.б.н., доцент
¹Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный аграрный университет», г. Пенза, Россия, тел. 628-151, e-mail Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
²Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский финансово-промышленный университет «Синергия»

Для достижения максимальной продуктивности птицы в промышленном масштабе используются прогрессивные методы кормления. Применение генетически улучшенных кроссов птицы в сочетании с оптимально сбалансированными кормами позволяет добиться значительных результатов в производстве продукции птицеводства. Главные компоненты, поставляющие протеин, – соевый шрот и рыбная мука, большая часть которых закупается за рубежом и имеет удовлетворительное качество. Поиск альтернативных источников белка может помочь преодолеть дефицит и уменьшить зависимость от импорта.
Одним из многообещающих вариантов является белый люпин. К его достоинствам можно отнести высокое содержание белка, большой потенциал урожайности, устойчивость к засухе и небольшое количество клетчатки. В рамках научного исследования, направленного на снижение уровня антипитательных веществ, семена люпина были обработаны с использованием барогидротермического метода и обогащены дрожжами.
В научном исследовании на утках кросса СК-6 изучалось влияние обработанных семян люпина на продуктивность. В условиях вивария ФГБОУ ВО Пензенский ГАУ было сформировано три группы птицы по 20 голов в каждой по принципу пар-аналогов. Птица контрольной группы получала стандартный комбикорм, птице первой опытной группы в стандартном комбикорме заменяли обработанными семенами люпина 25 %, составляющих от массы соевого шрота в рационе. Вторая опытная группа получала стандартный комбикорм, в котором часть соевого шрота (50 %) заменялась на обработанные семена люпина. В результате включения в рацион обработанного люпина в первой опытной группе наблюдалось достоверное увеличение концентрации общего белка в сыворотке крови уток на 6,8 % по сравнению с контролем. Отмечена тенденция к повышению живой массы уток первой опытной группы по сравнению с контрольной группой на 4 %. Установлено, что наиболее оптимальной дозой введения в рацион уток люпина, обработанного барогидротермическим способом с последующим дрожжеванием, является 25 % замены соевого шрота на данный вид кормовой смеси в рационе птицы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что вопрос расширения сырьевой базы комбикормов по белковым компонентам требует продолжения проведения исследований и всестороннего подхода, включающего разработку передовых технологий обработки семян люпина, селекцию новых сортов культуры с пониженным содержанием алкалоидов, а также оптимизацию рецептуры кормов с учетом специфики всех используемых компонентов.
Ключевые слова: люпин, барогидротермическая обработка, мясная продуктивность, утки на откорме, дрожжи.

Информация о публикации Посмотреть статью

УДК 633.11+556.3.06;519.237.5;528.88
DOI 10.36461/NP.2025.75.3.021

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОЖАЙНОСТИ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ НА ОСНОВЕ АГРОКЛИМАТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ВЕГЕТАЦИОННОГО ИНДЕКСА NDVI В УСЛОВИЯХ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
А.С. Щербаков, старший преподаватель, С.В. Богомазов, кандидат с.-х. наук, доцент
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный аграрный университет», Пенза, Россия
E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Целью исследования являлось изучение статистических взаимосвязей между урожайностью озимой пшеницы, метеорологическими факторами и значениями нормализованного относительного индекса растительности (NDVI) для создания методических основ прогнозирования урожайности и оценки состояния озимой пшеницы в динамике. Исследование основано на анализе данных за девятилетний период (2015-2023 гг.) с применением статистических методов, включая кластерный и корреляционно-регрессионный анализ. На первом этапе проведена кластеризация 27 муниципальных районов области, в результате которой было выделено 4 однородные группы. Для каждого кластера построены уравнения множественной линейной регрессии с коэффициентом детерминации (R²) от 0,71 до 0,85. В модели вошло пять ключевых переменных, включая количество осадков в критические периоды вегетации, термические условия и максимальное значение NDVI. Верификация моделей показала среднюю абсолютную ошибку (MAE) 2,7 ц/га и среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) 9,2 %. Точность прогноза валового сбора составила 97,0 % (ошибка 3,0 %). На основе моделей осуществлен прогноз урожайности на 2024 год с диапазоном от 21,3 до 41,0 ц/га по районам и средней урожайностью по области 31,9 ц/га. Результаты работы могут быть использованы органами управления АПК для оперативного планирования производства и оценки рисков в растениеводстве.
Ключевые слова: озимая пшеница, урожайность, прогнозирование, дистанционное зондирование, NDVI, регрессионная модель, кластерный анализ, агроклиматические условия.

Информация о публикации Посмотреть статью