Ranking of Ural potato varieties applying a complex of agrobiological traits in the conditions of the Southern Urals
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2024i4pp40-49Keywords:
potatoes, variety, year, agrobiological indicators, principal component analysis, variance componentsAbstract
The article summarizes the results of experiments on the cultivation of 24 potatoes varieties of the Ural selection from 2017 to 2021. Using the principal component analysis on transformed (arcsine and Box–Cox) data 8 agrobiological indicators were analyzed (yield, productivity, number of tubers, average weight of tubers, marketability, late blight resistance, starch content, taste) and 7 principal components (PC) were identified, explaining 90% of the total variance. According to the integral indicator of productivity (PC 1; 43.1% of explaining variance), the following varieties were in the lead: Irbitskiy, Tarasov and Pamyati Kovalenko, according to starch content and taste of medium-sized tubers (PC 2, 21.3%) the leading varieties were: Zakhar, Kashtak and Amulet. Based on the results of the two-way ANOVA, the variance components were calculated, which are associated with the influence of the variety (genotype) and weather conditions (environment) as well as their combination (genotype–environment interaction) on the complex of agrobiological indicators. A strong influence of the environmental factor was observed for PC 1 and PC 3 (resistance to late blight and uniformity of tubers) – 66.9 and 56.5% respectively. The relationship between PC 1 and the hydrothermal coefficient was shown. The maximum influence of the genotype was discovered to be PC 2 – 43.0% and the genotype-environment interaction to be PC 4 (taste of large tubers) – 51.9%.
Downloads
References
Васильев А. А. Урожайность картофеля в зависимости от сорта, густоты посадки и уровня питания // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2012. Т. 31. № 6. С. 11–15.
Васильев А. А., Гордеев О. В., Лебедева Т. В. Особенности оригинального семеноводства картофеля на Южном Урале // АПК России. 2017. Т. 24. № 4. С. 878–882.
Власенко Г. П., Иващенко А. Д. Результаты сравнительной оценки сортов картофеля по урожайности и параметрам адаптивности в условиях Камчатского края // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2022. № 3. С. 5–8. DOI: 10.30850/vrsn/2022/3/5-8.
Доспехов Б. А. Методика полевого опыта. М.: Агропромиздат, 1985. 351 с.
Жевора С. В., Федотова Л. С., Старовойтов В. И. Методика проведения агротехнических опытов, учетов, наблюдений и анализов на картофеле. М.: ФГБНУ ВНИИКХ, 2019. 120 с.
Казак А. А., Логинов Ю. П., Гайзатулин А. С. Урожайность и качество клубней сортов и селекционных линий картофеля при выращивании в разных природно-климатических зонах Тюменской области // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2021. Т. 67. № 4. С. 11–16.
Моделирование урожайности для определения стоимости опционов / М. М. Дышаев [и др.] // Челябинский физико-математический журнал. 2021. Т. 6. № 4. С. 512–528. DOI: 10.47475/2500-0101-2021-16411.
Тульчеев В. В., Жевора С. В., Лукина Д. Н. Конкурентоспособность картофелепродуктового подкомплекса АПК Российской Федерации в XXI столетии на основе кооперации, интеграции и модернизации «сквозных технологий» в системе «поле – потребитель». М.: ФГУП «Агронаучсервис», 2016. 243 с.
Урбах В. Ю. Биометрические методы (Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине). М.: Наука, 1964. 416 с.
Hammer ?., Harper D. А. Т., Ryan P. D. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontologia Electronica. 2001; (1):1–9.
Loginov Y. P., Kazak A. A., Yakubyshina L. I. The yield rate and quality of tubers of early ripening potato varieties in the conditions of organic agriculture of the Tyumen region. Annals of Agri Bio Research. 2019; 24(1):76¬–81.
Montgomery D. C. Design and Analysis of Experiments. 10th ed. Hoboken: Wiley, 2020. 688 p.
Morbidity of different potato (Solanum tuberosum) varieties caused by Streptomyces scabies and Fusarium oxysporum in irrigated conditions of the Orenburg region / A. A. Mushinskiy, E. V. Aminova, A. Z. H. Saudabaeva, E. V. Dranaya, A. A. Vasiliev. Research on Crops. 2021; 22:42–48. DOI: 10.31830/2348-7542.2021.011
Osborne J. W. Improving your data transformations: applying the Box-Cox transformation. Practical Assessment, Research & Evaluation. 2010; 15(12):1–9. DOI: 10.7275/qbpc-gk17.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Agrarian Scientific Journal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
