№ 1 (2024)

В статье исследуется процесс становления и развития научных агроинженерных школ и их роль в создании механизации и электрификации сельского хозяйства России в 1920–2023 гг. Логика проведенного исследования потребовала определения временных периодов – довоенные 1920–1940 гг.; послевоенные 1945–1990 гг.; настоящее время 1991–2023 гг. В довоенный период был заложен мощный фундамент и основы развития агроинженерной науки. Разработка и внедрение сельскохозяйственных машин вышли на первый план. Послевоенный период характеризуется стремительным развитием всех сфер механизации сельского хозяйства и сельскохозяйственного машиностроения; созданием новой сельскохозяйственной техники, развитием методов научных исследований, новыми более эффективными технологиями конструкторских работ, консолидацией усилий представителей агроинженерной науки, испытателей и производителей техники. В начале 1990-х гг. в инженерно-технической сфере АПК России была проведена существенная реорганизация. Создана Российская академия сельскохозяйственных наук. В октябре 2013 г. в рамках реформы Российской академии наук произошло объединение государственных академий РАМН и Россельхозакадемии с РАН. В 2016 г. Федеральным агентством научных организаций был взят курс на упорядочение сети подведомственных научных организаций, создание на базе близких по тематике институтов, федеральных научных центров. Последователи академика В. П. Горячкина трудятся в этих научных институтах и центрах. Развивают оставленное им большое научное наследие и, используя лучшие отечественные традиции, поднимают агроинженерную науку на более высокий уровень.

Исследования проводили с целью определения изменений почвенного плодородия и урожайности основных культур зерносвекловичного севооборота при длительном воздействии удобрений (10 ротации) в условиях ЦЧР. Работа выполнена на черноземе выщелоченном малогумусном в Воронежской области. Проанализированы изменения с 1936–1945 гг. (1-я ротация) по 2018–2022 гг. (10-я ротация). Схема опыта предусматривала следующие варианты насыщенности 1 га пашни удобрениями: без удобрений, N₁₀P₁₀K₁₀ + 2,8 т/ га навоза, N₂₀P₂₀K₂₀ + 2,8 т/ га навоза, N₃₀P₃₀K₃₀ + 2,8 т/ га навоза, N₁₀P₁₀K₁₀ + 5,6 т/ га навоза. Изменение плодородия почвы в слое 0…20 см под влиянием удобрений от 1-й к 10-й ротации выразилось в повышении гидролитической кислотности на 5,3…83,3 %, содержания подвижного K₂O – на 18,9…74,4 %, емкости катионного обмена – на 27,8…35,7, подвижного P₂O₅ – на 7,8…9,0 % (при N₂₀P₂₀K₂₀ + 2,8 т/ га навоза и N₃₀P₃₀K₃₀ + 2,8 т/ га навоза); снижении гумусности на 0,41…0,73 %, N-NO₃ – на 25,3…47,7 % P₂O₅ – на 13,3…31,6 % (в контроле и N₁₀P₁₀K₁₀ + 2,8 или 5,6 т/ га навоза). Длительное использование удобрений увеличивало урожайность зерна ячменя на 11,3…50,1 %, овса ‒ на 4,0…51,2 %, озимой пшеницы ‒ на 13,4…30,6 %, корнеплодов сахарной свеклы ‒ на 15,0…36,7 %, уменьшало ‒ сбор зеленой массы клевера на 4,9…27,7 % и повышало выход побочной продукции всех культур на 6,1…23,0 %. Продуктивность 1 га удобренной пашни от 1-й к 10-й ротации (за вычетом роста на 0,96 тыс. зерн. ед./ га вследствие возделывания более продуктивных современных сортов) увеличилась на 3,3…18,3 %. Самый высокий уровень плодородия почвы и продуктивности севооборота обеспечивало длительное применение N₃₀P₃₀K₃₀ + 2,8 т/ га навоза, которое достигалось двукратным внесением в течение ротации девятипольного севооборота N₁₃₅P₁₃₅K₁₃₅ под сахарную свеклу и однократным – 25 т/ га навоза в паровом поле.

Исследования проводили с целью поиска новых источников неспецифической устойчивости озимой ржи к наиболее вредоносным болезням для селекции на фитоиммунитет. Работу выполняли в 2020–2022 гг. в Кировской области. На провокационно-инфекционном фонах развития снежной плесени, мучнистой росы, бурой и стеблевой ржавчины, септориоза, корневых гнилей, спорыньи изучено более 140 отечественных сортов озимой ржи. При учете болезней использовали общепринятые методики. В течение онтогенеза растений (с фазы 31 по 85 по шкале Zadoks) осуществляли анализ нарастания грибной инфекции в сортовых биоценозах. Характер растительно-микробных взаимодействий и параметры устойчивости оценивали по двум показателям: площадь под кривой развития болезни (ПКРБ) и индекс устойчивости (ИУ). Выявлено 28 сортов, отличающихся неспецифической устойчивостью к двум и более болезням, а также медленным (slow rusting) нарастанием инфекции в сортовых биоценозах, среди них – Лика, Гармония, Симфония, Перепел, Графит, Графит ФП, Эра, Эврика, Викрас, Янтарная, Чусовая, Саратовская 7 и др. Они могут быть использованы в качестве источников в селекции на фитоиммунитет. Наиболее высокоурожайными (840…1060 г/ м²) были сорта Батист, Дымка, Перепел, Лика, Симфония, Кипрез, Графит ФП, Флора, Эврика, Дана, Марусенька, Эра, Саратовская 7, Чусовая. Коэффициент корреляции (r) между урожайностью и отрастанием после поражения снежной плесенью варьировал от 0,49 (2022 г.) до 0,87 (2020 г.), что подтверждает высокую вредоносность этой болезни в регионе. Определенную иммунологическую ценность в селекции на устойчивость к спорынье могут представлять Рада, Кипрез, Флора, Лика, Батист, Гармония, Симфония, Чусовая, которые значительно меньше стандарта и других сортов поражались этим заболеванием. Уравнения регрессии носят линейный характер (R²= 0,96…0,99) и свидетельствуют о суточном нарастании бурой (от 5,4 до 16,4 %) и стеблевой (от 4,7 до 26,5 %) ржавчины.

Исследование проводили в 2019–2023 гг. в Омской области с целью оценки кормовой и семенной продуктивности сортов костреца безостого селекции Омского аграрного научного центра и выделения наиболее перспективных для дальнейшего использования в селекционной работе. Материалом служили сорта СибНИИСХоз-189 (стандарт), СибНИИСХоз-88, Титан, СибНИИСХоз-99, Эльбрус и Эффект. Летний посев выполняли в 2019, 2020 и 2021 гг., учет – соответственно в 2020–2021; 2021–2022 и 2022–2023 гг. В ходе экспериментов оценивали урожайность зеленой массы и абсолютно сухого вещества, семенную продуктивность, осуществляли биохимические анализы зеленой массы сортов для определения содержания массовой доли белка и клетчатки. В годы исследований в период вегетации температура воздуха превышала среднемноголетнюю на 1,6…1,8 ºС на фоне большого дефицита осадков. ГТК в 2020 г. был равен 0,60; в 2021 г. – 0,56; в 2022 г. – 1,02; в 2023 г. – 0,85, при оптимальной величине этого показателя 1,13. В среднем за 3 цикла исследований, достоверным превосходством над стандартом по урожайности зеленой массы отличались сорта СибНИИСХоз-88 и СибНИИСХоз-99 (соответственно на 9,6 и 7,3 %); по сбору абсолютно сухого вещества – СибНИИСХоз-88, СибНИИСХоз-99, Титан и Эффект (на 7,8…11,1 %); по урожайности семян – СибНИИСХоз-99, Эльбрус, Эффект и Титан (на 16,5…22,8 %). Массовая доля белка в зеленой массе сорта Эффект в среднем за 3 цикла оценки была достоверно выше, чем у стандарта, на 0,8 %, при содержании клетчатки на одинаковом уровне.

Исследования проводили с целью изучения ферментативной активности серой лесной почвы (СЛ) и серой лесной почвы со вторым гумусовым горизонтом (СЛ ВГГ) в зависимости от систем удобрений в агроландшафтах во Владимирской области. Работу выполняли в 2021–2023 гг. в стационарном полевом опыте на двух почвенных разностях. Изучали следующие фоны интенсификации применения удобрений (за ротацию 6-польного севооборота): нулевой (Н) – навоз 40 т/ га; интенсивный (И) – навоз 40 т/ га + N₁₀₀Р₈₀К₁₆₀; интенсивный минеральный (ИМ) – N₃₅₀P₂₂₀K₃₉₀; высокоинтенсивный минеральный (ВИМ) – N₄₈₀P₂₈₀K₅₇₅; интенсивный органоминеральный (ИОМ) – N₃₁₀P₁₅₀K₃₁₀ + навоз 60 т/ га; высокоинтенсивный органоминеральный (ВИОМ) – N₄₃₀P₁₆₀K₃₆₀ + навоз 80 т/ га. На изучаемых фонах применения удобрений в СЛ ВГГ выявлен устойчивый тренд повышения активности каталазы и инвертазы. Средняя активность каталазы в почве второго гумусового горизонта была на 23 % выше, чем в СЛ, на той же глубине (20…40 см). Максимальная в эксперименте активность каталазы отмечена на интенсивном фоне (И) в СЛ ВГГ: слой 0…20 см – 2,41 мл О₂ / г; 20…40 см – 1,96 мл О₂ / г. Инвертазная активность в почве со вторым гумусовым горизонтом на глубине 20…40 см в среднем на 30 % выше, чем в серой лесной почве. Самая высокая величина этого показателя отмечена в почве двух почвенных разностей на интенсивном фоне в слое 0…20 см – 3,50…3,55 мг глюкозы/ г за 40 ч. Среднее содержание гумуса во втором гумусовом горизонте СЛ ВГГ находилось на уровне 3,76 %, что на 33 % выше, чем в СЛ в слое 20…40 см. Максимальная в эксперименте (слой 0…40 см) величина этого показателя отмечена в СЛ ВГГ на интенсивном фоне применения удобрений – 4,86 %.

Окрас шерсти лошадей представляет значительный интерес по причине его эстетической привлекательности и значимости для идентификации породы. Понимание генетических механизмов, лежащих в основе вариаций окраса шерсти, важно для коннозаводчиков и генетиков. Цель исследования – изучение влияния полиморфизма генов MC1R и ASIP на окрас шерсти кабардинских лошадей. По результатам генотипирования 127 лошадей кабардинской породы по генам MC1R и ASIP были определены частоты различных аллелей и генотипов, от которых зависит масть животных. Для определения взаимосвязи между ними был проведен статистический анализ. Для кабардинских лошадей характерен широкий спектр мастей, включая караковую, вороную, гнедую, темно-гнедую и серую. У большинства исследованных лошадей (96,9 %) выявлено наличие доминантного аллеля Е гена MC1R, связанного с синтезом эумеланина и более темной окраской шерсти. Частота генотипа A/A гена ASIP увеличивалась по мере осветления окраса шерсти: вороной – 0,0 %, караковый – 9,5 %, темно-гнедой – 56,6 %, гнедой – 84,8 %. Частота мутантного аллеля а была равна 0,280. В целом он способствовал образованию черного окраса шерсти у кабардинских лошадей. Результаты исследования способствуют пониманию генетических механизмов, лежащих в основе вариаций окраса шерсти в популяциях лошадей.

Исследования проводили с целью разработки концептуальной модели цифрового управления азотом в посевах сельскохозяйственных культур. Использовали когнитивный анализ структуры знаний в этой предметной области, концептуальное моделирование цифрового управления азотом в агрофитоценозах с применением объектно-ориентированного подхода и унифицированного языка моделирования (UML). Создана детализированная система цифрового управления азотом, содержащая диаграммы классов, процессов и взаимодействий. Модель базируется на трех абстрактных объектах – класс (7 шт.), атрибут (32) и межклассовые отношения (18 шт.), по которым распределены основные понятия, подчеркивающие сложность и многогранность подходов к цифровому управлению азотом. В качестве центрального класса принят «Агрофитоценоз», с которым напрямую взаимодействуют 5 классов и косвенно 1 класс. Атрибуты входят в состав классов и отражают их особенности. Для отображения взаимодействия между классами и их атрибутами используются отношения четырех видов: «зависимость», «ассоциация», «агрегация» и «внутренний класс». В диаграмме процессов системы цифрового управления азотом выделены две основные подсистемы: подсистема анализа и планирования, подсистема корректировки, а также инструменты и источники для сбора и обработки данных. Особенность созданной концептуальной модели заключается в использовании принципа темпоральности, сочетании статических и динамических процессов в системе цифрового управления азотом в агрофитоценозе. Концептуальная модель разработана для создания программно-аппаратного комплекса диагностики азотного питания культурных растений и управления применением удобрений на основе современных средств цифрового мониторинга и обработки информации.