Оценка потенциала лежкости плодов яблони различных сортов методами многомерной математической статистики

Для каждой зоны выращивания плодов яблони (Malus domestica Borkh.) селекционерам предъявляют определенные требования к новым получаемым генотипам по ряду хозяйственно-ценных характеристик, в том числе по потенциалу длительной лежкости плодов с минимальными потерями качества. Яблоки должны максимально соответствовать ряду необходимых критериев для удовлетворения потребностей производителей и потребителей. Необходимо получать сорта, максимально приближенные к разработанному и регионально адаптированному к территориальным метеоусловиям оптимальному модельному сорту коммерческо- го назначения. Критериальные идеальные значения длительной лежкости плодов при низких температурах хранения должны учитывать минимальные потери их качества и высокий потенциал устойчивости к физиологическим расстройствам и микробиологическим заболеваниям при хранении. Цель работы – определение наиболее перспективных сортов яблони по комплексным критериям лежкости на основе «имитационной» и «оптимальной» моделей сорта. Разработана «имитационная модель идеального сорта яблони», учитывающая комплексные критерии лежкости и устойчивости плодов при хранении, на основании которой предложена «оптимальная модель сорта яблони» по аналогичным критериям для средней полосы Российской Федерации (Центральный регион). «Идеальная» и «оптимальная» модели описаны по 16 послеуборочным критериям на 35 изученных в течение 20-летнего периода сортах яблони. Данные обработаны при помощи кластерного иерархического алгоритма (HCA) с использованием метода Уорда, факторного анализа с многомерным алгоритмом главных компонент для определения наиболее перспективных генотипов яблони по их максимальному сходству с «моделью» по комплексу признаков лежкости и устойчивости плодов к физиологическим расстройствам и микробиологическим заболеваниям в процессе их хранения в холодильнике при различных температурных режимах. Определена степень сходства между генотипами и «моделями» на основе Евклидова расстояния. Самыми близкими к «идеальной модели» были сорта: ‘Свежесть’ и ‘Орловский Партизан’. Критериальные показатели сорта ‘Свежесть’ взяты в качестве основных при разработке «оптимальной модели». Самыми близкими к «оптимальной модели» были сорта: ‘Юбилей Москвы’, ‘Орловский Партизан’, ‘Старт’ и ‘Тургеневское’.

1. Причко Т. Г., Дрофичева Н. В., Смелик Т. Л., Германова М. Г. Критериальные показатели, характеризующие съемную зрелость плодов яблони селекции СКФНЦСВВ, Новые технологии. 2019;4(50):183-191. DOI: 10.24411/2072-0920-2019-10418.

2. Aff holder F., Tittonell P., Corbeels M., Roux S., Motisi N., Tixier P., Wery J. Ad hoc modeling in agronomy: what have we learned in the last 15 years, Agronomy Journal. 2012;104:735-748. DOI:10.2134/agronj2011.0376.

3. Пытель И. Ф., Волынкин В. А., Олейников Н.П . Реализация моделей селекционных сортов винограда технического направления в ГБУ ННИИВИВ «Магарач», Магарач. Виноградарство и виноделие. 2015;3:74-75.

4. Баденко В. Л., Топаж А. Г., Якушев В. В., Миршель В., Нендель К. Имитационная модель агроэкосистемы как инструмент теоретических исследований, Сельскохозяйственная биология. 2017;52(3):437-445. DOI: 10.15389/agrobiology.2017.3.437rus.

5. Огольцова Т. П. Селекция черной смородины . Прошлое, настоящее, будущее. Тула.: Приокское книжное издательство. 1991, 384.

6. Сазонов Ф. Ф. Модель промышленного сорта смородины черной для условий средней полосы России, Садоводство и виноградарство. 2024;4:13-20. DOI: 10.31676/0235-2591-2024-4-13-20.

7. Soto-Bravo F., González-Lutz M. I. Analysis of statistical methods to evaluate the performance of simulation models in horticult ural crops, Agronomía Mesoamericana. 2019;30(2):517-534. DOI: 10.15517/am.v30i2.33839.

8. Huang K., Fu D., Jiang Y., Liu H., Shi F., Wen Y., Cai C., Chen J., Ou L., Yan Q. Storability and Linear Regression Models of Pericarp Browning and Decay in Fifty Litchi (Litchi chinensis Sonn.) Cultivars at Room Temperature Sto rage, Foods. 2023;12(8):1725. DOI: 10.3390/foods12081725.

9. Zhang B. B., Ma R. J., Cai Z. X., Yan Z. M., Yu M. L. A linear regression freezing point prediction model for peach (Prunus persica) fruits, Acta Horticulturae. 2021;1304:299-308. DOI: 10.17660/ActaHortic.2021.1304.41.

10. Zhou C. Y., Cheng Q. W., Ch en T., Meng L. L., Sun T. G., Hu B., Yang J., Zhang D. Y. Prediction of banana quality during storage by brown area, Acta Aliment. 2022;51(4):542-551. DOI: 10.1556/066.2022.00154.

11. Дуктова Н. А., Гриб С. И., Иванова Е. В., Андроник Е. Л., Виноградов Д.В. Применение многомерного анализа для оценки селекционной ценности исходного материала твердой яровой пшеницы, АгроЭкоИнфо: Электронный научно-производственный журнал. 2023;1. DOI:10.51419/202131125. EDN: https://elibrary.ru/WCWOTI.

12. Старчак В. И., Кибальник О. П., Степанченко Д. А., Ефремова И. Г., Семин Д. С. Использование кластерного анализа в селекции сорго в России, Journal of Agriculture and Environment.2022;2(22). DOI: 10.23649/jae.2022.2.22.10.

13. Юшков А. Н., Борзых Н. В. Интегральная оценка зимостойкости сортов и форм яблони с использованием методов многомерного статистического анализа, Плодоводство и ягодоводство России.2019;56:9-14. DOI: 10.31676/2073-4948-2019-56-9-14.

14. Кибальник О. П., Ларина Т. В. Кластерный анализ компонентов скрещиваний для создания новых засухоустойчивых гибридов зернового сорго, Сельскохозяйственный журнал. 2023;1(16):25-33. DOI: 10.48612/FARC/2687-1254/003.1.16.2023.

15. Степанова Н. А., Сидоренко В. С., Яндубайкин Е. Е. Кластерный анализ сортов и селекционных линий яровой мягко й пшеницы по показателям структурного анализа и качества зерна, Зерновые и крупяные культуры. 2023;2(46):107- 116. DOI: 10.24412/2309-348X-2023-2-107-116.

16. Каньшина М. В., Мисникова Н. В., Астахов А. А ., Яковенко Г. Л. Морфо-биологические особенности формирования продуктивности черешни на юге Нечерноземной зоны, Сельскохозяйственная биология. 2021;56(5):979-989. DOI: 10.15389/agrobiology.2021.5.979rus.

17. Гудова Л. А., Лекарев А.В. Определение селекционной ценности сортов и гибридов подсолнечника с помощью кластерного и факторного анализов, Аграрный вестник Урала. 2024;24(07):850-859. DOI: 10.32417/1997-4868-2024-24-06-850-859.

18. Яковенко В. В., Лапшин В. И. Методы многомерного анализа в оценке новых перспективных отборов земляники, Аграрная наука. 2024;7:149-153. DOI: 10.32634/0869-8155-2024-384-7-149-153.

19. Sidorenko V. S., Tugareva F. V., Starikova Zh. V. Experimental verifi cation of cluster analysis to ide ntify valuable breeding samples of spring wheat, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2021;650:012105. DOI: 10.1088/1755-1315/650/1/012105.

20. Lapshin V. I., Yakovenko V. V., Shcheglov S. N. Evaluation of the breeding and genetic potential of strawberry varieties and hybrids based on economically valuable traits, E3S Web of Conferences.2021;254:01020. DOI: 10.1051/e3sconf/202125401020.

21. Бороевич С. Принципы и методы селекции растений. Пер. с сербохорв. В.В. Иноземцева. Под ред. и с предисл. А.К. Федорова. М.: Колос. 1984, 344.

22. Мальчиков П. Н., Вьюшков А. А., Мясникова М. Г. Формирование моделей сортов твердой пшеницы для Средневолжского региона. Самара: Самар. науч. Центр РАН. 2009, 112.

23. White J. W., Hoogenboom G. Simulating eff ects of genes for physiological traits in a process-oriented crop model, Agron- omy J. 1996;88:416-422. DOI: 10.2134/agronj1996.00021962008800030009x.

24. Hoogenboom G., White J. W., Acosta-Gallegos J., Gaudiel R. G., Myers J. R., Silbernagel M. J. Evaluation of a crop simulation model that incorporates gene action, Agronomy J. 1997;89:613- 620. DOI: 10.2134/agronj1997.00021962008900040013x.

25. Jones J. W., Hoogenboom G., Porter C. H., Boote K. J., Batchelor W. D., Hunt L. A., Wilkens P. W., Singh U., Gijsman A. J., Ritchie J. T. The DSSAT cropping system model, Europe- an Journal of Agronomy. 2003;18(3-4):235-265. DOI: 10.1016/S1161-0301(02)00107-7.

26. Седова З. А., Гудковский В. А. Изучение лежкости плодов семечковых культур. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур. Под ред. Е. Н. Седова, Т. П. Огольцовой. Орел: ВНИИСПК, 1999, 177-183.

27. Дементьева М. И., Выгонский М. И. Болезни плодов, овощей и картофеля при хранении. М.: Агропромиздат. 1988. Dement’eva M. I., Vygonskii M. I. Diseases of fruits, vegetables and potatoes during storage. M.: Agropromizdat. 1988. (in Russ.).

28. Никитин А. Л., Макаркина М. А. Влияние метеоусловий вегетационного периода, степени зрелости и температурных режимов хранения на лежкость и качество плодов новых сортов яблони селекции ВНИИСПК, Хранение и переработка сельхозсырья. 2023;4:145-164. DOI: 10.36107/spfp.2023.4.449.

29. Kulikov I. M., Burmenko J. V., Svistunova N. Y., Evdokimenko S. N., Sazonov F. F., Tumaeva T. A., Konovalov S. N. Regionally Adapted Model of an Ideal Malus x domestica Borkh. Apple Varietyfor Industrial-Scale Cultivationin European Russia, Agriculture. 2022;12,2124. DOI: 10.3390/agriculture12122124.