В статье представлены методические особенности основных этапов клонального микроразмножения клонового подвоя сливы ПК СК 1 (селекция ФГБНУ СКФНЦСВВ). Подвой проявляет высокую адаптивность к почвенно-климатическим условиям региона: имеет хорошую зимостойкость, устойчив к переувлажненным почвам и засухоустойчив, может расти на тяжелых почвах. Саженцы сливы на данном подвое имеют мощную корневую систему. Учитывая перспективность подвоя, актуальным является вопрос разработки и усовершенствования методов его ускоренного размножения. В рамках исследования была поставлена задача усовершенствования методологии клонального микроразмножения подвоя ПК СК 1. Исследования проводились в 2019-2022 гг. Установлено, что для введения в культуру in vitro оптимальным сроком отбора эксплантов является период активного роста побегов – II-III декады мая, когда регенерация составляет 78,1-93,8 %. Мультипликацию побегов эффективно проводить на среде MS c Fe-EDTA или MS c Fe-EDDHA и 6-БАП в количестве 1 мг/л, при этом на 4 пассаже образуется наибольшее количество побегов с 1 экспланта – в среднем 11,7 и 12,3 шт./эксп. Отмечено достоверное влияние фактора концентрации 6-БАП на количество образующихся побегов. Совместное влияние формы хелата железа и концентрации 6-БАП оказывает достоверное влияние на количество образующихся побегов только на 3-5 пассажах на среде MS c Fe-EDDHA. Этап укоренения подвоя ПК СК 1 можно проводить и на безгормональной среде МS с Fe-EDDHA. Эффективность корнеобразования составляет 57,1-61,8 %, в среднем образуется 2,4 корня на побег длиной от 1,2 до 5,1 см, при этом формируются качественные корни (не хрящеватые и не ломкие). Для этапа адаптации отбирают укорененные побеги высотой не менее 2 см, имеющие 2 и более корней длиной не менее 2-3 см. В качестве субстрата можно использовать смесь питательного грунта для растений «Агробалт», вермикулита, перлита в соотношении 3:1:1. После 4 недель адаптации процент адаптированных растений составил в среднем 87,5. 

В процессе исследования листьев 5 сортов (‘Метеор’, ‘Гусар’, ‘Лавина’, ‘Патриция’, ‘Улыбка’) и 7 отборных форм (4-122-2, 6-125-3, 1-76-1, 6-125-4, 2-83-21, 1-76-25, 2-90-3) малины были изучены физиологические параметры их засухоустойчивости. Исследования проводились в 2022-2023 гг. на коллекционном участке Кокинского опорного пункта ФГБНУ ФНЦ Садоводства (Брянская область) и в Центре коллективного пользования научным оборудованием ФГБОУ ВО Брянский ГАУ. Оценку засухоустойчивости проводили по показателям общей оводнённости листьев, водному дефициту и водоудерживающей способности в фенофазах «бутонизация» (май) и «плодоношение» (июль). Анализ показал, что в пределах одного вегетационного периода общая оводнённость листьев и водоудерживающая способность снижаются от периода бутонизации к плодоношению, а водный дефицит, наоборот, увеличивается. Установлено, что водоудерживающая способность в более засушливый сезон выше, чем в год с умеренной увлажненностью. Отмечена значительная вариабельность среди генотипов по водному режиму. У всех изученных генотипов в период плодоношения общая оводнённость листьев снижалась до среднего уровня (менее 70,0 %), а у сортов ‘Гусар’ и ‘Лавина’ – до низких (менее 60,0 %). Тем не менее, выделены формы с высоким проявлением отдельных параметров водного режима листьев. Так, сорт ‘Метеор’ при высоких значениях водообеспечения в фенофазу бутонизации характеризовался низкими потерями воды после 6-часового завядания (менее 30,0 %) и дефицитом влаги в листьях (менее 10,0 %). У сорта ‘Улыбка’ и отборных форм 6-125-4 и 2-90-3 в фенофазу плодоношения водный дефицит превышал 10,0 % и соответствовал среднему уровню засухоустойчивости. У отбора 2-83-21 отмечена пониженная водоудерживающая способность в фенофазу плодоношения (потери воды более 30,0 %). 

В работе приводятся модификационные изменения фенотипических признаков – количество нормально развитых побегов, соцветий, средней массы грозди и урожайности винограда под влиянием нестабильных погодных условий. Исследования выполнены в условиях умеренно-континентального климата Нижнего Придонья в период с 2013 по 2022 гг. Среднегодовая температура воздуха варьировала в интервале от +10,2 до +11,6 °С, при климатической норме +10,4 °С, в период активной вегетации (май – сентябрь) от +21,2 до +22,7 °С, норма – 18,1 °С, максимальная от +37,2 до +40,0 °С, норма – 40,0 °С. Зимой, в период покоя растений (декабрь – февраль), средняя температура воздуха варьировала от 0,6 до -2,6 °С, норма – -2,4 °С. Годовая сумма атмосферных осадков менялась от 292 до 693 мм, при норме 548 мм. В период вегетации винограда атмосферные осадки по годам наблюдений варьировали от 99 до 359 мм, при норме 177 мм. Цель исследований – установить пределы модификационной изменчивости фенотипических признаков под воздействием нестабильных погодных условий умеренно континентального климата Нижнего Придонья. Объекты исследований: автохтонные сорта винограда – ‘Варюшкин’, ‘Красностоп Золотовский’, ‘Кумшацкий Белый’, ‘Плечистик’, ‘Сибирьковый’, ‘Цимлянский Черный’. Предмет исследований – норма реакции, модификационные изменения фенотипических признаков растений винограда под влиянием природных условий в местах их обитания. Автохтонные сорта винограда в контрастных погодных условиях обладали индивидуальной, сортовой специфичностью нормы реакции и адаптивности. По изменчивости фенотипических признаков и ранжированию адаптивного потенциала сорта распределили в следующем убывающем порядке: ‘Плечистик’, ‘Красностоп Золотовский’, ‘Варюшкин’, ‘Кумшацкий Белый’, ‘Сибирьковый’, ‘Цимлянский Черный’. Для формирования устойчивых насаждений винограда в условиях Нижнего Придонья рекомендуется использовать генотипы ‘Плечистик’, ‘Красностоп Золотовский’, ‘Варюшкин’, ‘Кумшацкий Белый’ с более высоким адаптивным потенциалом. 

Применение в садоводстве интенсивных технологий с высокой механической и химической нагрузкой на почвы и плодовые растения приводит к ухудшению свойств почв, вызывает загрязнение окружающей среды, появление резистентности у патогенов и фитофагов. Цель исследования – разработать элементы биологизированной технологии выращивания яблони с использованием дерново-перегнойной системы содержания междурядий и биопрепаратов на основе активных штаммов микроорганизмов, энтомоакарифагов и феромонов. Исследования проведены в 2019-2023 гг. в интенсивных садах яблони центрального равнинно-степного района Крыма общепринятыми в почвоведении, агрохимии, садоводстве и защите растений методами. Установлено, что применение смеси злаково-бобовых трав в сочетании с микробиологическим удобрением на основе азотфиксирующих микроорганизмов способствует увеличению урожая яблони на 11-12 т/га или на 64 % от контроля за счет увеличения числа плодов и средней массы одного плода. Установлен положительный баланс элементов питания в почве с интенсивностью 135-270 %. Показана эффективность контроля численности фитофагов и вредоносности патогенов при комплексном использовании биологических и биотехнических методов исследований: феромонов Cydia pomonella L. методом «привлечь-убить» – 98 % при снижении пестицидной нагрузки до 7,7 кг/га/сезон по препарату. Выпуск хищных клещей для борьбы с тетраниховыми клещами методом сезонной колонизации обеспечивает снижение и удержание численности фитофагов на уровне экономического порога вредоносности в течение всего период вегетации. Применение фунгицидов на основе патогенных бактерий рода Bacillus и грибов антагонистов рода Trichoderma против парши эффективно только в неблагоприятные для развития заболевания годы. Результаты исследований могут служить основой биологизированной ресурсосберегающей технологии эксплуатации интенсивных насаждений яблони, которая позволяет повысить плодородие почвы, снизить химическую и пестицидную нагрузку при повышении продуктивности садового агроценоза в условиях Крыма и юга России. 

В рамках научного мониторинга, осуществляемого ФГБУ «ВНИИКР», проведено тестирование методом иммуноферментного анализа образцов косточковых культур, отобранных на территории 20 субъектов Российской Федерации на наличие следующих вирусов: ACLSV, ApMV, APLPV, ArMV, CLRV, CRLV, PBNSPaV, PDV, PNRSV, PPV, PRMV, RpRSV, SLRSV, TBRV, ToRSV и TRSV. Установлено распространение потивируса шарки слив (PPV), иларвируса некротической кольцевой пятнистости косточковых (PNRSV) и иларвируса карликовости сливы (PDV), которые были выявлены на территории 12, 12 и 8 субъектов Российской Федерации, соответственно в 14,9 %, 11,9 % и 1,7 % тест-образцах. Наличие этих вирусов было подтверждено методом полимеразной цепной реакции с последующим секвенированием полученных продуктов амплификации. Проведен анализ встречаемости этих вирусов в зависимости от типа насаждений, видов растений и региона. Проведен анализ участка гена белка оболочки 18 изолятов PNRSV из пяти субъектов Российской Федерации, который показал значительную генетическую вариабельность российской популяции этого вируса. 

Обоснована необходимость перехода на биорациональные системы защиты насаждений с использованием преимущественно малотоксичных препаратов, гарантирующих получение продукции нормативно высокого качества. Выявлены закономерности развития яблонной плодожорки в Краснодарском крае. Установлено, что за 2021-2023 гг. прирост издержек на защитные мероприятия в садоводческих организациях Краснодарского края составил в среднем 30 %. Это привело к росту себестоимости продукции в среднем на 17 %, снижению эффективности производства плодовой продукции и вызвало необходимость разработки современных систем защиты многолетних насаждений. Приведена обобщающая характеристика дифференцированных систем защиты яблони от вредителей (на примере яблонной плодожорки) с применением малотоксичных химических и биорациональных препаратов по стадиям развития фитофага. Выявлены преимущества и особенности предлагаемой интегрированной системы защиты промышленных плодовых насаждений в Краснодарском крае от яблонной плодожорки по сравнению с существующими системами защиты яблони на основе высокотоксичных препаратов химического происхождения, которые позволяют гибко менять составляющие в соответствии с фитосанитарной характеристикой садов. Они предусматривают активизацию местных полезных видов, широкое использование агротехнического и биологического методов, а также обоснованы токсикологическим мониторингом. Дана эколого-экономическая оценка эффективности интегрированной системы защиты плодовых насаждений от яблонной плодожорки: снижение фонового содержания пестицидов в трофических связях (в почве в 2 раза, в плодах в 5 раз), снижение пестицидной нагрузки в 1,3 раза, сохранение урожая более чем на 98 % при соблюдении регламентов экологической безопасности агроценоза, сокращение себестоимости производства плодовой продукции в 1,5 раза, рост рентабельности продукции на 10,5 процентных пункта. 

В статье представлены результаты исследований, проведенных в 2023-2024 гг. по трансферному обучению моделей сверточных нейронных сетей (Segmentation Convolutional Neural Networks, Seg-CNN) для классификации, распознавания и сегментации ветвей с плодами яблони и плодоножек на изображениях. Использованы современные архитектуры сверточных нейронных сетей YOLOv8(n,s,m,l,x)-seg для детальной сегментации биологических объектов на изображениях различной сложности и масштабов на уровне пикселей. Для трансферного обучения моделей был размечен набор изображений (dataset), собранный в полевых условиях с использованием камеры GoPro HERO 11. Проведена аугментация данных, в результате которой общее количество изображений составило 2500 штук. Разметка изображений проведена с использованием инструмента аннотации полигонов, в результате которой были созданы многоугольные контуры вокруг объектов, выделены контуры ветвей, плодов яблони и плодоножек, указаны сегменты объектов на изображениях. Объектам присвоены следующие классы: ветвь «Apple branch», плоды яблони «Apple» и плодоножка «Apple stem». Метрики бинарной классификации Precision (точность) и Recall (полнота), средней точности Mean Average Precision (mAP) использованы для оценки качества работы обученных моделей при распознавании ветвей с плодами яблони и плодоножек на изображениях. В результате проведенных исследований установлено, что модели YOLOv8x-seg (mAP50 0,758) и YOLOv8l-seg (mAP50 0,74) показывают высокую производительность по всем метрикам при распознавании ветвей, плодов яблони и плодоножек на изображениях, превосходя модель YOLOv8n-seg (mAP50 0,7) за счет их более сложной архитектуры. Модель YOLOv8n-seg обладает более высокой скоростью обработки кадров (11,39 кадров/с), что делает ее предпочтительным выбором для вычислительных систем с ограниченными ресурсами. Полученные результаты подтверждают перспективность применения алгоритмов машинного обучения, сверточных нейронных сетей для сегментации и попиксельной классификации ветвей с плодами яблони и плодоножек на RGB изображениях для мониторинга состояния растений и определения их геометрических характеристик.