РАСТЕНИЕВОДСТВО И СЕЛЕКЦИЯ

УДК 633.111.1«321»:631.527

DOI: 10.31857/2500-2082/2022/5/42-46, EDN: KAHUYK

ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ПЕРИОДА ВСХОДЫ-КОЛОШЕНИЕ

В СЕЛЕКЦИИ ЯРОВОЙ МЯГКОЙ ПШЕНИЦЫ НА ПРОДУКТИВНОСТЬ

Александр Иванович Кинчаров, кандидат сельскохозяйственных наук

Елена Анатольевна Дёмина, кандидат сельскохозяйственных наук

Татьяна Юрьевна Таранова, младший научный сотрудник

Кристина Юрьевна Чекмасова, младший научный сотрудник

Самарский федеральный исследовательский центр РАН,

Поволжский научно-исследовательский институт селекции и семеноводства имени П.Н. Константинова,

г. Кинель, Самарская обл., Россия

E-mail: elena_pniiss@mail.ru

Аннотация. В статье представлены результаты изучения 300 образцов яровой мягкой пшеницы различного эколого-географи-

ческого происхождения для выделения исходного материала с оптимальным периодом всходы - колошение для селекци-

онной работы в условиях лесостепной зоны Среднего Поволжья. Коллекционные образцы исследовали в Самарской области

(2019-2021 годы) согласно методике государственного сортоиспытания и методическим рекомендациям ВИР. Засушливые

и острозасушливые погодные условия в период вегетации яровой пшеницы отражали существующую динамику потепления

климата в регионе. Получен широкий диапазон варьирования данных как по продолжительности периода всходы-колошение

коллекционных образцов (31-52 дня), так и продуктивности зерна (100-619 г/м²). Установлено, что для лесостепной зоны

Самарской области и всего Среднего Поволжья наибольшая урожайность зерна была у образцов яровой мягкой пшеницы с про-

должительностью периода всходы - колошение от 39 до 42 суток. Отмечено, что в условиях более жаркого и засушливого

вегетационного периода, особенно до колошения пшеницы, оптимальная продолжительность периода всходы-колошение,

позволяющая получить максимально высокую продуктивность культуры, сокращается до 33-37 суток. В более прохладных

условиях начала вегетации, близких к среднемноголетним значениям, изучаемый показатель составил 38-42 суток.

За 2019-2021 годы наиболее продуктивными оказались образцы исходного материала со средней продолжительностью периода

всходы-колошение - 39 суток, что обеспечило получение максимальной средней расчетной урожайности (315,8 г/м²), а с уче-

том НСР₀₅= 10,1 г/м², 305,7-325,9 г/м². Образцы с оптимальными параметрами периода всходы-колошение рекомендованы

для использования в селекционных программах региона.

Ключевые слова: пшеница мягкая яровая (Triticum aestivum L.), Среднее Поволжье, селекция, период всходы-колошение,

продуктивность, образец

DURATION OF THE SHOOTS-TILLERING PERIOD

IN THE SELECTION OF SPRING SOFT WHEAT FOR PRODUCTIVITY

A.I. Kincharov, PhD in Agricultural Sciences

E.A. Demina, PhD in Agricultural Sciences

T.Yu. Taranova, Junior Researcher

K.Yu. Chekmasova, Junior Researcher

Samara Federal Research Scientific Center of RAS,

Volga Scientific Research Institute of Selection and Seed-Growing named after P.N. Konstantinov,

Kinel, Samar region, Russia

E-mail: elena_pniiss@mail.ru

Abstract. The results of the study of 300 samples of spring soft wheat of various ecological and geographical origins are presented to

isolate the source material with the optimal period of shoots - earing for breeding work in the conditions of the forest-steppe zone of

the Middle Volga region. The researches were carried out in 2019-2021 in the Samara region. The study of collection samples was

carried out according to the Methodology of the state variety testing and the methodological recommendations of the VIR. Weather

conditions during the growing season of spring wheat were arid (and actually arid) and characterized the existing dynamics of climate

warming in the region. A wide range of data variation was obtained both in the duration of the period of shoots - earing of collection

samples (31-52 days) and in grain productivity (100-619 g/m²). It was found that for the forest-steppe zone of the Samara region and

the Middle Volga region as whole, samples of spring soft wheat with the duration of the shoots - earing period from 39 to 42 days had

the highest grain yield. It is noted that in conditions of a hotter and drier growing season (especially before wheat earing), the optimal

duration of the shoots - earing period, which allows to obtain the highest possible crop productivity, is reduced to 33-37 days. On the

contrary, in conditions of a cooler initial vegetation period (close to the average annual values), the optimal duration of the shoots -

earing period is 38-42 days. On average for 2019-2021, the most productive were samples of the starting material with an average

duration of the shoots - earing period of 39 days, which ensured the maximum average calculated yield of 315.8 g/m², and taking into

account the HCP₀₅ = 10.1 g/m² in the range of 305.7-325.9 g/m². Samples with optimal parameters of the shoots - earing period are

recommended for use in the breeding programs of the region.

Keywords: soft spring wheat (Triticum aestivum L.), Middle Volga region, breeding, period of shoots - earing, productivity, sample

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 5-2022

РАСТЕНИЕВОДСТВО И СЕЛЕКЦИЯ

Пшеница - одна из самых важных зерновых

ного эколого-географического происхождения из

культур в мире и к 2050 году спрос на нее должен уве-

Всероссийского института генетических ресурсов

личиться примерно на 60%. [10] При этом урожай-

растений имени Н.И. Вавилова (ВИР) и науч-

ность сельскохозяйственных культур повышается

но-исследовательских учреждений РФ. Пшеницу

всего на 0,8…1,0% в год. [1] В дальнейшем, с учетом

с делянок площадью 1 м² убирали вручную в сно-

роста численности населения земного шара, которое

пы, затем обмолачивали и взвешивали. Изучение

по прогнозам достигнет пика в 2064 году (9,73 млрд

и оценку образцов, фенологические наблюдения

чел.), потребуется дополнительное наращивание

за прохождением фаз развития растений пшени-

производства продукции растениеводства. [14] Темпы

цы проводили согласно общепринятым методикам

повышения урожайности сельскохозяйственных

ВИР и Госкомиссии РФ. [5, 6] Полученные данные

культур на последующие 30…40 лет должны соста-

математически обрабатывали с помощью программы

вить не менее 1,5…2,0% в год. Изменение климата

«Microsoft Office Excel».

приводит к тепловому стрессу и большим поте-

Погодные условия за годы исследований со-

рям воды в результате эвапотранспирации, а так-

ответствуют тенденции глобального потепления

же более раннему созреванию культур, что может

климата в регионе (рис. 1). Температура воздуха ве-

негативно сказаться на их урожайности во многих

гетационного периода (май-август) 2019 и 2020 го-

регионах. [3] Последствия изменчивости клима-

дов была выше многолетней (18,1°С) на 0,9 и 1,2°С

та - длительные засухи или сухие сезоны, а также пе-

соответственно, 2021 года - 4,9°С и в ближайшее

риоды интенсивных осадков. [12] Это особенно ярко

десятилетие по прогнозным расчетам она будет на-

наблюдается в зонах рискованного земледелия. Так,

ходиться в данных интервалах. В отдельные годы не

в условиях Среднего Поволжья с аномально жаркого

исключены аномальные отклонения как по темпе-

и засушливого лета 2010 года ежегодно отмечается по-

ратуре воздуха, так и сумме осадков в обоих направ-

вышенный температурный фон и дефицит осадков за

лениях («погодные качели»). [3]

условную вегетацию яровых зерновых в среднем каж-

дые три года из четырех. При дальнейшем потеплении

климата для решения вопросов стабилизации высоких

валовых сборов зерна основную роль должны играть

новые сорта, адаптированные к прогнозным погодно-

климатическим условиям. Первая цель селекции пше-

ницы - увеличение потенциала урожайности, вто-

рая - устойчивость к болезням, третья - сопротивля-

емость абиотическим стрессам. [13] Однако растущая

зависимость от малого числа сортов в большинстве се-

лекционных программ привела к потере хорошо адап-

тированного генетического разнообразия. [11] Старые

сорта пшеницы - ценный генетический ресурс для

специфической адаптации к местным условиям окру-

жающей среды. [9]

май

июнь

июль

август

май-август

Абиотические стрессы (жара, засуха) приводят

–1

к существенному снижению продуктивного стебле-

2019

2020

2021

стоя, сокращению периода налива зерна и ускорен-

ному созреванию, что негативно влияет на количество

Рис. 1. Отклонение среднесуточной температуры воздуха

и качество урожая. [2, 7] Поэтому продолжительность

от среднемноголетних значений по месяцам и годам, °С.

вегетационного периода и отдельных его этапов име-

ет большое значение при возделывании зерновых

культур. Он определяется генотипом (наличие у сорта

генов Vrn и Ppd) и условиями внешней среды (темпе-

ратура, влажность воздуха и почвы, интенсивность,

периодичность инсоляции и другие факторы). [4, 8]

Необходимо изучать продолжительность вегетаци-

онного периода в конкретном регионе, так как сорта

скороспелые в одной зоне могут быть позднеспелыми

май

июнь

июль

август

май-август

–10

в другой.

Цель работы - выявить оптимальные параметры

-20

продолжительности периода всходы-колошение

при создании высоко адаптированных к меняю-

-30

щимся погодно-климатическим условиям сортов

-40

яровой мягкой пшеницы со стабильно высокой

продуктивностью по годам.

-50

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

-60

2019

2020

2021

В питомнике исходного материала яровой мяг-

кой пшеницы (Самарская обл.) изучали (2019-

Рис. 2. Отклонение суммы осадков

2021 годы) 300 коллекционных образцов различ-

от среднемноголетних значений по месяцам и годам, мм.

РАСТЕНИЕВОДСТВО И СЕЛЕКЦИЯ

Таблица 1.

Характеристика исследуемых образов по продолжительности периода всходы колошение (ПВК) и урожайности зерна

Скороспелые

Среднеспелые

Позднеспелые

Признак

Год

min

max

среднее

min

max

среднее

min

max

среднее

2019

36,5

40,6

44,3

2020

38,7

44,1

49,1

ПВК, сутки

2021

33,4

37,1

40,3

среднее

34,3

39,0

36,2

36,7

44,3

40,6

41,7

48,0

44,6

2019

174

388

268,1

116

554

300,2

126

534

292,5

2020

237

554

396,7

213

619

400,7

246

515

381,0

Урожайность, г/м²

2021

100

347

212,8

102

365

203,1

102

252

175,1

среднее

170,3

429,7

292,5

143,7

512,7

301,3

158,0

433,7

282,9

Во все годы исследований первый месяц вегета-

зерна имели более широкий размах варьирования.

ции растений (май) был теплее климатической нормы

Минимальное значение показателя (100 г/м²) отме-

(14,1°С) на 1,5…6,7°С. В июне отклонения от нормы

чено среди скороспелых образцов в условиях остро-

(18,7) составили от минус 0,2 до 4,2°С, июле (20,7) -

засушливого и жаркого 2021 года, а максимальное

минус 0,4…3,3°С, августе (18,9) - минус 0,6…5,8°С.

(619 г/м²) - среднеспелых (2020). Наиболее высокая

В некоторые дни мая 2021 года температура воз-

продуктивность была в среднеспелой группе, что

духа повышалась до 36,7°С, поверхности почвы -

свидетельствует о нелинейной зависимости про-

58,0°С, и это в ряде случаев вызывало кольцевой

дуктивности образцов от продолжительности веге-

ожог растений в фазе шильцев или первого насто-

тационного периода и ПВК. Последний в условиях

ящего листа. На фоне повышения среднесуточной

Средневолжского региона оказывает высокое влия-

температуры воздуха наблюдали дефицит осадков

ние на общую продолжительность вегетационного

за вегетационный период (рис. 2).

периода растений с корреляционной зависимостью

При норме осадков за четыре месяца (163 мм)

признаков более r > 0,8. [4]

в 2019 году выпало 110,6 мм, 2020 - 130,7, 2021 -

Для определения оптимальной продолжительно-

111,4 мм. В фазах цветения, налива зерна и созрева-

сти периода ПВК по годам, при которой возможно по-

ния (июль-август) их количество существенно сни-

лучение максимально высокой продуктивности зерна

жалось. В июле 2019 года при норме осадков 47 мм

с единицы площади, построены графики зависимости

выпало 32,7 мм (69,6% нормы), 2020 - 21,6 (46,0),

признаков и полиномиальные линии регрессии, опи-

2021 - 17,7 (37,7%), в августе (норма - 44 мм) - 28,8 мм

санные уравнением в третьей степени. На рисунке 3

(65,5%); 43,0 (97,7) и 0,6 мм (1,4%) соответственно.

представлены данные исследований в условиях за-

Жаркая и сухая погода второй половины вегетации

сушливого вегетационного периода 2019 года. На гра-

влияет на формирование количества зерен в колоске

фике видно, что максимальная продуктивность зерна

и выполненность зерновок, что негативно сказы-

у образцов с продолжительностью ПВК 39 суток (для

вается на продуктивности сортов любого срока

уравнения регрессии х=5), максимальная средняя

спелости. Более позднеспелые образцы формируют

расчетная урожайность - 298,6 г/м², а с учетом

низко натурное, порой и щуплое зерно.

НСР₀₅= 10,6 г/м² - 288,0…309,2 г/м². Таким образом,

согласно полиномиальной линии регрессии можно

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

отметить, что максимальную продуктивность в усло-

виях 2019 года обеспечили образцы с продолжитель-

В условиях засушливых (2019, 2020) и острозасуш-

ностью ПВК от 37 до 42 суток.

ливого (2021) вегетационных периодов исследуемых

лет получен широкий диапазон варьирования данных

310

y = 0,1018x³ - 3,7608x² + 31,062x + 224,47

по продолжительности периода всходы - колошение

290

R² = 0,901

(ПВК) образов коллекции, урожайности данных форм

и крупности зерна (табл. 1). Образцы условно разде-

270

лили на три группы спелости по продолжительности

250

ПВК.

Продолжительность ПВК варьировала в относи-

230

тельно широких пределах. Минимальное значение

признака отмечено в условиях жаркого и засуш-

210

ливого лета 2021 года, у самых скороспелых образ-

190

цов - всего 31 сутки, в 2020 году при более низкой

температуре июня у позднеспелых - до 52. В среднем

170

за три года исследований продолжительность ПВК

в скоро- и позднеспелой группе отличалась пример-

Сутки

но на восемь суток, а среднеспелые образцы показа-

ли промежуточное значение - 40,6 суток.

Рис. 3. Зависимость продуктивности образцов

По сравнению с продолжительностью перио-

яровой мягкой пшеницы от продолжительности

периода всходы- колошение в 2019 году.

да всходы - колошение, данные по урожайности

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 5-2022

РАСТЕНИЕВОДСТВО И СЕЛЕКЦИЯ

460

миальной линии регрессии максимальную продук-

y = 0,1528x³- 4,1943x² + 27,242x + 382,27

тивность в 2020 году обеспечили образцы с продол-

R² = 0,8355

440

жительностью периода всходы-колошение от 38 до

42 суток.

420

Погодные условия вегетационного периода

2021 года фактически соответствуют прогнозному

400

уровню глобального потепления относительно ме-

ста проведения исследований на ближайшее деся-

380

тилетие для Самарской области. [3] Поэтому важно

в перспективе обратить на это внимание. Этот год

360

по температурному фону был схож с аномально

340

жарким 2010 и отличался только суммой осадков

за июнь - 72,3 мм (на 33,3 мм больше нормы), что

Сутки

фактически спасло посевы от гибели. На фоне по-

годных условий 2021 года наиболее продуктивны-

Рис. 4. Зависимость продуктивности образцов

ми оказались образцы с продолжительностью ПВК

яровой мягкой пшеницы от продолжительности

34,5 суток (для уравнения регрессии х = 4,5), макси-

периода всходы-колошение в 2020 году.

мальная средняя расчетная урожайность - 235,0 г/м²,

с учетом НСР₀₅= 9,6 г/м² - 225,4…244,6 г/м² (рис. 5).

250

Согласно полиному в третьей степени максималь-

y = 0,1072x³ - 4,0539x² + 29,692x + 173,73

ную продуктивность в условиях повышенной сред-

230

R² = 0,8709

несуточной температуры воздуха вегетационного

210

периода 2021 года обеспечили образцы с продолжи-

тельностью ПВК от 33 до 37 суток.

190

В среднем за три года исследований наиболее

продуктивными были образцы с продолжительно-

170

стью ПВК 39 суток (для уравнения регрессии х = 6),

150

что обеспечило получение максимальной сред-

ней расчетной урожайности - 315,8 г/м², с учетом

130

НСР₀₅= 10,1 г/м² - 305,7…325,9 г/м² (рис. 6).

110

Согласно полиномиальной линии регрессии

продуктивность свыше 305,7 г/м² (проекция с дан-

Сутки

ной точки урожайности на ось продолжительности

ПВК) была у образцов со средней продолжительно-

Рис. 5. Зависимость продуктивности образцов

стью периода всходы-колошение от 37 до 42 суток.

яровой мягкой пшеницы от продолжительности

Не исключено наличие образцов за пределами дан-

периода всходы-колошение в 2021 году.

ного интервала с более высокой продуктивностью,

которая может быть обусловлена их генетическими

340

системами засухо-, жаро-, теплостойкости и другими

y = 0,125x³ - 4,0165x² + 35,619x + 219,77

свойствами и признаками.

R² = 0,817

320

Для погодно-климатических условий Самарской

области и всего Средневолжского региона наиболее

300

продуктивные образцы яровой мягкой пшеницы

280

с продолжительностью периода всходы-колошение

от 39 до 42 суток. При жарком и засушливом вегета-

260

ционном периоде, особенно в фазе до колошения

яровой мягкой пшеницы, оптимальная продолжи-

240

тельность ПВК, позволяющая получить максимально

220

высокую продуктивность культуры, сокращается

до 33…37 суток, а в условиях более прохладного мая

Сутки

и июня близкого к среднемноголетним данным

равна 38…42 суткам.

Рис. 6. Зависимость продуктивности образцов

яровой мягкой пшеницы от продолжительности

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

периода всходы-колошение, средняя за 2019-2021 годы.

1. Гончаров Н.П., Косолапов В.М. Селекция растений -

основа продовольственной безопасности России //

В условиях засушливого 2020 года, отличаю-

Вавиловский журнал генетики и селекции. 2021. Т. 25.

щегося от предыдущего более умеренным темпе-

№ 4. С. 361-366. DOI: 10.18699/VJ21.039.

ратурным фоном первых двух месяцев вегетации,

2. Грабовец А.И., Фоменко М.А. Совершенствование

что несколько удлинило период всходы-колоше-

методологии селекции пшеницы в условиях недо-

ние, наиболее продуктивными оказались образцы

статочного увлажнения // Зернобобовые и крупяные

с продолжительностью ПВК 40 суток (для уравне-

культуры. 2016. № 2 (18). С. 48-53.

ния регрессии х=4). Максимальная средняя рас-

3. Кинчаров А.И., Дёмина Е.А. Анализ и краткосроч-

четная урожайность - 433,8 г/м², а с НСР₀₅= 9,8 г/

ный прогноз изменения климатических условий в

м² - 424,0…443,6 г/м² (рис. 4). Согласно полино-

адаптивной селекции яровых зерновых // Российская

РАСТЕНИЕВОДСТВО И СЕЛЕКЦИЯ

сельскохозяйственная наука. 2022. № 1. С. 23-30. DOI:

2. Grabovec A.I., Fomenko M.A. Sovershenstvovanie metod-

10.31857/S2500262722010057.

ologii selekcii pshenicy v usloviyah nedostatochnogo uv-

4. Кинчаров А.И. Селекция яровой мягкой пшеницы на

lazhneniya // Zernobobovye i krupyanye kul’tury. 2016.

скороспелость в условиях лесостепи Среднего Повол-

№ 2 (18). S. 48-53.

жья: автореф. дис. … канд. с.-х. наук. Саратов, 1998. 16 с.

3. Kincharov A.I., Dyomina E.A. Analiz i kratkosrochnyj

5. Мережко А.Ф., Удачин Р.А., Зуев Е.В. и др. Попол-

prognoz izmeneniya klimaticheskih uslovij v adaptivnoj

нение, сохранение в живом виде и изучение мировой

selekcii yarovyh zernovyh // Rossijskaya sel’skohozya-

коллекции пшеницы, эгилопса и тритикале (методи-

jstvennaya nauka. 2022. № 1. S. 23-30. DOI: 10.31857/

ческие указания). СПб: ВИР, 1999. 81 с.

S2500262722010057.

6. Методика государственного сортоиспытания сельско-

4. Kincharov A.I. Selekciya yarovoj myagkoj pshenicy na

хозяйственных культур. М., 2019. Вып. 1. 329 с.

skorospelost’ v usloviyah lesostepi Srednego Povolzh’ya:

7. Прянишников А.И., Савченко И.В., Мазуров В.Н.

avtoref. dis. … kand. s.-h. nauk. Saratov, 1998. 16 s.

Адаптивная селекция: теория и практика отбора на

5. Merezhko A.F., Udachin R.A., Zuev E.V. i dr. Popolnenie,

продуктивность // Вестник российской сельскохозяй-

sohranenie v zhivom vide i izuchenie mirovoj kollekcii ps-

ственной науки. 2018. № 3. С. 29-32. DOI: 10.30850/

henicy, egilopsa i tritikale (metodicheskie ukazaniya). SPb:

vrsn/2018/3/29-32.

VIR, 1999. 81 s.

8. Стёпочкин П.И., Емцева М.В. Изучение межфазного

6. Metodika gosudarstvennogo sortoispytaniya sel’skohozya-

периода «всходы - колошение» у исходных родитель-

jstvennyh kul’tur. M., 2019. Vyp. 1. 329 s.

ских форм и гибридов тритикале с разными генами

7. Pryanishnikov A.I., Savchenko I.V., Mazurov V.N. Adap-

Vrn // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2017.

tivnaya selekciya: teoriya i praktika otbora na produk-

Т. 21. № 5. С. 530-533. DOI: 10.18699/VJ17.22-о.

tivnost’ // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki.

9. Gharib M., Qabil N., Salem A. et al. Characterization of

2018. № 3. S. 29-32. DOI: 10.30850/vrsn/2018/3/29-32.

wheat landraces and commercial cultivars based on mor-

8. Styopochkin P.I., Emceva M.V. Izuchenie mezhfaznogo

pho-phenological and agronomic traits // Cereal Re-

perioda «vskhody - koloshenie» u iskhodnyh roditel’skih

search Communications. 2021. Vol. 49. P. 149-159. DOI:

form i gibridov tritikale s raznymi genami Vrn // Vavilovskij

10.1007/s42976-020-00077-2.

zhurnal genetiki i selekcii. 2017. T. 21. № 5. S. 530-533.

10. Gómez D., Salvador P., Sanz J. et al. Modelling wheat yield

DOI: 10.18699/VJ17.22-o.

with antecedent information, satellite and climate data us-

9. Gharib M., Qabil N., Salem A. et al. Characterization of

ing machine learning methods in Mexico // Agricultural

wheat landraces and commercial cultivars based on mor-

and Forest Meteorology. 2021. Vol. 300. P. 108317 DOI:

pho-phenological and agronomic traits // Cereal Re-

10.1016/j.agrformet.2020.108317.

search Communications. 2021. Vol. 49. P. 149-159. DOI:

11. Lopes M., El-Basyoni I., Baenziger P. et al. Exploiting genetic

10.1007/s42976-020-00077-2.

diversity from landraces in wheat breeding for adaptation to cli-

10. Gómez D., Salvador P., Sanz J. et al. Modelling wheat yield

mate change // Journal of Experimental Botany. 2015. Vol. 66.

with antecedent information, satellite and climate data us-

No 12. P. 3477-3486. DOI: 10.1093/jxb/erv122.

ing machine learning methods in Mexico // Agricultural

12. Reyer C., Leuzinger S., Rammig A. et al. A plant’s perspec-

and Forest Meteorology. 2021. Vol. 300. P. 108317 DOI:

tive of extremes: terrestrial plant responses to changing cli-

10.1016/j.agrformet.2020.108317.

matic variability // Global Change Biology. 2013. Vol. 19.

11. Lopes M., El-Basyoni I., Baenziger P. et al. Exploiting genetic

P. 75-89. DOI: 10.1111/gcb.12023.

diversity from landraces in wheat breeding for adaptation to cli-

13. Venske E., Dos Santos RS., Busanello C. et al. Bread wheat:

mate change // Journal of Experimental Botany. 2015. Vol. 66.

a role model for plant domestication and breeding // Heredi-

No 12. P. 3477-3486. DOI: 10.1093/jxb/erv122.

tas. 2019. No 156:16. DOI: 10.1186/s41065-019-0093-9.

12. Reyer C., Leuzinger S., Rammig A. et al. A plant’s perspec-

14. Vollset S.E., Goren E., Yuan C. et al. Fertility, mortali-

tive of extremes: terrestrial plant responses to changing cli-

ty, migration, and population scenarios for 195 countries

matic variability // Global Change Biology. 2013. Vol. 19.

and territories from 2017 to 2100: a forecasting analysis

P. 75-89. DOI: 10.1111/gcb.12023.

for the Global Burden of Disease Study // Lancet. 2020.

13. Venske E., Dos Santos RS., Busanello C. et al. Bread wheat:

Vol. 396. No 10258. P. 1285-1306. DOI: 10.1016/S0140-

a role model for plant domestication and breeding // Heredi-

6736(20)30677-2.

tas. 2019. No 156:16. DOI: 10.1186/s41065-019-0093-9.

14. Vollset S.E., Goren E., Yuan C. et al. Fertility, mortali-

REFERENCES

ty, migration, and population scenarios for 195 countries

1. Goncharov N.P., Kosolapov V.M. Selekciya rastenij - os-

and territories from 2017 to 2100: a forecasting analysis

nova prodovol'stvennoj bezopasnosti Rossii // Vavilovskij

for the Global Burden of Disease Study // Lancet. 2020.

zhurnal genetiki i selekcii. 2021. T. 25. № 4. S. 361-366.

Vol. 396. No 10258. P. 1285-1306. DOI: 10.1016/S0140-

DOI: 10.18699/VJ21.039.

6736(20)30677-2.

ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ НАУКИ • № 5-2022