Мета. Вивчення динаміки формування біометричних показників, урожайності біомаси та енергетичного потенціалу рослин сортів сорго цукрового в умовах Центрального Лісостепу України. Методи. Використовували польовий, лабораторний і статистичний методи. Об’єктом досліджень слугували п’ять зареєстрованих сортів сорго цукрового, а саме: ‘Гулівер’, ‘Довіста’, ‘Зубр’, ‘Су’ та ‘Цукрове’. Вимірювання біометричних показників рослин, облік урожайності біомаси й енергетичного потенціалу здійснювали відповідно до затверджених науково-методичних рекомендацій. Результати. Найшвидший ріст сорго цукрового у висоту відмічено в такі міжфазні періоди, як сходи–вихід у трубку та вихід у трубку–цвітіння. На час закінчення вегетації рослини сортів ‘Гулівер’ (237,2–245,1 см), ‘Цукрове’ (218,0–227,2 см) й ‘Довіста’ (205,6–220,9 см) переважали над іншими за висотою. Найбільшою площею листкової фотосинтезуючої поверхні характеризувалися ‘Гулівер’, ‘Цукрове’ й ‘Зубр’, вони ж сформували найбільшу біомасу й відзначилися найвищою енергетичною ефективністю вирощування за показниками енергопродуктивності (EPс дорівнює або більше ніж 60,0 ГДж/га) та коефіцієнтом енергоефективності (Кее дорівнює або більше ніж 4,0). Висновки. Найбільшу врожайність біомаси за сухим залишком виявлено в сортів сорго цукрового ‘Гулівер’ (15,4 т/га), ‘Цукрове’ (15,2 т/га) та ‘Зубр’ (12,5 т/га). Ці ж сорти вирізнялися високою енергопродуктивністю (різницею між накопиченою в біомасі енергією та енергією, витраченою на її виробництво) – 65,3; 64,9 і 56,8 ГДж/га відповідно, зі значенням Кее 4,0 або більше, що характеризує середній рівень ефективності виробництва біомаси.

Мета. Вивчення динаміки формування біометричних показників, урожайності біомаси та енергетичного потенціалу рослин сортів сорго цукрового в умовах Центрального Лісостепу України. Методи. Використовували польовий, лабораторний і статистичний методи. Об’єктом досліджень слугували п’ять зареєстрованих сортів сорго цукрового, а саме: ‘Гулівер’, ‘Довіста’, ‘Зубр’, ‘Су’ та ‘Цукрове’. Вимірювання біометричних показників рослин, облік урожайності біомаси й енергетичного потенціалу здійснювали відповідно до затверджених науково-методичних рекомендацій. Результати. Найшвидший ріст сорго цукрового у висоту відмічено в такі міжфазні періоди, як сходи–вихід у трубку та вихід у трубку–цвітіння. На час закінчення вегетації рослини сортів ‘Гулівер’ (237,2–245,1 см), ‘Цукрове’ (218,0–227,2 см) й ‘Довіста’ (205,6–220,9 см) переважали над іншими за висотою. Найбільшою площею листкової фотосинтезуючої поверхні характеризувалися ‘Гулівер’, ‘Цукрове’ й ‘Зубр’, вони ж сформували найбільшу біомасу й відзначилися найвищою енергетичною ефективністю вирощування за показниками енергопродуктивності (EPс дорівнює або більше ніж 60,0 ГДж/га) та коефіцієнтом енергоефективності (Кее дорівнює або більше ніж 4,0). Висновки. Найбільшу врожайність біомаси за сухим залишком виявлено в сортів сорго цукрового ‘Гулівер’ (15,4 т/га), ‘Цукрове’ (15,2 т/га) та ‘Зубр’ (12,5 т/га). Ці ж сорти вирізнялися високою енергопродуктивністю (різницею між накопиченою в біомасі енергією та енергією, витраченою на її виробництво) – 65,3; 64,9 і 56,8 ГДж/га відповідно, зі значенням Кее 4,0 або більше, що характеризує середній рівень ефективності виробництва біомаси. | Purpose. Study of the dynamics of formation of biometric indicators, biomass yield and energy potential of sorghum varieties in the conditions of the Central ForestSteppe of Ukraine. Methods. Field, laboratory and statistical methods were used. Five registered varieties of sorghum, viz: ‘Huliver’, ‘Dovista’, ‘Zubr’, ‘Su’ and ‘Tsukrove’ served as the object of research. The measurement of biometric indicators of plants, the calculation of biomass yield and energy potential were carried out in accordance with approved scientific and methodological recommendations. Results. The most rapid growth in height of sorghum was observed during the interphases of “seedling – leaf-tube formation and leaf-tube formation – flowering”. At the end of the growing season, plants of the varieties ‘Huliver’ (237.2–245.1 cm), ‘Tsukrove’ (218.0–227.2 cm) and ‘Dovista’ (205.6–220.9 cm) were the tallest. ‘Hulliver’, ‘Tsukrove’ and ‘Zubr’ were characterized by the largest photosynthetic leaf area, they produced the largest biomass and were characterized by the highest energy efficiency of cultivation in terms of energy productivity (EPс equal to or greater than 60.0 GJ/ha) and energy efficiency coefficient (Kee equal to or greater than 4.0). Conclusions. The highest biomass yield by dry residue was found in the sorghum varieties ‘Huliver’ (15.4 t/ha), ‘Tsukrove’ (15.2 t/ha) and ‘Zubr’ (12.5 t/ha). The same varieties were characterized by high energy productivity (the difference between the energy stored in biomass and the energy used to produce it) – 65.3, 64.9 and 56.8 GJ/ha respectively, with a Kee value of 4.0 or more, which characterizes the average level of biomass production efficiency.

Мета. Оцінити нові сорти високоолеїнового соняшнику однорічного (Helianthus annuus L.) за основними господарсько­цінними показниками: врожайністю, стійкістю проти хвороб, умістом олеїнової кислоти, олії та білка. Методи. Кваліфікаційну експертизу сортів соняшнику однорічного на придатність до поширення в Україні (ПСП) проводили в пунктах досліджень Українського інституту експертизи сортів рослин в межах ґрунтово­кліматичних зон Степу та Лісостепу впродовж 2021–2022 рр. Дослідження здійснювали відповідно до «Методики проведення кваліфікаційної експертизи сортів рослин на придатність до поширення в Україні (Загальна частина)» та «Методики проведення експертизи сортів рослин групи технічних та кормових на придатність до поширення в Україні». Результати. Внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні, нові сорти соняшнику однорічного ‘LG50475’, ‘ОКLLАОМА’, ‘P64HЕ418’, ‘RGТ CHARLLОТТE CL’, ‘SY DIEGO CLP’, ‘F4987VО’, ‘N4H422 KL’, ‘LG50779 SХ’, ‘SUBЕО’ та ‘SY FЕNОМЕNО’ проаналізовано за сортовим потенціалом з огляду на такі господарсько­цінні ознаки, як урожайність, уміст олеїнової кислоти та олії. Впродовж 2021–2022 рр. зона Лісостепу переважала над іншими за показниками врожайності. Найвищі її значення серед досліджуваних сортів продемонстрували ‘LG50475’ (2,61–3,99 т/га), ‘ОКLLАОМА’ (2,73–3,89 т/га) та ‘LG50779 SХ’ (2,50–3,57 т/га). Найбільшим умістом олеїнової кислоти (показник якості) відзначилися ‘P64HЕ418’ – 86,4% в зоні Степу та 87,3% в зоні Лісостепу; ‘LG50475’ та ‘SY DIEGO CLP’ – по 87,3% в зоні Лісостепу. Висновки. За результатами кваліфікаційної експертизи на придатність сорту для поширення всі досліджувані сорти рекомендовано до вирощування у степовій і лісостеповій зонах. Максимальний уміст олії одержано в насінні сорту ‘OKLLAOMA’ (50,9%  у Степу та 52,0% в Лісостепу). Найбільше білка – в насінні ‘RGТ CHARLLОТТE CL’ (18,0% у зоні Степу) та ‘P64HЕ418’ (15,8% у зоні Лісостепу). Максимальний збір олії з гектара (по 1,78 т/га в сортів ‘ОКLLАОМА’, ‘SY FЕNОМЕNО’ та ‘SUBЕО’) отримано в Лісостепу, що зумовлено ліпшими врожайністю та вмістом олії саме в цій ґрунтово-кліматичній зоні.

Мета. Оцінити нові сорти високоолеїнового соняшнику однорічного (Helianthus annuus L.) за основними господарсько­цінними показниками: врожайністю, стійкістю проти хвороб, умістом олеїнової кислоти, олії та білка. Методи. Кваліфікаційну експертизу сортів соняшнику однорічного на придатність до поширення в Україні (ПСП) проводили в пунктах досліджень Українського інституту експертизи сортів рослин в межах ґрунтово­кліматичних зон Степу та Лісостепу впродовж 2021–2022 рр. Дослідження здійснювали відповідно до «Методики проведення кваліфікаційної експертизи сортів рослин на придатність до поширення в Україні (Загальна частина)» та «Методики проведення експертизи сортів рослин групи технічних та кормових на придатність до поширення в Україні». Результати. Внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні, нові сорти соняшнику однорічного ‘LG50475’, ‘ОКLLАОМА’, ‘P64HЕ418’, ‘RGТ CHARLLОТТE CL’, ‘SY DIEGO CLP’, ‘F4987VО’, ‘N4H422 KL’, ‘LG50779 SХ’, ‘SUBЕО’ та ‘SY FЕNОМЕNО’ проаналізовано за сортовим потенціалом з огляду на такі господарсько­цінні ознаки, як урожайність, уміст олеїнової кислоти та олії. Впродовж 2021–2022 рр. зона Лісостепу переважала над іншими за показниками врожайності. Найвищі її значення серед досліджуваних сортів продемонстрували ‘LG50475’ (2,61–3,99 т/га), ‘ОКLLАОМА’ (2,73–3,89 т/га) та ‘LG50779 SХ’ (2,50–3,57 т/га). Найбільшим умістом олеїнової кислоти (показник якості) відзначилися ‘P64HЕ418’ – 86,4% в зоні Степу та 87,3% в зоні Лісостепу; ‘LG50475’ та ‘SY DIEGO CLP’ – по 87,3% в зоні Лісостепу. Висновки. За результатами кваліфікаційної експертизи на придатність сорту для поширення всі досліджувані сорти рекомендовано до вирощування у степовій і лісостеповій зонах. Максимальний уміст олії одержано в насінні сорту ‘OKLLAOMA’ (50,9%  у Степу та 52,0% в Лісостепу). Найбільше білка – в насінні ‘RGТ CHARLLОТТE CL’ (18,0% у зоні Степу) та ‘P64HЕ418’ (15,8% у зоні Лісостепу). Максимальний збір олії з гектара (по 1,78 т/га в сортів ‘ОКLLАОМА’, ‘SY FЕNОМЕNО’ та ‘SUBЕО’) отримано в Лісостепу, що зумовлено ліпшими врожайністю та вмістом олії саме в цій ґрунтово-кліматичній зоні. | Purpose. To evaluate new varieties of high oleic common sunflower (Helianthus annuus L.) according to the main economic and quality indicators: yield, disease resistance, oleic acid, oil and protein content. Methods. The qualification examination of common sunflower varieties for suita­bility for distribution in Ukraine (SVD) was carried out at the research stations of the Ukrainian Institute for Plant Variety Examination within the soil­climatic zones of the Steppe and Forest­Steppe in 2021–2022. The research was conducted in accordance with the “Methodology of qualification examination of plant varieties for suitability for distribution in Ukraine (general part)” and “Methodology of examination of plant varieties of technical and forage group for suitability for distribution in Ukraine”. Results. New common sunflower varieties ‘LG50475’, ‘ОКLLАОМА’, ‘P64HЕ418’, ‘RGТ CHARLLОТТE CL’, ‘SY DIEGO CLP’, ‘F4987VО’, ‘N4H422 KL’, ‘LG50779 SХ’, ‘SUBЕО’ and ‘SY FЕNОМЕNО’, which are included in the State Register of Plant Varieties Suitab­le for Distribution in Ukraine, were analyzed for varietal potential in terms of economically valuable traits such as productivity, oleic acid and oil content. In 2021–2022, the Fo­rest­Steppe zone prevailed over the others in terms of yield indicators. The highest values among the investigated varieties were shown by ‘LG50475’ (2.61–3.99 t/ha), ‘OKLLAOMA’ (2.73–3.89 t/ha) and ‘LG50779 SH’ (2.50–3.57 t/ha). The highest content of oleic acid (quality indicator) was recorded for ‘P64HE418’ – 86.4% in the Steppe zone and 87.3% in the Forest­Steppe zone; ‘LG50475’ and ‘SY DIEGO CLP’ – 87.3% each in the Forest­Steppe zone. Conclusions. According to the results of the varietal suitability test, all the varieties studied are recommended for cultivation in the Steppe and Forest­Steppe zones. The maximum oil content was obtained in the seeds of the variety ‘OKLLAOMA’ (50.9% in Steppe and 52.0% in Forest­Steppe). The highest protein content was found in the seeds of ‘RGТ CHARLLOTTE CL’ (18.0% in the Steppe zone) and ‘P64HE418’ (15.8% in the Forest­Steppe zone). The maximum oil yield per hectare (1.78 t/ha for each of the varieties ‘OKLLAOMA’, ‘SY FENOMENO’ and ‘SUBEO’) was obtained in the Forest­Steppe zone, due to the better yield and oil content in this soil­climatic zone.

Purpose. Analysis of the current state and experience on the loop-mediated amplification (LAMP) use to detect genetically modified plants. Methods. Literature search and analysis. Results. General information on the current state and use of the genetically modified plants is provided. Despite the wide distribution of genetically modified plants, the attitude towards them in society continues to remain somewhat wary. About 50 countries have introduced mandatory labeling of GM feed and products, provided that their content exceeds a certain threshold. In order to meet labeling requirements, effective and sensitive methods for detecting known genetic modifications in a variety of plant materials, food products and animal feed must be developed and standardized. The most common approaches to the detection of genetically modified organisms (GMOs) are the determination of specific proteins synthesized in transgenic plants and the detection of new introduced genes. Methods for the determination of GMOs based on the analysis of nucleic acids are more common, since such methods have greater sensitivity and specificity than the analysis of protein composition. Polymerase chain reaction (PCR) method is the main method of nucleic acid analysis, which is now wide used for the detection of GMOs. Loop-mediated amplification (LAMP), which can occur at a constant temperature and therefore does not require the use of expensive equipment may be an alternative to the PCR. Scientific articles about the use of the loop-mediated amplification (LAMP) for the detection of genetically modified plants were analyzed. Advantages and disadvantages of the polymerase chain reaction and loop-mediated amplification are compared. Conclusions. The main criteria for applying a method of GMO detection analysis are as follow: its sensitivity, time of reaction, availability and ease to use, cost of reagents and equipment, and the possibility for simultaneous detection of many samples.

Russula albonigra is considered a well-known species, morphologically delimited by the context of the basidiomata blackening without intermediate reddening, and the menthol-cooling taste of the lamellae. It is supposed to have a broad ecological range and a large distribution area. A thorough molecular analysis based on four nuclear markers (ITS, LSU, RPB2 and TEF1-α) shows this traditional concept of R. albonigra s. lat. represents a species complex consisting of at least five European, three North American, and one Chinese species. Morphological study shows traditional characters used to delimit R. albonigra are not always reliable. Therefore, a new delimitation of the R. albonigra complex is proposed and a key to the described European species of R. subgen. Compactae is presented. A lectotype and an epitype are designated for R. albonigra and three new European species are described: R. ambusta, R. nigrifacta, and R. ustulata. Different thresholds of UNITE species hypotheses were tested against the taxonomic data. The distance threshold of 0.5% gives a perfect match to the phylogenetically defined species within the R. albonigra complex. Publicly available sequence data can contribute to species delimitation and increase our knowledge on ecology and distribution, but the pitfalls are short and low quality sequences.

Мета. Розробити багатовимірну модель сховища даних кваліфікаційної експертизи сортів рослин для фіксації метеорологічних умов у взаємозв’язку з фенологічними стадіями розвитку сортів, які проходять ВОС та ПСП експертизу. Методи. Для проведення досліджень з установленням основних структурних елементів багатовимірного сховища даних застосовано методи індукції, дедукції, аналізу та синтезу. У процесі проєктування сховища застосовано концепцію W. H. Inmon, адаптовану для сфери сільського господарства та аграрного бізнесу. Результати. Проаналізовано етапи кваліфікаційної експертизи сортів рослин та розглянуто методологічні підходи до створення багатовимірної моделі сховища даних. Висвітлено особливості застосування сховищ даних для збереження результатів кваліфікаційної експертизи сортів рослин на відмінність, однорідність та стабільність (ВОС) та придатність сорту до поширення (ПСП). Особливу увагу приділено реалізації взаємозв’язку результатів кваліфікаційної експертизи сортів рослин з даними метеорологічних спостережень на різних фенологічних етапах росту й розвитку рослин, відповідно до записів в електронному польовому журналі. Спроектовано даталогічну схему сховища даних та реалізовано її у середовищі MS SQL Server. Висновки. Визначено джерела надходження даних у сховища даних та реалізовано багатовимірну модель сховища даних за схемою «сніжинки». Подано схему сховища даних, яка забезпечує зв’язок між метеорологічними умовами проведення польових дослідів та результатними даними кваліфікаційної експертизи й налічує чотири таблиці вимірів. Для кожної таблиці вимірів та таблиці фактів визначено атрибутний склад даних. Сховище даних практично використовується для аналізу впливу погодних умов на показники ВОС та ПСП експертиз

Мета. Розробити багатовимірну модель сховища даних кваліфікаційної експертизи сортів рослин для фіксації метеорологічних умов у взаємозв’язку з фенологічними стадіями розвитку сортів, які проходять ВОС та ПСП експертизу. Методи. Для проведення досліджень з установленням основних структурних елементів багатовимірного сховища даних застосовано методи індукції, дедукції, аналізу та синтезу. У процесі проєктування сховища застосовано концепцію W. H. Inmon, адаптовану для сфери сільського господарства та аграрного бізнесу. Результати. Проаналізовано етапи кваліфікаційної експертизи сортів рослин та розглянуто методологічні підходи до створення багатовимірної моделі сховища даних. Висвітлено особливості застосування сховищ даних для збереження результатів кваліфікаційної експертизи сортів рослин на відмінність, однорідність та стабільність (ВОС) та придатність сорту до поширення (ПСП). Особливу увагу приділено реалізації взаємозв’язку результатів кваліфікаційної експертизи сортів рослин з даними метеорологічних спостережень на різних фенологічних етапах росту й розвитку рослин, відповідно до записів в електронному польовому журналі. Спроектовано даталогічну схему сховища даних та реалізовано її у середовищі MS SQL Server. Висновки. Визначено джерела надходження даних у сховища даних та реалізовано багатовимірну модель сховища даних за схемою «сніжинки». Подано схему сховища даних, яка забезпечує зв’язок між метеорологічними умовами проведення польових дослідів та результатними даними кваліфікаційної експертизи й налічує чотири таблиці вимірів. Для кожної таблиці вимірів та таблиці фактів визначено атрибутний склад даних. Сховище даних практично використовується для аналізу впливу погодних умов на показники ВОС та ПСП експертиз

Мета. Установити оптимальні ширину міжрядь та норму висіву насіння сорго зернового сортів ‘Дніпровський 39’ й ‘Вінець’, обґрунтувати їхній вплив на тривалість вегетаційного періоду й біометричні показники рослин в умовах Правобережного Лісостепу України. Методи. Польовий, лабораторний, математично-статистичний. Результати. Найінтенсивніший ріст і розвиток рослин сорго зернового відзначено за сівби насіння із шириною міжрядь 45 см та нормою висіву 200 тис. шт./га. Зокрема, тривалість вегетаційного періоду за таких умов була найменшою: 108 діб у сорту ‘Дніпровський 39’ та 106 діб у сорту ‘Вінець’. Водночас показники польової схожості насіння, висоти рослин та діаметра стебла були максимальними в досліді: ‘Дніпровський 39’ – 88,7%, 137,3 та 1,7 см, ‘Вінець’ – 86,9%, 121,8 та 1,6 см відповідно. Установлено, що зі збільшенням норми висіву насіння зменшуються показники продуктивної кущистості, площі листкової поверхні та маси однієї рослини. Найінтенсивніше рослини сорго зернового кущились за норми висіву насіння 150 та 200 тис. шт./га за всіх досліджуваних варіантів ширини міжрядь: у середньому до двох добре виповнених зерном волоті на одну рослину залежно від сортових особливостей. За норми 250 тис. шт./га кущіння рослин в обох сортів відбувалося дещо слабкіше – 1,0–1,1 волоті на рослину. Найбільшими показники площі листкової поверхні та маси однієї рослини були за ширини міжрядь 45 см: 1528–2320 см2 і 169,2–185,6 г у сорту ‘Дніпровський 39’ та 1476–2180 см2 і 143,1–162,3 г у сорту ‘Вінець’ залежно від густоти посіву. Зменшення ширини міжрядь до 15 см і збільшення до 70 см призводило до зниження основних параметрів росту й розвитку рослин. Висновки. Найліпше розвивалися рослини сорго зернового за сівби із шириною міжрядь 45 см та нормою висіву 200 тис. шт./га, які й рекомендуються для вирощування культури в умовах Правобережного Лісостепу України.

Purpose. To establish the optimal row spacing and so?wing rate of sorghum seeds of grain varieties ?Dniprovskyi 39? and ?Vinets?, to substantiate their influence on the growing season and biometric parameters of plants in the Right-Bank Forest-Steppe of Ukraine.Methods. Field, laboratory, mathematical and statistical.Results. The most intensive growth and development of sorghum plants was observed when sowing seeds with a row spacing of 45 cm and a seeding rate of 200 thousand pieces/ha. In particular, the duration of the growing season under such conditions was the smallest: 108 days for the ?Dniprovskyi 39? variety and 106 days for the ?Vinets? variety. At the same time, the indicators of field seeds germination, plant height and stem diameter were maximum in the experiment: ?Dniprovskyi 39? ??88.7%, 137.3 cm and 1.7 cm, ?Vinets? ? 86.9%, 121.8 cm?and 1.6 cm, respectively. It was found that an increase in seeding rate reduced indicators of productive tillering, leaf area and weight per plant. The most intense tillering of sorghum plants was observed at a seeding rate of 150 and 200 thousand pieces/ha for all the studied variants of the row spacing: on average, up to two panicles well filled with grain per plant, depending on the varietal characte?ristics. At the rate of 250 thousand pieces/ha, tillering of plants in both varieties was somewhat weaker ? 1.0?1.1 panicles per plant. The largest indicators of leaf surface area and weight of one plant were with a row spacing of 45 cm: 1528?2320 cm2 and 169.2?185.6 g in the variety ?Dniprovskyi 39? and 1476?2180 cm2 and 143.1?162.3 g in the variety ?Vinets? depending on planting density. Reduction of row spacing up to 15 cm and its increase up to 70 cm led to a decrease in the main parameters of plant growth and development.Conclusions. Sorghum plants developed better when sown with a row spacing of 45 cm and a seeding rate of 200 thousand pieces/ha, which were recommended for growing crops in the conditions of the Right-Bank Forest-Steppe of Ukraine. | ????. ?????????? ?????????? ?????? ??????? ?? ????? ?????? ??????? ????? ????????? ?????? ????????????? 39? ? ????????, ???????????? ????? ????? ?? ?????????? ????????????? ??????? ? ??????????? ????????? ?????? ? ?????? ?????????????? ????????? ???????.??????. ????????, ????????????, ???????????-????????????.??????????. ???????????????? ???? ? ???????? ?????? ????? ????????? ?????????? ?? ????? ??????? ?? ??????? ??????? 45 ?? ?? ?????? ?????? 200????.???./??. ???????, ?????????? ????????????? ??????? ?? ????? ???? ???? ?????????: 108 ??? ? ????? ????????????? 39? ?? 106 ??? ? ????? ????????. ???????? ????????? ???????? ???????? ???????, ?????? ?????? ?? ???????? ?????? ???? ????????????? ? ???????: ????????????? 39? ? 88,7%, 137,3 ?? 1,7 ??, ???????? ? 86,9%, 121,8 ?? 1,6 ?? ??????????. ???????????, ?? ?? ??????????? ????? ?????? ??????? ??????????? ????????? ???????????? ??????????, ????? ????????? ???????? ?? ???? ?????? ???????. ??????????????? ??????? ????? ????????? ???????? ?? ????? ?????? ??????? 150 ?? 200 ???. ??./?? ?? ???? ????????????? ????????? ?????? ???????: ? ?????????? ?? ???? ????? ?????????? ?????? ?????? ?? ???? ??????? ??????? ??? ???????? ????????????. ?? ????? 250 ???. ??./?? ??????? ?????? ? ???? ?????? ??????????? ???? ???????? ? 1,0?1,1 ?????? ?? ???????. ??????????? ????????? ????? ????????? ???????? ?? ???? ?????? ??????? ???? ?? ?????? ??????? 45 ??: 1528?2320 ??2 ? 169,2?185,6?? ? ????? ????????????? 39? ?? 1476?2180 ??2 ? 143,1?162,3?? ? ????? ???????? ??????? ??? ??????? ??????. ????????? ?????? ??????? ?? 15 ?? ? ?????????? ?? 70 ?? ?????????? ?? ???????? ???????? ?????????? ????? ? ???????? ??????.????????. ???????? ??????????? ??????? ????? ????????? ?? ????? ?? ??????? ??????? 45 ?? ?? ?????? ?????? 200 ???. ??./??, ??? ? ?????????????? ??? ??????????? ???????? ? ?????? ?????????????? ????????? ???????.