Use of multicriteria estimation in sweet sorghum breeding | Использование многокритериальной оценки в селекции сорго сахарного

英语. The aim of the work was to analyze the breeding material of sweet sorghum according to a number of economic traits using a multi-criteria assessment to identify varieties that meet the requirements of the variety model. The study was carried out in the Donskoy Agricultural Research Center (Rostov region) in 2016–2018. The soil of the experimental plot was represented by ordinary carbonate chernozem. The objects of the study were 13 sweet sorghum variety samples developed in the Center and involved in the Competitive Variety Testing. The experiments were carried out in accordance with the methodical recommendations for the study of collection samples of corn, sorghum and groat crops and with the methods of the State Commission on Variety Testing. Five variety samples 'D-3868', 'KD-388', 'Sakharnoe 105/3', 'Feniks', 'Listvenit' had green mass productivity at the level of the model variety (more than 45 t/ ha). There were identified the main economic characteristics for which breeding work was carried out (the green mass productivity, the duration of a vegetation period, plant height, leaf size and quantity, sugar percentage in the stem sap). Using the Excel and Statistica 10.0 programs, we calculated the standard deviation, weight coefficient and integrated assessment of the varieties. The multi-criteria analysis was performed by Martynov's, according to which there were identified the estimation criteria (main economic traits) and their contribution to the variety samples formation, as well as the values of these indicators, which should be characteristic of the variety model. The multi-criteria assessment of the sorghum varieties allowed identifying variety samples 'Feniks' (2.67), 'Yuzhnoe' (3.8) and variety 'Debyut' (4.29) with the best integral estimation. According to the study results variety samples 'Feniks' and 'Yuzhnoe' were sent to the State Variety Testing since 2019. Variety 'Debyut' was included into the State Register of Breeding Achievements in 2003. Thus, the multi-criteria assessment can be used in the breeding process to identify the varieties that meet the requirements of the breeding programs.

俄语. Цель работы – анализ селекционного материала сорго сахарного по ряду хозяйственных признаков с использованием многокритериальной оценки для выделения сортов, отвечающих требованиям модели сорта. Исследования проводили в 2016–2018 гг. в Ростовской области. Почвенный покров опытного участка представлен обыкновенным карбонатным черноземом. Объект исследований – 13 сортообразцов сорго сахарного селекции центра, вовлеченные в конкурсное сортоиспытание. Опыты выполняли в соответствии с методическими указаниями по изучению коллекционных образцов кукурузы, сорго и крупяных культур, методикой Государственной комиссии по сортоиспытанию с.-х. культур. По урожайности зеленой массы 5 сортообразцов находились на уровне модельного сорта (более 45 т/га): Д-3868, КД-388, Сахарное 105/3, Феникс, Лиственит. Для основных хозяйственных признаков, по которым вели селекционную работу (урожайность зеленой массы, продолжительность вегетационного периода, высота растений, размеры листа и их количество, содержание сахаров в соке стеблей), с использование программ были рассчитаны стандартные отклонения, весовые коэффициенты, интегральные оценки сортообразцов. По результатам многокритериального анализа, выполненного по С. П. Мартынову, установлены критерии оценки (основные хозяйственные признаки) и их вклад в формирование перспективности образцов, а также величины этих показателей, которые должны быть характерны для модели сорта. Самую высокую интегральную оценку получили сортообразцы Феникс (2,67), Южное (3,80) и сорт Дебют (4,29). Образцы Южное и Феникс по результатам многолетних исследований в 2019 г. были переданы на государственное сортоиспытание, сорт Дебют внесен в Государственный реестр селекционных достижений с 2003 г. Таким образом,многокритериальную оценку можно использовать в селекционном процессе для выделения образцов, отвечающих требованиям селекционных программ.