The research aimed at the provenance trial of new high-yielding potato varieties of domestic and foreign breeding cultivated with sprinkling under hard hydrothermal conditions of the Lower Volga region. Nineteen new high-yielding potato varieties and hybrids were tested at the experimental field of the All-Russian Research Institute of Irrigation Agriculture in 2022–2023. The studies were conducted in accordance with the requirements of conventional methods. The study results showed that the maximum amount of above-ground matter of the studied potato varieties was formed in the first decade of August, and the maximum growth of tops was noted in the 'Kupets' variety and hybrid '16.18-2' (750 and 700 g, respectively). The 'Vega', 'Udacha', 'Lekar', 'Elixir', 'Gurman' varieties and hybrid '45.82-12' formed the vegetative matter from 500 to 630 g. Other varieties were unable to form a powerful vegetative mass. Of the studied potato varieties, 'Gulliver' is characterized by the highest yield capacity of 4.3 t/ha. The minimum yield of potato tubers amounted to 15.6 t/ha was obtained in 'Lubava'. The potato tuber yields formed by other varieties and hybrids ranged from 18.7 to 34 t/ha. Totally, results were obtained on the patterns of tubers yield formation of 17 varieties and 2 potato hybrids undergoing environmental testing. The yield of studied varieties and hybrids ranged from 15.6 to 41.3 t/ha, however, such varieties as 'Gulliver', 'Udacha' and 'Darenka', 'Red Scarlett', 'Kolombo', 'Koroleva Anna' and hybrids with yields of above 30 t/ha should be highlighted. | Цель исследований: провести эколого-географическое испытание новых высокопродуктивных сортов картофеля отечественной и зарубежной селекции при дождевании в условиях гидротермической напряженности региона Нижней Волги. Экологическое испытание новых высокопродуктивных 19 сортов и гибридов картофеля отечественной и зарубежной селекции выполнялось на опытном поле Всероссийского НИИ орошаемого земледелия в 2022–2023 гг. (г. Волгоград). Исследования проводились в соответствии с требованиями общепринятых методик. Результаты исследования показали, что максимальное количество надземной массы изучаемые сорта картофеля формировали в первой декаде августа, максимальные приросты ботвы были отмечены у сорта Купец и гибрида 16.18-2 (соответственно 750 и 700 г). Сорта Вега, Удача, Лекарь, Эликсир, Гурман и гибрид 45.82-12 сформировали вегетативную массу от 500 до 630 г. Другие сорта не смогли сформировать мощную вегетативную массу. Из изучаемых сортов картофеля наибольшей продуктивностью, 41,3 т/га, характеризуется сорт Гулливер. Минимальная урожайность клубней картофеля получена в посадках сорта Любава, которая составила 15,6 т/га. Сформированная урожайность клубней картофеля у других сортов и гибридов находилась в пределах 18,7–34,0 т/га. В итоге проведенных исследований получены результаты, показывающие закономерности формирования урожайности клубней 17 сортов и двух гибридов картофеля, проходящих экологическое испытание. Урожайность сортов и гибридов отечественной и зарубежной селекции варьировалась от 15,6 до 41,3 т/га, однако хотелось бы выделить такие сорта, как Гулливер, Удача и Даренка, Ред Скарлетт, Коломбо, Королева Анна, и гибриды, урожайность которых была выше 30 т/га.

The research purpose is to test the hypothesis on possibility of building a perennial grasses yield forecast model using the machine learning methods. For agricultural production planning, the yield forecasting is one of the important tasks, and when using information technologies, building forecast models requires significantly less labor inputs while maintaining or even increasing the accuracy and adequacy of the models. Such methods were used as analysis and synthesis of various levels, methods of data preparation for machine learning, machine learning methods implementing a linear regression model and regression using decision trees. The Python machine language and publicly available libraries for data analysis and preparation and building machine learning models were used as the main technology stack for implementing the machine learning methods. The data were prepared for training the model by machine learning methods, and the data were modified without loss so as to represent exclusively numerical values. Linear regression and regression models using decision trees were trained. A metric of model quality confirmed by high values of determination coefficients (0.68 and 0.98, respectively) was calculated, by standard tools from the libraries used. It is concluded that numerical values of contribution of such signs as food regime (0.176935–0.315269), as well as the ratio of the number of irrigations and irrigation norms (0.056576–0.108139), to the model, confirm their significance for the conditions of research areas and database collection. | Цель исследований - проверить гипотезу о возможности построения прогнозной модели урожайности многолетних трав с использованием методов машинного обучения. Для планирования с.-х. производства прогнозирование урожайности является одной из важных задач, а при использовании информационных технологий построение прогнозных моделей требует заметно меньше трудозатрат при сохранении или даже повышении точности и адекватности моделей. В исследовании применяли методы: анализ и синтез различных уровней, методы подготовки данных для машинного обучения, методы машинного обучения, реализующие модель линейной регрессии и регрессии с помощью решающих деревьев. В качестве основного стека технологий для реализации методов машинного обучения использован язык Python и общедоступные библиотеки анализа и подготовки данных и построения моделей машинного обучения. Проведена подготовка данных для тренировки модели методами машинного обучения, при этом данные видоизменены без потерь таким образом, что представляют собой исключительно числовые значения. Проведено обучение моделей линейной регрессии и регрессии с помощью решающих деревьев. С помощью стандартных инструментов используемых библиотек вычислена метрика качества моделей, подтвержденная высокими значениями коэффициентов детерминации (соответственно 0,68 и 0,98). Выводы: численные значения вклада в модель таких признаков, как пищевой режим (0,176935–0,315269), а также соотношение числа поливов и оросительной нормы (0,056576–0,108139), подтверждают их значимость для условий территории проведения исследований и набора базы данных.

The research aim is determining the effect of pre-sowing seed treatment and foliar application of drugs on the yield and quality of the soybean seeds obtained at various water availability modes under irrigation. The seeds were inoculated with the biological preparation, which contributed to the growth of the necessary nodule bacteria on the root system and, as a result, carried out the symbiosis of a legume plant, for the assimilation of nitrogen from the air and its conversion into a mineral compound in the soil. This technique was studied involved medium-ripened 'Volgogradka 2' variety bred by the All-Russian Research Institute of Irrigation Agriculture and cultivated on light chestnut soils in the Volgograd region. The establishment of experiments and related observations were carried out according to the conventional methods for 2022–2023 on the lands of the All-Russian Research Institute of Irrigation Agriculture (Oroshayemaya experimental station, Vodny settlement, Volgograd city). The obtained data prove the advantage of pre-sowing seed inoculation under different plant water regimes. At the same time, the increase in soybean yields, depending on such pre-sowing treatment, exceeded the yield obtained in the reference field by 0.4 t/ha under the water regime of 70-80-70% of the lowest moisture capacity and by 0.54 t/ha – under not lower than 80% of the lowest moisture capacity. In the conducted studies, the best condition and technique combination was revealed. It is pre-watering soil moisture threshold of 80% of the lowest moisture capacity in soil layers of 0.4 and 0.6 m, pre-sowing seed inoculation, and leaf spraying with preparations of various origins; all this contributed to a maximum yield of 3.91 t/ha obtaining and a profitability level of 242.10% reaching. | Цель исследований: определение влияния предпосевной обработки семян и внекорневого внесения препаратов на продуктивность и качество полученного зерна сои при различной влагообеспеченности в условиях орошения. Использовался в качестве инокулянта биологический препарат, который способствовал росту необходимых клубеньковых бактерий на корневой системе данной культуры и вследствие этого осуществлению симбиоза бобового растения для усвоения азота из воздуха и перевода его в минеральное соединение в почве. Исследование такого приема проводилось на светло-каштановых почвах Волгоградской области со среднеспелым сортом собственной селекции Волгоградка 2, выведенным Всероссийским НИИ орошаемого земледелия. Закладку опытов и проведение сопутствующих наблюдений осуществляли по общепринятым методикам в течение двух лет (2022–2023 гг.) на землях Всероссийского НИИ орошаемого земледелия (опытная станция "Орошаемая", п. Водный, г. Волгоград). Полученные данные доказывают преимущество предпосевной инокуляции семян при разных водных режимах данной культуры. При этом урожайность зерна сои при такой предпосевной обработке превышала показатель контрольного варианта на 0,40 т/га при водном режиме 70-80-70% наименьшей влагоемкости и на 0,54 т/га при поддержании влажности не ниже 80% наименьшей влагоемкости. В проведенных исследованиях лучшим себя показал вариант с предполивным порогом влажности почвы 80% наименьшей влагоемкости в слоях увлажнения 0,4 и 0,6 м и проведением предпосевной инокуляции семян в сочетании с листовым опрыскиванием препаратами различного происхождения; эти приемы способствовали получению максимальной урожайности 3,91 т/га и достижению уровня рентабельности 242,10%.

The research purpose is to assess the use of photosynthetically active radiation (PAR) by soybeans while using the improved cultivation technology on irrigated lands in the Rostov region. The studies were carried out on irrigated lands at the Bessergenevskoe Agricultural Enterprise LLC in 2019–2021. The establishment of field experiments on soybean crops, records and observations were carried out according to the methods of the All-Russia Scientific Research Institutes of Oil Crops and Soybeans. In the experiments, the following soybean varieties were sown: 'SK Optima', 'SK Riana', 'Selecta 201', 'Selecta 302', 'SK Veda'. The A. A. Nichiporovich's method was used to calculate the use of PAR. The indicators of solar radiation were determined according to the data of the local meteorological station. As a result of the research, the indicators necessary for calculating the capacity utilization (CU, an analogue of the efficiency factor) of the PAR under the Rostov region conditions were specified: the duration of the soybean vegetation and total solar radiation for this period, the core product yield and the by-products biomass, the ratio of soybean seed yield to by-products, energy value of the core product and by-products. It has been found that the seed yield level of soybean varieties on average for three research years varies within the range of 3.96–4.66 t/ha, the maximum indicator was obtained for 'SK Riana'. The studies allowed determining the total mass of soybean plants, including the core products: the seed yield of the studied soybean varieties is from 3.96 to 4.66 t/ha, and of by-products is from 4.79 to 5.64 t/ha absolutely dry mass with a ratio of 1:1.21, the energy content of the core products and by-products and calculating the capacity utilization of the total radiation Kpar. Calculations showed that the soybean Kpar depend on the total solar radiation received and the mass of the substance synthesized by soybean plants and reach 1.43 and 1.48% for 'SK Optima' and 'SK Veda', respectively (this characterizes the crops of these varieties as ordinary) and 1.61; 1.62 and 1.67% in 'Selecta 201', 'Selecta 302' and 'SK Riana', respectively (this characterizes the crops of these varieties as good). | Цель исследований - оценка использования фотосинтетически активной радиации (ФАР) соей при применении усовершенствованной технологии возделывания на орошаемых землях Ростовской области. Исследования проведены на орошаемых землях в ООО "Агропредприятие "Бессергеневское" в 2019–2021 гг. Закладка полевых опытов на посевах сои, учеты и наблюдения проводились по методикам ВНИИ масличных культур и ВНИИ сои. В опытах высевались сорта сои СК Оптима, СК Риана, Селекта 201, Селекта 302, СК Веда. Для расчета использования ФАР применялась методика А. А. Ничипоровича. Показатели солнечной радиации определялись по данным метеостанции в Гиганте. В результате исследований установлены показатели, необходимые для расчета коэффициента полезного использования (КПИ, аналог КПД) ФАР в условиях Ростовской области: продолжительность вегетации сои и суммарная солнечная радиация за этот период, урожайность основной продукции и биомасса побочной продукции, отношение урожая семян сои к побочной продукции, калорийность основной и побочной продукции. Установлено, что уровень урожайности семян сортов сои в среднем за три года исследований варьирует в пределах 3,96–4,66 т/га, максимальный показатель получен у сорта СК Риана. Исследования позволили определить общую массу растений сои, в т. ч. основной продукции: урожайность семян у изучаемых сортов сои от 3,96 до 4,66 т/га, и побочной – от 4,79 до 5,64 т/га абсолютно сухой массы с соотношением 1:1,21, калорийность основной и побочной продукции и рассчитать коэффициент использования суммарной радиации Кфар. Расчеты показали, что коэффициенты использования Кфар сои зависят от поступившей суммарной солнечной радиации и массы синтезированного растениями сои вещества. Они достигают 1,43 и 1,48% у сортов СК Оптима и СК Веда соответственно (это характеризует посевы данных сортов как обычные) и 1,61; 1,62 и 1,67% у сортов Селекта 201, Селекта 302 и СК Риана соответственно (это характеризует посевы данных сортов как хорошие).

The research purpose is selection of soybean varieties adapted to the soil and climatic conditions of the Rostov region, with reference to using the cultivation technology on irrigated lands. The studies were conducted in the Rostov region on irrigated lands in 2019-2021. Soils under soybean crops are meadow-chernozem heavy loamy. In the experiments, 24 soybean varieties of different ripeness groups were studied. The experiment was carried out in four repetitions with a randomized arrangement of plots. The observations of the soybeans growth and development, yield records, statistical data processing were carried out according to generally accepted methods of field experiments. The vegetative period duration of the studied soybean varieties ranged from 100 to 125 days. Observations of the growth and development of plants made it possible to determine that, depending on the variety, the height of soybean plants reached 82.9–133.0 cm in the bean-filling phase; during this period, the maximum values of the soybean leaf area vary from 38.68 to 84.32 thousand m2/ha, and the dry weight of soy herb matter varied from 1.31 to 2.31 t/ha. The productivity indicators of the studied soybean varieties on irrigation have been determined. The soybean variety yield varied from 3.19 to 5.34 t/ha. The maximum value was recorded for 'SK Elana' variety, the minimum was for 'Kazachka'. An analysis of the qualitative composition of soybean grain made it possible to find that the protein content varied from 37.4 to 44.0%, and the protein harvest was from 1.1 to 1.9 t/ha. The oil content varied from 17.8 to 22.9% depending on the variety, and its harvest from 0.5 to 1 t/ha. Soybean cultivation on irrigated lands allows achieving high productivity of a wide range of varieties. The maximum yield of soybean grain and protein collection, 5.34 t/ha and 1.9 t/ha, respectively, were provided by 'SK Elana'. The maximum oil content in the grain, 22.9%, was observed in 'Selecta 302'; the maximum oil collection, 1 t/ha, was in 'SK Elana'. | Цель исследования - подбор сортов сои, адаптированных к почвенно-климатическим условиям Ростовской области, с учетом применения технологии возделывания на орошаемых землях. Исследования проводились в Ростовской области в 2019–2021 гг. на орошаемых землях. Почвы под посевами сои лугово-черноземные тяжелосуглинистые. В опытах изучены 24 сорта сои различных групп спелости. Опыт выполнялся в четырехкратной повторности с рендомизированным расположением делянок. Наблюдения за ростом и развитием сои, учеты урожайности, статобработка данных осуществлялись согласно общепринятым методикам проведения полевых опытов. Продолжительность вегетации исследуемых сортов сои составила от 100 до 125 дней. Наблюдения за ростом и развитием растений позволили установить, что в зависимости от сорта высота растений сои достигала 82,9–133,0 см в фазе налива бобов, в этот период максимальные значения площади поверхности листьев сои варьируют от 38,68 до 84,32 тыс. м2/га, а сухая биомасса сои изменялась от 1,31 до 2,31 т/га. Установлены показатели продуктивности исследуемых сортов сои, возделываемых на орошении. Урожайность сортов сои варьировала от 3,19 до 5,34 т/га. Максимальное значение зафиксировано у сорта СК Элана, минимальное у сорта Казачка. Анализ качественного состава зерна сои позволил установить, что содержание белка варьировало от 37,4 до 44,0%, а сбор белка составил от 1,1 до 1,9 т/га. Содержание масла варьировало от 17,8 до 22,9% в зависимости от сорта, а его сбор – от 0,5 до 1,0 т/га. Возделывание сои на орошаемых землях позволяет получать высокую продуктивность широкого спектра сортов. Максимальная урожайность зерна сои и сбор белка получены у сорта СК Элана – 5,34 т/га и 1,9 т/га соответственно. Максимальное содержание масла в зерне получено у сорта Селекта 302 – 22,9%, а его сбор у сорта СК Элана – 1,0 т/га.