- Код статьи
- 10.31857/S2500262723040038-1
- DOI
- 10.31857/S2500262723040038
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 4
- Страницы
- 13-17
- Аннотация
- Исследование проводили с целью расширения возможности использования разработанного уравнения множественной нелинейной регрессии, отражающего зависимость содержания белка в зерне пшеницы (Y, %) от количества сырой клейковины (X1, %) и массы 1000 зерен (X2, г). Показана возможность практического использования разработанного и трех усовершенствованных уравнений для прогноза белковости зерна пшеницы. Представлен алгоритм и результаты проверки прогностических возможностей и точности прогноза уравнений по независимым данным. Обобщение экспериментальных данных из 288 публикаций отечественных и зарубежных авторов с общим числом наблюдений n = 4604 на более чем трехстах сортах озимой и яровой мягкой и твердой пшеницы в период с 1959 по 2020 гг. в России и за рубежом (Албания, Беларусь, Болгария, Египет, Казахстан, Литва, Польша, Словакия и Украина) показало, что за пределы отклонений, допускаемых ГОСТ 10846-91 «Метод определения белка», выходило 755, или 16,4 %. При этом оправдываемость прогноза содержания белка достигала 83,6 %. Разработанные уравнения могут быть использованы для прогноза содержания белка практически во всех случаях, когда результаты анализа содержания белка и сырой клейковины в зерне пшеницы, а также масса 1000 зерен приводятся при фактической или фиксированной влажности либо в пересчете на абсолютно сухое вещество.
- Ключевые слова
- пшеница (Triticum aestivum L.) белок масса 1000 зерен сырая клейковина множественный регрессионный анализ прогноз содержания белка
- Дата публикации
- 16.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 11
Библиография
- 1. Колмаков Ю. В. Оценка материала пшеницы в селекции и повышение потенциала его качества в зернопроизводстве и хлебопечении. Омск: Изд-во ФГОУ ВПО ОмГАУ, 2007. С. 5-19.
- 2. Шаймерденова Д., Тастанбеков С. Метрологическое обеспечение качества зерна в Казахстане // Хлебопродукты. 2009. № 4. С. 49-51.
- 3. Бегеулов М. Ш. Статистический анализ технологических показателей качества зерна // Агрохимия. 2002. № 10. С. 68-73.
- 4. Драгавцев В. А. Генетика признаков продуктивности яровых пшениц в Западной Сибири. Новосибирск: Наука, СО, 1984. 230 с.
- 5. Макарова В. М. Структура урожайности зерновых культур и ее регулирование. Пермь: Пермская ГСХА, 1995. 143 с.
- 6. Иванова Т. И. Прогнозирование эффективности удобрений с использованием математических моделей. М.: Агропромиздат, 1989. C. 32-42.
- 7. Пасынков А. В., Пасынкова Е. Н. Особенности использования регрессионного анализа в агрохимических исследованиях // Агрохимия. 2022. № 10. С. 71-83. doi: 10.31857/S0002188122100088.
- 8. Сравнительная оценка различных методов прогноза содержания белка в зерне пшеницы / А. В. Пасынков, А. А. Завалин, Е. Н. Пасынкова и др. // Российская сельскохозяйственная наука. 2021. № 3. С. 22-27. doi: 10.31857/s2500262721030054.
- 9. Пасынков А. В., Пасынкова Е. Н. Эффективность прогноза белковости зерна пшеницы // Агрохимический вестник. 2022. № 5. С. 86-92. doi: 10.24412/1029-2551-2022-5-017.
- 10. Особливостi формування урожайностi i якостi зерна озимої пшеницi залежно вiд строкiв сiвби та азотних пiдживлень / А. Д. Гирка, С. С. Ярошенко, I. I. Гасанова и др. // Бюллетень Iнституту зернового господарства. 2010. С. 33-40.
- 11. Foto Kashta. Effect of nitrogen fertilizer level on the grain yield, some qualitative and technological indices of Triticum aestivum L. // Albanian j. agric. sci. 2014. P. 187-192.
- 12. Капустин С. И., Володин А. Б., Капустин А. С. Эффективность весенних подкормок аммиачной селитрой озимой пшеницы, посеянной после сорго на зерно // Таврический вестник аграрной науки. 2017. № 4 (12). С. 57-62.
