Плодоводство
и виноградарство Юга России

Реферат

В статье приводятся результаты агробиологических и физиолого-биохимических исследований по обеспечению устойчивости насаждений винограда в нестабильных погодных условиях и техногенной интенсификации производства. Исследованиями в агроэкологических условиях Краснодарского края на южных черноземах выявлена наиболее продуктивная норма нагрузки кустов винограда побегами для технических сортов Курчанский, Дмитрий, Владимир, Гранатовый, Антарис и Алькор, на выщелоченных черноземах для столового бессемянного сорта Кишмиш Столетие. По результатам электрофоретического разделения пероксидаз в полиакриламидном геле и увеличенному содержанию аскорбиновой кислоты установлена повышенная морозостойкость у сортов Кристалл, Восторг, Красностоп АЗОС. Сорта Восторг и Зариф проявили себя более адаптивными к стрессам летнего периода по оводненности листьев, содержанию связанной воды, соотношению хлорофиллов и каротиноидов, количества пролина и водорастворимых сахаров, проницаемости мембран. Установлена роль физиологически активных веществ в повышении адаптивного потенциала растений винограда. Обработка виноградной лозы сорта Мерло метилжасмонатом и эпибрассинолидом в период глубокого покоя, а также пролином, салициловой кислотой и эпибрассинолидом в период вынужденного покоя оказывали положительное влияние на состояние виноградной лозы: происходило снижение выхода электролитов. Устойчивое выращивание винограда достигается при системном применении эффлюента «Биоконцентрат-Z» некорневым методом. На фоне некорневых обработок сортов Мерло и Каберне Совиньон установлен более высокий уровень обеспеченности растений водой, рост содержания калия, зеленых пигментов, органических кислот и урожайности винограда. В интенсивных корнесобственных насаждениях аборигенных и перспективных интродуцированных сортов винограда на фоне заражения филлоксерой в южной части Дагестана положительное влияние оказывают физиологически активные соединения и препарат Туринбаш. Созданный метод прогнозирования урожайности на основе ВИ NDVI виноградного растения и фактических данных мультиспектральных изображений в фенофазах цветения и роста позволяет повысить точность расчетной урожайности до фактической с отклонением от 0 до 0,8 кг с куста, точность прогноза возрастает к концу фазы роста и к началу фазы созревания в 2 раза.