Тематический сетевой электронный научный журнал СКФНЦСВВ

Плодоводство
и виноградарство Юга России



Орлов Виталий Александрович

Анапская зональная опытная станция виноградарства и виноделия» – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Северо-Кавказский федеральный научный центр садоводства, виноградарства, виноделия»

кандидат сельскохозяйственных наук

Статьи в журнале (всего: 4)


pdf
760 Кб
15 с.
Ресурсный потенциал агротерриторий
Дата публикации: 20.11.2022
УДК: 634.8
DOI: 10.30679/2219-5335-2022-6-78-248-262
Ключевые слова: МИКРОЗОНИРОВАНИЕ, ВИНОГРАД, ВИНОГРАДАРСТВО, ВЕГЕТАЦИОННЫЙ НОРМАЛИЗОВАННЫЙ ИНДЕКС, ТЕРРУАР, ВЛАЖНОСТЬ ЛИСТЬЕВ, СИЛА РОСТА КУСТА

Реферат

Цель исследования — определить принципы выделения микрозон виноградного насаждения по нормализованным индексам космоснимков в рамках концепции терруара (комплекса оптимальных почвенных, климатических факторов и особенностей местности для сортовых показателей вина). Микрозонирование виноградника может выполняться по физико-химическому составу почвы, температурным полям, влажности воздуха и почвы, морфометрии местности, экспозиции и уклонам склонов. Использование спектральных данных о состоянии почвы, растений и окружающей среды позволяет оценивать параметры терруаров по разностным нормализованным индексам. На винограднике можно выделить микроучастки с различными терруарными свойствами, что проявляется в силе роста кустов, их урожайности и степени созревания винограда (по содержанию сахара, кислоты и рН) и отражается в сортовых показателях вина. Поэтому мультиспектральные космоснимки являются объективной основой для оценки и выделения микроучастков виноградника с различными терруарными свойствами. Достоверная интерпретация спектральных спутниковых снимков возможна при наличии опорных данных показателей почвы, силы роста кустов по фенофазам, проведенных агроработ на винограднике и междурядье, влажности почвы, воздуха. Совместный анализ спутниковых и наземных данных позволяет не только снизить количество маршрутно-полевых обследований и лабораторных анализов, но и оперативно принимать агроуправленческие решения по применению необходимых ресурсов. Для решения этой задачи можно использовать открытые спектральные данные со спутниковых платформ Sentinel-2 и Landsat-7-8 с периодичностью от 2 до 5 дней. Наличие прямой зависимости между влажностью почвы, площадью листовой поверхности и урожайностью, позволяет на основе нормализованных индексов вегетации NDVI, влажности почвы NDMI и других, определять оптимальные микроучастки качественного виноделия для виноградного насаждения.

Ссылка на статью
Орлов В. А., Лукьянов А. А. МИКРОЗОНИРОВАНИЕ ВИНОГРАДНЫХ НАСАЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ РАЗНОСТНЫХ НОРМАЛИЗОВАННЫХ ИНДЕКСОВ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ [Электронный ресурс] // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2022. № 78(6). С. 248–262. URL: http://journalkubansad.ru/pdf/22/06/16.pdf. DOI: 10.30679/2219-5335-2022-6-78-248-262 (дата обращения: 29.03.2024).
pdf
899 Кб
14 с.
Информационные ресурсы
Дата публикации: 21.01.2022
УДК: 634.8: 631.171
DOI: 10.30679/2219-5335-2022-1-73-14-27
Ключевые слова: ЦИФРОВИЗАЦИЯ, ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА, ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ, ДРОН, ИНДЕКС NDVI, ВИНОГРАД

Реферат

Опыт использования данных дистанционного зондирования и геоинформационных систем (далее ГИС) в виноградарстве других стран показал, что внедрение цифровых технологий сбора, обработки и использования данных о состоянии почв, растений и окружающей среды на разных уровнях обобщения (куст, ряд, клетка, поле, хозяйство) обеспечивает стабильность производства урожая и качества ягоды для производства вина. Концепция управления цифровизованным виноградарским хозяйством строится на применении аналитических инструментов и специализированных баз данных. В статье рассмотрены возможности ГИС Полис 5 для виноградарских хозяйств. Внедрение ГИС для цифровизации виноградных насаждений позволит решать многие задачи: определять границы виноградных участков; создавать цифровые паспорта (легенды) виноградников на основе технологических карт с привязкой к электронной карте; получить многослойную территориальную параметрическую модель местности, в которой растет виноградник; моделировать климатические 8-11 летние циклы, вероятность заморозков, затяжной весны, засух, града и другие экстремальные проявлений погоды в данной местности и в какой степени может повлиять на виноградники на разных стадиях вегетации; моделировать роль ландшафтных характеристик в формировании рельефа, климата, почв, погоды (перепады температур, промерзание почвы); моделировать гидрологический режим территории; моделировать почвенные характеристики, например, на наличие активного кальция, уровень основных элементов питания после внесения удобрений в течении 3-5 лет; разрабатывать оптимальные схемы посадок в зависимости от ландшафтно-почвенных и климатических условий по цифровым слоям. Решение этих и ряда других задач на основе цифровизации обеспечит устойчивое развитие отрасли виноградарства, стабильное получение урожая и качество продукции виноградарства в современных условиях.

Ссылка на статью
Орлов В. А., Лукьянов А. А. ЭЛЕМЕНТЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ВИНОГРАДНЫХ НАСАЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ [Электронный ресурс] // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2022. № 73(1). С. 14–27. URL: http://journalkubansad.ru/pdf/22/01/02.pdf. DOI: 10.30679/2219-5335-2022-1-73-14-27 (дата обращения: 29.03.2024).
pdf
538 Кб
14 с.
Генетические ресурсы, сортоизучение, селекция
Дата публикации: 27.09.2023
УДК: 634.8.06
DOI: 10.30679/2219-5335-2023-5-83-32-45
Ключевые слова: ВИНОГРАД, СЕЛЕКЦИЯ, РОДИТЕЛЬСКИЕ ПАРЫ, НАПРАВЛЕННОЕ СКРЕЩИВАНИЕ, ГИБРИДНЫЕ СЕЯНЦЫ

Реферат

В данной статье приводятся результаты научно-исследовательской селекционной работы, проведенной в 2022 году. В результате получено 300 сеянцев, которые в настоящее время высажены на постоянное место на гибридном участке. Проведены 20 комбинаций скрещиваний, десять из которых сделаны для получения новых высококачественных технических сортов с высоким качеством конечной продукции и устойчивых к основным биотическим и абиотическим стрессорам. Еще десять комбинаций осуществлено с целью получения высококачественных крупноягодных и бессемянных столовых сортов с ранним периодом созревания. В результате скрещиваний получено 4500 семян. Выделены в элиту 3 гибридные формы винограда среднего срока созревания, средней силы роста, высокоурожайные и толерантные к филлоксере. В результате механического анализа установлено, что исследуемые гибриды несколько превосходят по механическому составу гроздей контрольный сорт. В результате химического анализа установлено, что у элитных гибридных форм наблюдается высокое сахаронакопление и оптимальная кислотность по сравнению с контрольным сортом, а также высокое содержание фенольных веществ наряду с низким присутствием в сусле азотистых веществ. Данные гибриды перспективны для дальнейшего изучения. В 2022 году включены в Госреестр селекционных достижений Российской Федерации, допущенных к использованию, технические сорта винограда Варваровский и Гармония. Кроме того, выделено 5 источников ценных признаков среди сортов винограда, в том числе 2 сорта по крупноягодности – Юбилей Молдавии, Кобзарь и 3 сорта по бессемянности – Руби Сидлис, Ассоль, Лотос. Некоторые из них использовались в скрещиваниях для создания новых сортов, клонов и гибридов винограда, обеспечивающих повышение устойчивости агроценоза и стабильность плодоношения.

Ссылка на статью
Горбунов И. В., Лукьянова А. А., Коваленко А. Г., Курденкова Е. К., Ахмедова Ю. А., Орлов В. А., Разживина Ю. А., Скосырская Д. Ю. СЕЛЕКЦИОННАЯ РАБОТА АНАПСКОЙ ЗОНАЛЬНОЙ ОПЫТНОЙ СТАНЦИИ ВИНОГРАДАРСТВА И ВИНОДЕЛИЯ (2022) [Электронный ресурс] // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2023. № 83(5). С. 32–45. URL: http://journalkubansad.ru/pdf/23/05/03.pdf. DOI: 10.30679/2219-5335-2023-5-83-32-45 (дата обращения: 29.03.2024).
pdf
1034 Кб
28 с.
Информационные ресурсы (цифровые технологии и математическое моделирование)
Дата публикации: 28.03.2024
УДК: 634.8: 551.58
DOI: 10.30679/2219-5335-2024-2-86-16-43
Ключевые слова: ВИНОГРАД, МЕТОДЫ, УПРАВЛЕНИЕ, УСТОЙЧИВОСТЬ, ПРОДУКТИВНОСТЬ, КАЧЕСТВО, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

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.

Ссылка на статью
Петров В. С., Алейникова Г. Ю., Сегет О. Л., Марморштейн А. А., Руссо Д. Э., Сундырева М. А., Киселева Г. К., Казахмедов Р. Э., Орлов В. А. МЕТОДОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ АГРОБИОЛОГИЧЕСКОЙ, АДАПТИВНОЙ И ПРОДУКЦИОННОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ НАСАЖДЕНИЙ ВИНОГРАДА В НЕСТАБИЛЬНЫХ ПОГОДНЫХ УСЛОВИЯХ И ТЕХНОГЕННОЙ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА [Электронный ресурс] // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2024. № 86(2). С. 16–43. URL: http://journalkubansad.ru/pdf/24/02/02.pdf. DOI: 10.30679/2219-5335-2024-2-86-16-43 (дата обращения: 29.03.2024).