Плодоводство
и виноградарство Юга России
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.
Работа посвящена разработке алгоритма выделения на заданной территории терруаров, обеспечивающих получение урожая винограда с заданными качественными характеристиками. При этом предлагается использовать методы математического и геоинформационного моделирования, цифровые модели рельефа, многолетние метеорологические данные и почвенные карты анализируемой территории. При работе с картографическими данными предлагается применять такие методы как векторизация, растризация, пересчёт растров, классификация и реклассификация растров, оверлейный анализ. Выделены агроэкологические факторы, оказывающие наибольшее влияние на формирование качества винограда, и предложены методики их оценки с учётом пространственного варьирования под влияние рельефа и других особенностей местности: сумма активных температур выше 10 ºС, индексы Хуглина и Уинклера, суммы осадков за год и вегетационный период, гидротермический коэффициент Селянинова, средний из абсолютных минимумов температуры воздуха. Данный набор показателей рекомендуется использовать при выделении объекто-ориентированных виноградарско-винодельческих терруаров. Даны предложения по использованию алгоритма для поиска территорий с заданными параметрами почвенно-климатических условий. Разработанный алгоритм позволяет повысить точность ампелоэкологической оценки местности, упростить и автоматизировать процесс выбора оптимальных земель для получения заданного типа виноградарско-винодельческой продукции высокого качества. Алгоритм учитывает особенности пространственного варьирования анализируемых факторов и позволяет точно рассчитать значение того или иного фактора в заданной точке, а также подразумевает комплексный подход в оценке большого количества наиболее значимых для качества продукции факторов.
В работе приведены результаты исследования, направленного на проведение оценки интродуцированных ультраскороплодных форм ореха грецкого по таким признакам, как сроки созревания плодов, габитус растений, тип плодоношения, соотношение закладки плодов из латеральных и апикальных почек (% латеральности), количество плодов в соплодии, характеристики плодов, включая ряд биохимических показателей. По результатам наблюдения сделан вывод о наличии признака сдержанного роста у всех изученных образцов, при этом уровень компактности ветвления кроны имел незначительные различия. Степень компактности кроны у всех образцов, за исключением образца 16-СИ-6 сопоставима с сортом Дачный. Указанный образец обладал более компактной кроной, близкой к спуровой. Было выявлено, что все изученные образцы обладают латеральным типом плодоношения (от 50 до 80 % плодов формируется на боковых побегах). Установлено, что преобладает формирование соплодий с двумя-тремя плодами, что наряду с латеральным плодоношением способствует повышению потенциала продуктивности. По данным признакам все изученные формы являются источниками признаков. С учетом таких характеристик как выход ядра, цвет и его извлекаемость, можно определить следующие наиболее перспективные образцы: 16-СИ-5, 16-СИ-6, 16-СИ-10, 16-Т-1, 16-Т-2. Они являются источниками комплекса селекционно-ценных признаков и могут быть использованы в селекции. На основании данных биохимического анализа выявлен образец – 16-СИ-2, который обладает повышенным содержанием биологически активных веществ, а также жиров, что может быть основанием для использования его в селекции по данным признакам. Формы 16-СИ-6 и 16-Т-1 в дальнейшем могут рассматриваться как кандидаты в сорта, наиболее перспективные к использованию в секторе ЛПХ.
Бессемянный виноград пользуется большим спросом в мире. По признаку массы рудиментов семян сорта делятся на 4 категории – от практически полного отсутствия до достаточно крупных зачатков семян. Особенно привлекательны для потребителя ягоды винограда крупного размера 1-2 категории бессемянности. Целью работы являлось изучение проявления признака бессемянности у группы сортов, относящихся к бессемянным сортам различного происхождения и категории бессемянности, произрастающих на Анапской ампелографической коллекции. Исследования проводились в 2019, 2020 и 2022 годах на 16 сортах винограда – Аттика, Кишмиш белый круглый, Кишмиш белый овальный, Кишмиш круглый, Кишмиш розовый, Кишмиш сафед округлый, Кишмиш Согдиана, Янги Ер, Бессемянный Магарача, Ванесса, Кишмиш Запорожский, Лотос, Марс, Памяти Домбковской, Памяти Смирнова (Ассоль), Русбол, относящихся к группе бессемянных сортов различных категорий бессемянности и разного происхождения (сорта V. vinifera и межвидового происхождения). Определение массы рудиментов в ягоде осуществляли после дегидратации выборки зачатков семян из ягод. Наименьшая масса рудиментов семян в ягоде определена у сортов Кишмиш белый овальный и Кишмиш круглый. За три года исследований сорта Кишмиш белый круглый, Кишмиш белый овальный, Кишмиш круглый, Кишмиш Согдиана, Марс выделены как стабильно проявившие первую категорию в годы исследования, у сорта Бессемянный Магарача отмечена вторая категория бессемянности, у Памяти Смирнова (Ассоль) и Русбол – четвёртая. У остальных исследованных генотипов определено варьирование признака бессемянности по категориям в годы изучения. Наибольшая средняя масса ягоды определена у сортов Аттика (3,9 г), Памяти Смирнова (3,3 г) и Кишмиш Согдиана (3,2 г).
В настоящее время всё большую популярность в мире завоёвывают аборигенные сорта винограда. А розовые вина с каждым годом прибавляют свою долю на рынке. В начале 2022 года Роскачество первое место в рейтинге розовых столовых вин присудило вину сухое розовое «Красностоп анапский 2020». Объектом исследований являлись вина из винограда сортов Красностоп анапский и Красностоп АЗОС, выращенные на Анапской ампелоколлекции. В качестве контрольного использовался классический сорт винограда – Каберне Совиньон. В статье представлены материалы об истории создания и агробиологических, технологических и хозяйственных показателях сорта винограда селекции Анапской ЗОСВиВ – Красностоп анапский. Количество антоцианов в виноматериалах из анапских Красностопов превосходит данные по этим компонентам в контрольном варианте. Массовая концентрация фенольных веществ и их мономерных форм в виноматериалах сортов винограда Красностоп анапский выше, чем у контроля качества красных вин – Каберне Совиньон, что свидетельствует о высоком накоплении фенольных веществ в этом сорте винограда. Красностоп анапский и Красностоп АЗОС по органолептическим свойствам виноматериалов получили хорошие показатели – 8,79 и 8,78 балла. Начиная с 1968 года и по сей день вина различных типов и стилей из Красностопа анапского, произведённые виноделами АЗОСВиВ, получили более 10 наград различного уровня на престижнейших международных выставках и конкурсах. Этот сорт винограда имеют высокий потенциал и большие перспективы в свете мировой тенденции использования его в виноделии.