Изучение основных параметров среды как фона для отбора сортов овощных культур и картофеля.

Анализ возможностей использования комплексного подхода к оценке селекционного фона предпринят с использованием данных государственного сортоиспытания капусты, томата, огурца, свеклы, моркови, лука в Беларуси (1982 — 1984 гг.) по одному признаку: урожай в ц/га.

Изучались результаты оценки следующих сортов:

• капуста — Подарок, Амагер, Русиновка;
• томат — Превосходный, Перамога, Белицкий;
• огурец — набор 1 — Синтез (1), Криница (2), Должик (3), Нежинский местный (4), Юбилей Z7, (5), набор 2 — Новосибирский F, (1), Электрон (2), Мирелла (3), Белорусский 20 (4), Нежинский Кубани (5), Северский (6);
• свекла — Бордо 237, Холодостойкая 19, Рось;
• лук — Тимирязевский, Стригуновский местный, Мячковский, Беловежский, Янтарный;
• морковь — Нантская, Бобруйская, Артек. Результаты оценки сортов обрабатывались по методике А. В. Кильчевского, Л. В. Хотылевой (1985 а), А. В. Кильчевского (1986).

Таблица 76. Основные параметры среды как фона для отбора сортов овощных культур (капуста, томат).

Для характеристики сред использовали следующие основные параметры: коэффициент типичности t_k относительную дифференцирующую способность s_ek, коэффициент предсказуемости Р_к и продуктивность среды d_k. Кроме того, для определения типичности сред применяли метод диаллельных корреляций (Guitard, 1960), находя коэффициенты корреляций между урожайностью сортов в каждом пункте для каждого года.

Основные параметры среды при испытании сортов овощных культур представлены в таблице 75 — 77. Пропуски в таблицах связаны с трудностью выбора сортов, которые были бы изучены в каждом пункте каждый год.

Наибольшая дифференцирующая способность среды (ДСС) для сортов капусты наблюдается на Витебском и Минском сортоучастках, типичность — на Витебском, Гродненском и Минском сортоучастках. Характерно, что в этих случаях параметры среды участка сохраняли относительную стабильность, хотя и колебались по годам. Так, например, самый высокий коэффициент предсказуемости на Столинском сортоучастке был в 1983 г., на Витебском — в 1982 г., на Гомельском — в 1984 г.

При изучении сортов томата максимальная относительная ДСС выявлена на Гомельском и Минском сортоучастках, эти же среды были самыми типичными. На Столинском сортоучастке коэффициент типичности среды в сильной степени зависел от условий года и колебался от -0,952 в 1982 г. до 0,928 в 1984 г.

Таблица 7. Основные параметры среды как фона для отбора сортом овощных культур (огурец, свекла).

Наибольшая ДСС среди всех овощных культур установлена для огурца на Витебском и Могилевском сортоучастках. Средовые условия в этих пунктах выделялись по типичности. Важно отметить, что на Витебском сортоучастке высокие ДСС и типичность сохранялись как в благоприятный 1983 г., так и в неблагоприятный 1982 г., т.е. предсказующая способность является свойством данного пункта. Hi Могилевском сортоучастке высокая предсказующая способность вы явлена при низкой продуктивности фона в оба года испытания.

Таблица 77. Основные параметры среды как фона для отбора сортов овощных культур (морковь, лук).

Для сортов свеклы максимальная ДСС наблюдается на Столинс ком и Могилевском сортоучастках. На трех пунктах испытания менялся знак коэффициента типичности, что свидетельствует о сильном влиянии условий года на ранги сортов в данных пунктах.

Высокая ДСС и типичность для моркови отмечены на Столинском и Гродненском сортоучастках (однолетние данные).

Лучшими для испытания сортов лука были Минский и Могилевский сортоучастки, причем в первом наибольшие параметры ДСС и типичности получены при относительно невысокой продуктивности фона, а во втором — при максимальной по опыту.

K. D. Brown et al. (1983) пришли к выводу, что способность пункта выявлять изменчивость среди генотипов является функцией пункта испытания и мало зависит от генотипов, сезонов и используемых методов оценки. Наши данные позволяют заключить, что основные параметры среды зависят в первую очередь от пункта испытания, однако в значительной степени колеблются по годам.

На значения параметров среды влияют специфика культуры, а также набор сортов, используемых для оценки среды как фона для отбора.

Типичность каждого фона можно оценить не только по отношению к среднему значению сортов для всех сред, но и для каждой среды в отдельности методом диаллельных корреляций (Guitard, 1960). Такой подход целесообразен при небольшом числе сред и дает информацию о типичности среды по отношению к любой другой среде. Используя метод диаллельных корреляций при изучении типичности сред для свеклы (таблица 78), нами выявлен интересный факт, что усреднение данных о сортах по нескольким средам может давать оценку типичности среды, превосходящую самый высокий коэффициент типичности между отдельными средами (Гомельский ГСУ, 1982) или уступающую самому низкому коэффициенту типичности (Витебский и Гомельский ГСУ, 1983). Вероятно, в первом случае эффекты взаимодействия генотип х среда сортов взаимно компенсируются, а во втором усиливаются. Это говорит о возможности поиска сочетания нетипичных сред, дающих типичную информацию о сортах, что важно для селекции, поскольку некоторые фоны могут быть заведомо нетипичными (например, провокационные).

Для сравнительной оценки пригодности пунктов испытания как фонов для отбора коэффициенты предсказуемости были усреднены по годам (таблица 79).

Таблица. Оценка типичности фона для сортом методом диаллельных корреляций.

Характерно, что для каждой культуры выделялись свои лучшие пункты испытания. Определить лучший пункт для всех культур представляется сложным. Так, например, Могилевский сортоучасток — лучший для испытания свеклы, но худший для испытания капусты и томата; Гомельский — лучший для томата, но худший для огурца и свеклы. Наименьший средний ранг по всем культурам имеют Минский, Гродненский и Столинский сортоучастки. Информация, полученная о сортах овощных культур на этих сортоучастках, будет наиболее приемлемой для всех сортоучастков республики.

Таблица 79. Коэффициент предсказуемости среды для отбора сортов овощных культур (1982 — 1984 гг.).

Таблица 80. Урожайность сортов огурца в "лучшем" и "худшем" пунктах испытания (ц/га).

НСР₀₅ для набора сортов 1 = 25 ц/га.
НСР₀₅ для набора сортов 2 = 37 ц/га.

(I) — ранг сорта.

Для проверки возможности использования коэффициента предсказуемости с целью выделения сред, пригодных для отбора сортов, использовали данные сортоиспытания по огурцу. На основании изучения 5 сортов огурца (набор 1) в течение двух лет выделены лучший и худший по предсказующей способности пункты испытания — Витебский и Гомельский (таблица 80). На Витебском сортоучастке размах варьирования составил 192 ц/га, на Гомельском — 25 ц/га, то есть практически различия между сортами были несущественны, что не позволяет сделать отбор лучших сортов в этом пункте. Ранги сортов на Витебском сортоучастке смещались по сравнению со средними по опыту не более, чем на единицу, на Гомельском — ранги сортов 3 и 5 были изменены на два номера. Таким образом, Витебский сортоучасток обеспечивал более точный и достоверный выбор сортов с высокой урожайностью в среднем по республике. Близкие результаты получены А. В. Кильчевским (1986) при анализе пунктов испытания сортов ячменя.

Важно выяснить, сохраняется ли предсказующая способность пункта испытания при оценке других сортов культуры. С этой целью нами использованы результаты испытания 6 сортов огурца (набор 2) в 1983 г. Размах варьирования на лучшем сортоучастке превосходил таковой на худшем более чем в 4 раза. Наибольшую урожайность в среднем по опыту обеспечивали сорта 1, 6, 2; на лучшем сортоучастке — 1, 2, 6; худшем — 5, 2, 4. Таким образом, отбор на худшем сортоучастке способствует выделению сортов 5 и 4, занимающих в среднем по опыту соответственно пятое и четвертое места. Как было установлено нами ранее (Кильчевский, 1986), изменение набора сортов приводит к смене рангов пунктов испытания по коэффициенту предсказуемости. Результаты сортоиспытания огурца показывают, что предсказующая способность пункта испытания, выявленная для одного набора сортов, может сохраняться и для другого несвязанного набора и является свойством, присущим данному пункту.

Важный вопрос — влияние продуктивности среды на ее параметры как фона для отбора.

Традиционным является мнение, что сорта должны создаваться в тех условиях, для которых они предназначены. При этом имеется в виду почвенно-климатическая и агротехническая типичность условий. Обычно рекомендуется использовать высокую агротехнику, типичную для передовых хозяйств зоны. Однако в условиях производства не всегда удается создать высокий агро-фон, и максимальная продуктивность сортов часто не реализуется. Отбор в наиболее благоприятных условиях (на высоком агрофоне) может приводить к выделению сортов интенсивного типа, не обладающих экологической устойчивостью. При выращивании их на бедных почвах, при недостатке влаги они часто дают урожай ниже, чем сорта менее продуктивные, но не требовательные к условиям возделывания. Параллельно с повышением потенциала продуктивности за счет внедрения новых сортов проявляется тенденция к снижению стабильности урожая.

В связи с этим представляет большой интерес вопрос о влиянии продуктивности фона на предсказующую способность среды. F.L.Allen et al. (1978) использовали для характеристики фона величину rV/7, где г — коэффициент типичности фона, а Н — коэффициент наследуемости. В опытах не выявлено существенного преимущества для высокопродуктивных сред над среднепродуктивными для ячменя, овса и льна, отмечено лишь небольшое преимущество для пшеницы и сои. Авторы пришли к выводу, что лучшими будут среды с наибольшим коэффициентом корреляции между урожаем в данной среде и в среднем по опыту.

С целью изучения влияния продуктивности фона на предсказующую способность среды по каждой культуре были разделены нами на три группы. К средним были отнесены среды, находящиеся в пределах и ± а, где и — среднее по опыту; с — среднее квадратическое отклонение эффектов сред dk от средней. В группу высокопродуктивных сред вошли среды, превосходящие и + а, в группу низкопродуктивных — среды с продуктивностью меньше и - а. Основные параметры сред были усреднены для каждой группы (таблица 81).

Таблица 81. Связь между продуктивностью среды и ее предсказующей способностью (овощные культуры, 1982 — 1984 гг.).

Примечание, m — число сред.

Анализ таблицы 81 показывает, что наибольшая относительная дифференцирующая способность среды обнаружена для капусты, томата, свеклы, лука на среднепродуктивных фонах, для огурца — на низко- и моркови — на высокопродуктивных. Относительная ДСС для капусты, томата, огурца выше на низкопродуктивных фонах по сравнению с высокопродуктивными, а для свеклы, моркови, лука наблюдалось обратное. Низкопродуктивный фон, таким образом, может способствовать выявлению изменчивости между сортами (огурец) или нивелировать ее (свекла). Вероятно, это связано с конкретным действием лимитирующего фактора на урожайность изучаемых сортов. Если сорта различаются по устойчивости к действию данного фактора, на низкопродуктивном фоне будет установлена значительная изменчивость (анализирующий фон), если они близки по устойчивости, то при уменьшении урожайности существенной разницы между сортами не будет (нивелирующий фон).

Продуктивность фона в значительной степени определяла его типичность. Для всех культур, за исключением огурца, низкопродуктивные фоны были нетипичными, высокопродуктивные — типичными, средние занимали промежуточное положение. Таким образом, действие лимитирующих факторов вызывало смещение рангов сортов но сравнению с их значением в среднем по республике. Типичность высокопродуктивных фонов, возможно, связана с тем, что сорта на ранних этапах селекции отбираются, как правило, на высоком агро-фоне.

Наибольшей предсказующей способностью для капусты, томата, лука обладали средние фоны, для огурца — низкопродуктивные и для свеклы и моркови — высокопродуктивные.

В большинстве случаев лучшими для достоверного отбора сортов овощных культур, обеспечивающих высокий средний урожай во всех пунктах испытания республики, являются среднепродуктивные среды. Отбор в низкопродуктивных средах, как правило, способствует выявлению нетипичных сортов, которые не дадут высокого урожая во всем регионе испытания, а отбор в высокопродуктивных средах не всегда обеспечивает максимальное выявление изменчивости при сравнительно высокой типичности отобранных сортов.

Таким образом, предлагаемый комплексный подход к оценке среды как фона для отбора может быть использован для характеристики сред испытания по их способности обеспечивать достоверную и типичную информацию об изучаемых сортах. Он может быть применен при оптимизации количества пунктов государственного и экологического сортоиспытания, их размещения на территории, обоснованного выбора агроприемов, соответствующих селекционной задаче, оценки влияния конкретных факторов среды на изменчивость селекционных образцов.

Дальнейшее исследование круга вопросов, связанных с взаимодействием генотип х среда и учетом его с целью методически обоснованного выбора сред для отбора, предпринято с использованием данных государственного сортоиспытания картофеля в Беларуси за период 1982 — 1984 гг.

Изучались результаты испытания двух наборов сортов картофеля:

• набор 1 (Пригожий 2, Добро 82, Огонек, Отрада, Лошицкий Зубренок, Нарочь, Орленок);
• набор 2, в который наряду с предыду щими сортами вошли Соколенок, Дезире, Татьяна, Темп, Нестерка, Сож. Первый набор испытывался на 18 пунктах в 1982 — 1984 гг. (50 сред), второй — на 18 — в 1982, 1983 гг. (35 сред).

Информация о средах, полученная с использованием двух наборов сортов, взаимно дополняет друг друга, поскольку в первом наборе больше выборка сред, а во втором — количество изучаемых сортов.

Параметры среды (типичность tk, дифференцирующая sek и предсказующая Рк способность, продуктивность dk и др.) в пунктах государственного сортоиспытания оценивали по одному признаку: урожай в ц/га по методике А. В. Кильчевского, Л. В. Хотылевой (1985а), А. В. Кильчевского (1986). Параметры адаптивной способности и стабильности сортов определяли по методике А. В. Кильчевского, Л. В. Хотылевой (1985а).

Основные параметры сред при испытании первого набора сортов картофеля представлены в таблице 82. Наибольшая относительная дифференцирующая способность среды sek наблюдалась на Столинском, Витебском овощном, Лепельском, Гомельском овощном, Октябрьском торфяно-болотном. Минском овощном сортоучастках; типичность tk — на Лунинецком, Витебском овощном, Лепельском, Октябрьском торфяно-болотном, Молодечненском, Минском овощном сортоучастках. Можно выделить пункты, где типичность среды сочетается с высокой дифференцирующей способностью (ДСС): Витебский овощной, Ле- пельский, Октябрьский торфяно-болотный, Минский овощной. Эти пункты обладают наибольшей предсказующей способностью Рк. Однако максимальная типичность среды не всегда сопровождается ее способностью выявлять изменчивость (Лунинецкий ГСУ) и, наоборот, пункты с высокой ДСС могут быть нетипичными (Столинский ГСУ). Параметры среды изменяются по годам, причем проявляется взаимодействие пункт х год, поскольку максимальные значения параметров в каждом пункте достигаются в разные годы.

На рисунке приведено расположение пунктов в ГСИ и их средняя предсказующая способность по годам для двух наборов сортов. Выявляются определенные географические закономерности в способности пунктов обеспечивать достоверную и типичную информацию о сортах. Предсказующая способность пунктов, определенная по первому и второму набору сортов, близка. Лучшей предсказующей способностью обладают пункты, расположенные в Витебской (Витебский овощной и Лепельский), Гомельской (Октябрьский торфяно-болотный, Уваровичский, Гомельский овощной), Минской (Минский овощной, Несвижский) областях. Отдельные пункты с высокой предсказующей способностью встречаются в других областях (Ивановский Брестской области, Могилевский овощной). Предсказующая способность пунктов, расположенных в Гродненской области, невысока. Эти сведения могут быть полезны для оптимизации размещения пунктов государственного и экологического сортоиспытания на территории республики, а также для предварительной оценки сортов в ГСИ при недостаточном количестве посадочного материала.

Таблица 82. Основные параметры среды как фона для отбора сортов картофеля.

Нами изучены корреляционные связи между основными параметрами сред двух наборов сортов. Выявлена невысокая положительная корреляция между продуктивностью среды dk и вариатами взаимодействия генотип х среда  дифференцирующей способности среды, а также коэффициентом компенсации К..

Предсказуемость среды при испытаниях сортов картофеля на сортоучастках Беларуси (1982 — 1984 гг.) 

Линейная связь между типичностью фона и эффектами среды, а также типичностью и дифференцирующей способностью практически отсутствует.

Наибольший интерес среди изучаемых связей представляет влияние продуктивности среды на предсказующую способность. Ранее нами на овощных культурах было показано, что в большинстве случаев преимущество имеют средние по уровню продуктивности фоны, поскольку низкопродуктивные не всегда типичны, а высокопродуктивные не обладают достаточной дифференцирующей способностью. Результаты сортоиспытания картофеля представляют в связи с этим особый интерес, поскольку выборка сортов и сред значительно обширнее, что позволяет с большей уверенностью трактовать полученные данные. Все среды по каждому набору сортов картофеля были разделены нами на три группы аналогично тому, как это сделано для овощных культур.

Таблица 84 Связь между продуктивностью среды и ее предсказующей способностью (картофель, 1982 — 1984 гг.)

Результаты влияния группировки сред на основные параметры фона даны в таблице 84. По первому и второму набору сортов наибольшая ДСС наблюдается при минимальной продуктивности среды, самыми типичными являются средние фоны. Анализ группировки сред по первому набору позволяет выделить средние среды, обладающие наибольшей предсказующей способностью, при изучении второго набора лучшими благодаря высокой ДСС оказались минимальные среды. Важно отметить, что как в первом, так и во втором случае высокопродуктивные среды не имели преимущества. Таким образом, анализ данных сортоиспытания картофеля показывает, что наибольшая предсказующая способность проявляется в средних по продуктивности средах или при минимальной продуктивности. В целом изучение связи продуктивности и предсказующей способности у овощных культур и картофеля позволяет отдать предпочтение средним фонам.

Уровень продуктивности фона отбора имеет еще один весьма важный аспект, на который не всегда обращается внимание, а именно селекционные последствия отбора в зависимости от уровня продуктивности среды на среднее значение признака в средах и его экологическую стабильность у полученного материала.

Наиболее интересные исследования этого вопроса и важные в практическом отношении выводы сделаны J.LJinks, V.Connolly (1973), J.LJinks, H.S.Pooni (1982). На модельном объекте Schizophyllum commune и табаке установлено, что при совпадении влияния условий среды на проявление признака и направления отбора (например, отбор в "богатой среде" в сторону увеличения признака) средовая чувствительность увеличивается, а при несовпадении — уменьшается. Наибольший прирост среднего значения признака наблюдается при отборе в средних условиях или по средним значениям признака в различных

Таблица 85. Влияние продуктивности среды и направления отбора на параметры адаптивной способности и стабильности сортов картофеля.

Примечание.  — варианса взаимодействия генотип х среда  — варианса специфической адаптивной способности /-го сорта: Kgi — коэффициент компенсации; 6 — коэффициент регрессии сорта на среду.

средах. Авторы объясняют выявленные факты относительной независимостью наследования среднего значения признака и стабильности, причем чем выше независимость детерминации двух генетических систем, тем больше влияние среды на стабильность полученных при отборе генотипов.

Нами предпринята попытка проверки установленных правил отбора данных по второму набору сортов картофеля. Выделены три лучших, средних и худших пункта ГСИ по продуктивности фона, определены по два лучших и худших сорта на этих пунктах и в среднем по республике, параметры адаптивной способности и стабильности сортов усреднены по двум сортам (таблица 85). Выявлено, что отбор в минус-направлении в высоко и низкопродуктивных средах приводит к несколько большей средовой чувствительности. Отбор в плюс-направлении в высокопродуктивной среде уменьшает стабильность по сравнению с отбором в низкопродуктивной среде. Отбор в минус-направлении в низкопродуктивной среде также уменьшает стабильность по сравнению с отбором в минус-направлении в высокопродуктивной среде.

В среднепродуктивных средах отбор как в плюс, так и в минус направлении приводит к выделению наиболее стабильных генотипов.

Приращение общей адаптивной способности ОАС в этих средах занимает промежуточное положение между приращениями при отборе в высоко- и низкопродуктивных средах. Наибольшее приращение ОАС при среднем уровне стабильности s . наблюдается при отборе по средней продуктивности сортов в республике. Наибольшая селекционная ценность отобранных генотипов СЦГ получена при отборе по средней продуктивности сортов или в средних средах, но в первом адаптивная селекция растений случае в основном за счет прироста ОАС, а во втором — за счет возрастания относительной стабильности генотипов.

Таким образом, при отборе в средних средах, как правило, обеспечивается высокая типичность и предсказующая способность при среднем уровне дифференцирующей способности и не теряется относительная стабильность генотипов. Нежелательные последствия отбора в высокопродуктивных средах на максимум урожая могут привести к большей чувствительности сортов к средовым стрессам, то есть такой отбор носит дестабилизирующий характер. Важность правильного выбора фона для отбора, а также контроля экологической стабильности в селекционном процессе трудно переоценить.

Корреляция между показателями предсказуемости сред

А. В. Кильчевским (1986) предложено использовать 3 — 4 единых сорта-тестера для оценки основных параметров среды на различных этапах селекционного процесса. При этом на основе разработанной R. E. Comstock (1977) и развитой P. N. Fox, A. A. Rosielle (1982) концепции целевой совокупности сред можно определить типичность среды, где производится отбор, используя в качестве точки отсчета средние данные по испытанию этих сортов на сортоучастках того региона, для которого ведется селекция. В связи с этим возникает вопрос о соответствии информации о среде, которую обеспечивают сорта-тестеры, тем параметрам, которые могли бы быть определены на основе анализа среды с использованием всех генотипов селектируемой популяции.

С этой целью нами была предпринята попытка обосновать критерии выбора количества сортов-тестеров и требований к ним. Использовали набор 2, проранжировав 14 сортов по общей адаптивной способности ОАС и относительной стабильности s по четырем принципам: в сторону увеличения, уменьшения, средних и крайних при исходном и усеченных наборах сортов - тестеров сортов в усеченном наборе значений каждого из параметров. Затем путем усечения данных по сортам определяли коэффициенты предсказуемости сред Рк новых наборов сортов и находили коэффициент корреляции между ними и предсказуемостью сред при исходном наборе сортов (таблица 86).

Установлено, что при усечении сортов в сторону увеличения или уменьшения ОАС. информация о всей совокупности сред искажается уже при оставлении 5 — 6 сортов. Особенно быстро падает предсказующая способность при усечении набора сортов в сторону средних значений ОАС. Однако при сохранении крайних по продуктивности сортов (высоко- и низкоурожайных) предсказующая способность исходного и усеченного набора сортов близки даже при 3 — 4 сортах (коэффициенты корреляции соответственно 0,78 и 0,91).

При усечении в сторону увеличения sgi 4 сорта имеют корреляцию с исходным набором 0,61, а в сторону крайних значений — 0,66. Полученные данные подтверждают возможность использования 3 — 4 сортов в качестве тестеров среды.

При их выборе необходимо руководствоваться следующим:

1. сорта должны различаться по продуктивности, находясь на верхнем и нижнем уровне урожайности селектируемой популяции;
2. реагировать на изменения среды (быть нестабильными);
3. обладать различной реакцией на среду.

Могут ли сорта-стандарты, используемые в ГСИ, соответствовать этим требованиям?

Вопрос этот требует дальнейших исследований. Возможно, что использование наряду со стандартами одного-двух специальных сортов-тестеров будет желательным. Вероятно, что эту роль могли бы выполнить и родительские сорта, поскольку большинство гибридных форм по селектируемым признакам будет располагаться между ними.

Таблица 87. Количество сортов, необходимое для сохранения в отобранном наборе трех лучших в республике сортов картофеля.

Весьма интересно изучить возможность экстраполяции предлагаемого подхода на этапы селекционного процесса, предшествующие госсортоиспытанию (селекционные питомники, экологическое испытание). С целью проверки возможности использования сортов-тестеров в качестве анализаторов среды на ранних этапах селекции отобраны 3 лучших по ОАС сорта в среднем по республике, после чего в каждой среде было эмпирически определено количество сортов, достаточное для того, что при отборе эти сорта не были утеряны. Теоретически необходимое количество сортов вычислялось по формуле n/tk, где п — количество лучших сортов, которое нужно отобрать (3), tk — типичность среды. Расчет проводился с использованием tk, определенной по исходному набору сортов (14) и усеченному в сторону крайних значений ОАС (Орленок, Добро 82 — высокопродуктивные сорта; Лошицкий, Темп — низкопродуктивные).

В таблице 87 представлено необходимое число сортов для сохранения 3 лучших по республике сортов при отборе в каждой из 5 самых типичных и нетипичных сред. Для типичных сред необходимое число сортов, определенное эмпирически и расчетным путем при исходном (14) и усеченном (4) наборе, достаточно близко, для нетипичных сред расхождения довольно значительны. Количество сортов, найденное расчетным путем при полном наборе, как правило, несколько превосходит установленное эмпирически, а при усеченном наборе — уступает ему. Однако такой подход в состоянии обеспечить грубую оценку типичности фона и скорректировать интенсивность отбора в нетипичные годы, что может уменьшить вероятность потери ценного материала в селекционных питомниках на ранних этапах селекционного процесса.

Целесообразны два пути использования сортов-тестеров для Оценки среды в селекционном учреждении:

1. расширенный набор сорит (8 — 10 и более), которые в течение нескольких лет выращиваются и коллекционном питомнике на одном или нескольких агрофонах;
2. узкий набор сортов (3 — 4), выращиваемый в селекционных питомниках и при экологическом сортоиспытании.

Как в первом, так и во втором случае обязательным является наличие информации об испытании сортов-тестеров в течение нескольких лет в ряде сортоучастков региона, для которого ведется селекция, что даст возможность определить типичность условий отбора по отношению к будущему ареалу возделывания сорта. Возможна и постановка обратной задачи — подбора наиболее "типичных" по отношению к селекционному учреждению областей региона, что позволит предварительно очертить ареал распространения сорта. Расширенный набор сортов по многолетним данным может дать информацию о правильности расположения селекционного учреждения, выборе "типичной" агротехники, способствующей выявлению изменчивости, позволит установить влияние условий года на предсказующую способность среды, выявить направленность отбора, зная индивидуальную реакцию на среду сортов- тестеров. Узкий набор сортов обеспечит корректировку интенсивности отбора в селекционных питомниках в ранних поколениях. В этом случае наиболее важным параметром среды является ее типичность.

Оценка среды на различных этапах селекционного процесса позволит выработать единую стратегию выбора фона для повышения эффективности отбора генотипов, сочетающих высокую продуктивность с устойчивостью.

Предлагаемый статистический анализ параметров среды не исключает изучения конкретных экологических факторов, обеспечивающих дифференциацию генотипов, типичность условий отбора, лимитирующих значения признаков, но дает возможность существенно его дополнить и количественно оценить проявление сложного действия всех факторов среды на селектируемую популяцию.

• Анализ параметров среды как фона для отбора образцов томата
• Комплексная оценка среды как фона для отбора в селекционном процессе
• Оценка адаптивной способности и экологической стабильности сортов картофеля и овощных культур
• Введение в химическое изучение культурных сгущений и рас домашних животных
• Влияние среды на эффективность отбора в ранних поколениях
• Изменение генетических параметров наследования признаков томата в различных условиях среды
• Как найти фены - в генетике для анализа того или иного признака достаточно скрестить пару особей
• Каковы будут общие формы законностей, если для кристаллизации возможно самопроизвольное зарождение
• Опустошения, причиняемые естественной среде, могут быть столь вредными для жизни какого-либо района
• Отношение к природе как социокультурная проблема
• Природа рисков для здоровья человека и окружающей среды, связанных с генно-инженерными организмами
• Селекция сортов для биологического земледелия
• Физиономия - критерий, наименее пригодный для применения какого-либо количественного подхода
• ЭМП как фактор окружающей и производственной среды
• Активная реакция среды в водоемах