Результаты определения существенных селекционных признаков эталонного образца сорго зернового

Выбор по результатам селекции перспективных сортов сорго зернового осложнен тем, что необходимо учесть 49 присущих ему признаков (идентификаторов). Эта многокритериальная задача сравнения в настоящее время не имеет ни теоретического, ни однозначного практического решения, что и обусловило актуальность данного исследования. Цель исследования – определить существенные признаки (идентификаторы) и их научно обоснованную балльную оценку эталонного образца сорго зернового на основе метода экспертных оценок. По результатам проведения экспертной оценки с привлечением ведущих специалистов по селекции сорго зернового выполнили ранговую оценку 26 признаков из 49, предусмотренных действующим международным классификатором, которые можно количественно оцифровать и которые отражают биологические свойства, морфологические дескрипторы сорта, его урожайность, устойчивость к болезням, химический состав и др. После процедуры ранжирования, оценки репрезентативности выборки, согласованности мнений экспертов и неслучайности их согласованности, используя оригинальную авторскую программу для ЭВМ, по интегральной функции накопленных частот каждого ранжированного признака осуществили структурирование совокупности статистического материала (ранговой оценки). В результате выделили 13 существенных (наиболее значимых) оценочных признаков сорго зернового, составивших 64,1 % по ранговой и 50 % по количественной значимости. Для них установили шкалу оценочных показателей исходя из их ранговой значимости по 100-балльной шкале для эталонного образца сорго зернового (сорт Зерноградское 88 селекции «АНЦ «Донской»). По данным определения весомости соответствующих признаков в натуральном выражении сравниваемых и эталонного образцов, а также их балльной оценки у эталона, определили балльную оценку соответствующего признака у сравниваемых образцов и комплексных показателей оценки. Комплексный показатель для сравниваемых образцов сортов Атаман и Есаул селекции «АНЦ «Донской» рассчитали в соответствии со взвешенной долей каждого индекса относительно эталонного. Их количественная комплексная оценка составила 111,43 и 101,93 балла соответственно. Таким образом, эти сорта превышают эталон по комплексу признаков соответственно на 111,43 и 101,93 %.

1. Горелик А.В., Шерстюков О.В. Анализ уровня достоверности информации в информационных системах хозяйства автоматики и телемеханики на основе метода экспертных оценок // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 5(2). С. 179–183. DOI: 10.17513/snt.39167

2. Единая межведомственная информационно-статистическая система [Электронный ресурс]. URL: https://www.fedstart.ru. (дата обращения: 05.06.24).

3. Кротченко А.Г., Кулагина Е.А., Сморякова В.Н. Введение в многокритериальную оптимизацию: учебно-методическое пособие. Нижний Новгород: Нижегородский университет, 2017. 55 с.

4. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интеграция данных: учебное пособие. Санкт-Петербургский ун-т ИТМО, 2020. 64 с.

5. Подиновская О.В., Подиновский В.В. Анализ иерархических многокритериальных задач принятия решений методами теории важности критериев // Проблемы управления. 2014. № 6. С. 2–8.

6. Попов А.С., Янковский Н.Г., Овсянникова Г.В., Сухарев А.А., Кравченко М.Е. Особенности погодных условий в южной зоне Ростовской области // Зерновое хозяйство России. 2012. № 3(21). С. 56–59.

7. Свид. 202369614. Российская Федерация. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. Программа определения весомости признаков при анализе различных предметных областей / Димитров В.П., Хлыстунов В.Ф., Борисова Л.В., Черняев А.Т.; заявитель и правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Донской государственный технический университет (ДГТУ)» (RU). № 2023669614; заявл. 29.08.2023; опубл. 18.09.2023. Бюл. № 9. Реестр программ для ЭВМ. 1 с.

8. Свид. 2023667053. Российская Федерация. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. Программа для структурирования статистического массива величин идентификатора / Хлыстунов В.Ф., Коптева Н.А., Димитров В.П. и др.; заявитель и правообладатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Аграрный научный центр «Донской» (RU). № 2023667053; заявл. 06.06.2023; опубл. 09.08.2023. Бюл. № 8. Реестр программ для ЭВМ. 1 с.

9. Тертерян А.С., Бровко А.В. Методы оптимизации многокритериальных задач с использованием локальной качественной важности критериев // Моделирование системы и процессов. 2022. Т. 15, № 1. С. 107–114.

10. Хлыстунов В.Ф., Димитров В.П., Борисова Л.В. Выбор значимых факторов по результатам психологического эксперимента на примере исследования процесса измельчения листостебельной массы // Вестник аграрной науки Дона. 2023. Т. 16, № 4(64). С. 1–4. DOI: 10.55618/20756704_2023_16_4_4-12

11. Широкий унифицированный классификатор СЭВ и международный классификатор СЭВ возделываемых видов рода SORGHUM MOENCH. Л.: редакционно-издательский отдел ВИР, 1982. 35 с.

12. Boyles R.E., Brenton Z.W., Kresovich S. Genetic and genomic resources of sorghum to connect genotype with phenotype in contrasting environments // The Plant Journal. 2019. Vol. 97. P. 19–39. DOI: 10.1111/tpj.14113

13. Fantaye B.M. Genetic improvement of lysine content in sorghum: A Review // J. Advan. Plant Sci. 2018. Vol. 1, Article number: 307.

14. Gitz III D.C., Baker J.T., Xin Z., Stout J.E., Lascano R.J. Systematic Errors Introduced into Sorghum Grain Yield Data: Does the Multi-seed (msd) Trait Increase Sorghum Seed Yield? // American Journal of Plant Sciences. 2019. Vol. 10, P. 1503–1516. DOI: 10.4236/ajps.2019.109106

15. Khlystunov V., Kopteva N., Filippov Y., Udintsova N. Results of the integrated evolution of the winter barley breeding identifiers // E3S Web Conf. 2023. Vol. 431, P. 1–12. DOI: 10.1051/e3sconf/202343101050

16. Kovtunov V.V., Kovtunova N.A., Popov A.S. The indices of sorghum seed quality in dependence on ecological and geographical origin // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Article number: 012007. DOI: 10.1088/1755-1315/843/1/012007