РЕФЕРАТ

Отчет 139 с., рис. 50, табл. 26, источников 133.

МОНИТОРИНГ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ТОЧНОЕ СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, АВТОМАТИЗАЦИЯ, РОБОТИЗАЦИЯ

Научная новизна заключается в создании системы мониторинга и прогнозирования научно-технологического развития АПК и инновационной деятельности в соответствующей профилю Центра тематической области.

Практическая значимость заключается в содействии подготовки информационных, аналитических и прогнозных материалов для целей научно-технологического развития АПК Российской Федерации.

Цель – мониторинг и актуализация научно-технологического прогноза развития АПК: технологии точного сельского хозяйства, включая автоматизацию и роботизацию в 2020 году.

Для достижения указанной цели в 2020 г. выполнено следующее:

– актуализация фактического состояния нормативно-правовой документации в области цифрового сельского хозяйства;

– изучение и анализ состояния современного рынка технологического оборудования и тенденций развития в области цифрового сельского хозяйства;

– изучение кадрового, интеллектуального, методического обеспечения научных и образовательных учреждений по цифровизации АПК и оценка научно-технологических тенденций и их индикаторов развития в РФ;

– актуализация прогноза о перспективных направлениях технологического развития АПК РФ в области цифровизации сельского хозяйства;

– реализация сервисов личного кабинета эксперта (автоматическое назначение анкет, оповещения и др.) сайта центра; реализация элементов автоматической обработки данных анкет для составления аналитических отчетов; проведение редизайна сайта;

– подготовка учебно-методических материалов по направлению «Цифровое сельское хозяйство»;

– подготовка по результатам работы Центра отчета, аналитических
и прогнозных материалов.

1 НОРМАТИВНО-ПРАВОВАЯ БАЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
БЕСПИЛОТНЫХ АВИАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Рассмотрим существующие законодательные документы по использованию беспилотных авиационных систем в различных странах мира.

Стоит отметить особенности регулирования применения беспилотных летательных аппаратов на территории Европейского союза (ЕС). С июля
2020 г. национальные правила дополнились общими правилами ЕС. Это значит, что после того, как оператор БПЛА получил разрешение от государства в регистрации, ему будет разрешено свободно перемещаться по Европейскому союзу и использовать БПЛА. Предполагается, что нормативно-правовая база ЕС будет охватывать все типы существующих БПЛА и все типы операций, производимых с беспилотными летательными аппаратами, способствуя разработке инновационных приложений и созданию европейского рынка услуг.

Российская Федерация

Основное конкурентное преимущество России связано с исторической традицией развития авиационной науки и техники (а также авиамоделизма)
и наличием кадрового потенциала в этой отрасли. В короткий период с 2008 по 2013 г. в стране инициативно образовался ряд компаний, профессионально развивающих БАС-технологии. Аналогичное преимущество эффективно используют лидеры рынка – США и Израиль.

Постановлением Правительства Российской Федерации от 25 мая 2019 г. № 658 утверждены Правила учета беспилотных гражданских воздушных судов с максимальной взлетной массой от 0,25 до 30 кг, ввезенных или произведенных в Российской Федерации.

Информация для постановки на учет:

– фотография беспилотника;

– заявление о постановке на учет со сведениями (информация о беспилотном воздушном судне и его технических характеристиках; тип беспилотного воздушного судна, присвоенный производителем; серийный идентификационный номер, количество установленных двигателей и их вид, информация об изготовителе беспилотного воздушного судна).

Информация о владельце беспилотника:

– юридические лица: полное наименование, основной государственный регистрационный номер, ИНН, адрес;

– ИП: ФИО, ОГРНИП, ИНН, адрес места жительства;

– физические лица: ФИО, дата и место рождения, страховой номер индивидуального лицевого счета, номер, серия и дата выдачи документа, удостоверяющего личность, адрес места жительства.

Разрешение на съемку с квадрокоптера в особых зонах является обязательным. Без документа пилот не имеет права осуществлять съемку.

Для оформления документов, разрешающих полет квадрокоптера, определена процедура:

– оформление заявки в Росавиации; после ее рассмотрения, владелец БПЛА получит разрешение на съемку или заявление будет отклонено;

– перед использованием не позже чем за сутки государственным органам должен быть предоставлен маршрут будущего полета;

– за несколько часов до полета, владелец БПЛА обязан оповестить диспетчера о предстоящем полете;

– в процессе взлета и посадки все действия следует оговаривать с диспетчером.

Информация хранится в базе учета в течение всего срока нахождения беспилотного воздушного судна на учете и в течение 10 лет после снятия с учета.

Административный кодекс РФ предусматривает ответственность за нарушение правил использования воздушного пространства. Для обычных граждан это штраф от 20 до 50 тыс. руб., для должностных – от 100 до 150, для юридических лиц – от 250 до 300.

США

По данным Федерального авиационного управления США (FAA), полеты на БПЛА в США разрешены.

В 2012 г. был изменен основной документ, регулирующий авиасообщение в стране – Федеральный авиационный акт (Federal Aviation Act), внесены основные концепции функционирования БАС в рамках ее воздушного пространства и разработан план дальнейшей деятельности. Разработана «дорожная карта» развития рынка БАС до 2028 г.

Регистрировать беспилотный самолет в США имеет право:

– гражданин США;

– гражданин иностранного государства с правом проживания на территории США;

– юридическое лицо, организованное в соответствии с законодательством США или любого государства, если оно основано и функционирует на территории США.

Регистрации подлежат беспилотные летательные аппараты массой
от 0,25 до 25 кг.

Требования к оператору БПЛА:

– умение читать, говорить, писать и понимать по-английски (возможны исключения, если человек не может выполнить одно из этих требований по медицинским причинам, например, с нарушением слуха);

– быть здоровым физически и психически;

– возрастной ценз – не менее 16 лет;

– сдать аэронавигационный тест в утвержденном FAA центре тестирования знаний;

– пройти проверку безопасности Администрации транспортной безопасности (TSA).

Израиль

По данным Агентства гражданской авиации Израиля (CAAI) полеты на БПЛА разрешены.

Управление гражданской авиацией Израиля курирует вопросы содействия законодательству, регулированию и процедурам во всех вопросах, касающихся проектирования, производства, эксплуатации и обслуживания БПЛА. Осуществляет лицензирование, контроль и обеспечение соблюдения законодательства в этой сфере.

Требуется получить два разрешения от CAAI и Министерства связи. Так же для получения права управления БПЛА необходимо вступить в Израильский аэроклуб, получить лицензию и страховку. Это позволяет управлять беспилотником на расстоянии до 50 м. Для полетов дальностью до 250 м необходима лицензия оператора, выдаваемая Министерством транспорта после прохождения соответствующего курса обучения. Полеты далее 250 м запрещены без предварительного одобрения.

Канада

Согласно Управлению транспортной гражданской авиации Канады (TCCA), полеты на БПЛА разрешены.

Все БПЛА массой от 250 г до 25 кг должны быть зарегистрированы в TCCA. Пилоты обязаны маркировать дрон регистрационным номером.

Требования по пилотированию:

– БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета;

– высота полета не более 122 м;

– минимальное расстояние во время полета до объектов инфраструктуры 30 м;

– запрещено летать на расстоянии менее 5,6 км от аэропортов и 1,9 км
от вертодромов.

В случаях применения БПЛА в коммерческих целях (сельское хозяйство, проведение исследований, аэрофото- и видеосъемка) требуется получение специального сертификата полетов.

Германия

По данным Федерального авиационного управления Германии (FAO), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 100 м без разрешения. В контролируемом воздушном пространстве максимально допустимая высота составляет 50 м.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Использование дронов массой более 5 кг в ночное время без разрешения запрещено.

Пилотирование беспилотников массой до 5 кг допустимо без разрешения, но для полета БПЛА массой более 2 кг требуется лицензия оператора.
В соответствии с новыми положениями правил воздушного движения, операторам БПЛА массой более 2 кг необходимо получить сертификат с подтверждением достаточности знаний и навыков. Сертификат действителен в течение пяти лет. Возрастной ценз пилота – 16 лет.

Страхование дронов требуется для всех операций.

БПЛА не могут летать в пределах 1,5 км от аэропорта.

Все беспилотники массой 250 г или более должны быть помечены огнестойким значком, содержащим имя и адрес владельца.

Беспилотные самолеты нельзя применять над скоплением людей, промышленными и жилыми районами, тюрьмами, районами бедствий, определенными маршрутами движения и некоторыми другими районами, обозначенными как специальные. Запрещены полеты на расстоянии менее
100 м от федеральных автомагистралей и водных путей, железнодорожных сооружений.

Запрещены полеты над природоохранными территориями, охраняемыми Федеральным законом об охране природы.

БПЛА, способные записывать (передавать) оптические, акустические или радиосигналы, запрещены к использованию в частных жилых районах без согласия владельцев.

Франция

По данным Управления гражданской авиации Франции, полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники массой от 800 г должны быть зарегистрированы на портале AlphaTango. Так же необходимо получить регистрационный номер, который должен быть постоянно виден на БПЛА и читаться на расстоянии
30 см невооруженным глазом. Пилот обязан предоставить подтверждение регистрации в случае проверки.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Запрещены полеты ночью (кроме случаев, когда есть специальное разрешение местного префекта).

Запрещены полеты над людьми, аэропортами или аэродромами, частной собственностью (только с разрешения владельца), военными объектами, тюрьмами, атомными электростанциями, историческими памятниками или национальными парками.

Запрещены полеты над продолжающимися пожарами, аварийными зонами или вокруг аварийных служб.

Запрещены полеты выше 150 м или выше 50 м над любым объектом или зданием, высота которого составляет 100 м или более.

Постановление Министерства экологии, устойчивого развития, транспорта и жилищного строительства Франции регламентирует правила полета БПЛА, ограничивая высоту полета до 150 м для моделей массой менее 2 кг. Полеты в населенной местности подлежат предварительному согласованию
с территориальными органами власти.

Великобритания

В соответствии с Управлением гражданской авиации Великобритании (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Коммерческие беспилотники в Великобритании требуют разрешения от CAA.

Страхование требуется для всех коммерческих операций беспилотных летательных аппаратов.

Пилот несет ответственность за безопасное управление своим беспилотником.

БПЛА должен находиться в зоне прямой видимости во время полета.

Все беспилотники, независимо от их массы, не должны летать выше
120 м над поверхностью земли.

Если дрон оснащен камерой, существует также ряд дополнительных ограничений, касающихся того, где можно совершать полет, и насколько можно приближаться к другим людям или объектам инфраструктуры. Чтобы иметь возможность летать в пределах этих зон или ближе, чем минимальные расстояния, указанные в правилах, следует получить предварительное разрешение от CAA.

Чтобы получить стандартное разрешение на коммерческий полет (PfCO), необходимо заполнить онлайн-заявку CAA и представить документы.

Нидерланды

Согласно сведениям Генерального директората гражданской авиации Нидерландов (DGCA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей или водой.

БПЛА должны летать на безопасном расстоянии от людей и зданий.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты ночью.

В Нидерландах различают частное, рекреационное и профессиональное применение беспилотников.

Для использования в коммерческих целях необходимо получение сертификата оператора БПЛА независимо от массы. При частном применении можно управлять аппаратом массой до 4 кг без сертификата оператора.

Швеция

Проектирование, изготовление, модификация, техническое обслуживание и эксплуатация гражданских БПЛА в Швеции регулируется положением о беспилотных летательных аппаратах (UAS) – TSFS 2009:88. Управление БПЛА допускается на высоту не более 120 м и при дальности полета от оператора не более 500 м.

Для полетов в зоне контроля аэропорта требуется разрешение от Управления воздушным движением. Разрешение также требуется, если полет совершается за зону визуальной видимости и цель полета испытания, исследования или коммерческие полеты. Для аэрофотосъемки требуется разрешение от Министерства землеустройства.

Проектирование, изготовление, обслуживание и эксплуатация гражданских БПЛА, имеющих рабочую массу более 150 кг, контролируется Европейским парламентом. Необходимо также одобрение со стороны Европейского агентства по авиационной безопасности (EASA).

В Швеции приняты следующие виды разрешения для управления беспилотниками:

– категория 1A UAS – максимальная взлетная масса самолета меньше или равна 1,5 кг, лицензия выдается на 2 года;

– категория 1B UAS – максимальная взлетная масса самолета больше
1,5 кг, но меньше или равна 7 кг, лицензия выдается на 2 года;

– категория 2 UAS – максимальная взлетная масса самолета составляет более 7 кг, лицензия выдается на 1 год;

– категория 3 UAS – для аппаратов с посадкой вне поля зрения пилота.

Швейцария

Согласно данных Федерального управления гражданской авиации Швейцарии (FOCA), полеты на БПЛА разрешены.

Автоматический полет (автономное управление беспилотником) в поле зрения пилота разрешается при условии, что пилот может в любое время вмешаться в управление беспилотником.

В пределах охотничьих или охраняемых территорий для водных
и перелетных птиц применение беспилотников запрещено без исключения.

Аэрофотосъемка разрешена при условии соблюдения правил защиты военных объектов. Внимание должно быть уделено защите конфиденциальности и положениям Закона о защите данных.

Беспилотники не должны эксплуатироваться над людьми на расстоянии менее чем 100 м.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта.

Для общественных воздушных событий, в которых используются только модельные самолеты или беспилотники, FOCA не требует одобрения.

БПЛА массой до 30 кг могут быть использованы без лицензии при условии, что оператор всегда имеет визуальный контакт с летательным аппаратом.

Австрия

Согласно австрийскому национальному авиационному органу – Austro Control, полеты на БПЛА разрешены.

Возраст пилота от 16 лет.

Страхование ответственности является обязательным условием для всех операторов беспилотных летательных аппаратов.

Запрещено пролетать над группой людей без специального разрешения.

Нельзя летать в непосредственной близости от аэропортов без специального разрешения.

Только Austro Control может предоставить пилоту авиационное разрешение.

Даже после предоставления лицензии на эксплуатацию для определенных районов могут потребоваться специальные разрешения, связанные
с авиацией, в соответствии с Правилами воздушного движения от 2014 г.

В стране с 2014 г. внедрены очень строгие правила эксплуатации БПЛА. Потенциальные местоположения для полетов делятся на четыре категории:

– неразвитая область;

– нежилые районы;

– населенный пункт;

– плотно заселенная территория.

Для каждой категории существуют особые условия и разрешения. Квадрокоптеры одобрены только для первых двух категорий. Для населенных (густонаселенных) районов требуются гекса- или октокоптеры.

Получение лицензии необходимо, если:

– рейсы коммерческие, без сохранения снимков с камеры;

– максимальная масса 25 кг;

– полет вне зон безопасности;

– максимальный радиус полета 500 м.

Беспилотниками массой до 0,25 кг и максимальной высотой полета 30 м можно управлять без лицензии, даже если они оснащены камерой.

Венгрия

Согласно положениям Главного управления воздушного транспорта Венгрии, полеты на БПЛА разрешены. Разрешение и страхование требуются для всех полетов на любом типе БПЛА.

Бельгия

В соответствии с данными Федеральной службы по мобильности
и транспорту (FPS) и Управления гражданской авиации Бельгии (BCAA), полеты на БПЛА разрешены.

Полеты могут выполняться только в дневное время.

Масса БПЛА должна быть не более 150 кг.

Пилот должен постоянно поддерживать визуальную линию обзора
с БПЛА.

Для коммерческих полетов необходимо получение медицинской страховки, пройти теоретический тест и зарегистрировать БПЛА.

Исключением из нормативных требований Королевского указа от 10 апреля 2016 г. являются:

– беспилотники, используемые только для полетов внутри зданий;

– БПЛА, применяемые военными, таможенными органами, полицией, береговой охраной и т. д.;

– некоторые типы модельных самолетов, которые используются исключительно для личных целей, при условии, что они соответствуют строгим требованиям, изложенным в Королевском указе.

Ирландия

Регистрация для некоторых типов БПЛА обязательна с 21 декабря
2015 г.

Регистрации подлежат беспилотники:

– более 1 кг;

– летающие выше 15 м над землей или водой независимо от массы;

– с установленным оборудованием.

Норвегия

По данным Управления гражданской авиации Норвегии (CAAN), полеты на БПЛА разрешены.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА на протяжении всего полета.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта или аэродрома без специального разрешения; выше 120 м над землей; над местами массовых скоплений людей, военными объектами или спортивными мероприятиями; в пределах 150 м от людей, зданий и транспортных средств.

С 2016 г. в стране действуют новые правила – пилоты БПЛА квалифицируются как моделисты и не нуждаются в специальном разрешении.

В коммерческих целях беспилотники делятся на три категории:

– взлетная масса менее 2,5 кг. Перед каждым полетом необходимо сообщить о нем, имя пилота должно быть прикреплено с номером телефона на аппарате, также необходимо вести журнал регистрации;

– масса до 25 кг – требует специального лицензирования пилотов;

– все модели, не относящиеся к описанным выше.

Хорватия

По данным Агентства гражданской авиации Хорватии, полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты выше 120 м над поверхностью земли или 50 м над препятствием, в зависимости от того, что больше.

При полете в контролируемом воздушном пространстве запрещены полеты менее 5 км от аэродрома.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный контроль БПЛА во время полета.

БПЛА должны находиться на расстоянии не менее 30 м от людей, если только не включен режим низкой скорости и максимальная скорость не превышает 3 м/с. В этом случае дрон должен находиться на расстоянии не менее 5 м от людей.

Минимально допустимое расстояние от БПЛА в полете до группы людей составляет 50 м.

Все беспилотники массой более 5 кг должны быть помечены невоспламеняющейся идентификационной табличкой или идентификационной этикеткой. Негорючая табличка должна содержать идентификационную метку беспилотного летательного аппарата и контактную информацию владельца (имя, фамилию, адрес, телефон / адрес электронной почты).

Кипр

Согласно положения Департамента гражданской авиации Кипра (DCA), полеты на БПЛА разрешены.

Максимальная высота полета для беспилотников составляет 50 м над уровнем земли или моря для открытой категории, до 120 м над уровнем земли или моря для специальной категории. Департамент гражданской авиации может предоставить исключения операторам беспилотных самолетов особой категории.

Прямой визуальный контакт с БПЛА является обязательным и расстояние между оператором и БПЛА не должно превышать 500 м.

Безопасное расстояние 1 км от жилых районов.

Безопасное расстояние 500 м от зданий, людей, транспортных средств, животных, сооружений и т. д., кроме случая, когда получено согласие владельца.

Безопасное расстояние не менее 8 км от аэропортов и не менее
3 км от вертодромов.

Ночью летать на БПЛА запрещено.

Запрещается летать над, внутри или вблизи объектов военных, общественного пользования, археологических и общественных или частных.

Греция

В соответствии с положением Управления гражданской авиации Греции (HCAA), полеты на БПЛА разрешены.

При полете на высоте 50 м и более, необходимо иметь разрешение.

Запрещены полеты ночью.

Операторы беспилотных летательных аппаратов, которые летают в коммерческих целях или в категории «Особые», «Сертифицированные», должны иметь страховку аппаратов.

Операторам беспилотников, которые летают только для хобби или отдыха, не нужна страховка, если только их масса более 4 кг и попадают в категорию «Open-A2».

Запрещены полеты над людьми, тюрьмами, больницами, правительственными и военными объектами и другими уязвимыми районами.

Запрещены полеты над частной собственностью без разрешения владельца.

С января 2017 г. вступил в силу новый закон, согласно которому модели делятся на две категории:

– с общей взлетной массой до 7 кг, для них не требуется специальных разрешений;

– с массой более 7 и менее 25 кг, для них необходимо получить разрешение. Такие БПЛА не должны быть оснащены металлическими пропеллерами. Необходимо также страхование от несанкционированного использования, получения телесных повреждений и материального ущерба. Пилоты должны поддерживать расстояние не менее 50 м от скопления людей, животных и транспортных средств.

Полет через археологические объекты разрешается только со специальным разрешением.

Болгария

Согласно данных Управления воздушного движения Болгарии (BULATSA), полеты на БПЛА разрешены.

Пилоты должны запросить разрешение на полет, отправив письмо
в Главное управление администрации гражданской авиации (DG CAA) за восемь дней до полета. В письме должны быть указаны зоны полета, дата проведения полетов, время начала и окончания, ответственное лицо и номер мобильного телефона для связи с ним.

Италия

По данным Управления гражданской авиации Италии (ENAC), полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА должны быть оснащены табличкой, показывающей идентификацию системы и оператора. Аналогичная табличка должна быть установлена также на удаленной наземной пилотной станции. Начиная с 1 июля 2016 г.,
в дополнение к табличкам, все беспилотники, которые позволяют передавать данные в режиме реального времени, должны быть оснащены устройством электронной идентификации.

Пилоты должны поддерживать прямую видимость с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты ночью, над людьми, включая спортивные мероприятия, концерты и другие крупные мероприятия.

Беспилотные самолеты, которые осуществляют полет в рекреационных целях, не могут подниматься выше 70 м над землей, а беспилотные самолеты, которые летают в коммерческих целях – выше 150 м.

Запрещены полеты в пределах 5 км от аэропорта.

Пилоты коммерческих беспилотников, выполняющие операции с низким уровнем риска, должны представить заявление о соответствии определенным требованиям ENAC. Для выполнения операций с повышенным риском коммерческие пилоты должны получить сертификат об обучении
и эксплуатации, а также справку о состоянии здоровья.

Чешская Республика

По данным Управления гражданской авиации Чешской Республики, полеты на БПЛА разрешены.

Для коммерческих беспилотных полетов лицензия пилота необходима.

Эксплуатация беспилотников, как правило, разрешена в воздушном пространстве класса G в Чешской Республике. Это воздушное пространство
до 300 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

Полеты должны выполняться на безопасном расстоянии от людей, сооружений и густонаселенных районов.

Эстония

По данным Управления гражданской авиации Эстонии (ECAA), полеты на БПЛА разрешены.

Разрешение не требуется для полетов ниже 150 м.

Для полетов ниже 150 м пилоты должны запросить разрешение не менее чем за три рабочих дня, выше 150 м – пилоты должны одновременно иметь разрешение и запрашивать разрешение не менее чем за семь рабочих дней.

Для личного использования можно снимать в любом месте с помощью БПЛА, но запрещено намеренно снимать кого-либо без его разрешения.

Польша

По данным Управления гражданской авиации (CAA), полеты на БПЛА
в Польше разрешены.

Запрещены полеты выше 150 м.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время полета.

Страхование ответственности требуется для коммерческих беспилотных полетов.

Запрещены полеты дронов массой более 25 кг.

Операции с беспилотниками должны проводиться на расстоянии не менее 5 км от аэропортов.

Запрещены полеты на расстоянии не менее 100 м от населенных пунктов и 30 м от людей, транспортных средств и животных.

Запрещены полеты над скоплением людей, городами, улицами
и зданиями.

Для полетов в Варшаве требуется дополнительное разрешение от Бюро государственной защиты (BOR).

Пилоты должны получить медицинскую справку; справку, подтверждающую прохождение теоретического и практического теста.

Португалия

Согласно Национальному управлению гражданской авиации (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Страхование беспилотников не является обязательным, но ANAC рекомендует заключить договор страхования гражданской ответственности для покрытия любого ущерба, который может возникнуть в результате использования самолета с дистанционным управлением.

БПЛА не могут использоваться для фото или видео без разрешения Национального авиационного управления.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны постоянно поддерживать визуальную линию видимости БПЛА во время полета.

Мини беспилотники (массой менее 0,25 кг) не должны летать над людьми и не превышать высоту 30 м.

Для полета беспилотника массой более 25 кг ночью или за пределами прямой видимости (BVLOS) необходимо получить специальное разрешение от ANAC.

Испания

Согласно Государственному агентству воздушной безопасности (AESA), полеты на БПЛА разрешены.

Региональные власти имеют возможность издавать свои собственные правила о беспилотных летательных аппаратах.

Для коммерческих полетов дронов требуется разрешение.

Страхование ответственности требуется для коммерческих полетов.

БПЛА могут летать на высоте до 120 м над землей.

Запрещены полеты ночью. Для беспилотных летательных аппаратов с взлетной массой менее 2 кг полеты также могут выполняться ночью, если не превышена высота полета 50 м над землей.

БПЛА должны летать в пределах прямой видимости.

Пилоты должны выдерживать расстояние не менее 8 км от аэропортов
в неконтролируемом воздушном пространстве или 15 км на утвержденных рейсах BVLOS.

Пилоты должны находиться на расстоянии 150 м от зданий и на расстоянии 50 м или более от людей, не участвующих в полете.

Для полетов в национальных парках необходимо разрешение AESA. Использование беспилотных летательных аппаратов в бесполетных зонах должно быть одобрено Министерством обороны Испании.

Дания

По данным Управления гражданской авиации Дании (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Владелец БПЛА должен быть зарегистрирован в Управлении транспорта, строительства и жилищного строительства Дании.

Беспилотник должен быть помечен именем владельца, номером телефона и регистрационным номером, присвоенным Департаментом транспорта, строительства и жилищного строительства.

БПЛА массой 250 г или менее с максимальной скоростью полета 50 км/ч регистрировать не требуется.

Пилот должен иметь аккредитацию для работы с беспилотником массой более 7 кг.

Пилоту должно быть не менее 16 лет.

Запрещены БПЛА массой более 25 кг.

Беспилотники не должны летать выше 100 м.

БПЛА не должны эксплуатироваться на расстоянии менее 50 м по горизонтали от других лиц, если только эти лица не участвуют или не являются зрителями полета.

БПЛА должны уступать место пилотируемым самолетам.

При полете на БПЛА расстояние до взлетно-посадочной полосы / аэродромов общественного аэродрома должно быть не менее 5 км.

При полете беспилотника расстояние до взлетно-посадочной полосы / военной авиабазы должно быть не менее 8 км.

При полете беспилотника расстояние до населенных пунктов и основных дорог общего пользования должно быть не менее 150 м.

При полете на БПЛА расстояние до пилотируемых кораблей, лодок
и морских установок должно быть не менее 50 м.

Беспилотные самолеты нельзя использовать над плотно застроенными территориями, включая районы с коттеджами на выходные и жилые места для кемпинга, а также районы с большими скоплениями людей под открытым небом.

Запрещены полеты близко к другим БПЛА.

Для полетов за пределами зоны видимости, над людьми, внутри помещений, на открытых или объявленных публично мероприятиях, на высоте более 100 м, с более чем одним БПЛА, требуется автономное разрешение от Управления транспорта, строительства и жилищного строительства.

Для полетов в ночное время беспилотник должен быть снабжен светом, позволяющим оператору видеть его во время полета, в том числе его ориентацию в воздухе. Стартовые и посадочные площадки также должны быть освещены. Специальная лицензия необходима для полетов беспилотников
в ночное время в населенных пунктах.

Финляндия

По данным Агентства по безопасности на транспорте (TRAFI), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 150 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

БПЛА не могут летать в пределах 1 км от любой взлетно-посадочной полосы аэропорта без разрешения диспетчерской вышки.

Пролет на расстоянии от 1 до 3 км от взлетно-посадочной полосы аэропорта разрешается до высоты окружающих препятствий. В непосредственной близости от препятствия можно пролететь 15 м над высотой препятствия
с разрешения владельца препятствия.

Пролетая в контрольной зоне аэропорта, но еще дальше, чем в 3 км от взлетно-посадочных полос аэропорта, максимально допустимая высота полета составляет 50 м.

БПЛА не могут летать над людьми. Коммерческие пилоты могут совершать полеты только при наличии специального разрешения TRAFI.

Ограничение массы БПЛА – 25 кг.

Пилоты, летающие в коммерческих целях, обязаны иметь страховку.

Для коммерческих полетов пилоту должно быть не менее 18 лет. Для прогулочных полетов возрастных ограничений нет.

Пилоты, используемые в коммерческих целях дрон, должны иметь наклейку на борту с указанием имени владельца и контактной информации,
а также документировать свои действия в бортовом журнале.

Китай

По данным Администрации гражданской авиации Китая (CAAC), полеты на БПЛА разрешены.

Любые беспилотники массой 250 г и более должны быть зарегистрированы в CAAC.

Лицензирование требуется для коммерческих операций.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный контакт с БПЛА во время полета.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей, в густонаселенных районах, в пределах любого аэропорта или аэродрома.

Любой беспилотник массой более 250 г должен быть зарегистрирован
в CAAC, от 7 до 116 кг – требуется лицензия CAAC.

Все беспилотные летательные аппараты, предназначенные для коммерческого использования, требуют лицензии CAAC.

Для управления беспилотником массой более 116 кг требуется лицензия пилота и сертификация БПЛА для работы.

Деятельность гражданской авиации в основном регулируется «Законом о гражданской авиации КНР», «Общими правилами полетов КНР» и «Положением об общем авиационном управлении полетом».

Регулирующее агентство по гражданским полетам – Управление гражданской авиации Китая выпустило консультативные положения, в которых устанавливаются руководящие принципы для полета беспилотников. Ожидается, что эти промежуточные меры будут обновлены по мере развития промышленности и нормативной базы БПЛА.

Положением о контроле над полетом средств общей авиации является административное регулирование, которое применяется ко всем коммерческим и рекреационным операциям воздушных судов, за исключением тех, которые участвуют в общественном воздушном транспорте. Общая авиация
в соответствии с законодательством Китая относится к авиационным операциям, отличным от военных полетов, полицейских воздушных действий, таможенных антиконтрабандных полетов и общественных воздушных перевозок. Положение включает в себя требования к полетам с целью проведения исследований в области промышленности, сельского хозяйства, лесного хозяйства, рыболовства, добычи полезных ископаемых и строительства, полетам с медицинскими целями, аварийного спасения и ликвидации последствий стихийных бедствий, метеорологического наблюдения, мониторинга океана, научных экспериментов, дистанционного зондирования и картирования,
а также получения информации для образования и обучения, культуры и спорта, туризма и экскурсий и т. д.

Южная Корея

Israel Aerospace Industries (IAI) и южнокорейский производитель композиционных материалов Hankuk Carbon (HC) подписали меморандум о создании совместного предприятия по разработке и производству новых вертикальных взлетно-посадочных полос для беспилотников. Компании заявили, что они начнут сотрудничество по разработке БПЛА с массой 200–300 кг, производство которых будет сосредоточено в Южной Корее (90 %).

Согласно местному законодательству, полеты дронов запрещены во многих местах страны, особенно в северных районах Сеула, где находятся ключевые государственные учреждения. Районы вокруг военных объектов
и атомных электростанций также закрыты для полетов.

В связи с развитием БПЛА правительство решило пересмотреть регулирование отрасли, заявив, что будет принято решение по расширению зоны полетов, упрощению требований к пилотам.

До 2017 г. полеты беспилотных летательных аппаратов регулировались в соответствии с Законом об авиации. По состоянию на 30 марта 2017 г. Закон об авиации отменен и заменен двумя законами – «Об авиационной безопасности» и «Об авиационном бизнесе».

Для использования БПЛА в коммерческих целях необходимо разрешение Министерства земельной инфраструктуры и транспорта. Разрешение для полета не требуется для беспилотников массой до 12 кг или менее, если они используются не в коммерческих целях.

При использовании БПЛА массой 25 кг и более необходимо получение сертификата безопасности от Управления безопасности транспорта Кореи.

Индия

По данным Министерства гражданской авиации, полеты на БПЛА в Индии разрешены.

Все БПЛА, за исключением тех, что в категории Nano, должны быть зарегистрированы и иметь уникальный идентификационный номер.

Пилоты должны всегда поддерживать прямую визуальную линию видимости во время полета.

Запрещены полеты более 150 м над землей.

Беспилотные самолеты не могут летать в районах, обозначенных как «запретные для полетов зоны», которые включают районы вблизи аэропортов, международные границы, комплекс государственного секретариата
в столицах штатов, стратегические местоположения и военные объекты.

Разрешение на полет в контролируемом воздушном пространстве можно получить, заполнив план полета и получив уникальный номер Центра информации о полете (FIC).

Генеральное управление гражданской авиации DGCA планирует регистрировать гражданские БПЛА и выдавать разрешения на их работу.

Генеральное управление гражданской авиации находится в процессе разработки и согласования правил с аэронавигационной службой, службой безопасности, Министерством внутренних дел для сертификации и эксплуатации БПЛА в гражданском воздушном пространстве Индии. До момента выхода регламентирующих документов запрещается использование беспилотников в гражданском воздушном пространстве для любых целей.

Япония

По данным Японского бюро гражданской авиации (JCAB), полеты на БПЛА разрешены.

Перед полетом необходимо запросить разрешение, подав заявку на получение разрешения в Министерство наземной инфраструктуры.

БПЛА не могут летать без специального разрешения Министерства земли, инфраструктуры, транспорта и туризма:

– более 150 м над уровнем земли;

– возле аэропортов;

– над густонаселенными районами, определенными Министерством внутренних дел и связи.

БПЛА могут летать только днем.

Пилоты должны поддерживать визуальную линию видимости с БПЛА во время операций.

БПЛА не должны летать в пределах 30 м от людей или частной собственности.

Аппараты нельзя использовать для перевозки опасных грузов.

БПЛА не могут сбрасывать предметы во время полета, умышленно или случайно.

Австралия

Согласно Управлению безопасности гражданской авиации Австралии (CASA), полеты на БПЛА разрешены.

Разрешены полеты только днем с соблюдением визуальной видимости.

Высота полета не выше 120 м над землей.

Расстояние минимум 30 м от других людей.

Полеты запрещены над или вблизи зоны, затрагивающей общественную безопасность или где проводятся аварийные операции (без предварительного разрешения). Это может включать такие ситуации, как автомобильная авария, полицейские операции, пожар и связанные с этим противопожарные мероприятия, а также поиск и спасение людей.

Запрещены полеты в местах массового скопления людей: пляжи, парки, стадионы.

При массе БПЛА более 100 г, запрещено летать на расстоянии менее
5,5 км от контролируемых аэродромов.

Фото и видео людей без их согласия запрещено.

Управление гражданской авиацией CASA утвердило сертификаты оператора БПЛА в категориях с несколькими роторами, с фиксированным крылом и вертолетом для четырех масс – до 2, 7, 20 и 150 кг.

Для управления БПЛА массой менее 2 кг не требуется сертификат оператора или лицензия удаленного пилота. Для остальных категорий необходимо разрешение в виде лицензии удаленного пилота, которым, в свою очередь, необходимо иметь сертификат оператора RPA.

Аргентина

Согласно Национальному управлению гражданской авиации Аргентины (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники должны быть зарегистрированы в Национальном реестре воздушных судов (ANAC).

Минимальный возраст пилота для эксплуатации БПЛА – 18 лет. Лица
16 и 17 лет могут пилотировать беспилотный летательный аппарат, если он сопровождается взрослым во время операции.

БПЛА запрещено использовать в пределах 5 км от аэропортов, аэродромов и вертодромов.

БПЛА запрещены в густонаселенных районах или над местами массового скопления людей.

Азербайджан

По данным Государственного управления гражданской авиации Азербайджана (CAA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещено работать в любой зоне движения аэродрома / аэропорта, кроме как с разрешения соответствующего органа УВД или лица, ответственного за аэродром / аэропорт.

БПЛА не могут летать на высоте более 120 м над уровнем земли.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямую визуальную линию обзора с беспилотником во время полета.

Запрещены полеты в пределах 150 м от любой перегруженной территории города, поселка или поселения.

Запрещены полеты в пределах 50 м от любого человека, судна, транспортного средства или сооружения.

Во время взлета или посадки БПЛА не должен летать в пределах 30 м от любого человека, если только этот человек не участвует в операции управления БПЛА.

Бразилия

По данным Управления гражданской авиации Бразилии (ANAC), полеты на БПЛА разрешены.

Возраст пилота – не моложе 18 лет.

Пилоты не могут управлять более чем одним БПЛА одновременно.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны всегда поддерживать визуальную линию видимости своего беспилотника.

Пилоты, управляющие беспилотниками массой более 250 г, должны иметь страховку, покрывающую ущерб третьим лицам.

Любой дрон массой более 250 г должен быть зарегистрирован в системе беспилотных летательных аппаратов ANAC (SISANT), а регистрационный идентификатор должен быть нанесен на БПЛА.

Беспилотники массой более 250 г могут летать только на участках длиной 30 м или более от людей, не участвующих в полете, под полную ответственность пилота-оператора и в соответствии с правилами использования.

Полеты над тюрьмами, военными объектами или другой важной инфраструктурой запрещены.

Полеты не разрешаются на расстоянии менее 30 м от зданий.

Полеты над людьми запрещены.

Автономная работа дронов запрещена. Автономные операции отличаются от автоматических беспилотных операций тем, что пилот может вмешаться в управление в любой момент.

Камерун

Согласно данным Управления гражданской авиации Камеруна (CCAA), полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты на высоте более 120 м над землей.

Пилоты беспилотных летательных аппаратов должны поддерживать прямой визуальный обзор БПЛА во время полета.

Запрещены полеты в пределах 5,5 км от любого аэропорта или аэродрома; на расстоянии менее 15 м от любых сооружений, включая здания, транспортные средства, корабли, животных и людей; полеты ночью.

Египет

По данным Управления гражданской авиации Египта, полеты на БПЛА разрешены.

В соответствии с Законом № 28 от 1981 г., в который были внесены поправки, включающие в себя закон о беспилотниках и в соответствии с законом № 92 от 2003 г., прежде чем эксплуатировать беспилотник в Египте, необходимо получить разрешение Управления гражданской авиации.

Индонезия

Согласно данным Генерального директората гражданской авиации, полеты на БПЛА разрешены.

Запрещены полеты выше 150 м без разрешения, БПЛА массой более
7 кг, в пределах 15 км от любого аэропорта, полеты ночью.

БПЛА не могут летать с любого движущегося транспортного средства.

Пилоты должны поддерживать прямую линию визуального обзора во время полета.

Иран

По данным национального авиационного управления – Организации гражданской авиации Ирана (CAOI), беспилотники в Иране запрещены.

Мексика

Согласно Национальному авиационному органу – Генеральному директорату гражданской авиации Мексики (DGCA), полеты на БПЛА разрешены.

Все беспилотники массой более 250 г должны быть зарегистрированы в DGCA. Для регистрации требуется официальное удостоверение личности, подтверждающее гражданство Мексики, поэтому запрещается регистрация иностранных лиц.

Запрещены полеты в ночное время, на расстоянии более 500 м от оператора, выше 100 м над уровнем земли, над людьми или животными, на исторических местах, на расстоянии менее 9,2 км от любого аэродрома, сброс любого рода предметов с БПЛА.

На данный момент для получения лицензии на дрон в Мексике пилот должен быть:

– не моложе 18 лет;

– мексиканцем по рождению;

– предоставить свою военную карту;

– иметь диплом средней школы;

– иметь справку о состоянии здоровья.

Турция

По данным Администрации аэропортов штатов Турции (SAMA), полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА массой более 500 г должны регистрироваться в правительстве Турции перед полетом.

Разрешение требуется до всех коммерческих полетов.

Запрещены полеты выше 120 м и БПЛА массой более 4 кг для частных
и личных рейсов.

Венесуэла

Согласно Национальному институту гражданской авиации (INAC), полеты на беспилотниках разрешены.

Венесуэла имеет несколько категорий лицензий на беспилотные полеты.

Заявители должны быть венесуэльцами или гражданами страны, которая предоставляет взаимный режим при выдаче лицензий венесуэльцам.

Пилоты должны говорить, читать и писать на испанском языке, иметь действующий авиационный медицинский сертификат, соответствующий типу лицензии.

Украина

По данным Государственного авиационного управления Украины, полеты на БПЛА разрешены.

БПЛА массой более 2 кг должны быть зарегистрированы и иметь разрешение в UkrAirCenter (подать заявку как минимум за 10 дней).

БПЛА массой менее 2 кг не требуют разрешения.

Пилот должен быть не далее 500 м от БПЛА.

Пилот не должен контролировать более одного БПЛА одновременно.

Запрещены полеты выше 50 м без разрешения, в пределах 5 км от внешних границ аэропорта, в пределах 30 м от отдельного человека, 50 м от группы людей в возрасте до 12 человек,150 м от группы более 12 человек, полеты ночью.

Республика Беларусь

БПЛА, приобретенные физическими лицами для личного пользования, могут относиться к беспилотным летательным аппаратам, включенным в перечень товаров и технологий двойного назначения, и подлежат экспортному контролю. Перемещение таких аппаратов в данном случае осуществляется на основании разрешений Государственного военного промышленного комитета Республики Беларусь, которые предъявляются таможенному органу.

БПЛА относится к радиоэлектронным средствам и (или) высокочастотным устройствам, и при его перемещении физическими лицами в качестве товара для личного пользования необходимо представить таможенному органу членский билет Белорусской Федерации Беспилотной Авиации (согласно Решению Государственной комиссией по радиочастотам при Совете Безопасности Республики Беларусь от 28 августа 2012 г. № 12К/12 «О выделении радиочастотного спектра для радиоэлектронных средств малого радиуса действия»).

Таким образом, для перемещения авиамоделей через таможенную границу Республики Беларусь, необходимо:

– быть членом Белорусской Федерации Беспилотной Авиации;

– получить заключение об идентификации продукции в Государственном военно-промышленном комитете Республики Беларусь.

Авиамодели массой более 0,5 кг подлежат маркировке (специальная наклейка, устойчивая к атмосферным воздействиям) с указанием фамилии, имени и отчества владельца, его адрес и контакты для связи, либо наименование юридического лица, адрес организации, которой принадлежит устройство.

Для осуществления фото-видеосъемки, владелец авиамодели должен получить разрешение Генерального штаба Вооруженных сил, а после предоставить весь отснятый материал.

Чили

Согласно чилийскому национальному авиационному управлению, Генеральному управлению гражданской авиации Чили (DGAC), использование БПЛА является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования:

– произвести регистрацию БПЛА в DGAC;

– одному пилоту разрешается управлять только одним БПЛА;

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– минимальное приближение к аэропортам – 2 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами.

Пилот БПЛА в Чили, должен получить регистрационную карту и разрешение на эксплуатацию от DGAC, а также получить удостоверение пилота. Регистрация действительна в течение 12 месяцев с последующим продлением.

Для регистрации предоставляется следующая информация:

– производитель БПЛА;

– марка, модель и серийный номер;

– тип конструкции;

– максимальная взлетная масса;

Требования к пилоту:

– возраст старше 18 лет;

– сдать экзамен по метеорологии и аэродинамике.

Эквадор

Согласно данным Главного управления гражданской авиации Эквадора (GDCAE), использование БПЛА является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования.

Беспошлинный ввоз БПЛА разрешается рыночной стоимостью до
500 долл. США, при большей стоимости БПЛА облагается налогом до 35 % от оценочной стоимости, но налог возвращается при выезде из страны. Не облагаются налогом БПЛА ввозимые для решения профессиональных задач.

Основные правила применения:

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– минимальное приближение к аэропортам – 9 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м.

Перу

Согласно Генеральному управлению гражданской аэронавтики (DGAC), управление БПЛА в Перу является законным, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования.

При въезде в Перу беспилотник декларируется на таможне с оплатой налога в зависимости от его стоимости (около 18 %). При выезде налог возвращается. Штраф за ввоз без декларации – 250 долл. США.

Регистрация БПЛА осуществляется в Управлении сертификации и авторизации DGAC лично или в центрах обслуживания граждан. Процедура занимает – 48 ч.

Основные правила применения:

– запрещены полеты в ночное время и при плохих погодных условиях;

– минимальное приближение к аэропортам – 4 км; запрещены полеты над правительственными и военными объектами;

– полеты над местами скопления людей производятся не менее 30 м;

– скорость полета не более 160 км/ч;

– управление БПЛА должно производиться только в режиме визуальной видимости и на расстоянии не более 500 м от оператора; ограничение по высоте полета – не более 130 м.

Сингапур

Согласно данным Управления гражданской авиации Сингапура (CAAS), управление БПЛА в Сингапуре разрешено, но необходимо соблюдать правила регистрации и использования:

– не требуется получать специальное разрешение для БПЛА массой до
7 кг при высоте полета до 60 м, в ином случае разращение обязательно;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещается использовать БПЛА ближе 5 км от аэропорта;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА.

Исландия

По данным Исландского транспортного управления (ITA), использование БПЛА в Исландии разрешено.

Общие правила для не профессиональных полетов:

– обязательная маркировка БПЛА (имя, адрес и номер телефона пилота);

– разращенная масса БПЛА до 3 кг в городской местности и до 25 кг для полетов в сельской местности;

– БПЛА массой 20 кг и более должны подлежать страхованию;

– ограничение по высоте полета не более 120 м над землей или морем;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещены полеты ближе 2 км от международных аэропортов и 1,5 км от других аэропортов;

– расстояние от зданий не менее 50 м в городской местности и не менее 150 м в сельской местности;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА;

– запрещены полеты над транспортными средствами и кораблями;

– в случае причинения ущерба пилот несет полную ответственность.

Эти же правила распространяются на коммерческие полеты за исключением того, что БПЛА подлежат регистрации в ITA и должны иметь специальный идентификатор.

Новая Зеландия

По данным Управления гражданской авиации Новой Зеландии (CAANZ), использование БПЛА в Новой Зеландии разрешено.

Общие правила для не профессиональных полетов:

– разрешенная масса БПЛА до 25 кг; пилот перед полетом должен убедиться в том, что аппарат исправен и безопасен в эксплуатации;

– полеты разрешены только в дневное время;

– БПЛА уступают в приоритете полета всем воздушным судам, находящимся в воздухе;

– полеты совершаются только в условии прямой видимости БПЛА;

– ограничение по высоте полета – 120 м над уровнем земли;

– запрещены полеты ближе 4 км от аэропортов;

– для полетов в контролируемом воздушном пространстве пилоты должны получить разрешение на полет;

– запрещены полеты в воздушном пространстве специального назначения без разрешения администрации района (например, в зонах военных операций или зонах ограниченного доступа);

– перед полетом оператор БПЛА обязан получить согласие владельца территории, над которой планируется полет.

Кения

По данным Управления гражданской авиации Кении (KCAA), использование БПЛА разрешено.

Общие правила полета:

– возрастной ценз оператора – 18 лет;

– импорт или экспорт БПЛА разрешен только с разрешения KCAA;

– запрещено передавать право собственности на БПЛА без одобрения KCAA;

– БПЛА подлежат регистрации в KCAA;

– для совершения коммерческих полетов требуется получения сертификата дистанционного управления воздушным судном (ROC) от полномочного органа;

– запрещены полеты над местами массового скопления людей;

– запрещается использовать беспилотный летательный аппарат над дорогой общего пользования или вдоль нее на расстоянии менее 50 м; дорога общего пользования не может использоваться в качестве места посадки или взлета БПЛА;

– запрещено использование БПЛА в пределах 10 км от аэропорта.

Шри-Ланка

По данным Управления гражданской авиации Шри-Ланки (CAASL), использование БПЛА разрешено.

Категории БПЛА:

– А – 25 кг или более;

– B – от 1 до 25 кг;

– C – от 0,2 до 1 кг

– D – до 0,2 кг.

Полет БПЛА (независимо от его категории), оснащенного камерами, подлежит согласованию с местной полицией;

Предварительное разрешение от местной полиции не требуется, если оператор получил письменное разрешение аэропорта в этом регионе или БПЛА эксплуатируется под наблюдением уполномоченного лица из CAASL;

БПЛА категорий A и B, оснащенные камерами, должны быть зарегистрированы в CAASL;

Дрон категории C, не оборудованный камерами, должен быть зарегистрирован поставщиком;

Дрон категории D, не оснащенный камерами, не требует регистрации;

Оператор должен поддерживать визуальную прямую видимость БПЛА во время полета;

Запрещается использовать дрон в при плохих погодных условиях.

Оператор может одновременно управлять только одним БПЛА.

Запрещается управлять БПЛА с движущегося транспортного средства, лодки или любой другой движущейся платформы.

Операторы должны отдавать приоритет пилотируемым самолетам и любым другим пилотируемым транспортным средствам.

Запрещены полеты над местами массового скопления людей.

Разрешаются полеты только в дневное время;

Требуется страхование для БПЛА, которые попадают в категорию A,
B или C.

Работа в территориальных водах Шри-Ланки без предварительного разрешения запрещена.

Запрещены полеты вблизи аэропортов.

Катар

По данным Управления гражданской авиации Катара (CAA), использование БПЛА разрешено, но только гражданам Катара. БПЛА ввозимые из других стран подлежат конфискации. Чтобы управлять БПЛА в Катаре, граждане должны запрашивать разрешение в CAA.

Выводы

Проанализирована нормативно-правовая документация использования беспилотных авиационных систем в 54 странах – Россия, США, Израиль, Канада, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швеция, Швейцария, Австрия, Венгрия, Бельгия, Ирландия, Норвегия, Хорватия, Кипр, Греция, Болгария, Италия, Чешская Республика, Эстония, Польша, Португалия, Испания, Дания, Финляндия, Китай, Южная Корея, Индия, Япония, Австралия, Аргентина, Азербайджан, Бразилия, Камерун, Египет, Индонезия, Иран, Мексика, Шри-Ланка, Турция, Венесуэла, Украина, Республика Беларусь, Чили, Эквадор, Перу, Сингапур, Исландия, Новая Зеландия, Кения, Шри-Ланка, Катар.

Использование дронов в большинстве стран разрешены при различных условиях в зависимости от законодательства.

Запрещено использование БПЛА в Ираке, Иране и Сирии. В ряде стран, таких как Северная Корея, Судан, Ливия, Ливан, Уганда и др. не обнаружены какие-либо упоминания о правилах применения беспилотной авиации.

2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ТОЧНОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ совместно
с Департаментом научно-технологической политики и образования Мин­сельхоза РФ организован через региональные органы управления АПК сбор статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства в 2019–2020 гг.

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию и 68 регионов по точному животноводству. Достоверность полученных результатов обусловлена, прежде всего, достоверностью представления информации региональными органами управления АПК.

Рейтинг представлен по направлениям:

– количеству хозяйств, использующих элементы точного земледелия;

– площади, на которой используются элементы точного земледелия;

– количеству хозяйств, использующих элементы точного животноводства;

– поголовью КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства;

– количеству хозяйств, сотрудники которых прошли обучение в области точного сельского хозяйства;

– количеству сотрудников, повысивших квалификацию в области точного сельского хозяйства.

При анализе также учитывались действующие в регионе программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства.

2.1 Методика составления рейтинга

Руководителям органов управления АПК субъектов Российской Федерации Департаментом научно-технологической политики и образования Минсельхоза России были разосланы письма с просьбой организации сбора статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства.

В приложении письма были указаны следующие показатели.

1. Количество хозяйств в регионе (по районам) с указанием названия хозяйства, площади и используемых элементов точного сельского хозяйства – точного земледелия и точного животноводства (таблица 2.1).

Таблица 2.1 – Использование элементов точного сельского хозяйства

2. Количество сотрудников (по районам), прошедших повышение квалификации по направлению «Точное сельское хозяйство» (точное земледелие или точное животноводство), с указанием названия программы обучения (таблица 2.2).

Таблица 2.2 – Повышение квалификации

3. Количество и наименование действующих программ по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства (таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов
точного сельского хозяйства

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию и 68 регионов по точному животноводству. Достоверность полученных результатов обусловлена, прежде всего, достоверностью представления информации региональными органами управления АПК.

Если в хозяйстве используется хотя бы один элемент точного земледелия из двенадцати или один элемент точного животноводства из шести, то данное хозяйство учитывалось при подсчете.

2.2 Рейтинг регионов по точному земледелию

В результате было проанализировано 64 региона, элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.).

Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве, на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 % (таблица 2.4).

Таблица 2.4 – Сравнение использования элементов точного земледелия
в 2018 и 2019–2020 гг.

По результатам анализа использования элементов точного земледелия (таблица 2.5) в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия (таблица 2.6) – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край (1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

Таблица 2.5 – Количество хозяйств, использующих элементы точного
земледелия в регионах России

Таблица 2.6 – Площадь, на которой используются элементы точного
земледелия, по регионам России

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.7.

Таблица 2.7 – Рейтинг регионов по использованию элементов точного
земледелия в 2018 и 2019–2020 гг.

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия в Воронежской области, увеличилась на 18 %, Краснодарском крае – на 27 %.

Далее выполним анализ регионов по элементам точного земледелия.

В таблице 2.8 представлено количество хозяйств в регионах, в которых использовались рассматриваемые элементы точного земледелия.

Таблица 2.8 – Количество хозяйств в регионах, использовавшие элементы
точного земледелия в 2019–2020 гг.

Повысилось количество хозяйств, оцифровавших поля в Краснодарском крае на 36 %, который вышел на лидирующие показатели в данном направлении (рисунок 2.1). В тройку лидеров так же вошли Волгоградская (повысилось на 48 %) и Воронежская (повысилось на 46 %) области.

а	б
Рисунок 2.1 – Регионы-лидеры по оцифровке полей: а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

По использованию локального отбора проб в системе координат количество хозяйств уменьшилось (рисунок 2.2).

Использование систем параллельного вождения повысилось в Краснодарском крае на 6 %, в Волгоградской области – на 11 %, в Воронежской области – на 102 % (рисунок 2.3).

а	б
Рисунок 2.2 – Регионы-лидеры по использованию локального отбора проб в системе координат:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

а	б
Рисунок 2.3 – Регионы-лидеры по использованию параллельного вождения: а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Применение спутникового мониторинга транспортных средств показывает динамику у Краснодарского края на 59 %, Воронежской области – на 102 % (рисунок 2.4).

а	б
Рисунок 2.4 – Регионы-лидеры по использованию спутникового мониторинга транспортных средств:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рейтинги регионов-лидеров по дифференцированным технологиям представлены на рисунках 2.5–2.9. В целом хорошая динамика сохраняется у Краснодарского края; Воронежской, Волгоградской и Ульяновской областей.

А	б
Рисунок 2.5 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированного внесения удобрений: а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

а	б
Рисунок 2.6 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированного посева:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

а	б
Рисунок 2.7 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированного опрыскивания:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

а	б
Рисунок 2.8 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированного орошения:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.
а	б
Рисунок 2.9 – Регионы-лидеры по использованию дифференцированной обработки почвы по почвенным картам:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Использование ДЗЗ для мониторинга посевов повысилось в Краснодарском крае и Воронежской области в 2 раза (рисунок 2.10).

а	б
Рисунок 2.10 – Регионы-лидеры по использованию технологий дистанционного зондирования земли:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Динамика роста по использованию картирования урожайности в Краснодарском крае на 67 %, Воронежской области на 14 % (рисунок 2.11).

а	б
Рисунок 2.11 – Регионы-лидеры по применению технологий картирования урожайности:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Повысилось количество хозяйств, использующие составление карт электропроводности почв (рисунок 2.12).

а	б
Рисунок 2.12 – Регионы-лидеры по применению технологий составления карт электропроводности почв:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рассмотрим рейтинг элементов точного земледелия. В тройке наиболее используемых элементов находятся – оцифровка полей, параллельное вождение, спутниковый мониторинг транспортных средств (рисунок 2.13).

Рисунок 2.13 – Рейтинг элементов точного земледелия

2.3 Рейтинг регионов по точному животноводству

В результате было проанализировано 68 регионов, элементы точного животноводства используются в 58 регионах, 1707 с общим поголовьем
3 млн (2019–2020 гг.).

Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве, в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам –
в 1,8 раза (таблица 2.9).

Таблица 2.9 – Сравнение использования элементов точного животноводства
в 2018 и 2019–2020 гг.

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства (таблица 2.10), доминируют Удмуртская Республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС (таблица 2.11) – Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

Таблица 2.10 – Количество хозяйств, использующих элементы точного
животноводства по регионам России

Таблица 2.11 – Поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы
точного животноводства по регионам

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.12.

Таблица 2.12 – Рейтинг регионов по использованию элементов точного
животноводства в 2018 и 2019–2020 гг.

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось в 1,7 раз. По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области – в 1,2 раза, Удмуртской Республике – в 1,9 раза.

Далее выполним анализ регионов по элементам точного животноводства. В таблице 2.13 представлено количество хозяйств в регионах, в которых использовались рассматриваемые элементы точного животноводства.

Таблица 2.13 – Количество хозяйств в регионах, использовавшие элементы
точного животноводства в 2019–2020 гг.

Использование технологии мониторинга качества продукции животноводства в Удмуртской Республике повысилось на 82 % (рисунок 2.14).

а	б
Рисунок 2.14 – Регионы-лидеры по использованию мониторинга качества продукции животноводства:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Динамика применения электронной базы производственного процесса наблюдается в Удмуртской Республике (повышение на 98 %) – рисунок 2.15.

а	б
Рисунок 2.15 – Регионы-лидеры по использованию электронной базы производственного процесса в животноводстве:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

В Свердловской области использование идентификации и мониторинга отдельных животных повысилось на 88 %, в Краснодарском крае – на 52 % (рисунок 2.16).

а	б
Рисунок 2.16 – Регионы-лидеры по использованию идентификации и мониторингу отдельных животных:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Анализируя лидеров по использованию мониторинга здоровья стада можно заметить, что в Краснодарском крае повышение на 43 % (рисунок 2.17).

а	б
Рисунок 2.17 – Регионы-лидеры по использованию мониторинга здоровья стада:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Произошло снижение использования роботизации в процессе доения (рисунок 2.18).

а	б
Рисунок 2.18 – Регионы-лидеры по использованию роботизации процесса доения:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Регионы-лидеры по использованию автоматического регулирования микроклимата и контроля за вредными газами представлены на рисунке 2.19.

а	б
Рисунок 2.19 – Регионы-лидеры по использованию автоматического регулирования микроклимата и контроля за вредными газами:а – 2018 г.; б – 2019–2020 гг.

Рассмотрим рейтинг элементов точного животноводства. В тройке наиболее используемых элементов находятся мониторинг качества продукции животноводства, электронная база производственного процесса, идентификация и мониторинг отдельных особей животных (рисунок 2.20).

Рисунок 2.20 – Рейтинг элементов точного земледелия

2.4 Рейтинг регионов по повышению квалификации

Проводился сбор материала по количеству сотрудников (по районам), прошедших повышение квалификации по направлению «Точное сельское хозяйство» («Точное земледелие» или «Точное животноводство»).

По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область
(238 человек), Краснодарский край (234 человека) – таблицы 2.14 и 2.15.

Таблица 2.14 – Количество хозяйств, сотрудники которых прошли
обучение в области точного сельского хозяйства

Таблица 2.15 – Количество сотрудников, повысивших квалификацию
в области точного сельского хозяйства

Сравнительный рейтинг лидирующих регионов в 2018–2020 гг. показан в таблице 2.16.

Таблица 2.16 – Рейтинг регионов по повышению квалификации в области
точного сельского хозяйства в 2018 и 2019–2020 гг.

2.5 Программы по внедрению точного сельского хозяйства

При анализе также учитывались действующие в регионе программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства (таблица 2.17).

Таблица 2.17 – Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов
точного сельского хозяйства в регионах России

Выводы

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию, 68 регионов по точному животноводству.

1. Элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.). Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве, – на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 %.

По результатам анализа использования элементов точного земледелия
в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край
(1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия, в Воронежской области увеличилась на 18 %, в Краснодарском крае – на 27 %.

2. Элементы точного животноводства используются в 58 регионах,
1707 с общим поголовьем 3 млн (2019–2020 гг.). Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам – в 1,8 раза.

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства доминируют Удмуртская республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС– Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось
в 1,7 раз.

По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области в 1,2 раза, Удмуртской Республике – 1,9 раза.

3. По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область (238 человек), Краснодарский край (234 человека).

4. Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства используются в 12 регионах: Архангельской, Белгородской, Костромской, Московской, Нижегородской, Новосибирской, Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Тверской, Ярославской областях и Хабаровском крае.

3 РЕЗУЛЬТАТЫ АНКЕТИРОВАНИЯ В ОБЛАСТИ
ЦИФРОВОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в сентябре–октябре 2020 г. проведено анкетирование по направлению, связанным с цифровым сельским хозяйством.

В анкетировании приняли участие 81 эксперт (56 % категории «наука
и образование», 26 % – бизнес, 11 % – административные органы; 7 % – другие) из Германии; Анголы; Москвы и Московской области; Санкт-Петербурга; Краснодара и Краснодарского края; Ростова-на-Дону и Рос­товской области; Твери; Чебоксар; Ставрополя; Саратова; Нальчика; Воронежа; Волгограда; Казани; Биробиджана; Новосибирска; Оренбурга; Орла; Рязани; Екатеринбурга; Ярославля; Кемерова; Улан-Удэ; Курска; Алтайского края; Брянской, Самарской, Псковской, Ульяновской, Челя­бинской областей.

Среди участвующих в опросе были президент некоммерческого партнерства; председатель совета директоров; глава сельского поселения; директора – 10 человек (12 %); советник; проректора / заместители директо­ров – 5 (6 %); руководители управлений / групп / направлений / проектов – 5
(6 %); деканы – 4 (5 %); заведующие кафедрой / лабораторией – 9 (11 %); профессора – 4 (5 %); доценты – 10 (12 %); начальники отделов – 5 (6 %); агрономы – 2 (2 %); главный / ведущий специалист, научный сотрудник – 4
(5 %); 26 % – консультанты, менеджеры, торговые представители, член партии.

В первом блоке основных вопросов представлены анкеты по цифровизации сельскохозяйственных предприятий и ее связи с повышением уровня жизни, концентрацией специалистов в российских и иностранных компаниях. Второй блок вопросов связан с эффективностью использования беспилотных летательных аппаратов, спутниковых снимков NDVI, приобретения агрохимической лаборатории для хозяйства, использования азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line и системы картирования урожайности. Третий блок – с актуальностью применения новинок, которые появляются на выставках и рынке.

Вопросы по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. состоят из блока анкет по технологиям точного земледелия и животноводства.

Анкетирование состояло из 23 основных вопросов, 17 вопросов по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. (11 вопросов, связанных
с точным земледелием; 6 – точным животноводством) и проводилось в формате онлайн-тестирования на сайте foresight.kubsau.ru (рисунок 3.1).

Рисунок 3.1 – Анкета экспертного опроса

Предложенные вопросы анкеты показаны в таблице 3.1.

Таблица 3.1 – Вопросы анкеты

Вопросы, связанные с реализацией перспективных направлений представлены в таблице 3.2.

Эксперты, которые участвуют в работе центра прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ представлены в разделе http://foresight.kubsau.ru/experts/ (рисунок 3.3).

Анализируя полученные результаты можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут сильно проигрывать в конкуренции более современным компаниям –считают 91 % экспертов (рисунок 3.4). Такой же процент опрошенных считают, что рост высокотехнологичных компетенций в стране приводит к увеличению валового внутреннего продукта, а к повышению уровня жизни – 78 %.

Таблица 3.2 – Вопросы по реализации перспективных направлений

Рисунок 3.3 – Эксперты центра прогнозирования и мониторинга

63 % опрошенных полагают, что не возможна реализация программы цифрового сельского хозяйства без субсидирования государства, а 29 % – наоборот.

На вопрос «Приводит ли деиндустриализация страны к падению производительности в сельском хозяйстве» эксперты ответили: 67 % – да, 11 % – нет, 22 % – затрудняются.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.) полагают 90 % экспертов.

В настоящее время на разных уровнях обсуждается тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования». Опрос специалистов, следующий: 62 % – согласны, 12 % – не согласны,
26 % – затрудняются.

Кадровый вопрос остается одним из самых болезненных для большинства сельхозпредприятий. В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов
в крупных агрохолдингах считают 79 % респондентов, в иностранных компаниях – 46 %, в российских компаниях – 66 %.

В рамках Дня российского поля 2020 в Брянской области Минсельхозом России заявлено о создании информационной системы цифровых сервисов, которая позволит перевести полностью в электронный вид предоставление господдержки АПК, исключить из него человеческий фактор (mcx.gov.ru).
В следующем году этот проект стартует в девяти пилотных регионах. Ожидается, что к концу 2024 г. все входящие в сферу полномочий Минсельхоза госуслуги будут оказываться в электронном виде.

В будущем году также во всех регионах станет доступна система мониторинга мелиоративного комплекса, а к 2024 г. запланировано, что все гидромелиоративные сооружения будут управляться на базе государственной цифровой платформы.

Результаты опроса по данным вопросам:

– получится к 2024 г. создать цифровой сервис предоставления господдержки АПК: да – 36 %, нет – 23 %, 41 % – затрудняются;

– получится перевести во всех регионах России до конца 2024 г. управление гидромелиоративными сооружениями с использованием государственной цифровой платформы: да – 16 %, нет – 37 %, затрудняюсь – 47 %.

Следующие вопросы связаны с эффективностью использования элементов точного земледелия:

– беспилотных летательных аппаратов: 70 % – да; 19 % – нет;

– спутниковых снимков NDVI: 64 % – да; 21 % – нет, 15 % – затрудняются;

– приобретением агрохимической лаборатории: 66 % – да, 25 % – нет,
9 % – затрудняются;

– использованием азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line: 65 % – да, 17 % – нет, 18 % – затрудняются;

– начинать с системы картирования урожайности: да – 65 %, нет – 24 %, 11 % – затрудняются.

Далее ряд вопросов связаны с использования новинок, которые появляются на выставках и рынке актуальными считают:

– одновременного дифференцированного посева семян и дифференцированного внесения двух различных видов удобрений с индивидуальной нормой по картам-заданиям – 76 % экспертов;

– дифференцированного внесения гранулированных удобрений штанговым разбрасывателем по картам-заданиям – 63 %;

– использования новых систем земледелия (например, городских ферм вертикального типа), которые повышают эффективность производства за счет создания, не зависящих от агроклиматических факторов условий – 65 %;

– смешивания по адресному принципу «каждому полю индивидуальный подход» одно-двухкомпонентных стандартных удобрений (AN, МАР, KCl) для внесения такого смешанного удобрения (бленда) с заданным содержанием N, P, K и в должное время – 68 %;

– ростом потребности аграриев в использовании смешанных удобрений в течение 2–3 лет, как способа снижения себестоимости продукции растениеводства – 56 %;

– потребности аграриев в использовании смесей с равномерным распределением в них микроэлементов, штаммов бактерий, ингибиторов азота
и т. п., добавляемых как в сухом, так и в жидком виде – 51 %.

Как Вы считаете, будут ли сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, сильно проигрывать в конкуренции более современным компаниям?	Приводит ли рост высокотехнологичных компетенций в стране к увеличению валового внутреннего продукта?	Приводит ли рост высокотехнологичных компетенций в стране к повышению уровня жизни?
Затрудняюсь 5 % 4 % 91 % Нет Да	Затрудняюсь 5 % 4 % 91 % Нет Да	16 % 6 % 78 % Затрудняюсь Нет Да
Возможна ли реализация программы цифрового сельского хозяйства без субсидирования государства?	Приводит ли деиндустриализация страны к падению производительности в сельском хозяйстве?	Как Вы считаете, является ли потребностью современного сельхозмашиностроения рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление и настройка программного обеспечения и т. п.)?
Да Затрудняюсь Нет 8 % 63 % 29 %	67 % Затрудняюсь Нет Да 22 % 11 %	6 % 4 % 90 % Затрудняюсь Нет Да
Как Вы считаете, актуален ли тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования»?	По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в крупных агрохолдингах?	По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в иностранных компаниях?
62 % 26 % 12 % Затрудняюсь Нет Да	11 % 10 % 79 % Да Нет Затрудняюсь	26 % 28 % 46 % Затрудняюсь Нет Да
По Вашему мнению, будет ли в рамках реализации цифрового сельского хозяйства происходить концентрация профессиональных специалистов в российских компаниях?	Как Вы считаете, получится ли у Минсельхоза России к 2024 г. создать цифровой сервис предоставления господдержки АПК?	Как Вы считаете, получится ли у Минсельхоза России перевести во всех регионах России до конца 2024 г. управление гидромелиоративными сооружениями с использованием государственной цифровой платформы?
23 % 11 % 66 % Да Нет Затрудняюсь	41 % 23 % 36 % Затрудняюсь Нет Да	47 % 37 % 16 % Затрудняюсь Нет Да
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование беспилотных летательных аппаратов?	Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование спутниковых снимков NDVI?	Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является приобретение агрохимической лаборатории для хозяйства?
Затрудняюсь 70 % 11 % 19 % Да Нет	64 % Затрудняюсь 15 % 21 % Да Нет	66 % Затрудняюсь 9 % 25 % Да Нет
Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является использование азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line?	Считаете ли Вы, что при внедрении технологий точного земледелия не эффективным является начинать с системы картирования урожайности?	Является ли актуальным использование одновременного дифференцированного посева семян и дифференцированного внесения двух различных видов удобрений с индивидуальной нормой по картам-заданиям?
65 % 18 % 17 % Да Нет Затрудняюсь	11 % 65 % 24 % Затрудняюсь Нет Да	19 % 5 % 76 % Нет Затрудняюсь Да
Является ли актуальным использование дифференцированного внесения гранулированных удобрений штанговым разбрасывателем по картам-заданиям?	Как Вы считаете новые системы земледелия (например, городские фермы вертикального типа) повышают ли эффективность производства за счет создания, не зависящих от агроклиматических факторов условий?	Актуально ли смешивание по адресному принципу «каждому полю индивидуальный подход» одно-двухкомпонентных стандартных удобрений (AN, МАР, KCl) для внесения такого смешанного удобрения (бленда) с заданным содержанием N, P, K и в должное время?
63 % Затрудняюсь 29 % 8 % Нет Да	Затрудняюсь 25 % 10 % 65 % Да Нет	23 % 9 % 68 % Да Нет Затрудняюсь
Видите ли Вы рост потребности аграриев в использовании смешанных удобрений в течение 2–3 лет, как способа снижения себестоимости продукции растениеводства?	Видите ли Вы потребность аграриев в использовании смесей с равномерным распределением в них микроэлементов, штаммов бактерий, ингибиторов азота и т. п., добавляемых как в сухом, так и в жидком виде?
Нет 33 % 11 % 56 % Да Затрудняюсь	Нет 44 % Затрудняюсь 5 % 51 % Да

Рисунок 3.4 – Результаты экспертного опроса

Перспективы реализации технологических трендов по важности
и ожидаемым срокам выполнения представлены в таблице 3.3.

Представленные элементы точного земледелия эксперты относят к высокой важности для реализации в 2021–2030 гг. (по убыванию в процентном соотношении):

– оцифровка полей и дифференцированное внесение удобрений (считают важным 83 % экспертов);

– мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки) – 77 %;

– дифференцированное опрыскивание сорняков (76 %);

– составление цифровых карт урожайности (74 %);

– спутниковый мониторинг транспортных средств (73 %);

– параллельное вождение (70 %);

– дифференцированный посев (67 %);

– дифференцированное орошение (62 %);

– дифференцированная обработка почвы по почвенным картам (61 %);

– составление карт электропроводности почв (47 %).

Таблица 3.3 – Реализации перспективных направлений (в процентах)

Представленные элементы точного животноводства эксперты также относят к высокой важности для реализации в 2021–2030 гг. (по убыванию
в процентном соотношении):

– мониторинг состояния здоровья стада (85 %);

– мониторинг качества продукции животноводства (83 %);

– идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей (76 %);

– электронная база данных производственного процесса (73 %);

– автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях (71 %);

– роботизация процесса доения (65 %).

Обобщая результаты по предполагаемым срокам использования элементов точного земледелия в 2021–2025 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемки) – считают 72 % экспертов;

– спутниковый мониторинг транспортных средств (56 %);

– параллельное вождение (45 %).

Предполагаемые сроки использования элементов точного земледелия
в 2026–2030 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию
в процентном соотношении):

– составление цифровых карт урожайности (49 %);

– оцифровка полей (47 %);

– дифференцированное орошение (46 %);

– дифференцированное внесение удобрений (45 %);

– дифференцированное опрыскивание сорняков (45 %);

– дифференцированная обработка почвы по почвенным картам (42 %);

– дифференцированный посев (39 %);

– составление карт электропроводности почв (38 %).

Обобщая результаты по предполагаемым срокам использования элементов точного животноводства в 2021–2025 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– мониторинг качества продукции животноводства (44 %);

– мониторинг состояния здоровья стада (41 %);

– роботизация процесса доения (40 %).

Предполагаемые сроки использования элементов точного животноводства в 2026–2030 гг. на основании экспертного опроса получили (по убыванию в процентном соотношении):

– электронная база данных производственного процесса (46 %);

– идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных информационных технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей (44 %);

– автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях (43 %).

Выводы

На основании проведенного анкетирования, связанного с вопросами цифровой трансформации сельского хозяйства, можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут проигрывать в конкуренции более современным компаниям.

При этом рост высокотехнологичных компетенций в стране способствует повышению уровня жизни.

Без субсидирования государства реализация программы цифрового сельского хозяйства будет затруднительна.

Деиндустриализация страны приводит к падению производительности
в сельском хозяйстве.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.).

Актуальным является тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования».

В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов в преимущественно крупных как отечественных, так и иностранных компаниях.

Представленные элементы точного земледелия и животноводства эксперты относят к высокой важности, большая часть которых будет реализована до 2030 г.

4 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ПО
ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОМУ ВНЕСЕНИЮ УДОБРЕНИЙ

В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское» с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу
с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Условия проведения эксперимента

Место проведения: учхоз Кубанского ГАУ «Краснодарское»

Даты проведения:

– первая подкормка – 19.02.2020 (период возобновления весенней вегетации, фаза кущения);

– вторая подкормка – 23.03.2020 (начало выхода в трубку)

Марка трактора: Claas Axion 850

Скорость движения: 19 км/ч

Марка разбрасывателя удобрений: Amazone ZA TS 4200

Рабочая ширина захвата разбрасывателя: 28 м

Терминал (бортовой компьютер): Amatron 3

Сенсоры: GreenSeeker + терминал Panasonic CF-U1 (ПО Farm Works Mobile)

Расстояние между сенсорами: 565 см

Высота размещения сенсоров над землей: 130 см

Удобрение: аммиачная селитра

На первом этапе производился выбор полей под проведение эксперимента. Были выбраны поля 2.2 (off-line / карта-задание) и 2.3 (режим on-line / сенсор), площадью 74,73 и 82,78 га соответственно, на которых была посеяна 16 октября 2019 г. пшеница озимая сорта Безостая 100. Предшественником
в обоих случаях была кукуруза на силос (рисунок 4.1).

Рисунок 4.1 – Экспериментальные поля (2.2 – слева, 2.3 – справа)

Для определения изменения динамики роста растений перед первой подкормкой производились измерения количества растений на 1 п. м и высоты растений (рисунки 4.2, 4.3).

Рисунок 4.2 – Определение количества растений на 1 п. м:

нижний ряд – поле 2.2; верхний ряд – поле 2.3

На поле, где использован режим on-line (сенсор), перед первой подкормкой высота растений была на 26 % больше, чем на поле, где использован режим off-line (карта-задание), перед второй подкормкой на 2 %.

Рисунок 4.3 – Определение количества растений на 1 п. м

Таблица 4.1 – Результаты обработки статистических показателей растений по полю 2.2

Таблица 4.2 – Результаты обработки статистических показателей растений по полю 2.3

Для анализа за вегетацией растений использовалась система КосмосАгро (рисунок 4.4).

2.2

2.3

Рисунок 4.4 – Карта полей в системе КосмосАгро

Для дистанционного мониторинга полей использовался беспилотный летательный аппарат DJI Phantom 4 Pro (рисунки 4.5, 4.6).

Рисунок 4.5 – Фото полей перед первой подкормкой:

слева – 2.3, справа – 2.2

Рисунок 4.6 – Выделенные фото полей перед первой подкормкой:

слева – 2.3, справа – 2.2

Определялись дозы внесения удобрений для зон с разной вегетацией (режим on-line):

– первая подкормка – 19.02.2020: низкая (NDVI – 0…0,59) – 125 кг/га, средняя (NDVI – 0,59…0,74) – 75…125 кг/га, высокая (NDVI – 0,74…1,00) – 75 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 8676 кг; средняя доза внесения удобрений – 105 кг/га;

– вторая подкормка – 23.03.2020: низкая (NDVI – 0…0,63) – 180 кг/га, средняя (NDVI – 0,65) – 140 кг/га, высокая (NDVI – 0,66…1,00) – 100 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 9670 кг; средняя доза внесения удобрений – 117 кг/га.

Определяли дозы внесения удобрений для зон с разной вегетацией (режиме off-line):

– первая подкормка – 19.02.2020: низкая (NDVI – 0…0,65) – 125 кг/га, средняя (NDVI – 0,65…0,76) – 100 кг/га, высокая (NDVI – 0,76…1,00) –
75 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 7250 кг; средняя доза внесения удобрений – 97 кг/га;

– вторая подкормка – 23.03.2020: низкая – 180 кг/га, средняя –
140 кг/га, высокая – 100 кг/га; общая масса вносимого удобрения на поле – 10500 кг; средняя доза внесения удобрений – 141 кг/га.

Создавались карты-задания в программе NEXT Farming AG OFFICE
(рисунок 4.7).

После определения стратегии производили дифференцированное внесение в режимах on-line (рисунок 4.8) и off-line (рисунок 4.9).

Вид поля после внесения удобрений показан на рисунке 4.10.

Контроль движения техники осуществлялся в системе ГЛОНАССОФТ (рисунки 4.11–4.12).

Анализ развития растений выполняем с использованием космоснимков в системе КосмосАгро по вегетации растений (индекс NDVI) на основе базовой, аналитической и шкалы распределения NDVI.

а	б

Рисунок 4.7 – Карты-задания для поля 2.2 подкормки:

а – первой; б – второй

а	б

Рисунок 4.8 – Техника для дифференцированного внесения удобрений
в режиме off-line:

а – Claas Axion 850 + Amazone ZA TS 4200; б – Amatron 3

а	б

Рисунок 4.9 – Техника для дифференцированного внесения удобрений
в режиме on-line:

а – Claas Axion 850 + Amazone ZA TS 4200 + GreenSeeker; б – Panasonic CF-U1

Рисунок 4.10 – Состояние поля после дифференцированного
внесения удобрений

Рисунок 4.11 – Треки движения агрегата при дифференцированном
внесении удобрений

Рисунок 4.12 – Расход топлива при дифференцированном
внесении удобрений

На основании анализа динамики развития растений заметно выравнивание (по цвету) их развития после подкормки (рисунки 4.13–4.14).

	19.02.2020 – первая подкормка			23.03.2020 – вторая подкормка
20.01.2020		08.03.2020	17.03.2020		26.03.2020	10.04.2020

Рисунок 4.13 – Анализ развития растений по космоснимкам (базовая шкала):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

	19.02.2020 – первая подкормка			23.03.2020 – вторая подкормка
20.01.2020		08.03.2020	17.03.2020		26.03.2020	10.04.2020

Рисунок 4.14 – Анализ развития растений по космоснимкам
(аналитическая шкала):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

Сравнивая поля, можно заметить, что после 17.03.2020 идет лучшее развитие растений поля 2.3 (сенсор) – рисунки 4.15–4.17.

	109.02.2020 – первая подкормка			23.03.2020 – вторая подкормка
20.01.2020		08.03.2020	17.03.2020		26.03.2020	10.04.2020
18.04.2020		25.04.2020	30.04.2020		11.05.2020

Рисунок 4.15 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI):

слева – поле 2.2 (карта), справа – поле 2.3 (сенсор)

	19.02.2020 – первая подкормка			23.03.2020 – вторая подкормка
20.01.2020		08.03.2020	17.03.2020		26.03.2020	10.04.2020
18.04.2020		25.04.2020	30.04.2020		11.05.2020

Рисунок 4.16 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI) поле 2.2 (карта)

	19.02.2020 г. – первая подкормка			23.03.2020 – вторая подкормка
20.01.2020		08.03.2020	17.03.2020		26.03.2020	10.04.2020
18.04.2020		25.04.2020	30.04.2020		11.05.2020

Рисунок 4.17 – Анализ развития растений по космоснимкам
(распределение NDVI) поле 2.3 (сенсор)

Проанализируем полученные данные (таблица 4.3). Перед первой подкормкой на поле 2.2 количество растений с индексом NDVI = 0,53 составляло 37 %, на поле 2.3 с индексом NDVI = 0,52 – 32 %.

Таблица 4.3 – Сравнительный анализ полей по наибольшему значению
индекса NDVI

Через 18 дней после первой подкормки ситуация не изменилась – наибольший процент выше на поле 2.2. Через 27 дней – ситуация меняется
и в лидирующее положение вступает поле 2.3 (на 7 % выше).

Данная тенденция сохраняется и после второй подкормки через
3 (26.03.2020) и 15 (10.04.2020) дней.

Уборка пшеницы осуществлялась 5–6 июля 2020 г., использовались комбайны Tucano 580, Tucano 480, Tucano 450 с подключением к системе Teltmatics.

Перед проведением эксперимента определяли высоту растения в естественном и выпрямленном состоянии (рисунок 4.18, а), предварительную урожайность (рисунок 4.18, б), потери от самоосыпания (рисунок 4.18, в).

Сравнивая результаты статистической обработки данных, можно заметить, практически одинаковую предварительную урожайность по сравниваемым полям (таблица 4.4).

а	б
в

Рисунок 4.18 – Измерения:

а – высоты растения в естественном и выпрямленном состоянии; б – предварительной урожайности; в – потерь от самоосыпания

Таблица 4.4 – Обобщенные данные обработки статистических показателей

Средние значения урожайности, полученные в системе Telematics по полю 2.2 составляют 7,03 т/га (фактическая – 6,44 т/га), по полю 2.3 – 6.81 т/га (фактическая – 6,59 т/га) – рисунок 4.19. Усредняя значения по предварительной, фактической и картированию урожайности получим одинаковые значения по сравниваемым полям 7 т/га.

а	б

Рисунок 4.19 – Карты урожайности поля:

а – 2.2; б – 2.3

Выполнен расчет экономической эффективности с учетом действительной площади полей, участвующих в эксперименте не масштабируя на общую площадь для внесения удобрений в хозяйстве.

Расчет экономической эффективности показал, что при использовании режима on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %) – таблица 4.5.

Таблица 4.5 – Сравнение затрат на дифференцированное внесение удобрений

Затраты труда на операции (трудоемкость операции):

где L_i– количество механизаторов; 1;

W_ч.i – часовая производительность агрегата (машины), га/ч; производительность разбрасывателя Amazone ZA TS 4200 – 30 га/ч.

Производительность труда на операции:

где P_m.i – производительность, га/чел.ч;

Удельные капиталовложения на выполнение операции:

где – балансовая стоимость трактора, сельхозмашины, руб.; стоимость: трактор Claas Axion 850 – 6603512 руб., разбрасыватель Amazone ZA TS 4200 с терминалом Amatron 3 – 1470000 руб. (данные учхоза «Краснодарское»), сенсоры GreenSeeker –1400000 руб. (данные ООО «Агро-Софт»), ПО Космосагро + NEXT Farming AG OFFICE – 99000 руб. (данные учхоза «Краснодарское»); руб., руб., руб.;

– нормативная загрузка, ч./год; ч, ч.

Оплата труда с отчислениями на социальные нужды:

Амортизационные отчисления:

где – годовая норма амортизационных отчислений, %; % (данные учхоза «Краснодарское»).

Затраты на ремонты и техобслуживание:

где – годовая норма отчислений на ремонты и ТО, %; 11,5 %, 10 %.

Затраты на топливо и смазочные материалы:

Прочие прямые затраты:

Удельная материалоемкость (металлоемкость) на операции:

где – масса трактора и сельхозмашины, кг; 7900 кг, 685 кг;

– количество сельхозмашин в составе агрегата.

Удельная энергоемкость:

где – энергоемкость, кВт-ч/га;

– эффективная мощность двигателя, кВт; 171 кВт

Эксплуатационные затраты:

где – затраты на оплату труда, руб./га;

– амортизационные отчисления, руб./га;

– отчисления на ремонты и ТО, руб./га;

– затраты на топливо и смазочные материалы, руб./га;

– прочие прямые затраты, руб./га

Приведенные затраты:

где – прямые эксплуатационные затраты, руб./га;

– нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений;

– капиталовложения на операции, руб./га

Дополнительные приведенные затраты:

где – приведенные затраты, руб.;

– годовая выработка

Дополнительный эффект:

где – экономия удобрений, кг/га; 16 кг/га;

– цена приобретения удобрения, руб./кг; 12,5 руб/кг;

– площадь, га; 83 га.

Ожидаемый годовой экономический эффект:

где – общий годовой экономический эффект, руб.;

– годовая экономия от сокращения приведенных затрат, руб.;

– дополнительный эффект, руб.

Учитываем снижение затрат на удобрения.

Срок окупаемости:

где – размер дополнительных капиталовложений, руб.

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн. руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га (таблица 4.6).

Таблица 4.6 – Показатели экономической эффективности

Вывод

В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское» с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу
с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Результаты эксперимента показали, что при использовании режима
on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению
с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %).

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн. руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га.

5 РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ЦЕНТРА ПО ПОПУЛЯРИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

По итогам работы в 2020 г. подготовлены:

Учебник:

Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

Учебные пособия:

1. Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – 3-е изд., стер. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с. – ISBN 978-5-8114-2448-1. – Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. – URL : https://e.lanbook.com/book/130497 (дата обращения: 24.01.2020). – Режим доступа : для авториз. пользователей.

2. Точное земледелие : учеб. пособие / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 164 с.

3. Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие для СПО / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с.

Монография:

Мониторинг и прогнозирование научно-технологического развития АПК России на период до 2030 года : монография / под общ. ред. И. Л. Воротникова; ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. – Саратов : Амирит, 2020. – 328 с.

Аналитические материалы:

1. Труфляк, Е. В. Результаты анкетирования по направлению «Цифровая трансформация сельского хозяйства» / Е. В. Труфляк, А. С. Креймер,
Н. Ю. Курченко. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 21 с.

2. Труфляк, Е. В. Рейтинг регионов по использованию элементов точного сельского хозяйства / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 26 с.

3. Курченко, Н. Ю. Нормативно-правовая база использования беспилотных авиационных систем / Н. Ю. Курченко, Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 45 с.

Статья в базе данных Web of Science:

Truflyak, E. V. Questionnaire results department of the departmental project «Digital agriculture» / E. V. Truflyak, N. Y. Kurchenko // Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development : II International Scientific Conference GCPMED. – European Proceedings of Soial & Behavioural Sciences (EpSBS), 2019. – e-ISSN 2357-1330. – 2020. – LXXIX – GCPMED. – P. 1565–1569. – DOI : 10.15405/epsbs.2020.03.224.

Статьи:

1. Труфляк, Е. В. Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Даду Монес // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып.
   А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 342–345.
2. Труфляк, Е. В. Экономическая эффективность дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Е. А. Лазарев // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып. А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 357–360.
3. Сравнительный эксперимент по дифференцированному внесению удобрений в режимах on-line и off-line // Ресурсосберегающее земледелие (специализированный сельскохозяйственный журнал). – 2020. – № 48 (04). – С. 19–26.

Создан ютуб-канал «Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ», на котором размещено 90 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/
channel/UCrPRhGM7-WpIM2Z3MmfRjsQ/videos) – рисунок 5.1.

Подготовлены и размещены на ютуб-канале:

– 14 презентаций на русском языке:

Презентация 1. Цифровая трансформация сельского хозяйства;

Презентация 2. Применение беспилотных летательных аппаратов в сельском хозяйстве;

Презентация 3. Технологии дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений;

Презентация 4. Практический опыт внедрения технологий точного земледелия в Ленинградской области;

Презентация 5. Анализ полей по космоснимкам;

Презентация 6. Практическое использование беспилотных летательных аппаратов;

Презентация 7. Космомониторинг – инструмент контроля и достижения высоких урожаев;

Презентация 8. Создание карт-заданий для дифференцированного внесения удобрений;

Презентация 9. Цифровая трансформация сельского хозяйства / Семинар 1 / Instagram / Казахстан;

Презентация 10. Дифференцированные технологии в точном земледелии / Семинар 2 / Instagram / Казахстан;

Презентация 11. Практическое применение точного земледелия / Семинар 3 / Instagram / Казахстан;

Презентация 12. Методология комплексного учета топлива на предприятии;

Презентация 13. Цифровая трансформация сельского хозяйства / Открытый урок / Золотая Осень 2020;

Презентация 14. Результаты исследования трендов цифрового сельского хозяйства в России (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLmm6TxT2VI_rUFEUJXm_uy) – рисунок 5.2;

– 6 презентаций на арабском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZJtqznvNLrhCx7LBdHc1QZN);

– 6 лекций на русском языке:

Лекция 1. Точное сельское хозяйство: состояние и перспективы;

Лекция 2. Оцифровка полей и локальный отбор проб в системе координат;

Лекция 3. Системы параллельного вождения;

Лекция 4. Дистанционное зондирование земли;

Лекция 5. Дифференцированные технологии;

Лекция 6. Роботизированные системы в растениеводстве (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZLyxsodbfBoTe
YEHLRk6wpd) – рисунок 5.3;

– 2 лекции на английском языке:

Lecture 1. Precision agriculture today and the development trends;

Lecture 2. GIS and GPS agricultural mapping and soil sampling (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZI2bFBpG0Jp
AHh_Dh7_-_9v) – рисунок 5.4;

– 1 Лекция на португальском языке: Palestra 1. Transformação digital da agricultura (режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=aIbpmUB2uJU&
list=PLAqcZxzZTUZLIc3ADxK9wXBTB5diK4VkR&index=1&t=524s);

– 15 Лабораторных работ:

Лабораторная работа 1. Система мониторинга и контроля для сельскохозяйственной техники;

Лабораторная работа 2. Система контроля высева№

Лабораторная работа 3. Симулятор работы разбрасывателя удобрений;

Лабораторная работа 4. Симулятор работы опрыскивателя;

Лабораторная работа 5. Система навигации;

Лабораторная работа 6. Система спутникового мониторинга;

Лабораторная работа 7. Система мониторинга состояния и использования сельхозугодий;

Лабораторная работа 8. Подготовка БПЛА к полету;

Лабораторная работа 9. Подготовка полетного задания для БПЛА;

Лабораторная 10. Стенд для управления сервоприводами разбрасывателя удобрений;

Лабораторная работа 11. Стенд автопилота;

Лабораторная работа 12. Стенд для управления секциями опрыскивателя;

Лабораторная работа 13. Система Telematics;

Лабораторная работа 14. Система контроля топлива;

Лабораторная работа 15. Метеодатчик OneSoil (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZI4d_OV4dP5EGvF51toYEPD) – рисунок 5.5;

– 25 видео: «Центр точного земледелия», «Центр прогнозирования и мониторинга», «Модель беспилотной технологии уборки урожая», «Факультет механизации Кубанского ГАУ», «Стенд автопилота», «Стенд для управления секциями опрыскивателя», «Стенд высевающего аппарата сеялки КЛЕН», «Учебно-опытное хозяйство «Краснодарское», «Сельское хозяйство: из прошлого в будущее», «Перспективные технологии будущего», «Студенты из Германии в Кубанском ГАУ», «Учебно-опытное хозяйство «Кубань»», «Визит делегации Минсельхоза России», «Центр прогнозирования и мониторинга» в программах «Жить в южной столице», «Тема дня», Евгений Труфляк
в программе «Тема дня», «Сотрудник центра прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в Индии», «Цифровизация АПК / Тема дня / Кубань 24», «Встреча Председателя Правительства с молодыми учеными и предпринимателями Краснодарского края», «Центр прогнозирования и мониторинга / Золотая Осень 2020 / СтудLife», «Онлайн лекция / Золотая Осень 2020 / СтудLife» (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxz
ZTUZIZRaOh6cvghv1wLN1_Um0q) – рисунок 5.6;

– 16 видео раздела «Научная работа»: «Аэродинамическая решетная зерноочистительная машина», «Демонстрация работы аэродинамической решетной зерноочистительной машины», «Сравнительные испытания сеялок при посеве риса с использованием дрона», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / подкормка 1», «Дифференцированное внесение удобрений в режиме on-line», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / подкормка 2», «Дифференцированный посев кукурузы на зерно», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / 10.04.2020», «Зональное внесение удобрений на рисовых чеках», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / GreenSeeker и N-тестер», «Сравнительные испытания дифвнесения удобрений в режимах on-line и off-line / экономика», «Испытания беспилотного летательного аппарата с мультиспектральной системой обработки изображений», «Прогнозирование урожайности с использованием беспилотного летательного аппарата», «Прогнозирование урожайности с использованием беспилотного летательного аппарата», «Локальный отбор проб почвы в системе координат», «Очистка зерна пшеницы / Grain Wheat Seed Cleaning / Limpeza do grau de trigo / تنظيف الحبوب» (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLGqLBCS5-UXa9x5qW_pLRi) – рисунок 5.7.

Рисунок 5.1 – Главная страница ютуб-канала
«Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ»

Рисунок 5.2 – Плейлист «Презентации»

Рисунок 5.3 – Плейлист «Лекции»

Рисунок 5.4 – Плейлист «Lectures»

Рисунок 5.5 – Плейлист «Лабораторные работы»

Рисунок 5.6 – Плейлист «Видео»

Рисунок 5.7 – Плейлист «Научная работа»

На сайте цента https://foresight.kubsau.ru в разделе «Новости» подробно освещены все мероприятия (19) с участием сотрудников (рисунок 5.8):

– «Чтения академика В. Н. Болтинского», 22.01.2020.

22 января в центре прогнозирования и мониторинга состоялся семинар «Чтения академика В. Н. Болтинского» в режиме вебинара, организованный РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

– «Делегация из Ирака», 22.01.2020.

22 января Кубанский ГАУ посетила делегация Бюро культуры Посольства Республики Ирак в России. В составе делегации доктор Абуд Хабиб Мташар – атташе по вопросам культуры и образования Посольства Республики Ирак в России и господин Аль-Хайдери – пресс-атташе, сотрудник Посольства Республики Ирак в России.

– «Делегация компании КЛААС», 30.01.2020.

30 января центр прогнозирования и мониторинга посетили гости из Германии – Ян-Хендрик Мор, член правления концерна КЛААС, главный исполнительный директор по производству зерноуборочной техники; доктор Ральф Бендиш – генеральный директор завода ООО «КЛААС».

– «Семинар компании AMAZONE», 31.01.2020.

31 января компания AMAZONE в центре прогнозирования и мониторинга провела семинар «Технологии дифференцированного внесения удобрений и средств защиты растений» для 40 специалистов 12 ведущих сельхозпредприятий Краснодарского края.

– «Презентация для иностранных студентов», 04.02.2020.

На подготовительном отделении для иностранных граждан нашего университета проводится обучение по четырем профилям предвузовской подготовки, в том числе инженерно-техническому. Наряду с аудиторными занятиями применяются инновационные формы и методы работы. 4 февраля по инициативе подготовительного отделения на факультете механизации с презентацией «Цифровая трансформация сельского хозяйства» на арабском языке выступил магистрант первого года обучения Аммар Мохаммед из Республики Судан.

– «Делегация Белгородского ГАУ», 13.02.2020.

13 февраля центр прогнозирования и мониторинга посетила делегация Белгородского ГАУ, в составе которой были ректор Станислав Алейник, первый проректор Александр Простенко и проректор по учебной работе Павел Бреславец.

– «On-line или Off-line», 19.02.2020.

19 февраля в учхозе «Краснодарское» стартовал интересный эксперимент по анализу дифференцированного внесения азотных удобрений под озимую пшеницу с использованием оптических сенсоров GreenSeeker и карт-заданий, построенных на основе космоснимков.

– «Комплексное обучение специалистов АПК».

В центре прогнозирования и мониторинга с 4 по 6 марта прошли повышение квалификации по программе «Точное земледелие» главные агрономы, управляющие отделениями, агрономы АО «Рассвет». Комплексное обучение включало как теоретические, так лабораторные и практические занятия.

– «Дистанционный круглый стол», 20.03.2020.

20 марта по инициативе ФГБНУ «ФНЦ риса» был проведен в центре прогнозирования и мониторинга дистанционный круглый стол «Точное земледелие в аграрном производстве: проблемы, решения, эффективность»,
в котором приняли участие ведущие ученые, специалисты и эксперты в области точного земледелия. Обсуждались вопросы использования цифровых технологий в АПК, позволяющих повысить рентабельность сельскохозяйственного производства.

– «КубГАУ принял участие во Всероссийском дне поля», 09.07.2020.

9 июля состоялась онлайн-выставка «Всероссийский день поля 2020». Участники ежегодного события – представители агропромышленной отрасли, стоящие у руля аграрного производства и сбыта, поддерживающие непрерывный научно-технический прогресс, обеспечивающие регулирование на государственном уровне.

– «Международное сотрудничество с Казахстаном», 09.07.2020.

9 июля в рамках научно-технической программы «Трансферт и адаптация технологий по точному земледелию при производстве продукции растениеводства по принципу «демонстрационных хозяйств (полигонов)» в Костанайской области» руководителем центра прогнозирования и мониторинга Евгением Труфляк проведен семинар с сельскохозяйственной опытной станцией «Заречное», а также хозяйствами Костанайской области Казахстана.

– «Развитие металлургии, металлообработки и машиностроения в Краснодарском крае», 29.07.2020.

29 июля в режиме видеоконференции состоялось заседание рабочей группы по развитию металлургии, металлообработки и машиностроения
в Краснодарском крае, в котором приняли участие более 65 человек из 50 организаций региона.

– «Трансферт и адаптация технологий точного земледелия».

9, 23 и 30 июля в рамках научно-технической программы «Трансферт
и адаптация технологий по точному земледелию при производстве продукции растениеводства по принципу «демонстрационных хозяйств (полигонов)» в Костанайской области» в центре прогнозирования и мониторинга проведены семинары, организованные сельскохозяйственной опытной станцией «Заречное».

– «Встреча с Председателем Правительства», 01.09.2020.

1 сентября Председатель Правительства России Михаил Мишустин
в сопровождении губернатора Краснодарского края Вениамина Кондратьева, Министра финансов Антона Силуанова, главы Минобрнауки Валерия Фалькова и Министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максута Шадаева посетили Кубанский государственный университет.

– «Книга «Точное сельское хозяйство», 11.09.2020.

Издан новый учебник «Точное сельское хозяйство» : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.» коллектива авторов из Кубанского ГАУ (г. Краснодар), Агрофизического НИИ (г. Санкт-Петербург), ВИМ (г. Москва), Самарского ГАУ (г. Самара), Волгоградского ГАУ (г. Волгоград), ООО Агро-Софт (г. Краснодар, г. Ставрополь). В учебнике точное земледелие и точное животноводство рассматриваются как структурные подсистемы, определяющие инновационное развитие аграрной отрасли, изложена история возникновения точного сельского хозяйства, отражены его состояние в России и в мире, перспективы на будущее.

– «Кадровое обеспечение развития промышленных предприятий Краснодарского края», 24.09.2020.

24 сентября в инновационном центре «Аквариум» в преддверии Дня машиностроителя состоялось заседание рабочей группы по развитию металлургии, металлообработки и машиностроения Департамента промышленной политики Краснодарского края.

– «Онлайн-урок в рамках Золотой Осени 2020», 07.10.2020.

7 октября Евгений Труфляк провел онлайн-урок в рамках XXII Агропромышленной выставки АПК «Золотая Осень».

– «Цифровизация и инновации в сфере АПК».

27–30 октября Общероссийская молодежная общественная организация «Российский союз сельской молодежи» совместно с АО «Корпорация «МСП» при поддержке Минсельхоза России провели обучающие семинары для сотрудников Центров компетенций в сфере сельскохозяйственной кооперации и поддержки фермеров субъектов российской Федерации. Мероприятие соответствует федеральному проекту «Создание системы поддержки фермеров и развития сельской кооперации».

– «Финал онлайн-марафона «АгроПрофи», 01.12.2020.

1 декабря состоялся финал онлайн-марафона «АгроПрофи» проводимый Российским союзом сельской молодежи для студентов высших и средне-специальных учебных заведений аграрного направления подготовки.

Рисунок 5.8 – Раздел «Новости»

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Согласно техническому заданию в 2020 г. выполнено следующее:

1. Актуализация фактического состояния нормативно-правовой документации по беспилотным авиационным системам.

Проанализирована нормативно-правовая документация использования беспилотных авиационных систем в 54 странах – Россия, США, Израиль, Канада, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швеция, Швейцария, Австрия, Венгрия, Бельгия, Ирландия, Норвегия, Хорватия, Кипр, Греция, Болгария, Италия, Чешская Республика, Эстония, Польша, Португалия, Испания, Дания, Финляндия, Китай, Южная Корея, Индия, Япония, Австралия, Аргентина, Азербайджан, Бразилия, Камерун, Египет, Индонезия, Иран, Мексика, Шри-Ланка, Турция, Венесуэла, Украина, Республика Беларусь, Чили, Эквадор, Перу, Сингапур, Исландия, Новая Зеландия, Кения, Шри-Ланка, Катар.

Использование дронов в большинстве стран разрешены при различных условиях в зависимости от законодательства.

Запрещено использование БПЛА в Ираке, Иране и Сирии. В ряде стран, таких как Северная Корея, Судан, Ливия, Ливан, Уганда и др. не обнаружены какие-либо упоминания о правилах применения беспилотной авиации.

2. Выполнено изучение и анализ состояния современного рынка технологического оборудования и тенденций развития в области цифрового сельского хозяйства.

На основе полученного материала подготовлен учебник (Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.) коллективом авторов из Кубанского ГАУ (г. Краснодар), Агрофизического НИИ (г. Санкт-Петербург), ВИМ (г. Москва), Самарского ГАУ (г. Самара), Волгоградского ГАУ (г. Волгоград), ООО Агро-Софт
(г. Краснодар, г. Ставрополь).

В учебнике точное земледелие и точное животноводство рассматриваются как структурные подсистемы, определяющие инновационное развитие аграрной отрасли, изложена история возникновения точного сельского хозяйства, отражены его состояние в России и в мире, перспективы на будущее.

3. Выполнено изучение кадрового, интеллектуального, методического обеспечения научных и образовательных учреждений по цифровизации АПК и оценка научно-технологических тенденций и их индикаторов развития
в РФ, которое отражено в изданном учебнике.

Точное сельское хозяйство» : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

4. Выполнена актуализация прогноза о перспективных направлениях технологического развития АПК РФ в области цифровизации сельского хозяйства.

Центром прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ в сентябре–октябре 2020 г. проведено анкетирование по направлению, свзанным
с цифровым сельским хозяйством.

В анкетировании приняли участие 81 эксперт (56 % категории «наука
и образование», 26 % – бизнес, 11 % – административные органы; 7 % – другие) из Германии; Анголы; Москвы и Московской области; Санкт-Петербурга; Краснодара и Краснодарского края; Ростова-на-Дону и Рос­товской области; Твери; Чебоксар; Ставрополя; Саратова; Нальчика; Воронежа; Волгограда; Казани; Биробиджана; Новосибирска; Оренбурга; Орла; Рязани; Екатеринбурга; Ярославля; Кемерова; Улан-Удэ; Курска; Алтайского края; Брянской, Самарской, Псковской, Ульяновской, Челябинской областей.

Среди участвующих в опросе были президент некоммерческого партнерства; председатель совета директоров; глава сельского поселения; директора – 10 человек (12 %); советник; проректора / заместители директоров – 5 (6 %); руководители управлений / групп / направлений / проектов – 5 (6 %); деканы – 4 (5 %); заведующие кафедрой / лабораторией – 9 (11 %); профессора – 4 (5 %); доценты – 10 (12 %); начальники отделов –
5 (6 %); агрономы – 2 (2 %); главный / ведущий специалист, научный сотрудник – 4 (5 %); 26 % – консультанты, менеджеры, торговые представители, член партии.

В первом блоке основных вопросов представлены анкеты по цифровизации с.-х. предприятий и ее связи с повышением уровня жизни, концентрацией специалистов в российских и иностранных компаниях. Второй блок вопросов связан с эффективностью использования беспилотных летательных аппаратов, спутниковых снимков NDVI, приобретения агрохимической лаборатории для хозяйства, использования азотных сканеров при внесении удобрений в режиме on-line и системы картирования урожайности. Третий блок – с актуальностью применения новинок, которые появляются на выставках и рынке.

Вопросы по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. состоят из блока анкет по технологиям точного земледелия и живот­новодства.

Анкетирование состояло из 23 основных вопросов, 17 вопросов по реализации технологических трендов в 2021–2030 гг. (11 вопросов, связанных
с точным земледелием; 6 – точным животноводством) и проводилось в формате онлайн-тестирования на сайте foresight.kubsau.ru.

На основании проведенного анкетирования, связанного с вопросами цифровой трансформации сельского хозяйства, можно констатировать, что сельхозпредприятия, не применяющие технологии цифровой трансформации, будут проигрывать в конкуренции более современным компаниям.

При этом рост высокотехнологичных компетенций в стране способствует повышению уровня жизни.

Без субсидирования государства реализация программы цифрового сельского хозяйства будет затруднительна.

Деиндустриализация страны приводит к падению производительности
в сельском хозяйстве.

Потребностью современного сельхозмашиностроения является рост роли сервисного обслуживания (техническое обслуживание, обновление
и настройка программного обеспечения и т. п.).

Актуальным является тренд аренды сельскохозяйственной техники на основе «времени реального использования».

В рамках реализации цифрового сельского хозяйства будет происходить концентрация профессиональных специалистов в преимущественно крупных как отечественных, так и иностранных компаниях.

Представленные элементы точного земледелия и животноводства эксперты относят к высокой важности, большая часть которых будет реализована до 2030 г.

6. Центром прогнозирования и мониторинга в 2019–2020 гг. организован через региональные органы управления сбор статистической информации по использованию элементов точного сельского хозяйства.

Рейтинги составлены на основе данных, полученных из 64 регионов по точному земледелию, 68 регионов по точному животноводству.

Элементы точного земледелия используются в 55 регионах, 2834 хозяйствах на площади 15,5 млн га (2019–2020 гг.). Точное земледелие используется в 10 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 52 региона, элементы точного земледелия использовались в 40 регионах, 1930 хозяйствах на площади 12,5 млн га.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в растениеводстве на 38 %; хозяйств – на 47 %; общая площадь, на которой применяются элементы точного земледелия – на 24 %.

По результатам анализа использования элементов точного земледелия
в лидерах находятся Волгоградская область (257 хозяйств), Краснодарский край (250 хозяйств), Воронежская область (211 хозяйств). Конкурируют по показателю общей площади, на которой используются элементы точного земледелия – Воронежская область (1,33 млн га), Краснодарский край
(1,22 млн га), Волгоградская область (1,2 млн га).

В Краснодарском крае количество хозяйство увеличилось на 32 %, в Воронежской области – на 16 %.

Площадь, на которой используются элементы точного земледелия, в Воронежской области увеличилась на 18 %, в Краснодарском крае – на 27 %.

Элементы точного животноводства используются в 58 регионах, 1707 хозяйствах с общим поголовьем 3 млн (2019–2020 гг.). Точное животноводство используется в 13 % хозяйств из проанализированных регионов.

В 2018 г. проанализировано – 46 регионов, элементы точного животноводства использовались в 35 регионах, 789 хозяйствах с общим поголовьем 1,7 млн.

Повысилось количество регионов, использующих новые технологии
в животноводстве в 1,7 раза; хозяйств – в 2,2 раза; поголовье КРС в хозяйствах, использующих элементы точного животноводства по регионам –
в 1,8 раза.

По количеству хозяйств, использовавших элементы точного животноводства, доминируют Удмуртская Республика (123 хозяйства), Кировская область (92 хозяйства), Алтайский край (88 хозяйств); по поголовью КРС – Краснодарский край (212 тыс.), Свердловская область (188 тыс.), Удмуртская Республика (166 тыс.).

В Удмуртской Республике количество хозяйство увеличилось в 1,7 раз.

По поголовью КРС увеличилось в Краснодарском крае в 2,7 раза, Свердловской области – в 1,2 раза, Удмуртской Республике – 1,9 раза.

По повышению квалификации работников лидируют Ленинградская область (67 хозяйств), Московская область (47 хозяйств), Краснодарский край (46 хозяйств); Белгородская область (258 человек), Калужская область
(238 человек), Краснодарский край (234 человека).

Программы по развитию, поддержке и внедрению элементов точного сельского хозяйства используются в 12 регионах: Архангельской, Белгородской, Костромской, Московской, Нижегородской, Новосибирской, Рязанской, Смоленской, Тамбовской, Тверской, Ярославской областях и Хабаровском крае.

7. Подготовлены учебно-методические, научные и аналитические материалы по направлению «Цифровое сельское хозяйство» (см. приложение):

Учебник:

Точное сельское хозяйство : учебник для ВО / под ред. Е. В. Труфляка. – СПб. : Лань, 2020. – 512 с.

Учебные пособия:

Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – 3-е изд., стер. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с. – ISBN 978-5-8114-2448-1. – Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. – URL : https://e.lanbook.com/book/130497 (дата обращения: 24.01.2020). – Режим доступа : для авториз. пользователей.

Точное земледелие : учеб. пособие / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 164 с.

Труфляк, Е. В. Современные зерноуборочные комбайны : учеб. пособие для СПО / Е. В. Труфляк, Е. И. Трубилин. – СПб. : Лань, 2020. – 320 с.

Монография:

Мониторинг и прогнозирование научно-технологического развития АПК России на период до 2030 года : монография / под общ. ред. И. Л. Воротникова; ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. – Саратов: Амирит, 2020. – 328 с.

Аналитические материалы:

Труфляк, Е. В. Результаты анкетирования по направлению «Цифровая трансформация сельского хозяйства» / Е. В. Труфляк, А. С. Креймер,
Н. Ю. Курченко. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 21 с.

Труфляк, Е. В. Рейтинг регионов по использованию элементов точного сельского хозяйства / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 26 с.

Курченко, Н. Ю. Нормативно-правовая база использования беспилотных авиационных систем / Н. Ю. Курченко, Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – 45 с.

Статья в базе данных Web of Science:

Truflyak, E. V. Questionnaire results department of the departmental project «Digital agriculture» / E. V. Truflyak, N. Y. Kurchenko // Global Challenges and Prospects of the Modern Economic Development 6 II International Scientific Conference GCPMED 2019. – European Proceedings of Soial & Behavioural Sciences (EpSBS), 2020. – e-ISSN: 2357-1330. – LXXIX – GCPMED. – P. 1565–1569. – DOI : 10.15405/epsbs.2020.03.224.

Статьи:

Труфляк, Е. В. Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Даду Монес // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам
75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып.
А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 342–345.

Труфляк, Е. В. Экономическая эффективность дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line / Е. В. Труфляк, Е. А. Лазарев // Научное обеспечение агропромышленного комплекса : сб. ст. по материалам 75-й науч.-практ. конф. студентов по итогам НИР за 2019 год / отв. за вып. А. Г. Кощаев. – Краснодар : КубГАУ, 2020. – С. 357–360.

Сравнительный эксперимент по дифференцированному внесению удобрений в режимах on-line и off-line // Ресурсосберегающее земледелие (специализированный сельскохозяйственный журнал). – 2020. – № 48 (04). – С. 19–26.

Создан ютуб-канал «Центр прогнозирования и мониторинга Кубанского ГАУ», на котором размещено 90 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/channel/UCrPRhGM7-WpIM2Z3MmfRjsQ/videos). Подготовлены и размещены на ютуб-канале:

– 14 презентаций (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=
PLAqcZxzZTUZLmm6TxT2VI_rUFEUJXm_uy);

– 6 презентаций на арабском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZJtqznvNLrhCx7LBdHc1QZN);

– 6 лекций (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqc
ZxzZTUZLyxsodbfBoTeYEHLRk6wpd);

– 2 лекции на английском языке (режим доступа: https://www.youtube.com/
playlist?list=PLAqcZxzZTUZI2bFBpG0JpAHh_Dh7_-_9v);

– 1 лекция на португальском языке (режим доступа: https://www.you­tube.com/watch?v=aIbpmUB2uJU&list=PLAqcZxzZTUZLIc3ADxK9wXBTB5diK4VkR&index=1&t=524s);

– 15 лабораторных работ (https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZx
zZTUZI4d_OV4dP5EGvF51toYEPD);

– 25 видео (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZ
xzZTUZIZRaOh6cvghv1wLN1_Um0q);

– 16 видео раздела «Научная работа»: (режим доступа: https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqcZxzZTUZLGqLBCS5-UXa9x5qW_pLRi).

8. Подготовлено по результатам работы Центра:

– 12 публикаций;

– 2 аналитических справки;

– 1 прогнозный материал;

– проведено и принято 20 научных и учебных мероприятия.

9. В учебно-опытном хозяйстве Кубанского ГАУ «Краснодарское»
с 19 февраля по 6 июля 2020 г. проводился эксперимент по сравнительному анализу дифференцированного внесения удобрений в режимах on-line и off-line.

Цель эксперимента – сравнение режимов дифференцированного внесения азотных удобрений (первая и вторая подкормки) под озимую пшеницу с использованием карт-заданий и сенсоров GreenSeeker.

Результаты эксперимента показали, что при использовании режима on-line происходит экономия удобрений в среднем 16 кг/га, по сравнению с режимом off-line без потери урожайности и качества зерна (содержание клейковины повысилось на 2,3 %; протеина – 0,6 %).

Дополнительные капиталовложения составляют 1,4 млн руб., эффект от экономии удобрений – 110 руб./га.

Используемая литература и источники

РЕФЕРАТ

Отчет 115 с., 3 ч., 12 табл., 24 рис., 269 источников литературы.

ВИНОГРАД, АБОРИГЕННЫЕ СОРТА, ДНК, ГИБРИДЫ, СЕЛЕКЦИЯ, ДНК-МАРКЕРЫ, ИНТРОДУЦИРОВАННЫЕ СОРТА, АБОРИГЕННЫЕ СОРТА, КЛОНЫ, МОБИЛЬНЫЕ ДНК-ЭЛЕМЕНТЫ.

Объект исследований – перспективные аборигенные и интродуцированные сорта и клоны винограда, отобранных в условиях Юга Российской Федерации и содержащихся в национальной ампелографической коллекции Анапской зональной опытной станции СКЗНИИСиВ.

В работе представлены результаты исследований молекулярно-генетического разнообразия аборигенных и иснтродуцированных сортов и клонов винограда, их филогенетические взаимоотношения, а также особенности распределения аллелей в популяциях и групп сортов виноргада; сделаны выводы о потенциальном родстве между изученными сортами, особенностями их генетических профилей; в результате были построены кластерные древа отображающие филогенетические взаимоотношения между изученными генотипами; в том числе, были построены координатные плоскости на основе генетической дистанции между образцами, которые также отображали их генетическое родство; по итогу, были сделаны предположения о происхождении некоторых сортов и их родстве.

Выявлены родственные взаимоотношения между аборигенными и интродуцированными сортами посредством сравнения их генетических профилей, а также кластеризации и распределении PCoA. Также, было проанализировано генетическое разнообразие внутри и между выбранными популяциями. Данные выводы могут быть использованы как при подборе пар для скрещивания с целью селекции новых высокопродуктивных и адаптивных сортов для выращивания на Юге Российской Федерации.

ВВЕДЕНИЕ

Культурный виноград (Vitis vinifera subsp. sativa D. C.) является одной из наиболее ценных плодово-ягодных культур в мире по экономической эффективности и площади выращивания. Литературные, археологические и палео-ботанические источники позволяют понять распространение виноградарства в Европе и, в частности, в Российской Федерации, начиная с территории Кавказа [1, 18].

Сорта винограда, которые возделываются веками в традиционных винодельческих регионах, все чаще заменяются более высокопродуктивными клонами. Генетическое разнообразие, накопившееся за столетия культивирования традиционных сортов, крайне важно для улучшения их генома. Аборигенные сорта, вытесняемые новыми, представляют собой огромный, еще не раскрытый пласт знаний и значительный источник ценных генов для селекционной науки. Поэтому так важна молекулярно-генетическая идентификация коллекции АЗОСВиВ (Анапская зональная опытная станция виноградарства и виноделия), позволяющая не только узнать ее биологическое разнообразие, но также установить сортосоответствие в сравнении с другими известными мировыми коллекциями. Описание аборигенных сортов винограда по широкому спектру генетических признаков позволит не только создать ДНК-паспорта генотипов, но и использовать эти данные для установления родственных связей между ними и при поисках их родителей, что станет неоценимой помощью селекционерам во время подбора родительских пар для скрещиваний.

Обширная исследовательская программа проводится во всех странах развитого виноградарства на распространенных известных сортах для отбора «чистокровных» высокоурожайных и высококачественных генотипов, обладающих различным спектром полезных для сельского хозяйства и востребованных потребителем признаков. И конечной целью проведения этих исследований является обеспечение материальной и теоретической базы для обоснования совершенствования клоновой селекции и повышения ее результативности [113, 229].

Как известно, с развитием молекулярной биологии возникла возможность ускорения селекционного процесса на базе использования молекулярно-генетических методов, в результате чего появилась маркерная селекция.

Сортовой состав популяций Краснодарского края и, в целом, Юга России крайне многообразен. Распространение современной методологии маркер опосредованной селекции выявило перспективность использования молекулярно-генетических методов анализа, что повысило ее эффективность, особенно после открытия наличия генов детерминирующих антоциановую окраску ягод винограда, набор которых не только специфичен для каждого сорта винограда, но и может отличаться по своему строению как от сорта
к сорту, так и от клона к клону.

Первые результаты по идентификации клонов молекулярными маркерами показали, что такие НИР ограничиваются лишь набором использованных локусов, в которые могут входить различные маркерные признаки, такие как, например, микросателлитные маркеры, iPBS-маркеры, IRAP, ISSR и пр. Таким образом, при использовании большого количества маркеров вероятность найти различающиеся аллели повышается [217, 218].

Целью исследования является молекулярно-генетический анализ особенностей строения геномов аборигенных и интродуцированных сортов винограда с использованием маркеров, основанных на присутствии ретротранспозонных последовательностей в ядерном геноме.

Для выполнения цели исследований были поставлены следующие задачи:

Сбор образцов планируется выполнять в несколько этапов на нескольких коллекциях: Ампелографическая коллекция АЗОС ВиВ и Ампелографическая коллекция Крымской ОСС. Помимо этого, коллекции АЗОС ВиВ
и Крымской ОСС находятся близко к предполагаемому месту проведения исследований, что дает возможность в случае необходимости повторить сбор образцов или заготовить черенки на проращивание. Также, на кафедре имеются Сосуд Дьюара, хладогенты и специальные ящики для транспортировки охлажденных образцов.

Пробоподготовка и выделение ДНК. Пробоподготовка образцов листьев к выделению ДНК будет проводиться путем высушивания их в лиофильной сушке Martin Christ BETA 2-8 LDplus, имеющейся на кафедре биотехнологии, биохимии и биофизики Кубанского ГАУ. Дробление высушенных листьев будет производиться на вибрационной мельнице GT200, которая также доступна на кафедре. Выделение ДНК из дробленых листьев будет осуществляться при помощи DNeasy Plant Mini Kit, так как для последующего ПЦР-анализа и секвенирования потребуется высокое качество образцов.

ПЦР анализ. Праймерные пары и параметры амплификации уже разработаны, стандартны для данного метода и доступны в открытых литературных источниках. Поэтому будет требоваться выполнить повторение стандартного набора методик предлагаемых к изучению образцов. При этом важно отметить, что авторы проекта имеют контакты со специалистами из Европейского Союза (ЕС), которые уже выполняли подобные работы и готовы оказать консультационную помощь не только на этом, но и последующих этапах выполнения проекта. Также на кафедре имеется все необходимое оборудование для выполнения госзадания.

Анализ полученных данных планируется проводить in silico с использованием программ: FAMD 1.14, GenAlEx 6.3, STRUCTURE и пр.

1 ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ИЗУЧЕННОСТИ ВОПРОСА

1.1 Основы ДНК-маркирования генотипов винограда

Внутривидовая гибридизация применяется в течение многих веков. Результатами ее являются многие сорта сельскохозяйственных культур, в том числе винограда. Анализ литературных источников показывает, что полученные результаты в этом направлении, хотя и значительные, но не решают всех проблем виноградарской отрасли.

Основная причина невысокой эффективности селекции винограда – недостаток знаний о биологических особенностях сортов и генетически обусловленных механизмах передачи признаков и свойств потомству. Это, конечно, не означает, что возможности межсортовой гибридизации исчерпаны и что от нее следует отказаться, как от устаревшего и непродуктивного метода. В последнее время получено немало сортов, обладающих комплексом ценных свойств, которые были выделены методами как традиционной гибридизации, так и клоновой селекции, они регистрируются и обогащают промышленный сортимент [15, 24, 79, 91].

Генетическая изменчивость сортов винограда, выраженная в возникновении мутаций и неоднородности исходного материала, выражается в фенотипическом варьировании морфологических признаков, например, темпом роста, формирования органов, физиологических свойствах, изменяющих жизнеспособность организмов [45, 57, 76, 80]. Или фенотипически не выражается, например, в случаях изменения биохимических свойств, регулирующих синтез химических веществ [27, 40, 54]. Поэтому отбор можно вести по всем вышеперечисленным признакам и свойствам, особенно выделяя из них хозяйственно ценные. Однако морфологические, физиологические и биохимические признаки находятся в корреляции с генотипом и изменяются вместе с ним [25, 83, 88, 90]. Эти изменения могут быть вызваны влиянием каких-либо внешних условий, поэтому установить причину варьирования не всегда удается с достаточной точностью [32, 53, 75, 97]. Для этого необходимо использовать новые методы исследования сортов, такие как ДНК-маркирование [34, 56, 71]. В частности, направленных на идентификацию конкретных генов, несущих важное сельскохозяйственное значение.

ДНК-маркеры – характеристика генотипа, не зависящая от фенотипа, что обеспечивает богатство полиморфизмов, позволяющих идентифицировать сорта и строить точные генетические карты во многих высших растениях [22, 26, 48]. Высокое генетическое разнообразие у винограда, распространенного по всему миру, вызывает интерес к оценке генеалогии внутри рода Vitis, а также необходимость улучшения распознающих систем, пригодных для идентификации виноградных сортов [72, 98, 99]. Это поощряет попытки внедрения и использования данных о строении генов и генотипов в целом, из которых можно создавать сортовой резерв для улучшения существующего ампелографического разнообразия [8, 49, 78, 82, 188].

На данный момент, генетический резерв винограда – это смесь стародавних и недавно выведенных сортов [6, 18]. Перед тем как новые сорта полностью заменят старые, важно идентифицировать ценные древние генотипы и редкие формы. В настоящее время сорта идентифицируются различными молекулярными маркерами, такими как микросателлиты. Они представляют собой короткие последовательности ДНК, повторяющиеся несколько раз при каждом локусе. В связи с ошибками прочтения, полимеразы, во время репликации ДНК, создали множество аллелей, которые различны по длине из-за разного количества повторов последовательности. В растениях микросателлиты встречаются часто – один на каждые 1–2,4 тыс. нуклеотидов в таких видах, как арабидопсис, рис, соя, кукуруза и пшеница. Множество SSRs было обнаружено в винограде, а также выявлена высокая гетерозиготность, что повышает полиморфизм микросателлитных маркеров и ведет к решению многих проблем, связанных с клоновой и сортовой идентификацией, а также анализом генеалогии [42, 43, 44, 269].

Молекулярные маркеры имеют огромный потенциал по поиску генетических различий между генотипами и определению разнообразия между клонами. Среди молекулярных маркеров, SSR-маркеры являются наиболее подходящими из-за их кодоминантности, огромного числа повторов и высокой частоты в селективно нейтральной области. Высоко насыщенные карты сцепления на основе одних только микросателлитных маркеров, а также их совместное использование с другими типами маркеров доступных в винограде. Микросателлитные маркеры оказались полезными для установления «личности» генотипов, фингерпринтинга и анализа разнообразия подвоев
и сортов, а также межвидовых гибридов [158, 173].

В последние годы создание ДНК-отпечатков показало себя очень полезным для картирования геномов и изучения биоразнообразия. Достаточно высокий полиморфизм позволяет получать большое разнообразие генетических «отпечатков» при известном наборе генетических маркеров. Они доказали свое преимущество перед биохимическими и фенотипическими маркерами, которые имеют низкую величину полиморфизма. В основном, ДНК методы основаны на обнаружении полиморфных геномных последовательностей для внутренних сайтов рестрикции путем гибридизации клонированных зондов
с ДНК. Например, длина полиморфных рестрикционных фрагментов (AFLP), случайно амплифицированная полиморфная ДНК (RAPD) или амплификация между простыми повторами последовательностей или микросателитов (SSR). Метод амплификации полиморфных фрагментов опирается на полиморфизм в сайтах узнавания для ферментов рестрикции, но с начала использования праймеров есть необходимость в анализе последовательности ДНК для обнаружения полиморфизмов.

1.2 Методы исследования полиморфизма ДНК

На сегодняшний день существует огромное количество методов исследования ДНК. Каждый из них предоставляет большое количество возможностей получить ответы на бесконечное количество вопросов. В данном разделе диссертации мы рассмотрим только те, которые использовались в процессе работы по исследованию полиморфизма генетических ресурсов винограда.

Наиболее простой способ выделения ДНК СТАБ-методом был описан еще в 1994 г. в статье Л. Муххамад с соавторами – «Простой и эффективный способ для выделения ДНК из виноградных растений» [194].

Развитие методов потребовало более «чистую» ДНК. Приведенный ниже метод выделения дает достаточно большой «урожай» ДНК, но имеющей примеси-загрязнители [213, 252]. Поэтому при дальнейшей работе этот метод был улучшен применением бета-меркаптоэтанола и поливинилпропиллидона, которые позволяют для очистки ДНК от фенольных соединений и соединений ДНК с сахаридами [108, 159, 160]. Такой метод называют «модифицированным СТАБ-методом». Он позволяет выделять ДНК не только из свежих листьев, но и из гербарных и мумифицированных, т. е. дает возможность изучать очень старые препараты листьев, что крайне важно при изучении происхождения видов и филогенеза [30, 31, 165].

Наличие загрязнителей сильно влияет на использование ДНК в исследованиях из-за ингибирования процесса реакции в целом и снижения активности Taq-полимеразы, а также из-за плохой очистки ДНК может меньше храниться из-за нестабильности. Поэтому так важно не только выделить большое количество ДНК, но и правильно и хорошо ее очистить [129, 181, 228].

В статьях, приведенных выше, описывается метод, дающий высокое количество чистой ДНК, которая долго хранится, но этот способ выделения имеет ряд отрицательных факторов. Во-первых, тратится много времени, во-вторых, используемые вещества, такие как хлороформ, изоамиловый спирт, бета-меркаптоэтанол являются крайне вредными для организма человека.

Такие чувства, как страх за свое здоровье, желание сделать больше за одинаковое количество времени, создали наборы для выделения нуклеиновых кислот различными методами. В настоящее время это направление активно развивается, создаются «наборы», позволяющие делать больше, быстрее и безопаснее, что сказывается не только на здоровье и работоспособности рабочих, но и на финансовом положении лаборатории, так как исключаются затраты на защитное снаряжение лаборантов.

К примеру, выделение ДНК с использованием PeqGOLD PLANT DNA mini KIT – это дорогой, но очень эффективный способ выделения и очистки ДНК. Если при использовании вышеописанных методик медленно, но верно выделялось 12 образцов, то при применении данного набора и двух центрифуг выделялось 24 биотипа сразу [55, 182].

ПЦР – полимеразная цепная реакция. Этот этап был разработан Кэри Мюллисом, за что в 1993 г. он был удостоен Нобелевской премии по химии [215].

Следует упомянуть, что для более эффективной работы разработаны наборы и для ПЦР-реакций, тот же Peqlab-Kit. Результатом этого явилась унификация параметров реакции, так теперь не надо подбирать для каждого праймера свою температуру отжига [207]. Тем не менее, данный набор удобно использовать при мультиплексной ПЦР, когда применяется большое число ДНК-маркеров одновременно. В случае же, когда используются маркеры на конкретные генетические признаки, применяются специализированные под каждый маркер параметры, а они, в свою очередь, применяются отдельно друг от друга.

На сегодня разработано огромное количество праймеров, используемых в работе. Они применяются как для генотипирования различных участков ДНК, как связанных, так и не связанных с кодирующими последовательностями. И, конечно же, разработаны маркеры, помогающие идентифицировать гены устойчивости к вредителям и болезням, которые обычно имеются не только в литературных источниках, но и в базах данных [197, 235].

Как уже было сказано, для большего упрощения и убыстрения работы были разработаны мультиплексы – подборка групп праймеров, гибридизирующихся с цепью исследуемой ДНК одновременно. Их подбирают таким образом, чтобы размер получаемых амплифицированных аллелей не перекрывал друг друга. Это крайне важно при анализе, дабы не возникло путаницы при дифференциации продуктов амплификации. При использовании мультиплексов в гель-электрофорезе используют Touch Down PCR. Это такая разновидность полимеразной цепной реакции, где в первых циклах температура отжига праймера выше необходимой, а в последующих она снижается до оптимальной. Таким образом, убираются неспецифичные элементы отжига, мешающие различать продукты амплификации. Следует заметить, что
в капиллярном электрофорезе аллели могут накладываться друг на друга, но при отображении в программе GeneMapper прекрасно различимы по цветам, поэтому они могут применяться вместе [183].

Существует много видов ПЦР-реакции. На мой взгляд, следует обратить внимание на ПЦР в реальном времени. Это далеко не дешевый метод, но он позволяет определить, где и сколько ПЦР продукта амплифицировалось, что избавляет от проверки наличия результатов на любом электрофорезе.

В данном методе используют флюоресцентно-меченые праймеры или ДНК-зонды. Также используется краситель SybrGreen 1, он обеспечивает достаточно простой и экономичный способ детекции, без необходимости применения зондов или специальных праймеров [183].

Очень важно, что qPCR (количественная ПЦР) можно комбинировать
с ОТ-ПЦР (обратно-транскрипционная ПЦР) для измерения малых количеств мРНК, что позволяет исследовать количественную информацию о содержании мРНК в клетке и, следовательно, позволяет судить о величине экспрессии гена в клетке или ткани.

Все полученные данные выводятся на экран компьютера и обрабатываются в реальном времени.

После амплификации следует визуализировать полученные ПЦР-продукты.

Визуализация результатов ПЦР. Как экспериментальный метод электрофорез был разработан отечественными учеными, профессорами Московского университета П. И. Стаховым и Ф. Ф. Рейссом в 1809 г.

На данный момент существует большое количество публикаций, описывающих или конкретно электрофорез в полиакриламидном геле или же статьи, повествующие о работах, в которых гель-электрофорез применялся как основной метод разделения продуктов амплификации или же белков [125, 177, 250].

Самый распространенный в мире метод оценки длины амплифицированных фрагментов – это электрофорез в полиакриламидном геле. Но с этим методом связано большое количество проблем и трудностей в использовании. Например, плохая полимеризация акриламидного геля, когда с виду он без изъянов, а после просвечивания ультрафиолетом оказывается, что образцы уползли в край спейсера. Также возможно, что ДНК просто растеклась по акриламиду во время вымачивания в растворе бромистого этидия. Или же произошло отключение электроэнергии и после четырех часов электрофореза, оказывается, что все образцы выстроились в одну линию, где невозможно что-либо идентифицировать [33, 36].

В 1960-х годах был предложен метод секвенирования биополимеров – установление их нуклеотидной или аминокислотной последовательности.
В результате чего получают строение первичной структуры молекулы. Обычно, размеры секвенируемых участков ДНК 100 пар нуклеотидов (при использовании методов next-generation sequencing) и 1000 пар (при секвенировании по Сенгеру). В итоге получают последовательности участков генов, всю мРНК и даже целые геномы [2].

При секвенировании обычно применяют методы Эдмана, Сэнгера и др. До начала сиквенса производят амплификацию участка ДНК при помощи ПЦР, последовательность которого нужно установить.

Метод определения первичной последовательности пептидов разработан в 1950–1956 гг. Виктором Эдманом. Обрабатывается исследуемый пептид специальным набором реагентов, это приводит к отщеплению одной аминокислоты с N-конца. Циклическое повторение реакции и анализ получаемой информации дают знания об исследуемом пептиде. В настоящее время он практически не применяется из-за неколичественного протекания реакции
и побочных продуктов [62].

Другой метод секвенирования был открыт Фредериком Сенгером в 1977 г., за что он был удостоен Нобелевской премии по химии в 1980 г. Также метод известен как «метод обрыва цепи». Принцип метода заключается в том, что одна из цепочек ДНК является матрицей для синтеза второй [224].

Капиллярный электрофорез. Если в вышеописанных методах разделение происходит в полиакриламидной пластине, то здесь уже происходит разделение ионов по заряду, в тонком капилляре, заполненном электролитом.

Детектирование с помощью флуоресценции используют для образцов, имеющих собственную флуоресценцию или же модифицированных химическими метками. Данный способ обеспечивает высокую чувствительность. Также используют детектирование флуоресценции, вызванное лазером, подобные системы могут детектировать в пределах 10^–18–10^–21 моль [230]. При этом важно сказать, что именно данный метод обычно и используется для таргетного секвенирования выбранных участков геномов, полученных в результате амплификации с ДНК-маркерами, при использовании прямого и обратного праймеров.

1.3 Ампело-генетический анализ сортов и клонов винограда

Комбинированные маркерные системы являются отличными дескрипторами, описывающими сорта винограда. Использование их совместно с фенотипическими характеристиками дает наиболее полную картину о состоянии совокупности внешних и внутренних признаков виноградной лозы.

В настоящее время изучение генофонда и фенотипического разнообразия винограда – приоритетная цель для ученых многих стран мира. Этот процесс происходит по признакам, принятым на вооружение под эгидой Международной организации винограда и вина. По большей части, это фенотипические признаки, такие как окраска и форма ягод, цвет и вкус вина, наличие антоциана, биохимические свойства, но большинство исследователей склоняются к тому, что следует использовать молекулярно-генетические маркеры, которые способны не только выявить отличия, но и показать скрытый потенциал у гетерозиготных особей.

В целом и частности, проблема дифференциации сортов и клонов винограда, отбор протоклонов и выделение из них самостоятельных сортов существует давно.

В практике виноградарства известны случаи изменчивости отдельных свойств и признаков. Древнеримские ученые Палладий и Колумелла, наблюдая такие факты, советовали использовать их в практически полезных для человека целях. Колумелла, например, писал, что следует черенковать и использовать в производстве самые их плодородные части. Использовать клоновую селекцию советовали такие виноградари Швейцарии, Германии
и Франции как Казенава, Гюйо, Каррьер, Сарториус, Мюллер-Тургау.
В нашей стране основоположниками ее были С. А. Мельник, А. С. Мержаниан, М. П. Цебрия и др. Настойчиво рекомендовал применять отбор наиболее продуктивных растений И. В. Мичурин: «Тщательной селекцией (отбором) черенков, повторением отводки лучших частей лозы, сравнительно короткой обрезкой и посадкой на лучшую почву следует способствовать развитию лучших качеств» – писал он [12].

На данный момент, клоновой селекции винограда посвящено множество работ, признанных мировой научной элитой. Если говорить в целом, то работа по дифференциации клонов винограда включает в себя изучение фенотипической и генотипической изменчивости. И, как известно, иногда бывает, что фенотипа недостаточно, чтобы отличить сорта, тогда на помощь приходят молекулярно-генетические маркеры [26, 35, 46, 65].

В нашей стране методология проведения клоновой селекции винограда разработана профессором А. С. Мержанианом. На основании многолетних опытов и литературных данных о сортах Каберне-Совиньон, Рислинг, Алиготе, он пришел к выводу, что отбор клонов надо вести учитывая соотношение хозяйственно-ценных и морфологических признаков [63, 87]. Их он разделил на три группы: мутации, модификации (не передаются вегетативному потомству) и длительные модификации (передаются вегетативному потомству). Далее этот метод был улучшен применением использования многомерного статистического анализа и технологии in vitro, что позволило поднять результативность клоновой селекции [85, 89].

Наиболее традиционным считается метод оценки полиморфизма по морфологическим признакам листьев среднего яруса кроны [19, 20]. В ампелографии полиморфизм – это явление биоразнообразия, одновременное существование нескольких форм растений, отличающихся друг от друга генотипически и фенотипически и, таким образом, наличие клоновой изменчивости [1, 9, 10]. Гетерогенный полиморфизм сортов и клонов имеет большое практическое применение, так как они обеспечивают высокую экономическую отдачу при правильном их использовании. И ранее уже проводились исследования различных групп фенотипов сортов Пино и Рислинг (Л. П. Трошин, Е. В. Луценко, П. П. Подваленко, А. С. Звягин), показано различие фенотипов групп винограда 231 учетного куста по 10 листовым признакам [81]. Помимо этого, также была проведена оценка полиморфизма сортогруппы Мерло (Л. Трошин,
А. Звягин, Д. Сидоренко) на базе учебного хозяйства «Кубань» Кубанского ГАУ. В процессе работы авторами установлено, что суммарно незначительное отличие по каждому признаку, в комплексном анализе дает достаточно большую разницу при отборе клонов [84. Таким образом, это позволило отобрать протоклоны сортов для дальнейшего исследования. В целом, как в нашей, так и в других странах, этому направлению исследований отводятся отдельные темы научно-исследовательских работ [135, 255, 267].

Появление ДНК-маркеров произвело взрыв в клоновой селекции. Возможности ДНК-фингерпринтинга практически безграничны, они позволяют не только отличить друг от друга виноградные растения по каким-либо признакам, будь то гены или микросателлитные последовательности, но и создавать эталоны, с которыми можно сравнивать новые сорта и клоны.

Высокая изменчивость и генов и микросателлитных последовательностей дает возможность дифференцировать клоны внутри популяции [111, 164]. Применение этого метода привело к ускорению селекционного процесса. Вместе с идентификацией фенотипа этот метод дает огромное преимущество [187, 232, 241]. Например, описанным способом шестьдесят два иранских сорта были проанализированы по девяти микросателлитным маркерам. Было обнаружено наличие от 4 до 16 аллелей на локус в группах генотипов. Фенограммы, созданные для поиска различий среди сортов и клонов выделили три группы, в которые были собраны все выбранные образцы. Среди иранских столовых сортов были обнаружены синонимы и омонимы [148].

В северо-западной части Испании, на астурианских виноградниках, выращивается много автохтонных сортов винограда. В связи со старостью виноградников, они характеризуются сортосмесью. С целью различения этих сортов и отбора перспективных протоклонов винограда, были проведены исследования по генотипированию 62 клонов виноградной лозы. По итогам отбора 62 генотипа были введены в селекционный процесс [186].

Достаточно большая работа была проведена Министерством сельского хозяйства США по генотипированию 3600 генотипов 35 видов винограда. Для исследования использовали 550 праймерных комбинаций. Было обнаружено от 16 до 38 различных аллелей на локус. Отсутствие аллелей не было обнаружено. В результате исследования были созданы ДНК-паспорта выбранных клонов, также обнаружены два сорта, показавшие одинаковые аллели, а также выявлена высокая полезность SSR маркирования для винограда [259].

Созданы карты сцепления признаков при помощи SSR и SNP маркеров основных популяций винограда, таких как Сирах, Пино нуар, Гренаш, Каберне-Совиньон и Рислинг. В общей сложности для создания карты было использовано 1134 молекулярных маркера. Данные карты могут служить отличным инструментом в селекции виноградной лозы [229].

В Хорватии проводится постоянная работа по выведению новых сортов и отбору протоклонов из старых образцов. Так, в соответствии с международной программой GrapeGen 06 на факультете агрономии в университете Загреба при помощи совместных методов фенотипического и генотипического анализа уже отобрано 100 сортов. Была запущена не только клоновая селекция по отбору продуктивных клонов, но и фитосанитарная селекция наиболее устойчивых сортов к вредителям и болезням [206].

В Турции ведется активная работа по генотипированию сортов и клонов винограда. Например, 23 гибрида были отобраны для селекции по их сортовым характеристикам. Их исследовали в два этапа: по морфо-физиологи­ческим и генетическим параметрам. Фенотипирование проводили в соответствии со стандартной методикой OIV. В генотипировании использовали
20 микросателлитных маркеров, которые показали размер аллелей от 88 до 294 пар оснований [110].

Также странами-участницами программы GeneRes являются Молдова
и Румыния. В их задачу входит изучение сортов винограда бассейна Черного моря. Данная программа финансируется не только Европейским союзом, но
и персонально правительством Люксембурга, что подчеркивает ее значимость для мирового научного сообщества [184].

В Республике Словения широко выращивают технические сорта винограда. Более 50 редких традиционных сортов используется в производстве. Методика их сохранности как генотипов, а также идентификация их по внешним и внутренним признакам была разработана на факультете биотехнологии Университета Любляна [223].

Наука не стоит на месте и поэтому произошло создание так называемых REMAP и IRAP техник для картирования генома винограда с помощью ретротранспозонных и интро-SSR маркеров. Данные методы показывают еще большую вариабельность признаков не только между клоном и контролем, но и между клонами в популяции. Это позволяет поднять на новый уровень клоновую селекцию. Совместное использование этой техники с ампелографическими данными и SSR-маркерами, позволяет получить наиболее полное представление об изучаемом клоне [114, 172, 225].

Мобильные генетические элементы были найдены почти во всех живых организмах в гетеро- и эухроматиновых областях генома. Последствия движения этих элементов в геноме может спровоцировать расширение повторяющихся некодирующих регионов, нарушение функции гена дикого типа, ведущее к статусу псевдогена, модифицирование гена функционирования, что приводит к искажению выбираемых фенотипов и хромосомным перестройкам, приводящим к видообразованию [124, 173]. В европейском винограде наиболее известны три таких элемента Gret-1, Tvv-1 и Vine-1. Интересно, что Gret-1 и Vine-1 впервые были определены по их вставкам в регуляторные последовательности функциональных генов. В настоящее время только Gret-1 был полностью секвенирован, а также раскрыта его связь с мутациями, в результате чего в темно окрашенных сортах появляются светло окрашенные ягоды из-за его включения в промоутер VvMybA1 транскрипционного фактора, управляющего биосинтезом антоцианов в процессе созревания винограда [112, 118, 191].

Ретротранспозоны – это главные двигатели генетического разнообразия и инструменты для обнаружения изменений в геноме, возникших под их влиянием. После демонстрации того, что они часто встречаются в растительных кариотипах, были созданы различные маркерные системы для детекции полиморфизма, вызванного ими, а также анализа генетического разнообразия
в популяциях [170].

Ретротранспозоны являются основным агентом эволюции генома. Были разработаны различные системы молекулярных маркеров, которые используют метод анализа этих генетических элементов и их стабильную интеграцию в дисперсные хромосомные локусы, которые полиморфны внутри каждого вида. Ключевыми методами SSAP, IRAP, REMAP, RBIP и ISBP обнаруживают сайты, в которых ретротранспозоны ДНК сохраняются между семьями элементов, интегрированых в геном. Маркерные системы, использующие эти методы, могут быть легко разработаны и применимы
в отсутствии обширных данных о последовательностях генома. Они предлагают доступ к динамическим и полиморфным частям генома и дополняют методы, такие как SNPs, которые нацелены, в первую очередь, на разделение генов [227].

Ретротранспозоны могут быть использованы в качестве маркеров, потому что их интеграция создает новые соединения между геномной ДНК и их консервативными концами. Для обнаружения полиморфизмов вставки ретротранспозона маркерные системы обычно полагаются на ПЦР-амплификации между этими концами и некоторые фланговые компоненты геномной ДНК.
В связи с этим были разработаны два метода: анализ ретротранспозона-микросателлит (REMAP) и внутренний полиморфизм ретротранспозона (IRAP), которые не требуют рестрикции ферментами. IRAP продукты, полученные от двух близлежащих ретротранспозонов, используются для амплификации последовательностей, стоящих перед праймерами. В REMAP амплификация между ретротранспозонными последовательностями простых повторов (микросателлитов) производит маркерные полосы [171, 172, 174].

В Испании были исследованы клоны сорта Темпоранилло с совместным использованием микросателлитных и ретротранспозонных маркеров. Всего было описано 28 клонов, из которых только один смог пройти отбор по генетическим маркерам. Учитывая, что в исследовании использовался всего один ретротранспозонный маркер, можно сделать вывод о их высоком полиморфизме [126, 257, 260, 263].

В Японии было проведено исследование по изучению влияния ретротранспозонов на окраску кожицы ягод винограда. По результатам был сделан вывод, что мутации в изменении окраски ягод могут быть вызваны ретротранспозонами, что было подтверждено молекулярно-генетическими исследованиями с применением маркеров на гены VvmybA1 и VlmybA1-1 [179]. Окраска ягоды является одной из самых главных характеристик сортов винограда. Это морфологическое свойство различает сорта друг от друга в момент полной зрелости [127, 254, 256]. Дополнение формы листа, грозди и окраски побега может быть достаточно, чтобы идентифицировать сорт [117, 233]. Сорта с окрашенной ягодой содержат антоцианы в эпидермисе. Количество и концентрация красящего вещества определяет их типичную окраску. VvmybA1 (Myb-связанный транскрипционный фактор) регулирует синтез антоцианов
и экспрессию гена, ответственного за окраску ягоды [243, 245, 246]. Наличие ретротранспозона Gret-1 рядом с кодирующей последовательностью блокирует его экспрессию, вызывая осветление окраски кожицы [221, 239, 242].

В Италии были описаны 62 сорта по 30 SSR и 4 REMAP и 1 IRAP маркерам. В результате выявили 58 маркер-специфичных аллелей, 22 генотип-специфичные аллели и четыре REMAP и IRAP частных аллели [264]. После чего в выборке сортов были найдены синонимы и омонимы. Также был сделан вывод, что совместное использование различных маркеров показывает себя наиболее эффективно и делает идентификацию генотипов наиболее легкой [265, 266, 268].

1.4 Анализ генетического разнообразия сортов и клонов винограда с использованием ретротранспозонных маркеров

Аборигенные сорта винограда – это те сорта, которые произошли от диких видов, произрастающих на конкретной местности [37]. Эти сорта отличаются довольно высокой стойкостью к неблагоприятным климатическим явлениям, способны выдерживать тяжелые природные условия. Аборигенные сорта V. vinifera являются одними из самых ценных на передовых винодельческих производствах [39]. Именно они позволяют получить вино высочайшего качества, которое будет востребовано у потребителя [58, 102]. Однако, аборигенный виноград сложен в выращивании, так как не обладает устойчивость к таким обыденным заболеваниям, как, например, оидиум и милдью. Это является отягощающим фактором в процессе возделывания, так как требует постоянной борьбы путем обработки фунгицидами, что влечет за собой дополнительные статьи денежных расходов, а также времени и человеческих ресурсов [61]. Именно поэтому в современном виноградарстве ценятся сорта, обладающие в оптимальном соотношении устойчивостью к грибковым, и не только, заболеваниям и урожайностью. Селекционная работа должна вестись именно по этому направлению. Новые сорта должны обладать не менее качественным урожаем, однако превосходить родителей по устойчивости к заболеваниям. Аборигенные сорта – это основа данного направления селекции, потому что, как было сказано ранее, именно они обладают высококачественным ценным урожаем, и работать необходимо непосредственно с ними.

Начало любой селекционной работы – анализ материала, с которым предстоит работать. Существует множество методов для подобных исследований. К ним относятся отбор по морфологическим и биологическим признакам в селекционном фонде, методы иммунологической оценки гибридного потенциала, физиологические методы, цито-эмбриологическая оценка селекционного материала, химико-технологическая оценка плодов, анатомо-морфологическая оценка адаптивного потенциала сортов [17]. Однако для того, чтобы селекционная работа была рациональная и желаемый результат был достигнут с наименьшими потерями, необходимо внимательно изучать исходные генетические данные. Поэтому, помимо всех перечисленных, существует еще и генетический анализ материала. Изучение ДНК – наиболее современный, и, что самое важное – очень информативный метод исследований. Именно этот метод дает наиболее полное представление обо всех генетических предрасположенностях любого организма, а также о том, каким потенциалом обладают сорта, с которыми предстоит работать, и предоставляет возможность производить отбор родительских пар более корректно.

Сам генетический анализ проводится с использованием молекулярных ДНК-маркеров. Он необходим для того, чтобы иметь возможность установления ассоциативных взаимосвязей, которые, в свою очередь, нужны для осуществления целенаправленной идентификации и локализации генов или локусов хромосом, определяющих хозяйственно ценные признаки у растений [106]. Молекулярные маркеры, чаще всего применяемые в исследованиях, очень сильно варьируют в своем строении и назначении, например, Restriction fragment length polymorphism (RFLP) [137], Variable Number Tandem Repeat (VNTR) [169], Simple Sequence Repeats (SSR) [73], Random Amplified Polymorphic DNA (RAPD) [16, 261], inter PBS amplification (iPBS) [167] и многие другие.

Как известно, виноград – одна из самых популярных по возделыванию культур во всем мире и на Юге России, в частности, так как данный вид поставляет исходное сырье для многих продуктов и напитков, без которых на сегодняшний день невозможно представить жизнь ни одного человека. Плоды винограда культурного потребляются как в свежем, так и в сушеном виде, а также являются исходным продуктом в приготовлении различных алкогольных и безалкогольных напитков. Широкий спектр применения плодов этого вида обусловил и высокое разнообразие сортов, которым сейчас располагают производители. Несмотря на то, что спрос на продукцию с каждым годом только увеличивается, удовлетворять потребности потребителя становится все сложнее. Здесь важнейшую роль начинает играть селекция, способная создать абсолютно новые, ранее не существовавшие сорта, отвечающие необходимым требованиям [93].

И очевидным является то, что для того чтобы создать новый сорт за основу необходимо взять уже существующие, и обладающие нужными свойствами сорта. В свою очередь, для того, чтобы заранее знать, каким потенциалом обладают исходные сорта, их исследуют различными способами, два основных из которых – фенотипирование и генотипирование. Фенотипирование проводится на основе наблюдений различных внешних признаков,
и является важным и перспективным направлением [96], однако оно не способно дать тот объем информации, который ученые получают с помощью генетических анализов [67]. И такие признаки исследуются при помощи молекулярно-генетических маркеров [41].

Таким образом, для дальнейшего применения генетического материала
в селекции очень важным является его изучение с использованием ДНК-маркеров [95]. Это позволит быстрее расширить область знаний о генетическом материале сортов, являющихся перспективными для селекции. Современный этап развития селекции винограда в мире невозможно представить отдельно от использования генетического анализа исходного материала, имеющегося у селекционеров.

Между тем, создание устойчивых сортов винограда, способных производить высококачественный урожай в больших объемах – главнейшая задача современного виноградарства [65, 70]. В результате изучения имеющихся генетических ресурсов, с каждым годом количество информации о биологическом разнообразии увеличивается, что дает широкий простор в процессе создания новых гибридных форм, отличающихся от родителей наличием или более сильным проявлением ценных и редких признаков.

Понимание того, насколько один генотип схож по своей структуре
с другим, сильно упрощает задачу селекционеру, так как дает представление о потенциально перспективных парах для скрещивания. С этой целью
и необходимо пополнять знания о генетическом разнообразии сортов винограда и изучать ресурсы ампелографических коллекций, с привлечением различного рода молекулярных маркеров [3, 68, 50, 51].

Сохранение мирового биологического разнообразия – одна из наиболее важных задач сельскохозяйственной науки сегодняшнего дня [236, 244]. Это касается любой сельскохозяйственной культуры, но особенно остро данная задача стоит для тех культур, селекция и использование которых происходят наиболее активно. К такой культуре относится Vitis vinifera L. – виноград культурный.

В последние годы этот вопрос встает особенно остро, так как ускоренными темпами возрастает потребление природных ресурсов, восстановление которых занимает намного большее время, чем их использование [210]. Биоразнообразие планеты не успевает восстанавливаться, и, если не предпринимать соответствующие меры, велика вероятность того, что большая часть полезных растений, существующих сегодня, будет утрачена в ближайшие годы. Такой исход категорически нельзя допускать, ведь на смену сегодняшнего человечества придет новое поколение людей, также нуждающихся в улучшенных и более продуктивных сельскохозяйственных растениях [66]. А это означает, что необходимо сохранять, изучать и структурировать то, чем мы располагаем сейчас [7, 21].

Как известно, данная проблема является общей вне зависимости от страны и имеющегося биоразнообразия и для того, чтобы ее решить, следует заниматься отдельными региональными вопросами изучения и сохранения биоразнообразия [21, 60]. Таким образом, необходимо предпринимать шаги для ее решения в каждом отдельно взятом регионе, учитывая его особенности [134]. Именно поэтому изучение локального биоразнообразия, например, аборигенных и интродуцированных сортов винограда Юга России – важная составляющая часть в изучении биоразнообразия мира.

Изучение генетического разнообразия любых сельскохозяйственных растений является неотъемлемой частью современной селекционной работы и является важной ее частью [47, 101], в том числе это справедливо и для винограда [240]. Это позволяет селекционерам получать наиболее точные сведения об организмах, работу с которыми предстоит вести, а именно об их наследственных особенностях и наличии ценных генов для сельского хозяйства, и, как следствие, наиболее корректно производить подбор родительских пар при гибридизации, с целью получить максимально качественный результат [59, 64, 94]. В свою очередь, такой подход обеспечивает минимальные затраты времени и средств, что положительно сказывается на производительности и эффективности [38, 92]. Вышесказанное характерно для любой отрасли сельского хозяйства, включая одну из наиболее важных и интересующих производителей и потребителей – виноградарство и виноделие. И, как известно, виноград культурный – одна из самых популярных культур практически в любой стране мира. Его важность для мировой экономики можно легко объяснить широким спектром использования: употребление в пищу в свежем и высушенном виде, приготовление соков и нектаров, и, что является немаловажным – изготовление различных вин. Данная отрасль интересна своей широкой вариабельностью в применении ее продуктов. Например, из получаемого сырья производится большое количество безалкогольной и алкогольной продукции – соки, нектары, вино – которое и является, по большей мере основной целью виноградарства в целом [13, 14].

Однако, помимо технических сортов, используемых для производства, существуют также и столовые сорта, обеспечивающие население свежими ягодами и сухофруктами. Тем не менее, в том и другом случае, важную роль играет исходное растение, с которого получены ягоды. В частности, полученный от растения урожай должен соответствовать высоким требованиям качества и быть конкурентоспособным, что дает возможность получать хорошее сырье [5, 100, 105]. Это, в свою очередь, обеспечивают селекционеры, выводя новые сорта, ориентируясь на требование потребителя. Чтобы успевать за короткий промежуток времени создавать новые сорта, важно изначально, еще до проведения скрещивания, наверняка знать, какой результат может быть достигнут и по средствам подбора каких родительских пар [103]. Эту возможность предоставляет изучение уже имеющихся завезенных и аборигенных генетических ресурсов.

Изучение генетического разнообразия происходит с помощью молекулярно-генетических маркеров. Существует множество разнообразных маркерных систем, однако оптимальными характеристиками для проведения генотипирования как сортов, так и клонов различных видов растений обладают iPBS маркеры, что подтверждают проведенные исследования [193]. Эти маркеры являются универсальными и могут использоваться как для генотипирования винограда [192], так и для изучения других культур, например, абрикоса [248], гуавы [144], турецкого лавра [147] и т. д. Кроме того, iPBS маркеры могут использоваться даже при генотипировании видов, для которых отсутствуют собственные молекулярные маркеры [247]. Помимо всего вышесказанного, молекулярные маркеры iPBS дают возможность не только изучать сорта, но и различать между собой клоны [150, 201].

Как известно, виноградное растение может заражаться множеством болезней и имеет достаточно большое количество поражающих его вредителей. Так, наиболее распространенными грибными заболеваниями у винограда являются такие как милдью (Plasmopara viticola Berl. Et de Toni), серая гниль (Botrytis cinerea Pers.) и оидиум (Uncinula necator Burr.) [121, 138, 141]. В то время как основными вредителями считаются клещи, листовертки, мраморный хрущ и др. [122, 176, 208]. В сумме такие заболевания зачастую приводят к достаточно большим потерям урожая, поражая листья, стебли и корни растений [116, 163, 214]. Но, среди них, конечно же, особое место занимает опаснейший вредитель – филлоксера (Viteus vitifolii Shimer), уничтожающая виноградное растение целиком, в отличие от грибных болезней, которые
в отдельные годы могут уничтожить значительную часть урожая [115, 139].

Тем не менее, известно, что в Северной Америке филлоксера, как вредитель, сожительствовала с местными видами, задолго до ее появления в Европе [216]. Таким образом, американским видам винограда, которые уже очень давно сожительствуют с данным вредителем, свойственно быть толерантными присутствию филлоксеры [200, 209, 258]. В Европе же на виноградниках были достаточно благоприятные условия для ее развития, неся в дальнейшем огромные бедствия виноградарям [29, 220, 253]. Так, ученые путем применения знаний и опыта пришли к некоторым решениям дальнейшего ведения виноградарства и одно из них – это восстановление погибших ценнейших виноградников прививкой на американские подвои [211].

Поэтому, использование устойчивых подвоев стало основной стратегией в борьбе с филлоксерой в виноградарстве. Так, в Краснодарском крае посадка большинства виноградников осуществляется с помощью привитых саженцев [52]. Тем не менее, селекция подвойных сортов винограда также не стоит на месте, равно как и привойных. В настоящее время все сорта подвоев по своему происхождению подразделяются на четыре группы: 1) чистые виды или естественные гибриды (Рипариа Глуар де Монпелье, Рупестрис дю Ло, Рипариа гран глабр, Рупестрис Брюнье, Рупестрис Мартен, Берландиери Рессегье №1 и др.); 2) гибриды межамериканских видов (Рипариа × Рупестрис 101-14, 3306, 3309, Берландиери × Рипариа Кобер 5ББ, СО4, Кречунел-2
и др.); 3) гибриды американских видов с европейскими (Шасла × Берландиери 41-Б, Феркаль, Мурведер × Рупестрис 1202, Арамон × Рупестрис Ганзен №1 и др.); 4) гибриды американских и европейских видов с лабруской (Vitis labrusca L.) [161, 178, 226]. В виноградном питомниководстве России, в основном, используются подвои второй и третьей групп [4, 28]. Однако все они имеют свои особенности выращивания и формирования куста, в связи с чем селекция и пополнение сортового разнообразия должны продолжаться [23, 74]. Поэтому молекулярно-генетическая идентификация является и здесь необходимой частью исследований, равно как и паспортизация подвойных сортов с целью использования этих результатов в дальнейшем селекционном улучшении подвойных сортов.

Благодаря комфортному для культуры климату и подходящему составу почв юг России, и, в частности, Краснодарский край, является одним из лучших мест для выращивания винограда. Около 60 % всего винограда России выращивается на Кубани [69, 77, 104]. Ценность культуры и постоянно растущий и, конечно же, меняющийся спрос у потребителей, требует непрерывной работы над созданием новых сортов более устойчивых к воздействию внешней среды и с улучшенными вкусовыми качествами. Для этого необходимо как использовать в селекции стародавние сорта винограда, так и изучать и разводить те сорта винограда, которые уже зарекомендовали себя как эффективные [1, 85, 86].

Конечно, в современной селекции существуют различные пути улучшения культуры, такие как традиционная селекция и отбор лучших гибридов, так и генетическое модифицирование отдельных особей, а также клоновая селекция. Если же обычная селекция основывается на скрещивании, то основой клоновой селекции является спонтанная мутация. Мутантные особи
в процессе размножения становятся родоначальниками клонов – материалом, с которым потом уже работают селекционеры [11, 85]. Тем не менее, любая селекционная работа начинается именно с изучения имеющегося генетического материала.

В целом, генетические ресурсы растений – это самое ценное, что у нас есть для нужд селекции и питания человека [142]. Очевидно, что кормление населения мира – это глобальная задача, которую необходимо решать каждый год, учитывая не только потребление энергии, но и потребности в витаминах [212]. Широко известно, что существуют различные распространенные культурные растения, которые используются для питания населения мира, такие как пшеница, ячмень, рис, картофель, кукуруза, яблоня и др. [107] Но одним из культурных растений, которые производят широкий спектр пищевых добавок и имеют одну из самых древних историй, издавна возделываемых человеком, является виноградная лоза – Vitis vinifera L. [119, 120, 166]. И в наше время существует несколько способов выращивания этого культурного растения: интенсивное и органическое [130, 202, 238]. По сути, эти два подхода к выращиванию растений различаются использованием удобрений и пестицидов, но все они требуют продуктивных и устойчивых сортов. Более того, если мы примем во внимание устойчивое сельское хозяйство, оно даже еще больше зависит от сортов, которые оно использует для выращивания, потому что снижение использования пестицидов и удобрений зависит от генотипов, устойчивых к биотическим и абиотическим стрессам. И эти совершенно новые генотипы, которые удовлетворяют потребности производителей, в основном, возникают путем традиционного отбора.

Изучение и сохранение редких генотипов играет важную роль в будущем выборе и сохранении редких признаков, которые [133, 143, 180, 185]. Для решения этой проблемы были разработаны разные способы, такие как, например, криоконсервация [132], но общепринятым и наиболее популярным способом сохранения редких генотипов является выращивание их в специальных местах, обычно называемых «коллекциями». Например, коллекции виноградной лозы, также называемые «ампелографическими» коллекциями [234, 237, 249]. И одна из крупнейших ампелографических коллекций в мире – это Российская коллекция, которая содержит более 3300 генотипов, включая разновидности, виды и клоны [231]. Как уже говорилось ранее, изучение генетического разнообразия необходимо для отбора и развития генетических ресурсов растений. В частности, для этих задач важно изучение филогенетических взаимоотношений между выбранными генотипами. Более того, изучение происхождения и родословной редких генотипов может выявить непредсказуемые связи между генетическими пулами разных географических регионов. Например, наиболее изученным районом выращивания и происхождения виноградной лозы является Европа [145, 149]. Но некоторые локации до сих пор не исследованы или, откровенно говоря, плохо исследованы
и имеют много пробелов в генофонде. Таким образом, Кавказ – это край, известный своим высоким генетическим разнообразием, наличием диких виноградных лоз (V. silvestris Gmel.) И большим количеством различных местных сортов [140, 152]. Конечно, эта территория поделена на несколько зон между Арменией, Азербайджаном, Грузией, Россией и Турцией. Впоследствии российская часть Северного Кавказа разделилась на несколько регионов, один из которых назывался Дагестан – эта местность славится своими старыми сортами винограда, расположенными недалеко от старых торговых путей и содержит сорта неизвестной родословной, интересные для селекции. А его биологическое разнообразие ранее изучалось только по микросателлитным (SSR) маркерам [128, 190]. Сравнительно недавно новая система маркеров была разработана Kalendar et al. [171]. Она основана на усиленном полиморфизме ретротранспозона и была недавно протестирована для изучения генетического разнообразия винограда и других видов [150, 153, 168]. Данная система доказала свою эффективность для изучения генетического разнообразия и филогенетических отношений путем создания различного количества полос ДНК для большого числа видов. Кроме того, эти маркеры применялись для изучения внутрисортового и клонального разнообразия [136, 151, 248].

Таким образом, генотипирование сортов – одно из важнейших направлений виноградарства и селекции винограда в целом. Оно позволяет использовать полученные данные для выведения новых, более устойчивых к условиям окружающей среды, и более продуктивных сортов. Поэтому, целью нашего исследования был выбран анализ и сравнение генетических данных сортов винограда с использованием iPBS маркеров. В список данных генотипов вошли аборигенные, интродуцированные, а также подвойные сорта винограда для понимания их филогенетических взаимоотношений в виду того, что данные сорта исследуются впервые с использованием ретротранспозон-основанных маркеров.

2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1 Растительный материал

В качестве растительного материала, нами были выбраны генотипы аборигенных, подвойных и интродуцированных сортов, форм и клонов винограда для изучения строения их ядерных геномов (таблица 1). При этом в список вошли: аборигенные сорта, сорта новой селекции и перспективные клоны, отобранные в результате предыдущих работ профессором Л. П. Трошиным.

Таблица 1 – Список генотипов, отобранных для исследования

Таким образом, с целью изучения генетического разнообразия сортов
и клонов ампелографической коллекции, нами были выбраны сорта и формы различных эколого-географических групп.

2.2 Выделение ДНК

Сбор образцов проводился несколькими способами: непосредственно отбором листьев у взрослых растений, а также отбором верхушечных листьев
у пророщенных черенков. При этом проращивание черенков проводилось
в банках с водой, накрытых непрозрачной пленкой, с целью получить верхушечные побеги с наименьшим содержанием хлорофилла. Выделение ДНК проводилось двумя способами: ЦТАБ-методом и при помощи коммерческого набора DNeasy Plant Mini Kit фирмы QIAGEN. Перед выделением ДНК из листьев, отобранные растительные ткани высушивались в лиофильной сушке Martin Christ BETA 2-8 LDplus в течении 24 ч. После этого, производилось их дробление при помощи металлических шариков в пробирках с пробами в вибрационной мельнице GT200. Ниже для каждого метода приводятся протоколы.

2.2.1 Выделение ДНК ЦТАБ-методом

Протокол выделения ЦТАБ-методом:

К дробленой растительной ткани добавляли 1–2 % поливинилплоипиролидина и 810 мкл ЦТАБ-буфера. Полученный гомогенизат перемещали на инкубацию в термостат на 30 мин при 65 °С. В процессе инкубации перемешивали содержимое пробирки на вортексе каждые 5 мин.

После инкубации охлаждали пробирки до комнатной температуры и добавить в каждую пробу по 810 мкл смеси хлороформа с изоамиловым спиртом, смешанной в соотношении 24 : 1.

Далее перемешивали на вортексе, после чего центрифугировали 15 мин со скоростью 13000 об/мин.

Получившийся супернатант переносили в новую пробирку объемом 1,5 мл.

К нему добавляли 50 мкл 3М ацетата натрия, 150 мкл 4М хлорида натрия и 540 мкл холодного изопропанола.

Далее, перемешивали на вортексе и инкубировали при температуре минус 20 °С в течении 30 мин.

После чего центрифугировали в течении 15 мин со скоростью
13000 об/мин.

Промывание образовавшегося осадка выполняли 70%-м этиловым спиртом объемом 500 мкл. Для этого удаляли из пробирки жидкую фазу, приливали к осадку спирт, перемешивали на вортексе, после чего спирт удаляли пипеткой.

Следующим этапом в термостат помещали пробирки с открытыми крышками и высушивали осадок при температуре 37 °С в течении 20 мин.

После чего добавляли к осадку 300 мкл ТЕ буфера и 1 мкл РНКазы.

Данную смесь перемешивали на вортексе и инкубировали на термостате час при температуре 37 °С.

Потом добавляли 100 мкл 10М ацетата аммония и 1000 мкл холодного этилового спирта.

После перемешали на вортексе и инкубировали при температуре минус 80 °С в течении 5 мин.

После чего центрифугировали 10 мин при 13000 об/мин.

Жидкую фазу удаляли и промывали 70%-м этиловым спиртом объемом 500 мкл.

Потом осадок высушивали в пробирках с открытыми крышками 20 мин в термостате при температуре 37 °С до полного испарения этанола.

В конце к осадку приливали 50 мкл ТЕ. Для лучшего растворения ДНК, пробирки инкубировали при 3 °С в течении 12 ч.

2.2.2 Выделение ДНК с использованием набора
DNeasy Plant Mini Kit

Протокол выделения ДНК коммерческим набором DNeasy Plant Mini Kit компании QIAGEN:

К раздробленным тканям листьев добавить 400 мкл буфера AP1 и 4 мкл РНКазы А. Перемешать на вортексе и инкубировать в течение 10 мин при
65 °С. Перемешивать содержимое пробирки 2–3 раза во время инкубации.

Прилить 130 мкл буфера P3. Перемешать и инкубировать в течение
5 мин на льду.

После чего нужно центрифугировать лизат в течение 5 мин на скорости 20000 об/мин.

Затем перенести верхнюю фазу в спин-колонку QIAshredder, находящуюся в прозрачной пробирке для сбора без крышки объемом 2 мл. Центрифугировать в течение 2 мин на скорости 20000 об/мин.

Аккуратно перенести жидкость, образовавшуюся под колонкой, в новую пробирку, не допуская встряхивания. К жидкости добавить 1,5 объема буфера AW1 и перемешать на вортексе.

Перенести 650 мкл смеси в спин-колонку DNeasy Mini, помещенную
в пробирку объема 2 мл. Центрифугировать в течении 1 мин на скорости ≥ 6000 об/мин. Повторить этот шаг с оставшимся образцом необходимое количество раз.

Поместить спин-колонку в новую пробирку объемом 2 мл. Добавить
500 мкл буфера AW2, центрифугировать в течение 1 мин на скорости
≥ 6000 об/мин. Удалить жидкость, образовавшуюся под колонкой в прозрачной пробирке.

После добавить еще 500 мкл буфера AW2. Центрифугировать в течение 2 мин на скорости 20000 об/мин.

Перенести спин-колонку в новую пробирку объемом 1,5 мл или 2 мл.

Примечание: извлекать спин-колонку из пробирки следует осторожно, не допуская контакта с жидкостью, находящейся под ней.

Затем добавить 100 мкл буфера AE для элюции и инкубировать в течение 5 мин при комнатной температуре (15–25 °C). После инкубации центрифугировать в течении 1 мин на скорости 6000 об/мин

Еще раз повторить 11 шаг для увеличения количества полученной ДНК.

2.2.3 Оценка качества и количества выделенной ДНК

Оценку качества и количества ДНК, выделенной из высушенных листьев, проводили двумя методами: 1) при помощи агарозного гель-электро­фореза; 2) при помощи спектрофотометра Implen NanoPhotometer NP80.

После проведения измерений, тотальная ДНК разбавлялась в деионизированной воде до концентрации 20 нг/мкл.

2.3 Проведение полимеразной цепной реакции

Полимеразная цепная реакция проводилась в амплификаторах ДТ-322, компании «ДНК-Технология», Applied Biosystems и Bio-Rad. Для проведения ПЦР были выбраны праймеры, созданные с целью идентификации в генотипах аллелей ретротранспозонов и, соответственно, ранее опубликованные в статьях [167, 222, 251]. Последовательности праймеров приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Нуклеотидные последовательности использованных
в работе праймеров

При проведении ПЦР использовались следующие параметры амплификации:

95 °С – начальная денатурация, 5 мин;

Далее 30 циклов:

95 °С – денатурация, 30 с;

55 °С – отжиг праймеров, 30 с;

72 °С – элонгация, 1 мин;

После чего дополнительный шаг:

72 °С – финальная элонгация, 5 мин.

2.4 Проверка наличия амплифицированных фрагментов (ДНК-бендов)

Проверка наличия амплифицированных фрагментов в результате ПЦР проводилась в камере для горизонтального электрофореза компании «Helicon», в 2 % ТАЕ-агарозном геле. Параметры гель-электрофореза были выбраны следующие: 150V, 150А, в течение 20 мин. Далее агарозные пластины фотографировались в ультрафиолетовом свете и неудачные образцы ПЦР отмечались для повторного проведения амплификации.

2.5 Проведение гель электрофореза в полиакриламидном геле

С целью разделения продуктов амплификации генотипов с использованными ДНК маркерами, мы использовали ДНК-электрофорез в полиакриламидном геле. Таким образом, как уже было сказано, результаты амплификации проверялись изначально в 2%-м агарозном геле на наличие ДНК-бендов и, в целом, амплификации. После чего, электрофоретическое разделение продуктов амплификации маркеров проводилось в 6 % ПААГ, при силе тока 70А и мощности 70В, 7 ч. После чего, гель-пластины погружались на 10 мин в раствор бромистого этидия для окрашивания ДНК. По итогу, пластины просвечивались в ультрафиолетовом свете и фотографировались для последующего изучения.

2.6 Анализ полученных данных

Оценка и статистика диапазонов iPBS и IRAP. Программа GenAlEx 6.3 [204] использовалась для проведения анализа AMOVA [146] с 999 пермутациями. Для статистики частотных диапазонов (информационный индекс Шеннона, разнообразие, несмещенное разнообразие, процент полиморфных локусов, количество диапазонов и количество частных диапазонов) использовались GenAlEx 6.3 и таблица Excel. Затем было рассчитано генетическое расстояние (GD) и проведен анализ главных компонентов (PCoA) с использованием метода стандартизированной ковариации.

Кластеризация и построение деревьев. Для построения дерева использовались MEGA X [189] и DARWin 6.0. Для MEGA X 0-1 список полос ДНК был перенесен в список A-C (где A – наличие и C – отсутствие полосы), а затем с Maximum Likelihood method [196] было построено дерево кластеров. Для DARWin 6.0 был выбран метод Weighted Neighbor-Joining [123] (по умолчанию из стандартного набора методов программы).

3 РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

В результате исследований были получены последовательности исследованных генов у 72 генотипов. Данные, полученные в результате амплификации генотипов с выбранными маркерами, были сравнены между собой
и выявлены полиморфные аллели, проведен анализ частот встречаемости
в популяциях, а также проведено филогенетическое сравнение внутри популяций. В итоге, для получения понятия о родстве генотипов были использованы методы кластеризации изученных ДНК-последовательностей. Результаты проведенных за 2020 г. исследований отображены на рисунках, отображающих разделение продуктов амплификации в полиакриламидном геле
и приведенных в приложении 1.

3.1 Изучение популяций новейших перспективных сортов винограда

В результате исследования нами были изучены четыре сортотипа винограда: Анюта, Гелиос, Аркадия розовая, Ливия с использованием десяти молекулярных маркеров. Общие результаты приведены в таблице 3.

Таблица 3 – Статистика ДНК бендов столовых сортов винограда
по популяциям

Так, амплификация выбранных генотипов с маркером 2230 выявила всего 42 бенда, при этом минимальное количество бендов (3 шт.) показали такие клоны как Анюта Ф, Ливия и Аркадия розовая 2-5. Наибольшее их количество показал клон Анюта (5 шт.). Далее амплификация выбранных для исследования генотипов с маркером 2074 выявила всего 125 бендов, при этом минимальное количество бендов (8 шт.) показали клоны Аркадия розовая 2-5 и Аркадия розовая 2-6. Наибольшее же количество бендов выявлено у клона Анюта (15 шт.).

Использование ДНК-маркера 2228 выявило всего 56 бендов, при этом минимальное количество (4 шт.) показали клоны Аркадия розовая 2-5 и Аркадия розовая 2-6. Наибольшее же количество бендов (6 шт.) показали клоны Анюта 5-5, Ливия Ф и Гелиос 50-5. Также, исследование выбранных генотипов с использованием маркера 2373 выявило всего 94 бенда. При этом неожиданным была крайне низкая амплификация у клона Анюта 5-5, которая не выявила ни одного бенда у данного генотипа, что само по себе является неожиданным. В то время как наибольшее количество бендов (12 шт.) показал клон Ливия Ф.

Амплификация же выбранных генотипов с маркером 2237 выявила всего 140 бендов, при этом наименьшее количество бендов (3 шт.) показал клон Аркадия 2-5, а наибольшее количество (19 шт.) – клон Анюта. Дальнейшее изучение выбранных генотипов с маркером 2415 выявила всего 51 бенд. При этом наименьшее количество бендов (3 шт.) показал сортотип Анюта, а также его клоны Анюта 5-5, Анюта, Анюта Ф. Наибольшее же количество бендов (6 шт.) выявил сортотип Ливия и его клоны Ливия 14-5, Ливия 14-6, Ливия и Ливия Ф.

Амплификация выбранных генотипов с маркером 2075 выявил всего
101 бенд. Так, наименьшее количество бендов (6 шт.) показали клоны Анюта 5-5 и Ливия. В то время как наибольшее количество – клон Анюта и Ливия Ф. С маркером Vine-1 выявлено всего 88 бендов, при этом наименьшее их количество показали клоны Гелиос 50-6 и Аркадия розовая 2-5, а наибольшее (11 шт.) – клон Ливия. Также, изучение выбранных генотипов с применением маркера Tvv-1 выявило всего 88 ДНК-бендов. При этом наименьшее количество бендов (5 шт.) показал сортотип Аркадия розовая, его клоны Аркадия розовая 2-5 и Аркадия розовая 2-6.

В нашем исследовании все генотипы были разделены на две популяции по происхождению: на столовые сорта, выведенные селекционером В. Н. Край­новым (Популяция 1) и популярные столовые сорта современной селекции (Популяция 2), которые мы выбрали для сравнения.

Как мы можем видеть в таблице 3, минимальное общее количество бендов, сгенерированное генотипом Аркадия розовая 2-5, при амплификации со всеми маркерами было 52 шт., в то время как максимальное количество бендов (87 шт.) при амплификации было выявлено при изучении генома Анюта 5-5. Среднее же количество бендов на генотип было 82 шт. В то время как всего в нашем исследовании было 826 бендов.

При этом наибольшее количество бендов в популяции было выявлено
у Популяции 2 (448 ДНК бендов), а наименьшее (378) у Популяции 1, но, несмотря на это, процент полиморфных бендов был выше в первой популяции – 66,06 %, или 249 полиморфных бендов от общего количества, в то время как во второй популяции их было меньше (64,25 %, или 287 бендов в популяции).

Также, нами было подсчитано общее количество полиморфных бендов во всей выборке исследованных генотипов. Для этого мы представили нашу выборку как единую популяцию столовых сортов в программе GenAlEx
и подсчитали процент полиморфных бендов среди всех выбранных для исследования организмов, который, в итоге, составил 83,26 %, или 687 ДНК бендов.

И, как мы можем видеть из данных таблицы 3, логичным было то, что индекс разнообразия в популяции 1 выше, чем в популяции 2 (0,269 и 0,247, соответственно). Это вполне объяснимо, тем, что процент полиморфных бендов в популяции 1 выше, чем в популяции 2, не смотря на то, что, по факту, количество генотипов в первой популяции меньше, чем во второй популяции.

Помимо этого, были обнаружены и частные бенды, число которых составило 27 – для популяции 1 и 35 – для популяции 2.

Рисунок 1 – Анализ частот встречаемости аллелей
в двух популяциях столовых сортов

Далее, для изучения генетического родства между выбранными сортотипами и их клонами мы провели кластерный анализ с использованием параметров UPGMA метода (рисунок 2).

Как мы можем видеть из рисунка 2, кластерное древо разделилось на два макрокластера, в один из которых вошел сортотип Анюта, а в другой – все остальные. При этом отдельным подкластером была выделена Аркадия розовая. Вторым субкластером стали сорта Гелиос и Ливия, что в свою очередь, является вполне объяснимым ввиду того, что они имеют общего предка – сорт Аркадия. Рядом с ними расположен сортотип Аркадия розовая. Далее же от этих двух сортотипов расположен сорт Анюта, который обладает наименьшим с ними сходством по происхождению.

Рисунок 2 – Кластеризация изученных генотипов методом UPGMA

Также, помимо кластерного анализа мы провели PCoA анализ в программе GenAlEx для уточнения полученных результатов и сравнения разных результатов между собой по одним и тем же сортам выполненные с использованием разных методов (рисунок 3). Как мы можем видеть, распределение организмов на координатной плоскости произошло таким же образом, как и в кластерном анализе. В отдельный кластер, отдаленный от всех, был выделен сортотип Анюта, клоны сортов Гелиос и Ливия и отдельным кластером между двумя этими сортотипами был сортотип Аркадия розовая. Отличие же состоит в том, что в PCoA анализе Аркадия розовая расположена ближе к Анюте, нежели чем к Гелиосу и Ливии, хотя она, также как и в кластерном анализе, была выделена отдельно от других сортов, что подтверждает результат кластерного анализа.

Таким образом, нами было проведено исследование одиннадцати клонов столового винограда современной селекции, принадлежащих к четырем сортам с использованием iPBS маркеров. Всего было получено 826 ДНК бендов, из которых полиморфными были 687, что говорит нам о достаточно большом генетическом разнообразии, проявившимся среди сортов и клонов. Также, нами было построено кластерное древо, которое показало, что сорта разделились на два крупных кластера, один из которых, в свою очередь, был разделен еще раз. Помимо этого, в отдельный микрокластер был выделен генотип Аркадии розовой. Такое расположение сортов объясняется тем, что многие из них обладают общими предками. Также, нами был проведен PCoA анализ, в котором были представлены все изученные генотипы таких сортов как Анюта, Ливия, Гелиос, Аркадия розовая и их генотипы. Результаты оказались вполне ожидаемые, так как было известно происхождение некоторых сортов. В частности, у Гелиоса и Ливии есть общий родитель Аркадия, что, очевидно, послужило причиной их расположения рядом. В тоже время,
у Анюты общие родители с Кишмишем Находка, который в свою очередь является одним из родителей Гелиоса. Но, не смотря на это, данные сорта были расположены достаточно далеко друг от друга, что, само по себе является интересным, в частности, и в виду результатов кластерного анализа, где данные сорта также находились в разных частях кластерограммы. Однако такие сорта как Гелиос и Аркадия розовая, которые считаются синонимичными, были распределены в два разных кластера, расположенных по соседству. Это говорит о том, что эти сорта генетически близки, но, тем не менее, судя по всему, имеют отличную друг от друга генетику.

Рисунок 3 – PCoA анализ двух популяций винограда

Далее с помощью десяти молекулярных маркеров были изучены три сортотипа винограда (таблица 4): Долгожданный, Антоний великий и Академик Трубилин. Амплификация ДНК генотипов выбранных сортов винограда с маркером 2230 выявила всего 42 бенда, при этом минимальное количество бендов (4 шт.) показали такие клоны как Долгожданный 6-9, Долгожданный, Долгожданный Ф, Антоний великий и Антоний великий Ф. В то время как сорта Академик Трубилин и Антоний великий 30-6 показали наибольшее количество бендов – 6 шт. Последующая амплификация выделенной ДНК
с маркером 2074 выявила всего 83 бенда, при этом минимальное количество бендов (7 шт.) показал сорт Долгожданный Ф, а наибольшее количество бендов (14 шт.) выявлено у сорта Академик Трубилин.

Амплификация с маркером 2078 выявила всего 51 бенд, при этом наибольшее количество ДНК бендов (8 шт.) показал сорт Академик Трубилин, наименьшее количество бендов (5 шт.) выявил сорт Долгожданный и его клоны, а также Антоний великий Ф. При амплификации генотипов с маркером 2228 наибольшее количество бендов (5 шт.) было выявлено у клонов Антоний великий 30-6 и Антоний великий Ф. Меньшее количество бендов
(4 шт.) показали остальные сорта: Академик Трубилин, Долгожданный, Антоний великий и их клоны.

Исследование выбранных генотипов с использованием маркера 2373 выявило всего 60 бендов, при этом наименьшее количество бендов (5 шт.) показал сорт Антоний великий 30-5, в то время как наибольшее количество бендов (12 шт.) при амплификации с данным маркером – сорт Академик Трубилин. Использование ДНК-маркера 2237 выявило всего 116 бендов, при этом минимальное количество (7 шт.) показал клон Долгожданный 6-9, а наи­большее их количество (16 шт.) – клон этого же сорта Долгожданный Ф. Изучение выбранных генотипов с использованием маркера 2415 выявило всего 45 бендов, при этом наибольшее количество бендов (6 шт.) показали такие сорта как Академик Трубилин и Долгожданный, а наименьшее (4 шт.) – клоны сорта Долгожданный: Долгожданный 6-9 и Долгожданный Ф.

Амплификация выбранных генотипов с маркером 2075 выявила всего
87 бендов, при этом наибольшее количество бендов показал клон Антоний великий 30-6. В свою очередь, наименьший показатель по количеству бендов (8 шт.) отмечен у клона Антоний великий Ф. Использование ДНК-маркера Vine-1 выявило всего 58 бендов, при этом минимальное количество бендов
(5 шт.) было выявлено у клонов сорта Долгожданный, а именно: Долгожданный 6-9, Долгожданный, Долгожданный Ф. При этом, наибольшее количество бендов (8 шт.) показал сорт Академик Трубилин. Также, изучение выбранных генотипов с применением маркера Tvv-1 выявило всего 48 ДНК бендов. При этом наименьшее количество бендов (4 шт.) было у сорта Долгожданный: Долгожданный 6-8, Долгожданный 6-9, Долгожданный и Долгожданный Ф. Наибольшее же их количество (7 шт.) показали клоны – Антоний великий 30-6, Антоний великий и Антоний великий Ф.

Таблица 4 – Общая статистика по выявленным ДНК бендам

Интересно, что в нашем исследовании мы наблюдали неожиданный факт: количество сгенерированных бендов у технического сорта винограда Академик Трубилин при амплификации с большинством молекулярных маркеров было значительно выше, чем в других исследуемых генотипах. К сожалению, на данном этапе исследования мы не можем объяснить данный факт, но, полагаем, что это может быть связано с принадлежностью сортов
к разным направлениям использования, так как селекция столовых сортов шла менее интенсивно, нежели технических. И, соответственно, это предполагает, что данный сорт имеет более сложную родословную в сравнении
с другими сортами, взятыми в этом исследовании. Тем не менее, данное предположение должно быть проверено и подтверждено научными данными по сравнению генетического разнообразия столовых и технических сортов.

Как мы можем видеть из таблицы 4, всего в данном исследовании было выявлено 628 ДНК бендов. Среднее же количество бендов на генотип было 69 шт. Минимальное число бендов (58 шт.) при амплификации со всеми молекулярными маркерами было сгенерировано генотипом клона Долгожданный 6-9, в то время как максимальное количество сгенерированных ДНК бендов (85 шт.) было у генотипа сорта Академик Трубилин, как уже упоминалось ранее.

Как известно, сорта Долгожданный и Антоний великий являются родственниками, так как у них общие родители (Кишмиш лучистый и Талисман), и, соответственно, созданы селекционером-любителем В. Н. Крайновым. Можно сделать вывод, что именно из-за родственных связей и, очевидно, похожих по своему строению генотипов, количество бендов в этих двух популяциях примерно одинаковое. Также, при сравнении этих двух популяций мы можем видеть, что количество полиморфных генов также мало отличается (75 и 78 шт.). Это может быть объяснено тем, что исследуемые сорта выведены недавно. Общее же количество генов обеспечивающих разнообразие признаков равно 153 шт. Полиморфные гены в процентном содержании у сортотипов Долгожданный и Антоний великий были равны 28,96 и 28,05 %, соответственно. Следовательно, как мы можем видеть, что внутриклоновая полиморфность довольно низкая, что было ожидаемым для относительно недавно выведенных сортов. При этом интересно заметить, что общее процентное содержание полиморфных бендов во всех исследуемых генотипах вместе с генотипом Академик Трубилин было равно 61,99 %. Содержание частных бендов в Популяции 1 и Популяции 2 составило 32 и 36 шт., соответственно, всего – 68 шт. В целом, результаты анализа частот встречаемости аллелей
в двух популяциях столовых сортов отображены на рисунке 4.

Рисунок 4 – Анализ частот встречаемости аллелей
в двух популяциях столовых сортов

Далее, для того чтобы проанализировать генетическое родство изученных сортов и их клонов, мы провели кластерный анализ с использованием параметров UPGMA метода (рисунок 5).

Рисунок 5 – Кластеризация изученных генотипов методом UPGMA

Как мы можем видеть, на кластерном древе (см. рисунок 5) в отдельную ветвь, как и предполагалось, выделился сорт Академик Трубилин. Вторая же ветвь, в свою очередь, разделилась на два подкластера, в которые вошли сортотипы наших исследуемых родственных популяций. Данные подкластеры сортотипов программой были разделены на группы отдельных клонов представленных популяций. При этом, не смотря на крайне близкое родство между двумя сортами, не наблюдается смешение между отдельными генотипами и их ложного попадания в соседний кластер.

Также, нами был проведен PCoA анализ (рисунок 6) для того, чтобы получить больше информации разными возможными методами о распределении изученных генотипов между собой.

Рисунок 6 – PCoA анализ исследуемых популяций винограда

Как мы видим, каждая группа клонов из популяций сконцентрирована в одной части координатной прямой. Как мы предполагаем, из-за небольшого количества сортов клоны двух родственных сортов (Антоний великий и Долгожданный) и сорт с отличительными признаками (Академик Трубилин) расположением напоминает равносторонний треугольник. Это не означает, что предполагаемые нами родственные сорта в равной степени генетически схожи с сортом, выбранным как аут-группа, данное расположение сортов на координатной плоскости объясняется малой выборкой генотипов. Конечно, если бы в исследование были включены другие сорта с неродственными генотипами, то данные сорта оказались бы значительно ближе друг к другу из-за генетической близости. В этом смысле построение кластерного древа дает более ясное нахождение клонов на генетическом уровне.

Таким образом, с использованием iPBS маркеров было изучено восемь клонов столового бело-ягодного винограда селекции В. Н. Крайнова, а также один клон технического винограда с темными ягодами (таблица 5, рисунки 7, 8).

Таблица 5 – Общая статистика по всем сортам

Рисунок 7 – PCoA анализ всех сортов
(где Akademicheskij K – сорт винограда Академик Трубилин)

Рисунок 8 – Кластеризация всех генотипов в программе MEGA

Всего было получено 628 ДНК, в частности количество бендов у сортогрупп Антоний великий и Долгожданный их оказалось – 543 шт., из которых 153 шт. были полиморфными. Достаточно низкое содержание полиморфных бендов по сравнению с общим количеством говорит о том, что исследуемые сорта имеют небольшое количество аллелей, которые бы отличали клоны друг от друга, что объясняется тем, что сорта выведены относительно недавно. Также, построение кластерного древа, выделило сорт Академик Трубилин в отдельный макрокластер, что было вполне ожидаемо. В свою очередь, сорта Антоний великий и Долгожданный выделены в отдельную ветвь, которая была поделена еще раз на отдельные клоны. Также, мы провели PCoA анализ, результаты которого также распределили сорта и клоны по родству на координатной плоскости. Таким образом, при построении кластерного древа было выявлено близкое расположение родственных бело-ягодных столовых сортов и отделение сорта, выбранного как аут-группа, в отдельный кластер.

3.2 Изучение популяций аборигенных, интродуцированных и подвойных сортов винограда

Данные с фотографий гелей были описаны при помощи программы GelPro 3.1 и переведены в вид бинарной таблицы (0 и 1) для удобства подсчета статистических данных ДНК-бендов, после чего уже проводилась статистическая обработка. В процессе изучения подвоев были рассчитаны общие статистические показатели, приведенные в таблице 6.

Таблица 6 – Основные общие статистические показатели