РЕФЕРАТ

Отчет 130 с., 1 кн., 60 рис., 13 табл., 99 источн.

КЛОНОВЫЕ ПОДВОИ ЯБЛОНИ, СЕЛЕКЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС, МОЛЕКУЛЯРНЫЕ МАРКЕРЫ, ЛОКУСЫ ГЕНОВ СИЛЫ РОСТА, КУЛЬТУРА ТКАНИ, МАТОЧНИК, ПИТОМНИК, СОРТО-ПОДВОЙНЫЕ КОМБИНАЦИИ, ПРИВОЙ, САД КОНКУРСНОГО ИСПЫТАНИЯ

В ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ в 2020 г. продолжены многолетние селекционные исследования по созданию, изучению и выделению новых генотипов высокоадаптивных клоновых подвоев яблони с комплексом ценных хозяйственно-биологических показателей. Получено 4798 гибридных семян, 648 гибрида в школке. Генколлекция пополнена 5 образцами рода MalusMill.

В результате молекулярно-генетических исследований проведена идентификация локусов количественных признаков (QTL) Dw1 и Dw2, вовлеченных в контроль признака карликового роста у клоновых подвоев яблони, проанализированы 14 подвоев с карликовым и полукарликовым типом роста. Создана коллекция 80 образцов ДНК районированных и перспективных генотипов клоновых подвоев, сортов, кребов-опылителей и дикорастущих форм яблони.Разработаны методические приемы тканевой селекции при культивировании соматических тканей новых генотипов клоновых подвоев яблони на питательной среде с добавлением хлорида натрия.

Отмечено, что среди мировых территорий, где производится селекция, испытание и выращивание клоновых подвоев яблони, наиболее холодным и континентальным климатом отличается Центральная Россия, где получены высокоустойчивыеклоновые подвои.

Выявлены основные закономерности развития в маточнике перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ, установлены корреляции между основными морфологическими признаками. Наибольшая доля стандартных укорененных отводков отмечена у подвойных форм 2-9-49, 2-9-90, 2-15-2, 2-15-15, 4-6-5.

В питомнике конкурсного испытаниявпервые были изучены однолетние саженцы наиболее распространенных районированных сортов яблонизимнего срока созревания – Лобо и Ханни (Хоней)Крисп, привитых на 48 новых перспективныхи районированных клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ. Выделены наиболее слаборослыеперспективные клоновые подвои 2-3-14, 2-9-56, 2-9-90, 2-12-36, 5-26-127, 9-1-1, 9-1-4, 9-1-9.

В саду конкурсного испытания выраженными признаками карликовости и компактным габитусом кроны обладают деревья сорта Мелба и Антоновка обыкновенная, привитые на подвое 2-14-2.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

В настоящем отчете о НИР применяют следующие сокращения и обозначения:

СПК – сорто-подвойная комбинация.

П-К (полукарлики) – растения клоновых подвоев, обладающие полукарликовой силой роста.

К – карликовые по силе роста растенияклоновых подвоев.

С-К (суперкарлики) – растения клоновых подвоев, обладающие наименьшей силой роста среди карликовых форм.

Лобо/54-118 – обозначение привойно-подвойной комбинации: сорт Лобо привит на клоновый подвой 54-118.

МБ – суперкарликовый клоновый подвой Малыш Будаговского (76-6-6).

ПБ – карликовый клоновый подвой Парадизка Будаговского (B9).

MS – искусственная питательная среда Мурасиге-Скуга.

ИУК – индолилуксусная кислота.

НУК – нафтилуксусная кислота.

ИМК – β-индолил-3-масляная кислота.

ГК – гибберелловая кислота

6-БАП – 6-бензиламинопурин.

2,4-Д — 2,4-дихлорфеноксиуксусная кислота.

NaOH – гидроксид натрия.

NaCl – хлорид натрия.

ВВЕДЕНИЕ

Яблоня является основной промышленно возделываемой плодовой культурой в большинстве стран мира, в том числе и в России, что подтверждается как размером площадей ее насаждений, так и суммарным сбором плодов.Для реализации отечественных экономических программ по импортозамещению особое значение имеет создание на территории РФ новых высокоурожайных многолетних промышленных насаждений яблони с повышенной рентабельностью[1-5]. Яблоки, выращенные в новых производственных насаждениях интенсивного типа Южного и Центрального федерального округов, по качеству и основным потребительским показателям являются полностью конкурентоспособными как на внутреннем, так и внешнем рынках, однако средняя урожайность яблони в большинстве садов России существенно ниже, чем в некоторых европейских странах[2, 6]. Одной из основных причин является различие природно-климатических условий возделываемых территорий, в том числе сумма эффективных температур, средняя годовая температура, повреждающие температуры зимнего периода, что не только снижает урожайность, но и существенно ограничивает выбор возделываемых сортов яблони в пользу наиболее устойчивых. Тем не менее, при полном соблюдении технологии возделывания промышленных насаждений яблони, потенциальные биологические возможности данной культуры позволяют в различных регионах России стабильно получать высокие урожаи – до 600-700 ц/га в Южном федеральном округе и200-400 ц/га в Центральном округе[1, 2, 5, 6].

Для получения высокихэкономических и товарно-потребительских показателейпромышленного интенсивного плодового сада необходимовозделывание слаборослых плодовых деревьев с малообъемными кронами по уплотненным схемам размещения. Основой для всех интенсивных садов служат слаборослые клоновые подвои[2, 7, 8]. В настоящее время традиционные экстенсивные насаждения яблонина семенных и сильнорослых клоновых подвояхпрактически нерентабельны и технологически малопригодны к массовому производственному возделываниювысококачественных плодов: большая высота и крупнообъемные кроны деревьев всаду затрудняют их обрезку, обработку от вредителей и болезней, сбор плодов, а малая плотность размещения деревьев в саду и разнокачественные по размерам плоды существенно снижают товарный урожай, пригодный к реализации по рыночным ценам.

В связи с этим, активная замена устаревших насаждений яблони на новые интенсивные, адаптивные к условиям конкретного региона произрастания, будут способствовать существенному увеличению производства отечественных плодов.Однако расширение площадей садов яблони на клоновых подвоях в нашей стране сдерживается недостаточной изученностью подвоев и современных сорто-подвойных комбинаций в различных природно-климатических регионах садоводства с существенно различающимися условиями окружающей среды, в которых генотипы подвоев проявляют себя по-разному.Целенаправленный выбор лучших сортов и клоновых подвоев яблони для каждой природно-климатической зоны является одним из главнейших факторов модернизации и интенсификации современного отечественного садоводства. Для этого необходимы многолетние комплексные исследования новых перспективных генотипов клоновых подвоев яблони в экспериментальных и промышленных маточниках, питомниках и садах с использованием районированных и перспективных сортов для каждого региона. В связи с этим проблема селекции слаборослых клоновых подвоев яблони и их хозяйственно-биологической оценки в настоящее время имеет особую актуальность и значимость.

Для ускоренного получения и изучения ценных генотипов клоновых подвоев яблони и производственно-биологического испытания новых сорто-подвойных комбинаций необходима разработка новых высокоэффективных методик оптимизации селекционного процесса. Современные биотехнологии позволяют качественно изменить получение и анализ новых генотипов и предоставляют для этогоширокие возможности.Применение методов маркер-опосредованной селекции способствует значительному ускорению и повышению эффективности выделения целевых генотипов сжелаемыми фенотипическими признаками.Оперативнаяидентификация локусов хозяйственно-значимых признаков и выделение источников ценных геновпозволяет более рационально планировать схемы гибридизации и значительно повысить выход ценных гибридных форм.Технологии и приемы тканевой селекции в условиях стерильной культуры invitro позволяют целенаправленно изучать влияние действующих агентов и факторов биотических и абиотических стресс-факторов на изолированные растительные клетки и ткани, ускоряя отбор ценных генотипов.

Разработка и применение новых селекционных технологий в совокупности друг с другом будет способствовать многократному ускорению создания, испытания и выделения ценных форм растений, в том числе слаборослых клоновых подвоев яблони с комплексом ценных биологически и производственно-технологических показателей.

1 СОЗДАНИЕ ГИБРИДНОГО ФОНДА ЗИМОСТОЙКИХ СЛАБОРОСЛЫХ КЛОНОВЫХ ПОДВОЕВ ЯБЛОНИ

Цель исследований: создание нового гибридного фонда яблони в рамках продолжения многолетних селекционных исследований для последующего комплексного изучения и выделения новых форм слаборослых клоновых подвоев яблони с комплексомценных биологических и хозяйственно-технологических признаков.

Задачи исследований:

— увеличить количество единиц гибридного фонда яблони в селекционной школке посредством посева семян 2019 г. гибридизации;

— провести гибридизацию весной 2020 г., получить и выделить гибридные семена;

— высадить сеянцы яблони отгибридизации2018 г.из селекционной школки в адвентивный маточник для их дальнейшегоизучения;

— увеличить количество новых образцов генетической коллекции растений рода MalusMill. в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – НОЦ имени В.И. Будаговского для их дальнейшего изучения и использования в селекционном процессе.

Научная новизна и практическая значимость исследований

Уникальный гибридный фонд клоновых подвоев яблони селекции ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ увеличен посредством посева семян 2019 г. гибридизации в селекционной школке, а также путем получения и выделения гибридных семян от гибридизации 2020 г. для продолжения многолетних селекционных исследований. В селекционный процесс вовлечены новые гибриды и проведены межвидовые скрещивания для получения и последующего изучения гибридного фонда с целью выделения перспективных слаборослых клоновых подвоев яблони с комплексом значимых биологических признаков и ценных потребительских показателей. При составлении гибридизационных схем были использованы несколько типов скрещивания – подвойных родительских форм друг с другом, в том числе с элитными формами и производными нескольких видов рода MalusMill. (с формой14-1, полученнойранее в Мичуринском ГАУс участием высокоустойчивой к болезнямяблони Зибольда –M. sieboldii (Rgl.) Rehd.; с карликовым клоновым подвоемG16 селекции Женевской станции Корнеллского Университета (США, штат Нью-Йорк), являющегося производным природного вида – яблони обильноцветущей – M. floribunda Siebold ex Van Houtte), а также срайонированными сортами (Лобо) и отборными отечественными автотетраплоидами яблони (2n=4х=68)– Папировка тетраплоидная, Спартантетраплоидный, гибриднымиформамиселекции ВНИИСПК (Россия, г. Орел) 13-6-106 (4х)и 25-37-45 (4х).

От данных направленных скрещиваний в 2020 г. получены гибридные семена. В дальнейшем среди гибридного потомства предполагается выявление уникальных генотипов клоновых подвоев с повышенным уровнем плоидности, потенциально способные образовывать более одномерные побеги из-за снижения удельной доли мелких нестандартных побегов.

Использование отдаленной гибридизации способствует расширению спектра изменчивости у получаемого растительного материала, позволяя выделить генотипыс ценными хозяйственно-биологическими признаками.

Объекты, условия и методика проведения исследований

В качестве биологических объектов исследования и выбора родительских форм при составлении гибридологических схем в 2020 г. были использованы произрастающие в гибридном саду генотипы клоновых подвоев яблони 1957-2005 годов гибридизации (более 80 генотипов), полученные в Мичуринском ГАУ, диплоидные и тетраплоидные сорта яблони, элитные сеянцы,а такжедве видовые формы – яблони Зибольда M. sieboldii (Rgl.) Rehd. и яблони сибирскойM. baccata (L.) Borkh.

Перед проведением гибридизации предварительно были изучены особенности формирования мужского гаметофита у генотипов яблони, которые были запланированы для использования в качестве отцовских родительских форм – источников пыльцы. В результате отбраковывались генотипы со стерильной и крайне низкофертильной пыльцой, так как их использование впоследствии не позволит получить достаточного количества гибридных семян.Кроме того, в вариантах с использованием отдаленных гибридов учитывали, что полученные гибридные семена и проростки могут обладать сниженной всхожестью.

Гибридизацию проводили с использованием изоляторов, сшитых из нетканого укрывного материала марки «Спанбонд 60» (рисунок 1). В сравнении с традиционными марлевыми мешками они имеют ряд преимуществ – защищают опыленные цветки и развивающиеся после опыления семяпочки в завязи от неблагоприятных климатических условий (ночных заморозков, мелкого града, высокой температуры воздуха и перегрева тканей цветка и др.).Гибридные плоды снимали после наступления их полной биологической зрелости, выделенные семена помещали в бумажные пакеты в холодильник для непродолжительногохранения до организации их стратификации в феврале 2021 г.

Статистическую обработку данных проводили в программной среде MicrosoftOfficeExcel 2016.

а

б

Рисунок 1– Использование изоляторов из спанбонда

при гибридизации клоновых подвоев яблони

Результаты исследований

Селекционная школка. В селекционной школке проведён посев гибридных семян 2019 года гибридизации.

В 2020 г. стратификацию гибридных семян проводили ранее разработанными апробированнымнами способом –путем их равномерного высева в малообъемные пластиковые контейнеры с торфяным субстратом «Агробалт-С», предварительно обработанной в термошкафу в течение 1 ч при +150°С с целью ликвидации патогенных микроорганизмов и их спор. Затем контейнеры размещали в крупногабаритной климатической камере с микропроцессорным контролем температуры, находящейся в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Учебно-исследовательском тепличном комплексе (УИТК) «Роща». Данным способом 17-18 февраля 2020 г. было высеяно 899 гибридных семян, полученных по схемам скрещивания: карлик х полукарлик, полукарлик х карлик, полукарлик х смесь пыльцы карликов, видовая форма х карлик, карлик х видовая форма, видовая форма х видовая форма, а также от скрещиваний с участием сортов – доноров гена Coколонновидного габитуса кроны.Контейнеры с субстратом и семенами выдерживали при температуре +1,5…+2,0°С, периодически увлажняя. Общая продолжительность стратификации гибридных семян в контейнерах до получения первых всходов семян составила 80-97суток в зависимости от комбинации скрещивания. После массового появления проростков контейнеры переносили в крупногабаритную пленочную теплицу тоннельного типа и выдерживали их там в течение 10 дней при естественной температуре воздуха данного периода (рисунок 2). Для предотвращения развития патогенных микроорганизмов и гибели проростков, субстрат в контейнерахи всходы сеянцев поливали биопрепаратом «Триходермин», содержащим споры полезных микроскопических грибов Trichoderma sp.

В конце мая 2020 г. произвели посадку полученных гибридных проростковв селекционную школку, расположенную в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательном центре (НОЦ) имени В.И. Будаговского

Для их защиты на ранних стадиях роста и развития от неблагоприятных природно-климатических условий летнего периода (высокой температуры и сниженной относительной влажности воздуха) ряды растений закрывали смонтированной малообъемной каркасной теплицей, накрытой белым нетканом агроволокном марки «Спанбонд 60».

Всхожесть семян составила 83,6%, таким образом, весной 2020 г. после стратификации получен 752 проростка, высаженные в открытый грунт. К окончанию вегетационного периода в селекционной школке насчитано 648гибридных растения, что составляет86,2% от высеянных проростков и 72,1% от исходного числа застратифицированных гибридных семян (рисунок 3).

Рисунок 2 – Всходы гибридных проростков яблони после стратификации семян

в малообъемных пластиковых контейнерах с торфяным субстратом

Впервые в 2020 г. в селекционную школку были высажены сеянцы от гибридизации клоновых подвоев и генотипов яблони колонновидного габитуса роста с геном колонновидности Co – четырех отечественных сортов (Валюта, Московское ожерелье, Каскад, Корнет) и отборной формы 27-96(2), полученной во ВНИИГиСПР им. И.В. Мичурина с участием M. baccata (L.) Borkh. Также в 2020 г. в селекционной школке были получены уникальные сеянцы от гибридизации клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ и карликового клонового подвоя G16 селекции Женевской станции Корнеллского Университета (США, штат Нью-Йорк), производного природного вида – яблони обильноцветущей (M. floribunda Siebold ex Van Houtte). В дальнейшем среди полученного гибридного потомства предполагается поиск и выявление гибридных генотипов клоновых подвоев с доминантным аллелем гена колонновидности Co и генами устойчивости к биотическим и абиотическим стрессорам от M. floribunda.

Рисунок 3 – Гибридныесеянцы яблони в селекционной школке

Гибридизация и получение гибридных семян. В 2019 г. гибридизацию проводили в двух гибридных садах – 2003-2008 гг. и 2015-2017 гг. посадки. Весной 2020 г. сложились в целом благоприятные условия для цветения деревьев яблони.

Для получения гибридных генотипов слаборослых клоновых подвоев с ценными хозяйственно-биологическими признаками в мае 2020 г. были проведены 29 комбинаций направленных скрещиваний, в которых участвовали 12 материнских и 13 отцовских форм(таблица 1). В отдельных вариантах гибридизации были использованы генотипы, являющиеся по происхождению производными видов M. sieboldii (Rgl.) Rehd.,M. baccata (L.) Borkh.,M. floribundaSieboldexVanHoutte.В сентябре также были собраны плоды от свободного опыления 8 генотипов рода MalusMill.

Таблица 1 – Комбинации скрещиваний генотипов яблони и эффективность гибридизации (2020 г.)

Выбранные родительские формы характеризуются высокой устойчивостью к основным абиотическим и биотическим стрессорам и потенциально могут передать ценные целевые гены получаемым гибридам, среди которых в дальнейшем будут отобраны слаборослые клоновые подвои, обладающим высокой зимостойкостью и комплексной устойчивостью к болезням.

Всего в схемах целенаправленной гибридизации было опылено3857 цветков, завязалось 2579 плодов, из которых выделено 3693 семян. Также собрано 354 плода от свободного опыления, из которых выделено 742 семени. Таким образом, общее количество полученных гибридных семян составило 4435 шт. Вследствие сложного гибридного происхождения большинства родительских генотипов клоновых подвоев и вариантов отдаленной гибридизации выход семян в расчете на 1 плод составил в условиях индуцированного аутбридинга от 0,4 до 2,2 шт., а при естественной спонтанной гибридизации – 0,6-2,5 шт.

Расширение генетической коллекции рода MalusMill. В 2020 г. генетическая коллекция ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ была пополнена 5 новыми образцами яблони – формами-опылителями (кребами) ЭверестиПрофессор Шпренгер, широко распространенных в промышленных садах мира, а также перспективными зарубежными промышленными сортами Лигол, Ханни (Хоней) Крисп, Эмпайр.В дальнейшем планируется использовать данные генотипы для изучения генетического разнообразия рода MalusMill. методами молекулярно-генетического анализа, а также в экспериментах по исследованию перекрестного опыленияформ яблони и подбора эффективных опылителей.

В питомнике структурного подразделения ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательного центра (НОЦ) имени В.И. Будаговского для закладки коллекционно-гибридного сада выращены однолетние саженцы яблони, представленные 34 образцами рода MalusMill. из коллекции Филиала Майкопская опытная станция Федерального исследовательского центра (ФИЦ) Всероссийский научно-исследовательский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР), расположенного в поселке Подгорный Майкопского района Республики Адыгея.Данные генотипы яблони были получены в 2019 г. в рамках соглашения о научном сотрудничестве; они являются уникальными генетическими источниками ценных биологических и товарно-потребительских свойств и относятся к двум группам растений – природным дикорастущим видам (29 образцов), и кребам-опылителям (5 образцов). После их дальнейшей высадки в коллекционно-гибридный сад, они будутизучены с помощью методов молекулярно-генетического, морфометрического и цитоанатомического анализа для выделения ценных генотипов и их последующего использования в селекционном процессе.

Выводы по главе 1

В 2020 году было увеличено количество единиц гибридного фонда яблони в селекционной школке. Для повышения сохранности проростков и как следствие – выхода гибридных растений, стратификацию семян 2019 г. гибридизации осуществляли ранее апробированным нами способом – посредством их высева в малообъемные пластиковые контейнеры со стерильной торфосмесью, которые помещаются в климатическую камеру с автоматическим контролем температурыи выдерживаются 55-70 суток (в зависимости от появления всходов) при +1,5…+2,0°С.

Использование данного методического приема позволило значительно увеличить всхожесть гибридных семян – до 83,6%: получено 752 проростка, к окончанию вегетационного периода в селекционной школке насчитано 648 гибридных растения (86,2% от высеянных проростков и 72,1% от исходного числа застратифицированных гибридных семян).

Впервые в 2020 г. в селекционную школку были высажены сеянцы от гибридизации клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ с генотипами яблони колонновидного габитуса роста, имеющими ген колонновидности Co, а также с производным природного вида – яблони обильноцветущей (M. floribunda Siebold ex Van Houtte). В дальнейшем среди полученного гибридного потомства предполагается поиск и выявление гибридных генотипов клоновых подвоев с доминантным аллелем гена колонновидности Co и генами устойчивости к биотическим и абиотическим стрессорам от M. floribunda.

Полученные в 2018 г. молодые сеянцыот гетероплоидных скрещиваний доноров нередуцированных гамет с клоновыми подвоями яблони, были пересажены осенью 2020 года из селекционной школки в адвентивный маточник для дальнейшего комплексного изучения.

Для получения новых гибридных генотипов слаборослых клоновых подвоев яблони с ценными хозяйственно-биологическими признаками в мае 2020 г. были проведены направленныескрещивания в 29 комбинациях скрещиваний с участием 12 материнских и 13 отцовских форм, а также в8 вариантах свободного опыления. Общее количество полученных гибридных семян составило 4435 шт.

Для закладки экспериментального коллекционно-гибридного сада вструктурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательного центре(НОЦ) имени В.И.Будаговского подготовлен посадочный материал в виде однолетних саженцев 34 образцов рода MalusMill. из коллекции Филиала Майкопская опытная станция ФИЦ Всероссийский научно-исследовательский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова,полученных в 2019 г. в рамках соглашения о научном сотрудничестве. Также в 2020 г. генетическая коллекция Мичуринского ГАУ была пополнена 5 новыми образцами яблони. В дальнейшем планируется комплексное изучение новых генотипов для оценки их потенциальной возможности использования в селекционном процессе и научно-производственных экспериментов в области садоводства.

2 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК ИНТЕНСИФИКАЦИИ СЕЛЕКЦИОННОГО ПРОЦЕССА

2.1 Идентификация локусов Dw1 и Dw2 карликового роста яблони у генотипов клоновых подвоевс помощью молекулярно-генетического анализа

В интенсификации современного садоводства немаловажную роль играет внедрение в производство сортов яблони с компактной невысокой кроной, более удобной для механизированного возделывания и уборки урожая.

Особое значение здесь принадлежит использованию в посадках яблони слаборослых сортов типа спур, которые обладают ранним и обильным плодоношением и более доступны для механизированного возделывания. Благодаря малым размерам кроны, а, следовательно, более уплотненной схемеразмещения деревьев в саду, применение этих сортов позволяет получать урожаи с единицы площади, намного превышающие показатели сильнорослых сортов на той же площади.

Однако на практике получение интенсивных яблоневых насаждений с невысокой кроной в последнее время решается на основе широкого применения карликовых и полукарликовых подвоев [9].

Использование карликовых подвоев придает ряд особенностей прививаемым сортам яблони. Уменьшается длина и количество скелетных ветвей, увеличивается доля генеративных почек. Это приводит к появлению новых точек роста и уменьшению длины междоузлий[10, 11].

Считается, что подвои для яблони используются более 2000 лет [12]. Прививка на клоновые подвои (парадизки и дусены) упоминается еще во Франции в XVI – XVII веках. Применялись они для получения компактного роста растения[13].

Происхождение карликовых форм подвоев впервые обосновал В.И. Будаговский [7, 14, 15]. Им были обнаружены и описаны культивируемые в Закавказье вегетативно размножаемые карликовые формы яблони: в Грузии – Хомандули, в Армении – Марга Хндзор, в Дагестане и Азербайджане – Дипчек Алма (Дипчек Алмасы). Он считал, что карликовые яблони Закавказья и Передней Азии в античные времена попали в Грецию, а позднее в Римскую Империю в результате походов Александра Македонского. Вначале их размножали ради плодов, как корнесобственные сорта, а затем, с распространением по Европе, их стали использовать как подвои для создания карликовых деревьев [13].

Парадизки (карликовые подвои) и дусены (полукарликовые подвои) традиционно относят к подвидам яблони низкой Malus pumila var. paradisiaca и M. pumila var. praecox, соответственно. Однако большинство систематиков считает, что отдельного вида яблони низкой не существует, поэтому часто карликовые и полукарликовые формы группируют в сборный вид яблони M. pumila[16, 17]. Одни исследователи относят карликовые яблони Закавказья (Хомандули, Марга Хндзор и др.), иранскую Себи Меджлис и болгарскую Эр Алма к окультуренным формам яблони восточной (M. orientalis) [17], другие – к яблоне Туркменов (M. turkmenorum). Однако карликовые формы яблони отмечены и среди других видов. Это яблоня сибирская (M. baccata), яблоня Сиверса (M. sieversii), яблоня Жуковского (M. manshurica subsp. zhukovskyii Ponom.), яблоня Комарова (M. komarovii), яблоня Зибольда (M. sieboldii), яблоня Саржента (M. sargentii) [13].

Несмотря на то, что слаборослые клоновые подвои довольно широко используются в современном садоводстве, основные механизмы, с помощью которых контролируются такие признаки, как сила роста и раннее цветение, остаются недостаточно ясными. Малопонятен механизм влияния карликового подвоя на привой яблони. После прививки изменения происходят не только клеточного уровня, но и на уровне экспрессии сотен генов [18].

Карликовость проявляется как более быстрое физиологическое старение, связанное с сокращением длины первого однолетнего побега нижних ветвей и высоким уровнем цветения этого побега [19].

Наибольшее влияние на архитектуру растения оказывают гормоны. Установлено, что чем больше будет вырабатываться ауксина, тем более энергичный рост дерева [20-22]. Карликовый рост наиболее распространенного подвоя М9 связан с низким уровнем экспрессии генов MdPIN, которые кодируют белки-носители ауксина, что ограничивает базипетальный транспорт питательных веществ к корням. Низкое содержание зеатина в корнях подвоя, вызванное низкой экспрессией гена MdIPT, кодирующегофермент изопентенилтрансфераза, способствует ослаблению вегетативного роста привоя [23-24].

В последнее время проделана значительная работа в картировании признака карликовости для ускоренного отбора новых генотипов при маркер-опосредованной селекции. В гибридной популяции M9 ×Robusta 5 в пятой группе сцепления был идентифицирован локус количественных признаков (QTL) Dw1. Данный локус включает 547 генов и имеет размер 4,74-7,62Mb. Другой QTLDw2 был выявлен в 11 группе сцепления и объединяет 1141 генов. Общий размер QTLDw2 1.88-8.98Mb [11].

Фенотипический анализ показывает, что комбинация Dw1 и Dw2 оказывает наиболее сильное влияние на признак карликовости у подвоев. При этом Dw1 имеет более сильный эффект, чем Dw2. Для обоих QTL были созданы генетические маркеры. Они были испытаны на 41 образце подвоев. Большинство образцов карликовых и полукарликовыхклоновых подвоев подвоя несли маркерные аллели, связанные с Dw1 и Dw2 [11].

QTL с незначительным эффектом также были обнаружены на других группах сцепления (хромосомы 6, 9, 10, 12 и 13) [25].

Ряд генов, сцепленных с QTL Dw1 и Dw2, были обнаружены при анализе 64 генотипов растений рода Malus. В локусе Dw1 идентифицированы домен контролирующий границы ветвления растения (MdLBD3) и фактор ответа на ауксин(MdARF6). В локусе Dw2 выявлен ген MdG3OX3 контролирующий выработку гиббереллин 3-бета-диоксигеназы. Для идентифицированных генов созданы функциональные микросателлитные маркеры, которые были успешно тестированы на гибридных растениях и рекомендованы для маркерной селекции. Однако у ряда подвойных форм и гибридов не было выявлено маркеров, но фенотипически они имели все признаки карликовости. Это говорит о сложном характере механизма формирования карликового роста у яблони и требует более глубоко изучения [22].

Слаборослые клоновые подвои Мичуринского ГАУ широко используются в промышленном садоводстве как в России, так и за рубежом. Однако работ, посвященных изучению признака карликовости на молекулярном уровне недостаточно. Целью нашего исследования было проведение молекулярно-генетического анализа форм слаборослых клоновых подвоев яблони для идентификации QTLDw1 и Dw2.

Цель исследований: скрининг генетической коллекции клоновых подвоев яблони методами молекулярно-генетического анализа дляидентификации генотипов-источников целевых генов – локусов Dw1 и Dw2 карликового роста яблони.

Задачи исследований:

— провести скрининг генетической коллекции клоновых подвоев яблони для поиска локусов количественных признаков (QTL) Dw1 и Dw2 карликового роста яблониметодами молекулярно-генетического анализа;

— провести анализ генетической коллекции клоновых подвоев яблони для поиска генисточников карликового роста;

— провести апробацию существующих молекулярных маркеров генов карликового роста яблони;

— выделенить генотипы клоновых подвоев, являющихся носителямицелевых генов, для их дальнейшей рекомендации к использованию в селекционном процессе в качестве родительских форм.

Научная новизна и практическая значимость исследований

Впервые получены экспериментальные данные по идентификации локусов количественных признаков (QTL) Dw1 и Dw2 карликового роста яблони у отечественных клоновых подвоев яблони с использованием молекулярных маркеров, а также отобраны генисточники сдержанного роста среди исходных форм клоновых подвоев яблони. Впервые среди генотипов отечественных клоновых подвоев яблони апробированы ДНК-маркеры локусов количественных признаков Dw1 и Dw2 карликового роста яблони, оценена возможностьих использования в селекционном процессе.

Полученные данные о генетических основах сдержанного роста у образцов коллекции клоновых подвоев яблони позволят более рационально составлять схемы гибридизации и подбирать родительские формы, что значительно ускорит селекционный процесс и снизит материальные и трудозатраты при оценке полученного гибридного материала.

Объекты, условия и методика проведения исследований

Биологическими объектами исследования служили формы клоновых подвоев яблони из коллекции ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ. Всего было проанализировано 14 форм подвоев.

Экстрагирование ДНК было проведено с использованием набора для экстрагирования ДНК Quick-DNA Plant/Seed Miniprep Kit (Zymo Research, USA) согласно протоколу производителя.

Для идентификации локусов количественных признаков Dw1 и Dw2 использовали микросателлитные маркеры (таблица2), созданные ранее [11].

Таблица 2–Последовательности праймерных пар, используемых в работе

Амплификацию проводили в приборе SimpliAmp производства «Applied Biosystems» (USA) с использованием набора реактивов Type-it Microsatellite PCR Kit (Qiagen) и праймеров производства ООО «Синтол», в том числе содержащих флуоресцентную метку (FAM, R6G, TAMRA). Фрагментный анализ проводили на автоматическом генетическом анализаторе ABI Prism 3130xl (Thermo Fisher Scientific). Полученные результаты анализировали с использованием программ Peak Scanner v1.0 (Thermo Fisher Scientific). Анализ генетической дифференциации проводился с помощью программы PAST 3.10.

Все предложенные методы полностью воспроизводимы и обеспечивают высокую достоверность получаемых результатов.

Результаты исследований

Идентификацию локусов Dw1 и Dw2 проводили с использованием микросателлитных маркеров. Данное исследование является предварительными и направлено на выявление эффективности маркеров для маркер-опосредованной селекции слаборослых клоновых подвоев яблони.

Для идентификации QTLDw1 анализировали наличие трех маркеров Hi01c04, Hi04a08 и CH03a09, а для Dw2 – двухмаркеров MDP0000365711 и MDP0000243703. Эти маркеры были отобраны из 13 микросателлитных последовательностей и ассоциированы с признаками карликовости и раннего цветения яблони. Процент ассоциации составляет 68,6% [11].

Большинство исследователей предполагает, что наибольшее влияние на проявление признака карликовости оказывает локус Dw1, а локус Dw2 усиливает его действие[11, 26]. При этом важным фактором является аллельное состояние маркера. Гомозиготная форма является доминирующей при идентификации признака роста [25].

Ожидаемые размеры фрагментов при наличии локуса карликового роста отображены в таблице 3.

Таблица 3– Ожидаемые размеры фрагментов

Для проведения анализа были отобраны 14 генотипов клоновых подвоев яблони с фенотипическим проявлением признака сдержанного роста. В качестве положительного контроля был использован наиболее распространенный карликовый подвой М9. Результаты проведенного молекулярного анализа представлены в таблице 4.

Таблица 4–Результаты фрагментного анализа клоновых подвоев яблони

Анализ результатов показал расхождение полученных данных и предполагаемого результата. Из трех маркеров локуса Dw1 только у Hi01c04 амплифицируется фрагмент ожидаемого размера 120 п.н. Он выявлен у 9 форм подвоев (ПБ-4, 57-491, 83-1-15, М9, G16, 2-12-10, 2-9-102, 4-6-5 и 70-20-20). При этом маркер Hi01c04 идентифицирован как у карликовых форм, так и среднерослых. У формы 2-12-10 микросателлит представлен в гомозиготном состоянии Размеры фрагментов, полученных для остальных двух маркеров не совпадают с ожидаемыми.

Из двух маркеров локуса Dw2 искомый фрагмент амплифицируется у MDP0000365711. Он характерен практически для всех генотипов подвоев. Исключение составляет три формы 83-1-15, 2-12-10 и 70-20-20 у которых присутствует нулевой аллель. Все образцы, у которых идентифицирован маркер, являются гомозиготными. Размеры фрагментов, полученных для маркера MDP0000243703, не совпадают с ожидаемыми.

Отсутствие четкой зависимости между наличием маркера и наличием признака при использовании данных микросателлитных последовательностей отмечено и в других исследованиях. Так, наличие QTLDw2 незначительно влияло на силу роста растения яблони [26]. В оригинальной статье [11] также у ряда генотипов с фенотипическим проявлением признака карликовости отсутствовали маркеры локусов.

Микросателлитные последовательности генома наиболее часто используют для анализа генетического разнообразия и оценки степени сходства образцов [27-30]. При этом для разделения образцов достаточно анализа небольшого количества SSR-маркеров [31].

Для оценки генетического разнообразия по локусам Dw1 и Dw2 использовали 6 микросателлитных последовательностей Hi01c04, Hi04a08, CH03a09, CH02d08, MDP0000365711 и MDP0000243703. У 14 исследуемых образцов выявлено 29 аллельных вариантов размером от 102 п.н. до 170 п.н. Число аллелей на локус варьировало от 1 (для локуса MDP0000365711) до 7 (для локуса Hi04a08). У двух образцов (83-1-15 и 2-12-10) из 14 выявлена нулевая аллель микросателлита MDP0000365711. Редких аллелей идентифицировано не было. Все аллели встречались более трех раз.

На основании анализа SSR-спектров была построена дендрограмма, отражающая сходство изучаемых генотипов (рисунок4).

Как видно из дендрограммы, четкое разделения на кластеры у коллекционных образцов отсутствует, что подтверждает и низкое значение индекса бутстреп. Вероятно, что исследуемые генотипы имеют большое генетическое сходство или общее происхождение, о чем свидетельствует и отсутствие уникальных аллелей. Для получения более полных результатов требуется расширение количества анализируемых образцов с более контрастными признаками. Все исследуемые формы подвоев являются карликовыми и полукарликовыми формами. Необходимо привлечение сильнорослых генотипов, а также сортов яблони типа спур. Кроме того, используемая система маркеров является специфической для определения локусов количественных признаков карликовового типа роста яблони.

Рисунок 4– Дендрограмма генетического сходства клоновых подвоев яблони

на основании анализа 6 микросателлитных локусов

Таким образом, проведенные исследования показали, что только часть маркеров локусов карликового роста была идентифицирована у исследуемых образцов. Однако фенотипическое проявление признака у растений присутствовало. Анализ генетического родства на основе оценки микросателлитных последовательностей генома также показал отсутствие четкого деления на группы. Такие результаты, возможно, связаны с незначительной выборкой и ее однообразием для оценки маркеров, либо с небольшим процентом ассоциации между QTL и признаком. Так как проведенные исследования носят предварительный характер, то дальнейшая работа будет направлена на расширении выборки, а также поиск более эффективных маркеров для маркер-опосредованной селекции.

2.2 Создание коллекции образцов ДНК районированных и перспективных генотипов клоновых подвоев, сортов, кребов-опылителей и дикорастущих форм яблони для молекулярно-генетического анализа

Для проведения молекулярно-генетического анализа клоновых подвоев яблони в 2020 г. расширена коллекция образцов ДНК. Были получены образцы новых форм подвоев селекции Мичуринского ГАУ, а также дикорастущие формы рода MalusMill., являющиеся перспективными для использования в селекции. Биологический материал дикорастущих видов получен из Майкопской станции ВИР. Кроме того, в коллекцию внесены генетические источники признака морозоустойчивости – сорта селекции Свердловской селекционной станции садоводства.

Всего получено 80 образцов ДНК. Экстрагирование проводили из молодых листьев с использованием коммерческого набора для выделения НК Quick-DNA Plant/Seed Miniprep Kit (Zymo Research, USA) согласно протоколу производителя, а также модифицированного СТАВ-метода [32].Характеристики коллекционных образцов ДНК представлены в таблице 5.

Таблица 5– Характеристика образцов ДНК яблони, полученных в 2020 году

продолжение таблицы 5

Примечание:* — каталожный номер ВИР

Выводы по разделам 2.1 и 2.2 главы 2

В результате молекулярно-генетических исследованийпроведена идентификация локусов количественных признаков (QTL) Dw1 и Dw2, вовлеченных в контроль признака карликового роста у клоновых подвоев яблони. Для их выявления был проанализированы пять микросателлитных маркеров (три маркера локуса Dw1 – Hi01c04, Hi04a08 и CH03a09 и двамаркера локуса Dw2 –MDP0000365711 и MDP0000243703). Проанализированы 14 генотипов подвоев яблони с карликовым и полукарликовым типом роста. Для каждого локуса был идентифицирован только один маркер.

На основании анализа микросателлитных последовательностей генома проведена оценка генетического разнообразия. Кластерный анализ полученных данных не выявил отдельных групп по степени схожести.

Создана коллекции образцов ДНК районированных и перспективных генотипов клоновых подвоев, сортов, кребов-опылителей и дикорастущих форм яблони для молекулярно-генетического анализа. Всего подготовлено 80 образцов рода MalusMill.

2.3 Разработка методических приемов регенерации адвентивных побегов клоновых подвоев яблони из соматических тканей при имитации анионного засоления

Тканевая селекция сельскохозяйственных культур: обзор

современного уровня отечественных и мировых исследований

Современные сорта, помимо хорошей урожайности и высокого качества плодов, должны обладать достаточным для сохранения нормального физиологического состояния и стабильного плодоношения адаптивным потенциалом к неблагоприятным экологическим условиям. Засоление почвы является существенным фактором потери урожайности сельскохозяйственных культур во всем мире, и в первую очередь в засушливых и полузасушливых районах, где засоление почв и засоление воды являются основными проблемами [33, 34]. Засолением почвы называют избыточное скопление в корнеобитаемом слое электролитных (растворенных или поглощенных) солей, которые угнетают или губят сельскохозяйственные растения, снижают качество и количество урожая. Избыточное засоление почв приводит к ингибированию роста и развития растений, снижает их продуктивность. Оно действует постоянно и приносит гораздо больший суммарный вред, чем засуха, заморозки и другие нерегулярные неблагоприятные абиотические факторы [34, 35].

По данным ФАО (Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН), засоленные почвы занимают в мире огромные площади – около 25% всей поверхности суши.

На сегодняшний день значительные массивы засоленных почв находятся вЮжном Казахстане, Средней Азии, на западе США, в особо засушливых районах Южной Америки и Австралии, в Северной Африке.

По данным Российской академии наук, общая площадь засоленных земель в РФ составляет более 40 млн га. К засоленным почвам в России относятся солончаки, солончаковатые, солончаковые и глубокозасоленные почвы, солонцы, солонцеватые почвы, солоди и осолоделые почвы. Они широко распространены на юго-востоке европейской части России, особенно в Среднем и Южном Поволжье, в Северо-Восточном Предкавказье, на юге Западной и Восточной Сибири, в Якутии [36].

Дополнительной проблемой современного аграрного производства становится загрязнение почв тяжелыми металлами – от металлов биофилов (Mn²⁺) до особо токсичных ионов (Сd²⁺). Неблагоприятные последствия почвенной ионной токсичности усугубляются при дефиците влаги в период вегетации растений.

Существует множество механизмов, позволяющих растениям переносить эти стресс. Эти механизмы можно разделить на триосновные категории: во-первых, осмотическая толерантность, которая запускается до накопления Na⁺ в побегах и регулируется удаленными сигналами, снижающими рост побегов; во-вторых, исключение ионов, когда процессы транспорта Na⁺ и Cl^— в корнях снижают накопление токсичных концентраций Na⁺ и Cl^— в листьях; и, наконец, толерантность тканей, при которой обнаруживаются высокие концентрации солей в листьях, но они компартментированы на клеточном и внутриклеточном уровне (особенно в вакуоли) [37].

Растения используют различные механизмы, чтобы активировать комплекс генов, способных обеспечить систему противодействияосмотическим и ионным стрессам, вызванным избыточным количеством соли. Генетическое изменение толерантности к засолению является сложной задачей, поэтому прогресс, достигнутый за последние несколько десятилетий в этом направлении оказался гораздо меньшим, чем ожидалось. Накопленный за последние несколько десятилетий багаж знаний и технологий, связанных с генетикой и геномикой, является перспективным в плане предоставления мощных инструментов для будущего создания солеустойчивых сортов. Несмотря на значительный прогресс в определении основных механизмов толерантности к засолению, все еще существуют серьезные проблемы, которые необходимо преодолеть при переводе и интеграции полученной информации на молекулярном уровне в практику селекции растений.

Конечной целью исследований толерантности к засолению является повышение способности растений поддерживать рост и продуктивность на засоленных почвах на уровне их роста на незасоленных почвах, то есть для уменьшения влияния засоления на рост и урожайность. Предложены различные подходы к повышению эффективности селекции растений, направленной на повышениеих продуктивности на засоленных средах. В этом контексте селекция на толерантность к засолению сельскохозяйственных культур в значительной степени зависит от наличия генетических ресурсов толерантности, надежных методов скрининга, идентификации генетических компонентов толерантности и успешной генетической манипуляции желаемыми генетическими предпосылками. Эффективность селекции и размножения в стрессовых условиях может быть повышена с помощью маркерного отбора. Методы генотипирования с высокой пропускной способностью и разработка набора «функциональных» маркеров могут оказать большую поддержку селекционерам.

Введение новых генов или изменение паттернов экспрессии существующих генов посредством генерации трансгенных растений также может быть использовано для преодоления ограничений классической селекции растений. Интрогрессия генов галофитных признаков от дикорастущих растений, облегченная генной инженерией, является альтернативным подходом для обхода межвидовых барьеров гибридизации, что может послужить стимулом будущего прорыва в сельском хозяйстве [38]. Молекулярная диссекция признака устойчивости к засолению, сопровождающая классическую количественную генетику, является существенным прогрессом в обновлении инструментов и методов манипулирования геномами растений. Методы обнаружения генов, такие как идентификация генов-кандидатов, клонирование QTL, картирование связей и ассоциаций, а также функциональная геномика, такая как идентификация и белков, участвующих в переносимости засоления, необходимы для манипулирования молекулярными механизмами, лежащими в основе сложного фенотипа переносимости засолености [39].

Для получения солеустойчивых сортов биотехнологические методы могут быть применены в сочетании с другими стратегиями улучшения сельскохозяйственных культур. Мутагенез и селекция на клеточном уровне позволяют вовлечь в процесс селекции большое число клеток и создать жесткие селективные условия для отбора мутантных клеток с желательными признаками [40].

Для проведения работ по клеточной селекции растений в условиях in vitro в качестве объекта исследования могут быть использованы каллусные, суспензионные культуры или изолированные протопласты. Выбор объекта зависит от наличия разработанных технологий, применимых к различным видам растений, а также от конечных целей исследования[41, 42].

В то же время, работы по получению растений, устойчивых к повышенным концентрациям солей, а также к токсинам, выделенным из грибов-возбудителей болезней, показали, что устойчивость клетки и растения к исследуемому селективному фактору может как совпадать, так и не совпадать [43].Прямая корреляция между устойчивостью растений и клеток in vitro отмечена лишь для низких температур, устойчивости к гербицидам, высоким концентрациям алюминия и некоторым другим факторам.

Большое число работ по культивированию каллуса, с целью получения нового селекционного материала, проведено на пшенице, ячмене, рисе, кукурузе, сорго, а также на картофеле, томатах, люцерне, эфиромасличных растениях и, крайне редко, на ягодных и древесных [44-52].

Получены положительные результаты по отбору стрессоустойчивых растений методом селекции in vitro для некоторых сельскохозяйственных и плодовых культур [40, 53-55].

Вкачествеэксплантовисследователииспользовалипроростки, каллусные ткани, суспензионные культуры клеток и изолированные органы [55-58].

Уже достигнуты первые положительные результаты по получению растений пшеницы, риса, картофеля, устойчивых к NaCl или Na₂SO₄. Известно о получении кислото- и солеустойчивых форм растений-регенерантов ячменя [59] и создании скороспелого сорта ячменя Омский 96 путем отбора на каллусогенной среде in vitro [60].

В то же время для древесных культур работы в этом направлении крайне редки и часто имеют поисковый характер. Широкое практическое использование методов тканевой селекции сдерживается в связи с биологическими особенностями древесных видов и необходимостью проведения длительных, трудоемких и дорогостоящих испытаний исходного и отселектированного материала в полевом опыте. Отсутствие надежных приемов идентификации генотипов по реакции на действие неблагоприятных абиотических факторов среды делают актуальной разработку методов ранней диагностики хозяйственно ценных свойств древесных растений [61].

В настоящее время начаты работы по селекции in vitro с лесными древесными растениями [62-65].

Наряду с перечисленными выше объектами (каллусная, суспензионная культура, изолированные протопласты), в качестве исходного материала для селекции могут быть использованы культуры соматических или андрогенных эмбриоидов, такие органогенные экспланты, как сегменты листьев или различные меристематические и стеблевые части растений, а также культура изолированных зародышей.

Сомаклональная изменчивость репродуктивных органов растений-регенерантов земляники, полученных из каллусных тканей, позволяет проводить селекцию на такие признаки, как урожайность, количество цветоносов, окраска околоцветника и др.

Во ВНИИГиСПР им. И.В. Мичурина проводились исследования по тканевой селекции земляники ананасной (Fragaria ananasa Duch.) на устойчивость к грибным патогенам Ph. cactorum и B. cinerea, а также на устойчивость к засухе и засолению. В процессе тканевой селекции были отобраны каллусы сортов земляники Урожайная ЦГЛ, Золушка, Фейерверк и Куйбышевская, сохраняющие способность к росту на средах с высокими (15-20%) концентрациями культуральных фильтратов фитопатогенных грибов.

В результате индукции морфогенеза на селективных средах были получены растения-регенераты, среди которых выделены генотипы земляники с повышенной устойчивостью к патогенам Ph. сactorum и B. cinerea, а также растения малины с повышенной засухоустойчивостью и устойчивостью к засолению [66, 67].

Таким образом, применение методов биотехнологии в селекционных целях открывает огромные возможности в создании новых форм растений, несущих ценные признаки, необходимые для человечества. Применение методов биотехнологии для решения задач селекции имеет большое научное и практическое значение, позволяя значительно сократить сроки и объемы полевых испытаний. Клеточная и тканевой селекция обеспечивает применение более сложных схем селекции, повышая ее эффективность, и является удобной моделью для анализа морфогенеза растений при выращивании на фоне воздействия факторов среды различной природы в контролируемых условиях [68-69].

В отличие от гибридизации, культивирование клеток invitroне разрушает ценного сочетания генов, достигнутого в результате предыдущей селекции. Вариации затрагивают лишь отдельные участки генома без изменения основного генетического фона. В основе этих изменений лежит сомаклональная изменчивость, которая обусловлена дестабилизацией генетической и эпигенетической программы растительной ткани при отсутствии онтогенетического (организменного) контроля. Однако растения-регенеранты сохраняют относительную генетическую стабильность, несмотря на высокую изменчивость каллусной ткани в процессе культивирования. Потомству первичных регенерантов передаются только точковые мутации, не вызывающие резкого снижения жизнеспособности растений. Наличие полезных мутаций среди сомаклонов позволяет использовать сомаклональную изменчивость в создании нового исходного материала для селекции [70-72].

Использование селективных сред при отборе in vitro устойчивых генотипов повышает преимущества сомаклональной изменчивости перед обычной мутационной селекцией. Регенеранты, полученные из сомаклонов, отличаются от исходного растения не только качественными моногенными, но и количественными полигенными признаками (например, по устойчивости к абиотическим стрессам), которые могут быть наследуемы и полезны в повышении урожая [73].

Сохранение высоких показателей морфогенных процессов у растений, культивируемых в присутствии осмотически активных веществ, может служить одним из показателей их адаптивного потенциала, устойчивости или чувствительности к засолению. В настоящее время не разработаны универсальные подходы к регуляции морфогенеза на селективном фоне, направленные на повышение уровня регенерации в каллусной ткани. Остаются до конца нерешенными технические трудности при создании селективных сред с тем или иным стрессовым фактором и, особенно, с комплексом стрессовых воздействий различной природы, когда необходимо учитывать малопрогнозируемые эффекты их совмещения. Кроме того, при проведении клеточной селекции приходится учитывать характер формирования устойчивости растений (полигенный/моногенный) к стрессору, а также биохимические и физиологические ее составляющие на уровне изолированной клетки и на уровне растения-регенеранта.

Разработка методических приемов тканевой селекции

гибридных генотипов клоновых подвоев яблони

к повышенному уровню анионного засоления в условиях invitro

и оптимизация состава селективных питательных сред

В 2020 г. были продолжены исследования по тканевой селекции перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ.

Цель исследований: разработка методических приемов тканевой селекции гибридных генотипов клоновых подвоев яблони к повышенному уровню анионного засоления в условиях invitro.

Задачи исследований:

— оптимизация методических приемов регенерации адвентивных побегов из каллуса соматического происхождения, размножения, укоренения и адаптации к условиям invivo генотипов рода MalusMill;

— разработка методических приемов оценки устойчивости изучаемых форм клоновых подвоев к моделируемого анионному засолению;

— отбор каллусов при культивировании эксплантов на питательных средах, содержащих селективный агент, и получение адвентивных побегов из каллуса соматического происхождения, образовавшегося на селективных средах;

— разработка методических приемов повышения регенерационной способности каллусных культур путем совместного использования стресс-факторов и химических соединений с антистрессовым действием.

Научная новизна и практическая значимость исследований

Получены новые экспериментальные данные по влиянию натриево-хлоридного засоления на развитие соматических тканей клоновых подвоев яблони в культуре invitro.Выявлено отрицательное действие NaCl, содержащегося в питательной среде культивирования, на коэффициент размножения и состояние культивируемых растений. Установлено, что в качестве селективного агента на солеустойчивость для получения сомаклональных вариантов в условиях invitro эффективным является использование концентрации 0,6% NaCl.Оптимизированы методические приемы регенерации адвентивных побегов из каллуса соматического происхождения путем совместного использования стресс-факторов и химических соединений с антистрессовым действием.

Разработаны методические приемы тканевой селекции гибридных генотипов клоновых подвоев яблони к повышенному уровню анионного засоления в условиях invitro и впервые получены растения-регенеранты перспективных форм клоновых подвоев яблони селекции ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ с повышенной устойчивостью к хлоридному засолению в экспериментально моделируемых условиях.

Объекты, условия и методика проведения исследований

Биологическими объектами исследования служили районированные и новые клоновые подвои яблони селекции Мичуринского ГАУ: 62-396, 2-15-2, 2-12-10, 3-4-7. Данные формы были выбраны как перспективные в плане их дальнейшего использования и как формы, обладающие достаточно высоким регенерационным потенциалом при культивировании каллусных культур.

Биологический материал необходимый для опытов получали, культивируя побеги клоновых подвоев яблони на питательной средеMS (Murashige, Skoog, 1962) с добавлением 30 г/л сахарозы и 8 г/л агара при рН 5,5-5,7. На этапе микроразмножения побегов использовали регуляторы роста растений: 6-бензиламинопурин (6-БАП) – 0,5-1,0 мг/л, гибберелловую кислоту (ГК) – 0,5-1,0 мг/л, β-индолил-3-масляную кислоту (ИМК) – 0,1-0,2 мг/л.

В опытах по тканевой селекции использовали каллусные культуры, полученные из листовых высечек, культивируемых invitroклоновых подвоев яблони. Образование каллусов инициировали на питательной среде c минеральным и углеводным составом по прописи MS (Murashige, Skoog, 1962) с добавлением витаминов по Мурасиге-Скугу, сахарозы – 30 г/л, 2,4-Д – 2,0 мг/л, регенерацию адвентивных побегов осуществляли на среде MS, с добавлением 6-БАП в концентрации 5 мг/л и ИУК в концентрации 0,5 мг/л. Инициацию каллуса проводили в темноте, при температуре 24°С.

рН питательной среды в процессе приготовления устанавливали в пределах 5,6-5,8 с помощью децинормального раствора NaOH. Среды стерилизовали автоклавированием (1 атм., 20 мин.). Витамины и регуляторы роста растений стерилизовали фильтрованием(фильтр «Millipore» 0,22 μm, France) и добавляли после автоклавирования.

Оценку устойчивости изучаемых форм клоновых подвоев к моделируемого анионному (хлоридному) засолению проводили, культивируя верхушки побегов и высечки листьев площадью 0,5-1,0 см² соответственно на средах размножения и регенерации,содержащих 0,1-1,2% NaCl.

Селекцию каллуса проводили при постоянном воздействии концентрации соли 0,6% в течение четырех месяцев на среде MS, с добавлением 2,0 мг/л 2,4-Д. Отобранные каллусы переносили на среду регенерации. Регенерировавшие побеги срезали с листовых пластинок и доращивали по стандартной схеме клонального микроразмножения растений.

Разрабатывали методические приемы повышения регенерационной способности каллусных культур путем совместного использования стресс-факторов и химических соединений с антистрессовым действием В качестве стресс фактора использовали хлорид натрия, в качестве факторов антистрессовой активности тестировали аскорбиновую кислоту, салициловую кислоту, гидролизат казеина, добавляемые непосредственно в питательную среду. Кроме того, испытывали действие гелий-неонового лазера ЛГ-113 (длина волны 632,8 нм, экспозиция 60 с), облучая культивируемые ткани на третьи сутки после пассирования их на свежую питательную среду.

Субкультивирование эксплантов проводили в широкогорлых конических колбах емкостью 250 мл. Культуральные сосуды закрывали тонкой алюминиевой фольгой и герметизировали лентой «Parafilm». Культивирование растений осуществляли в специально оборудованной культуральной комнате при 16-часовом световом дне с освещенностью 2000-2500 люкс (люминесцентные лампыOsramL36W/765 CoolDaylight), температуре воздуха 24±2°С, каллусы культивировали в термостате, в темноте, при температуре 25°С.

Эффективность воздействия оценивали по ростовым показателям – коэффициенту размножения, интенсивности каллусообразования и уровню регенерации, приросту сырой массы каллуса.

Результаты исследований

Моделирование стресса в культуре in vitro – одно из перспективных направлений селекции растений на устойчивость к негативным факторам среды (засухе, засолению почв и др.) [63].

Суть метода тканевой селекции состоит в отборе на селективном фоне клеток или каллусов, несущих ценные сомаклональные изменения, и последующей регенерации из них растений. Таким способом можно проводить скрининг большого количества растительного материала в малом объёме и строго контролируемых условиях, что позволяет существенно ускорить процесс получения хозяйственно ценных форм растений. Важным преимуществом тканевой селекции является то, что в процессе её не проводят скрещиваний и не затрагивают тем самым основных хозяйственных свойств сорта.

Тканевая селекция включает в себя несколько этапов, а именно: введение объекта в культуру, инициирование первичного каллуса и наращивание каллусной массы, отбор на селективных средах устойчивых каллусов, регенерация адвентивных побегов из отобранных тканей, размножение и укоренение побегов in vitro, адаптация растений in vivo, тестирование их на наличие заданного признака. Для каждого из включенных в исследования генотипов необходима разработка и уточнение методик прохождения каждого из перечисленных этапов.

Каллусные культуры представляет собой материал, который наиболее часто используют для клеточной селекции. В то же время для многолетних древесных растений прохождение всех этапов тканевой селекции связано с серьезными проблемами, в первую очередь с трудностями индукции морфогенеза из клеток и тканей, прошедших длительное культивирование invitro.

Поскольку эффективность морфогенеза из соматических тканей и каллуса в значительной мере определяется генотипом растения для опытов по тканевой селекции были выбраны генотипы с достаточно высоким морфогенетическим потенциалом.

Была проведена оценка устойчивости изучаемых форм клоновых подвоев к хлоридному засолению при культивировании эксплантов на средах, содержащих NaCl в разных концентрациях.

Помещали верхушки побегов клоновых подвоев яблони на среды размножения, содержащие NaCl в разной концентрации. Негативное воздействие избыточного засоления определяется несколькими факторами: изменением осмотического давления, замещением ионами хлора других ионов в обменных процессах и развитием окислительного стресса (неспецифическая реакция на целый ряд дестабилизирующих воздействий). По результатам наших исследований негативное влияние засоления выраженно проявлялось уже при содержании NaCl в среде 0,3% (рисунок5). При данной концентрации происходило снижение коэффициента размножения побегов и интенсивности роста побегов, которое было существенно выраженным при повышении концентрации NaCl до 0,6% NaCl. При концентрации NaCl 0,6 % если в первые дни культивирования и происходило образование новых побегов, то в дальнейшем они не росли, деформировались, обесцвечивались и некротизировали. При дальнейшем повышении концентрации соли негативный эффект засоления усиливался (рисунок 6). Отмечены генотипические различия изучаемых подвоев по устойчивости к хлоридному засолению среды.

Рисунок 5– Влияние содержания NaCl в питательной среде на эффективность размножения микропобегов клоновых подвоев яблони

а	б	в
г	д	е
Рисунок 6– Влияние NaCl на развитие микропобегов клонового подвоя яблони 2-15-2 на среде размножения: а – контроль; б – 0,1%; в– 0,3%; г – 0,6; д – 0,9%; е– 1,2% NaCl

Оценку устойчивости изучаемых форм клоновых подвоев к хлоридному засолению провели и культивируя высечки листьев на средах регенерации,содержащих 0,1-1,2% NaCl. По нашим данным, засоление среды отрицательно влияет на листовые ткани подвоев, культивируемые в стерильной культуре. По сравнению с контрольной средой, не содержащей соль, на средах с NaCl существенно возрастает количество наркотизирующих тканей листовых высечек клоновых подвоев яблони. С возрастанием концентрации хлорида натрия увеличилось количество дисков с некротическими участками, возникающими вследствие повреждения растительных клеток, в особенности при максимальных концентрация (рисунок 7).

Соответственно, число листовых дисков на которых образовался каллус снижалось (рисунок8), уменьшалось количество каллусов на листовой диск и каллусы были меньшего размера, резко снижалась частота регенерации побегов (рисунок 9).

В результате анализа полученных данных, в качестве селективного агента на солеустойчивость для получения сомаклональных вариантов в условиях invitro при культивировании каллусных тканей нами была выбрана концентрация 0,6% NaCl, которая потенциально позволяла отобрать каллусы, сохранившие рост при селективном давлении и получить из них регенеранты с потенциальной устойчивостью к хлоридному засолению. При более низких концентрациях селективного агента уровень селективного давления был недостаточным, а концентрации NaCl 0,9-1,2% вели к почти полному некрозу тканей.

Рисунок 7– Жизнеспособность листовых эксплантов клоновых подвоев

яблони на среде с NaCl

Рисунок 8– Частота каллусообразования из листовых эксплантов

клоновых подвоев яблони на среде с NaCl

а	б	в
г	д	е
Рисунок 9– Влияние NaCl на листовые экспланты клонового подвоя яблони 2-12-10 на среде регенерации: а – контроль; б – 0,1%; в– 0,3%; г – 0,6%; д – 0,9%; е– 1,2% NaCl

Создание селективной системы in vitro включает в себя наряду с определением рабочих концентраций селективных агентов выявление оптимальной схемы их применения, а именно кратность, последовательность и длительность использования.

В опытах по тканевой селекции использовали каллусные культуры клоновых подвоев яблони, полученные из листовых эксплантов культивируемых in vitro растений. Для успешного проведения клеточной селекции необходимо получить достаточное количество каллусной ткани. Учитывая трудность получения морфогенного каллуса на селективных средах создавали стрессовые условия лишь во втором пассаже, предварительно накопив определенную каллусную биомассу. А первичный каллус индуцировали на питательной среде c минеральным и углеводным составом по прописи MS, содержащей 2,0 мг/л 2,4-Д, в темноте, с нейтральным уровнем рН и в отсутствие ионов Cl^—.

Полученные каллусы помещали на селективные среды, содержащие 0,6% NaCl. Отбирали каллусы, сохраняющие способность к пролиферации в присутствии селективного агента, и через 5 недель пересаживали их на свежие селективные среды. Установлено, что по мере культивирования на селективных средах вследствие отбора от субкультивирования к субкультивированию увеличивается число каллусов, сохраняющих способность к пролиферации в присутствии токсичной концентрации NaCl. Так, процент растущих каллусов в четвёртом субкультивировании увеличился по сравнению с таковым во втором субкультивировании в 4,2 раза у подвоя 3-4-7, в 3,5 раз у подвоя 2-12-10, в 3,3 раза у подвоя 2-15-2 и в 2,7 раза у подвоя 62-396.

Отобранные в процессе трехкратного пассирования на селективных средах каллусы были высажены на среды регенерации по прописи MS, содержащие 5,0 мг/л 6-бензиламинопурина (6-БАП) и 0,5 мг/л ИУК. После такого длительного культивирования каллусов in vitro наблюдали крайне низкую частоту регенерации адвентивных побегов (рисунок 10). У подвоя 3-4-7 из 170 каллусов, отобранных на селективных средах с NaCl получены 4 адвентивных побега, у подвоя 2-12-10 из 106 каллусов образовалось 3 побега. Из каллусов подвоев 2-15-2 и 62-396 регенерантов получено не было. Во время процесса регенерации культуральные сосуды содержали в темноте. По мере появления адвентивных побегов сосуды переносили в культуральную комнату. После адаптации к интенсивному освещению полученные адвентивные побеги переносили на среды для размножения.

а	б
Рисунок 10– Регенерация адвентивных побегов клоновых подвоев яблони из отселектированных на среде с 0,6%NaCl каллусов: а) 3-4-7; б) 2-12-10

Полученные адвентивные побеги размножили на среде MS, содержащей 1,0 мг/л 6-БАП, 0,2 мг/л ИМК и 0,5 мг/л гибберелловой кислоты (ГК). Принято считать, что полученные из отселектированных на солеустойчивость клеток и тканей растения должны также обладать этим признаком, т.к. он определяется на клеточном уровне. Однако даже после длительной тканевой селекции каллусы могут сохранять гетерогенность, и именно неустойчивая к NaCl клетка может дать начало новому растению [58]. Поэтому проводили диагностику полученных в результате тканевой селекции растений на резистентность к засолению.

Предварительную оценку солеустойчивости полученных побегов-регенерантов проводили путём культивирования на питательной среде MS, содержащей 1,0 мг/л 6-БАП, 0,2 мг/л ИМК 0,5 мг/л ГК и 0,6% NaCl. Отбирали побеги, сохраняющие способность к размножению и имеющие меньшее количество некрозов в течение первого месяца культивирования. Вегетативное потомство одного из полученных регенерантов подвоя 3-4-7 показало коэффициент размножения на засолённой среде равный 2,4±0,3, по сравнению с 1,5±0,2 у контрольных микропобегов (не прошедших тканевую селекцию). Микропобеги, полученные из одного регенеранта подвоя 2-12-10, оказались более солеустойчивыми, чем исходная форма. На среде, содержащей 0,6% хлорида натрия, они продемонстрировали коэффициент размножения 2,1±0,3 по сравнению с 1,3±0,2 у контрольных. Клоны, полученные при размножении остальных побегов-регенерантов, не продемонстрировали различий с контролем по признаку солеустойчивости. Полученные в процессе тканевой селекции in vitro растения, показавшие повышенную солеустойчивость, посажены на среды для укоренения с целью их последующей адаптации in vivo и дальнейшего изучения.

Поскольку стоит серьезная проблема повышения частоты регенерации адвентивных побегов из отселектированных каллусов, прошедших несколько циклов культивирования, изучали возможность повышения морфогенетического потенциала каллусных культур путем добавления в среды веществ, обладающих антистрессовым действием.

В следующем эксперименте мы изучали действие гидролизата казеина на пролиферацию каллусов клонового подвоя яблони 62-396 в условиях хлоридного засоления (рисунок 11).

Рисунок 11 – Влияние гидролизата казеина на рост каллусной ткани

клонового подвоя яблони 3-4-7 в условиях солевого стресса

Как показали результаты эксперимента, гидролизат казеина способствует существенному приросту сырой массы каллуса, как в контроле, так и в условиях хлоридного засоления различной интенсивности. В отсутствие стресс-фактора и при более низкой концентрации хлорида натрия в среде, наиболее эффективной концентрацией является 250 мг/л, при более высоком уровне стрессового воздействия (0,6% NaCl) пролиферация каллуса идет более активно при 500 мг/л гидролизата казеина.

Также было изучено действие кислот аскорбиновой и салициловой и лазерного излучения на процессы регенерации побегов клоновых подвоев яблони из каллуса в условиях хлоридного засоления (рисунок 12).

Рисунок 12 – Влияние различных факторов на регенерацию побегов

клонового подвоя яблони 2-15-2 в условиях хлоридного засоления

(аскорбиновая кислота 2 мг/л, салициловая 14 мг/л, гелий-неоновый лазер 120 с)

Как показали результаты исследований, данные факторы не оказывали существенного влияния на интенсивность регенерации в контроле, не содержащем хлорид натрия. Уровень регенерации составлял при этом 17-20% вне зависимости от варианта среды. На среде с хлоридным засолением (0,3% NaCl) частота регенерация в контроле и вариантах с салициловой кислотой и лазером снижалась по сравнению с контролем почти на 50%. Наиболее эффективным антистрессором показала себя аскорбиновая кислота (2 мг/л), которая восстанавливала уровень регенерации до контрольных значений.

Выводы по разделу 2.3 главы 2

Выявлено отрицательное действие наличия NaCl в питательной среде культивирования на коэффициент размножения и состояние культивируемых растений. По результатам исследований снижение коэффициента размножения побегов наблюдается уже при 0,3% NaCl в питательной среде, при повышении концентрации NaCl замедляется и прекращается размножение побегов, наблюдаются некрозы листьев. При концентрации NaCl 1,2% экспланты полностью некротизируют. В качестве селективного агента на солеустойчивость для получения сомаклональных вариантов в условиях invitro эффективным является использование концентрации 0,6% NaCl.

Оптимизированы методические приемы регенерации адвентивных побегов из каллуса соматического происхождения путем совместного использования стресс-факторов и химических соединений с антистрессовым действием. Наиболее эффективным антистрессором показала себя аскорбиновая кислота.

Разработаны методические приемы тканевой селекции гибридных генотипов клоновых подвоев яблони к повышенному уровню анионного засоления в условиях invitro и впервые получены растения-регенеранты перспективных форм клоновых подвоев яблони селекции ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ с повышенной устойчивостью к хлоридному засолению в экспериментально моделируемых стрессовых условиях invitro, с целью дальнейшего изучения данных форм в условиях природного и антропогенного загрязнения почв.

2.4 Анализ многолетней динамики климатических показателей мировых территорий возделывания производственных насаждений яблони

Яблоня является основной плодовой культурой во многих регионах мира, в том числе и в России. Несмотря на сложившийся в течение длительного периода сортимент, при возделывании ее насаждений в настоящее время возникают новые серьезные проблемы, требующие поиска разносторонних способов их решения, – общемировые и локальные тенденции изменения климата; дефицит ценных плодородных земель; сложности в организации систем орошения и фертигации; появление более патогенных популяций и разновидностей основных вредителей и болезней, в том числе карантинных; значительное удорожание средств защиты растений, удобрений, технических средств и необходимого специального оборудования и др. Одним из способов решения данных проблем является создание новых высокоустойчивых, продуктивных сортов и клоновых подвоев яблони, позволяющих получать качественный посадочный материал и рекомендовать его для возделывания в менее благоприятных природных областях.

Цель исследований:анализ многолетней динамики климатических показателей (прежде всего – температура воздуха) мировых территорий возделывания производственных насаждений яблони

Задачи исследований:

— осуществить сравнительный анализ многолетней динамики климатических показателей территорий мира в Северном полушарии, где осуществляются селекция, конкурсные испытания клоновых подвоев яблони и их промышленное возделывание в маточниках и питомниках, а также производится выращивание производственных насаждений яблони интенсивного типа;

— выявить различие средней месячной и годовой температуры рассматриваемых территорий за 15 лет;

— изучить повреждающие климатические факторы территории России (отрицательная температура воздуха в зимний период), лимитирующие возделывание современных промышленных насаждений яблони.

Объекты, условия и методика проведения исследований

Рассматриваемые территории возделывания яблони в промышленной культуре, как правило, характеризуются исторически сложившейся развитой инфраструктурой, необходимой для выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони, посадочного материала на их основе, разработки технологий селекции, сортоизучения, возделывания маточников, питомников и многолетних насаждений различного типа, в т.ч. интенсивных (таблица 6).

В связи с тем, что рассматриваемые территории и находящиеся там основные профильные учреждения расположены в различных регионах мира, значительно различающихся природно-климатическими условиями, необходимо провести их сравнение, в первую очередь, по показателям динамики температуры воздуха в разные месяцы в течение года (таблица7).

Таблица 6 – Территории выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони

Исходные климатические данные соответствующих метеорологических станций были взяты из профильных информационных источников, предоставляющих их в свободном доступе (таблица 7). Для повышения точности и объективности анализируемых показателей всех территорий нами были исследованы их данные за период 15 лет – с 2006 по 2020 гг. Это позволяет получить усредненные показатели природных регионов с меньшим статистическим проявлением экстремальных по климатическим показателям лет, а также по продолжительности охватывает практически полный срок производственной эксплуатации современного суперинтенсивного сада яблони.

Таблица 7 – Расположение анализируемых метеорологических станций на территориях выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони

Научная новизна и практическая значимость исследований

Проведенный анализ природно-климатических условий различных регионов мира, где широковозделываются сорта и клоновые подвои яблони, позволяет выявить различия условий для роста и развития растений, а также необходим для дальнейшей разработки рекомендацийметодики экспериментальной оценки устойчивости новых генотипов отечественных клоновых подвоев к неблагоприятным абиотическим факторам, прежде всего к повреждающим температурам зимнего периода.

Результаты исследований

Основными климатическими показателями любой природной территории мира являются температурный режим воздуха и уровень выпадения осадков, а также их ежемесячная динамика. Современные производственные насаждения яблони интенсивного типа возделываются по единой технологической схеме, обязательно включающей организацию капельного орошения и часто одновременную фертигацию, поэтому влияние уровня выпадающих за вегетационный период осадков и плодородия почвыв случае их сниженных относительно биологического оптимума показателей можно в определенной степени нивелировать данными агротехнологическими приемами. В связи с определенной неравномерностью выпадения осадков в течение года, которое отмечается практически в любом природном регионе мира, применение искусственного орошения в настоящее время является необходимым условием и неотъемлемым элементом технологии многих агроценозов, особенно интенсивных садов, в связи с чем при проведении данного анализа мировых областей возделывания яблони мы не уделяли особого внимания уровню распределения осадков, больше акцентируя на температуре воздуха.

Температура воздуха,как и атмосферные осадки,оказывает непосредственное влияние на почву и все растения, но ее невозможно искусственно компенсировать в широком диапазоне в случае отклонения от растительного биологического оптимума.Если приемы полива насаждений плодовых культур путем сочетания капельного и надкронового спринклерногоорошения позволяют частично защитить деревья от колебаний температуры воздуха среднего уровня – при наступлении возвратных весенних заморозков илижаркого и засушливого периода в летние месяцы, то сильное понижение отрицательной температуры невозможно надежно предотвратить любыми методами, вследствие чегоэкстремальные морозы способны необратимо повредить возделываемые растения яблони, вплоть до их массовой гибели в саду.В связи с этим, значения температуры воздуха в зимний период являетсяодним из основных лимитирующих климатических факторовв процессе выбора природного региона для закладки и возделывания многолетних плодовых насаждений.

При анализе средней годовой температуре воздуха (рисунок 13, таблица 8), а также ее значений в зимние месяцы среди изучаемых мировых областей наиболее благоприятными условиями для производственного возделывания насаждений яблониотличаютсяобласти Центральной (Франция, Нидерланды, Италия) и Восточной Европы (Польша).

Климатические особенности стран Центральной и Восточной Европы являются наиболее благоприятными для выращивания клоновых подвоев и саженцев яблони и возделывания многолетних плодовых насаждений интенсивного типа. Средние месячные температуры здесь не опускаются ниже нуля даже в самом холодном месяце года – январе (таблица 8, рисунок 14). Достаточный уровень инсоляции и сумма активных температур позволяют получать хорошо развитые саженцы яблони с разветвленной кроной и сильным развитием корневой системы, а в условиях производственного интенсивного сада – возделывать лучшие сорта зимнего срока созревания со всего мира, которые полностью успевают сформировать зрелые плоды из-за увеличенного по продолжительности вегетационного периода – с конца февраля до начала-середины ноября. В природно-климатических условиях Центральной Европы на протяжении XXвека были созданы и изучены несколько десятков клоновых подвоев яблони – их самые известные серии M (Malling), MM (Malling–Merton), EMLA (EastMalling–LongAshton) в Великобритании, полученные при реализации многолетних селекционных программ в английском Ист-Моллинге и институтах-партнерах, серия Pi (Supporter) в Германии (Дрезден-Пильниц),обнаружены и выделены ряд производственно-ценных клонов самого распространенного в мире подвоя M9– T337 в Нидерландах, Pajam 1 (Lancep) иPajam 2 (Cepiland) во Франции, в Восточной Европе в рамках самостоятельных селекционных программ получены – серия P (podkladki–в переводе с польского «подвои») с несколько увеличенной зимостойкостью в Польше (Скерневице), серия J-TEв Чехии (Техобузице), в в условиях Северной Европы – выведен самый зимостойкий клоновый подвой Европы – среднерослая форма А2 в Швеции (Алнарп).

Рисунок 13 – Вариабельность средней годовой температуры воздуха на

территориях выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони

Таблица 8 – Средние месячные и годовые температуры воздуха на территориях выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони(в 2006-2020 гг.)

Во многом, вследствие биологических, исторических и производственных особенностей, форма M9и ряд ее клонов являютсяосновными клоновыми подвоями яблони для массового выращивания посадочного материала в питомниках, а также дальнейшей закладки и возделывания промышленных насаждений интенсивного типа. Однако сравнительно мягкий климат регионов их селекции, изучения и возделывания объясняют невысокий уровень зимостойкости как исходного подвоя M9, так и его многочисленных клонов. Их корневая система способна выдерживать промерзание почвы до -8…-9°C, что является приемлемым для большинства основных мировых регионов промышленного возделывания яблони, однако в зонах рискованного плодоводства и питомниководства с нестабильным многолетним климатическим режимом данный подвой может подмерзать в отдельные суровые зимы, приводя к гибели производственных маточников, питомников и мнгоголетних плодовых насаждений.

Рисунок 14 – Средние месячные температуры воздуха на территориях выращивания и изучения клоновых подвоев и сортов яблони

Среди рассматриваемых природно-климатических областей мира менее благоприятными условиями для возделывания ряда клоновых подвоев и сортов яблони в нашей стране обладают территории Средней России (Тамбовская область, г. Мичуринск) и Южного Урала (Челябинская область, с. Григорьевка), в США – штат Миннесота (г. Сент-Пол). При этом рассматриваемые территории Швеции (Алнарп) и Канады (Вайнленд, штат Онтарио) обладают немного более мягким климатом из-за близости крупных водоемов. Если в Алнарпе в первой половине XXвека только был получен зимостойкий среднерослый / сильнорослый клоновый подвой яблониA2, не получивший большого распространения в Европе и мире, то канадский Вайнленд является не только местным центром селекции клоновых подвоев серии Vineland (V-series), но и известен своими интенсивными насаждениями яблони, которые оказалось возможным выращивать благодаря мягкому климату из-за близкого расположения крупного озера Онтарио.

Несмотря на то, что территория России является крупнейшей в мире, ареал промышленного возделывания культуры яблони достаточно сильно ограничен природно-климатическими условиями ее отдельных регионов, в первую очередь динамикой температуры воздуха (рисунки15, 16). В России низкие температуры являются основным лимитирующим фактором для возделывания насаждений яблони, особенно интенсивного типа. Температуры воздуха ниже -35…-38°С зимнего периода способны вызвать повреждения генеративных и вегетативных образований кроны. В особенно тяжелых условиях при отсутствии достаточного снежного покрова даже более щадящие температуры способныспособны нанести большой урон плодовым деревьям.Температуры воздуха более-40…-41°С вызывают гибель даже самые зимостойких сортов яблони. В связи с этим для возделывания яблони пригодна европейская часть России до Урала (точнее – ее центральная и южная часть), Южный Урал и Алтайский край.

Другим важным климатическим показателем любой территории является сумма эффективных (активных) температур, при которых растения в норме осуществляют свои рост и развитие. Для плодовых культур рассчитывают сумму среднесуточных значений температуры воздуха выше +10°С за вегетационный период. Для летних сортов яблони сумма активных температур составляет не менее 2000°С, осенних – 2200°С и зимних – 2400°С [74].Плоды яблони раннелетних, летних и позднелетних сортов достигаютстадии съемной зрелости за период, включающий 60-90 дней, при суммеактивных (10°С) температур 1275±38 – 1602±40°С. Формирование яблок осенних сортов происходит за период 95-115 дней с суммой активных температур 1942±65 – 2052±80 °С, зимних и позднезимних сортов– 116-135 дней и 2074±80 – 2162±83 °С, соответственно [75, 76].

Рисунок 15 – Зонирование территории Российской Федерации в соответствии

с показателями минимальной температуры воздуха за год [77]

Рисунок 16 – Зонирование территории Российской Федерации в соответствии

с показателями минимальной температуры воздуха в январе [77]

Учитывая, что в промышленном садоводственаиболее ценными для производства, хранения, реализации и потребления являются сорта яблони зимнего срока созревания, то пригодными для их выращивания являются только центральная и южная территории европейской части России, где сумма активных температур достигает 2400-2500°С (рисунок 17), а минимальная температура воздуха в самом холодном месяце – январе не опускается ниже -35…-37°С (рисунок 16).

Рисунок 17 – Зонирование территории Российской Федерации в соответствии

с показателями суммы активных температур выше 10°C [78]

Основные промышленные насаждения яблони в России расположены в Северо-Кавказском и Центрально-Черноземном округах, где благоприятный климат позволяет выращивать лучшие отечественные или часть зарубежных сортов. Однако при научно-обоснованном выборе высокоустойчивых сорто-подвойных комбинаций яблони возделывать их возможно и на территориях с более суровыми климатическими показателями, в первую очередь для обеспечения местного населения свежими плодами и продуктами их переработки. Так, единственные на Урале интенсивные производственные сады яблони расположены в селе Григорьевка в северной части Челябинской области (Каслинский район на границе со Свердловской обл.). В природно-климатической зоне Южного Урала хозяйство «Григорьевские сады» занимается выращиванием многолетних насаждений интенсивного типа с использованием шпалеры и местных сортов яблони свердловской, южноуральской и алтайской селекции, районированных для 4-го и 9-го агрорегионов: Краса Свердловска, Персиянка, Экранное, Свердловчанин, Первоуральская (селекции Свердловской селекционной станции садоводства) и др. Данные сорта были привиты на районированный карликовый / полукарликовый клоновый подвой 62-396 селекции Мичуринского ГАУ, который в отличие от зарубежных аналогов способен выдержать неблагоприятные климатические условия данного региона и, при условии соблюдения всех необходимых агротехнических мероприятий, обеспечить нормальный рост и развитие плодовым деревьям.

Большой интерес представляет сравнение климатических условий территорий Северного полушария с умеренно-континентальным климатом, расположенных на разных континентах – центральной части Средней полосы России (на примере г. Мичуринск Тамбовской области) и штата Миннесота в США, отличающегося самыми низкими в стране температурами зимнего периода (не считая Аляски). В Миннесоте расположеносамое холодное место в континентальной части США – город Интернешенал-Фолс, называаемый «холодильником нации».Для сравнения климатических показателей был взят город Сент-Пол, являющийся столицей данного штата.

Среднее количество дней с температурой ниже -17°С (0 F) за последние 30 лет проведения измеренийв Сент-Поле составило всего 16,5, из них 7,6 – в январе, 3,7 – в феврале, 0,5 – в марте, 0,2 – в ноябре и 4,5 – в декабре. В самом холодном месяце – январе за данный период минимальная средняя суточная температура изменялась от -5 до -14°С (в Интернешенал-Фолс – от -9 до -21°С). Средняя годовая продолжительность дня – 12,9 ч. Средняя суммарная дневная солнечная радиация – 13,4 МДж/м² [79].

При этом следует также учитывать, что крупных промышленных насаждений яблони в Миннесоте нет, здесь проводятся лишь отдельные эксперименты в области садоводства, а в 1974 г. при гибридизации сортов Мекаун и Хонейголд был получен новый сорт яблониХанни (Хоней) Крисп – HoneyCrisp (Медовое хрустящее), который характеризуется высококачественными плодами зимнего срока созревания и высокой зимостойкостью побегов, благодаря чему к настоящему времени получил широкое распространение в США, Канаде, отдельных территориях Центральной и Восточной Европы и Центральной России.

Город Мичуринск Тамбовской области, находящийся в Центрально-Черноземном регионе (юг Центральной России), уже на протяжении более 100-летнего периода является признанным центромроссийского садоводства, где за это время И.В. Мичуриным, его учениками и последователями были получены сотни ценных сортов и гибридов различных культур, в первую очередь, яблони.

В Мичуринске за последние 36 лет наблюдений максимальная отрицательная суточная температура была зафиксирована на уровне -33,9°С; по месяцам – соответственно: -33,9°С – в январе и феврале; -23,9°С – в марте; -18,9°С – в апреле; -2,8°С – в мае; -3,0°С – в сентябре; -13,0°С – в октябре; -23,9°С – в ноябре; -27,2°С –в декабре. В самом холодном месяце – январе за данный период минимальная средняя суточная температура изменялась от -9 до -14°С. Средняя годовая продолжительность дня – 12,9 ч. Средняя суммарная дневная солнечная радиация – 10,8 МДж/м² [80].

Таким образом, на двух данных территориях близки значения средней годовой продолжительности дня, средней суммарной дневной солнечной радиации. Динамика средних месячных значений температуры воздуха также отличаются незначительно, но в целом Мичуринск характеризуется более континентальным климатом. Это позволяет считать жесткими природно-климатические условия Тамбовской области, в которых проводятся все этапы первичных и сравнительных конкурсных испытаний новых и перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ. Очевидно, оптимальное сочетание высокого уровня устойчивости к сложившимся климатическим условиям и хозяйственной продуктивности является одним из важнейших составляющих элементов успеха данных подвоев при выращивании в различных регионах мира.

Выводы по разделу 2.4 главы 2

Выращивание клоновых подвоев и сортов яблони в мире производится на территориях с сильно различающимися природно-климатическими условиями. Среди рассмотренных территорий наиболее благоприятными условиями для возделывания насаждений яблони отличаются страны Центральной и Восточной Европы с «мягкой» зимой и высокими показателями средней годовой температуры, сходными показателями обладает Южный Федеральный округ РФ. Наименее благоприятными климатическими условиями отличаются центральнаячасть европейской территорииРоссии, Южный Урал, а также штат Миннесота в США – данные территории позволяют возделывать культуру яблони, но при обязательном научно-обоснованном подборе высокоустойчивых сортов и клоновых подвоев.

Среди мировых территорий, где производится селекция, испытание клоновых подвоев яблони и организованы крупные региональные плодопитомники, наиболее холодным и континентальным климатом также отличается Центральная Россия (г. Мичуринск Тамбовской области). Это позволяет считать клоновые подвои яблони, которые получены здесь и успешно прошли конкурсное сортоиспытание, одними из самых устойчивых в мире к неблагоприятным природно-климатическим условиям.

3 ОЦЕНКА СЛАБОРОСЛЫХ КЛОНОВЫХ ПОДВОЕВ ЯБЛОНИ В МАТОЧНИКЕ КОНКУРСНОГО ИСПЫТАНИЯ

В современном интенсивном садоводстве важное значение имеют слаборослые клоновые подвои яблони, позволяющие направленно управлять балансом плодового дерева в саду между наращиванием вегетативных компонентов кроны и плодоношением. Деревья на слаборослых клоновых подвоях формируют меньший объем кроны при одновременном увеличении прироста плодовых образований. Это позволяет увеличить плотность размещения деревьев в саду, формировать малообъемные конструкции их крон и благодаря этому оптимизировать световой режим фотосинтетического аппарата и получать плоды высокого качества [1-7, 13-15, 81-83].

Большое научно-практическое значение имеет изучение новых подвоев по основным морфологическим и физиологическим показателям. Их листовой аппарат играет важную роль в осуществлении нормального протекания ряда физиологических процессов в маточнике, в первую очередь фотосинтеза и транспирации [13, 83, 84-86].

Ведущим российским учреждением в области селекции клоновых подвоев яблони является Мичуринский государственный аграрный университет, где на протяжении более 80 лет проводится селекционный процесс и ежегодно получают новые генотипы рода MalusMill., в том числе на основе межвидовой гибридизации. Сейчас в университете созданы значительные генетическая коллекция и гибридный фонд слаборослых клоновых подвоев яблони, которые ежегодно участвуют в комплексном сравнительном изучении. Выделенные подвои характеризуются наличием антоцианов в тканях и повышенной устойчивостью к неблагоприятным природно-климатическим условиям, особенно к повреждающим температурам зимнего периода [84].

Цель исследований: сравнительная оценка новых слаборослых клоновых подвоев яблони в условиях маточника и выделение перспективных форм для передачи на изучение в питомник и сад.

Задачи исследований:

— изучить основные производственно-биологические признаки новых вегетативно размножаемых подвоев (зимостойкости; устойчивости к болезням и вредителям; предварительной оценки силы роста; способности к укоренению; побегопроизводительной способности маточных кустов и выхода стандартного материала отводков; склонности к ветвлению);

— изучить комплекс основных биометрических показателей перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ в условиях маточника;

— провести цитоанатомический анализ проводящих тканей побегов коллекции генотипов клоновых подвоев яблони;

— выделение перспективных форм клоновых подвоев яблони с высокими производственными показателями в маточнике.

Научная новизна и практическая значимость

Продолженымноголетние сравнительныеисследования хозяйственно-биологических признаков новых форм клоновых подвоев яблони 2002-2009 годов гибридизации в маточнике конкурсного изучения.Проведен цитоанатомический анализ проводящих тканей побегов коллекции отечественных генотипов клоновых подвоев яблони для дальнейшей разработки методики предварительной экспресс-диагностики карликовых форм.

Объекты и методы исследований

Биологическими объектами исследования служили 36 перспективных клоновых подвоя яблони из 10 гибридных семей селекции Мичуринского государственного аграрного университета (2002-2009 гг. получения), а также ряд районированных клоновых подвоев. В качестве контроля использовали 4 районированных в России клоновых подвоя яблони, также селекции университета, характеризующиеся различной силой роста привойных компонентов, – суперкарликовый Малыш Будаговского, карликовый Парадизка Будаговского (за пределами России более известный под названием B9 – Budagovsky 9), карликовый/ полукарликовый 62-396, полукарликовый/ среднерослый 54-118.Также были изучены другие отечественные подвои – 1 форма Оренбургской ОССиВ (Урал 5) и 2 формы дагестанских селекционеров (К-1 и Б-7-35).

Маточник конкурсного изучения был заложен осенью 2015 г. в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ –Научно-образовательного центре имени В.И. Будаговского,расположенном в Мичуринском районе Тамбовской области.Климат – умеренно-континентальный, почва – выщелоченный чернозем с повышенным содержанием гумуса. Все клоновые подвои размещены по схеме 150х30 см в маточнике вертикальных отводков. Формы в ряду чередуются по наличию антоциановой окраски листьев и коры побегов (зеленолистные, краснолистные). В течение вегетационного периода осуществляли спринклерный полив маточных кустов, поддерживая необходимый уровень влажности почвы. Агротехнические мероприятия стандартные. Удобрения на маточнике не вносили для исключения их влияния на хозяйственно-биологические показатели маточных кустов.

Методика проведения исследований составлена с учетом «Методики государственного сортоиспытания» [88], «Программы и методики селекции плодовых, ягодных и орехоплодных культур» [89, 90], «Программы и методики сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур [91], методик изучения подвоев плодовых культур [92-94], а также оригинальных методик, разработанных сотрудниками кафедры плодоводства Мичуринского ГАУ[95-98].Исследования проводили в трехкратной повторности по 10 растений. Контролем в опытах служили районированные подвои – карликовой силы роста 62-396 и полукарликовой –54-118.

Измерения показателей маточных кустов проводили в конце августа – по окончанию их активного роста [91].

Площадь листовых пластинок рассчитывали с помощью компьютерной программы ImageJ по анализу сканированных изображений 20 листьев со средней части побегов.

Предварительную оценку силы роста определяли по прочности древесины при отделении отводков. Все изучаемые формы по прочности древесины были разделены на 3 группы: карлики, полукарлики и среднерослые.При оценке этого показателя учитывали результаты исследований В.И. Будаговского, М.Л. Филипповой, В.А. Коровина, Л.И. Лотовой [94-99]. По данному признаку подвоибыли распределены на три группы: 1 – подвои с ломкой древесиной и гладким, без волокон изломом; 2 – подвои с прочной древесиной, побеги которых на изломе сильно волокнистые; 3 – формы промежуточные, со среднеломкой древесиной, на поверхности излома имеющие небольшое количество волокон.

Поражаемость болезнями и вредителями учитывали в августе, когда наиболее заметны проявления имеющихся заболеваний и вредителей. Определение развития болезней, проводили согласно «Программе и методике сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур»[29].

Оценку заселения растений вредителями и поражения вредителями и болезнями проводили по 5-ти бальной шкале:

0 – поражение отсутствует (иммунитет);

1 – поражено до 1% органов или площади листа, поверхности побегов (высокая устойчивость);

2 – поражено 1-10% органов или их поверхности (повышенная устойчивость);

3 – поражено 11-25% органов или их поверхности (средняя устойчивость);

4 – поражено 26-50% органов или их поверхности (повышенная восприимчивость);

5 – поражено свыше 50% органов или их поверхности (высокая восприимчивость).

Ветвление отводков учитывали по методике, предложенной М.Л. Филипповой [97].

Степень вызревания побегов определяли перед отделением отводков визуально и оценивали по пятибалльной шкале:

1 – рост продолжается;

2 – рост прекратился, но верхушки побегов на значительном протяжении имеют травянистое состояние;

3 – рост прекратился, но верхушки побегов имеют травянистое состояние на небольшую длину (2-3 междоузлия);

4 – верхушечные почки слабо оформились, верхушки побегов полностью не одревеснели;

5 – рост прекратился, верхушечные почки оформились, побеги вызрели.

Ранжирование отводков после их отделения с маточных кустов осуществляли по методике В.И. Будаговского [7] с учетом предложенного им подразделения на 5 групп:

1) стандартные отводки (балл укоренения 3-5, диаметр условной корневой шейки 5-10 мм);

2) черенки (балл укоренения 1-2, диаметр условной корневой шейки 5-10 мм и более);

3) недогон, хорошо укоренившийся (балл укоренения 3-5, диаметр условной корневой шейки менее 5 мм);

4) недогон, плохо укоренившийся (балл укоренения 1-2, диаметр условной корневой шейки менее 5 мм);

5) переросшие отводки (укоренение 3-5 баллов, диаметр условной корневой шейки более 11 мм).

Экспериментальные данные обработаны с использованием основных методов вариационной статистики и дисперсионного анализа [99], рассчитаны и графически визуализированы в программной среде Microsoft Office Excel 2016.

Результаты исследований

Изучение производственных показателей продуктивности

коллекции клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ

Основным показателем, характеризующим производственную ценность любого генотипа клонового подвоя, является количество укорененных отводков и их качество – диаметр стволика, балл укоренения, отсутствие боковых разветвлений.

Основным производственным показателем любого генотипа клонового подвоя на маточнике является выход стандартных (I и II технического сорта) укорененных отводков, образующихся в течение вегетационного периода на маточных кустах. В свою очередь данный показатель зависит от других сопряженных биологических признаков.

Общее количество стандартных отводков в расчете на один маточный куст изменялось у изучаемых генотипов от 4,2 до 21,9 шт. Образование более 15 вертикальных отводков с маточного куста отмечено у клоновых подвоев71-3-88, 2-3­14, 2-3­44, 2-9­49, 2-9­90, 2-12­10, 2-12­15, 2-12­27, 2-15­15, 9-1­1, 9-1­5 (рисунок 18). В процентном отношении доля стандартных отводков (I и II технического сорта)на маточных кустах составляет от 22,8 до 72,5%, наиболее высокие значения по данному показателю отмечены у подвойных форм 2-9-49, 2-9-90, 2-15-2, 2-15-15, 4-6-5 (рисунок 19). Такой широкий диапазон изменчивости признака связан с различным генетическим происхождением подвойных форм, индивидуальными морфоанатомическими особенностями строения их побегов и различием способности к ризогенезу.

У изучаемых клоновых подвоев яблони удельная доля укорененных отводков на маточных кустахварьировала в широком диапазоне – от 34,8 до 97,1%. Наибольшие значения данного признака отмечены у районированного клонового подвоя Малыш Будаговского и перспективных форм 2-3­3, 2-9­49,2-9­56, 2-9­90, 2-15­2, 2-15­15, 3-10­3, 4-2­3,9-1­4, 9-1­9 (рисунок 20).

Между количеством стандартных укорененных отводков и их общим количеством на маточном кусте изучаемых клоновых подвоев установлена средняя положительная корреляция, равная 0,67. Между удельной долей стандартных укорененных и неукорененных отводков, образуемых маточными кустами различных генотипов, выявлена отрицательная корреляция среднего уровня -0,53.

Характер ветвления побегов клоновых подвоев нами был дополнительно изучен в ходе трехлетнего эксперимента, результаты которого представлены в следующем подразделе. Для производства клоновых подвоев наибольшее значение имеет отсутствие сильного разветвления побегов у однолетних укорененных отводков, это облегчает процесс их отделения на маточнике, позволяет быстрее проводить сортировку, а затем – зимнюю прививку или окулировку.

Подвойных форм с сильноветвящимися побегами не выявлено, средняя степень ветвления наиболее крупных отводков отмечена у форм 2-12-10, 3-4-7, 5-26-127, 5-27-1.

Осень2020 г.отличалась продолжительным периодом положительных температур выше +5°C, однако к окончанию октября практически все изучаемые подвойные формы закончили ростовые процессы и сформировали верхушечную почку. На 4,7 балла вызрели побеги форм 2-3-17, 2-9-94.

Рисунок18– Общее количество стандартных вертикальных отводков, образуемых маточными кустами изучаемой коллекции клоновых подвоев яблони

Рисунок 19 – Удельная доля стандартных отводков (IиIIтехнического сорта)

на маточных кустах коллекции клоновых подвоев яблони

Рисунок 20 – Выход стандартных укорененных отводков маточных кустов

изучаемой коллекции клоновых подвоев яблони

Анализ биологических и хозяйственных показателей маточных кустов

клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ

Для выявления многолетней динамики роста побегов маточных кустов и характера их ветвления в маточнике конкурсного испытания были изучены 40 генотипов клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ. В качестве контрольных форм выступали районированные клоновые подвои различной силы роста – Малыш Будаговского (МБ – суперкарликовый), Парадизка Будаговского (ПБ, также известный как B9 – карликовый), 62-396 (карликовый / полукарликовый – в зависимости от генотипа прививаемого сорта, определяющего его ростовой потенциал), 54-118 (полукарликовый / среднерослый).

Все изучаемые генотипы клоновых подвоев характеризовались высоким уровнем зимостойкости. Полевая оценка состояния однолетних побегов маточных кустов, оставленных для перезимовки, проведенная весной 2020 г., показала отсутствие повреждений почек, коры и анатомических структур внутренних тканей – флоэмы (луба) и ксилемы (древесины).

Кроме количественных показателей выхода укорененных отводков, другим важным хозяйственным показателем маточных кустов является интегральная оценка их общего состояния в период окончания вегетации, отражающим состояние листового аппарата и степень его повреждения основными вредителями (тля, паутинный клещ) и болезнями (парша, мучнистая роса, филлостиктоз). Средний показатель данного признака у коллекции клоновых подвоев составляет 3,95 баллов, изменяясь в диапазоне от 3,4 до 4,6 баллов у отдельных генотипов (рисунок 21).

У большинства генотипов подвоев изучаемой коллекции не отмечено поражения листьев паршой и мучнистой росой, у ряда форм установлено полное отсутствие симптомов данных болезней, хотя в 2020 г. сложились благоприятные условия для развития данных заболеваний – «мягкая» зима, умеренные летние температуры и высокий уровень влажности воздуха и листового аппарата растений вследствие спринклерного орошения. Основные повреждения растений на маточнике были связаны с развитием двух генераций зеленой и серой яблонной тли, а также поражении листового аппарата филлостиктозом – бурой листовой пятнистостью, вызываемой патогенным микроскопическим грибком Phyllosticta mali Pr. et. Del.

На фоне полного отсутствия обработок средствами защиты растений на маточнике в вегетационный период, все контрольные формы клоновых подвоев характеризовались средним уровнем общего состояния облиственных побегов своих маточных кустов: МБ – на уровне 3,8 баллов; 62-396 – 3,9 баллов; ПБ – 4,1 баллов; 54-118 – 4,2 баллов (рисунок 21).

Рисунок 21 – Сравнительный анализ общего состояния маточных кустов

коллекции клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ

Самый высокий показатель общего состояния маточных кустов на уровне 4,6 баллов отмечен у подвойных форм 85-11-9 и 2-9-49, характеризующихся сдержанным ростом привойного компонента. Из новых генотипов высокой комплексной устойчивостью на уровне 4,3 баллов отличались подвои 2-9-56, 2-15-15.

У изучаемых образцов генетической коллекции отмечена значительная вариабельность комплекса морфоанатомических показателей, что обусловлено их различным эколого-генетическим происхождением и связанной с этим неодинаковой силой роста маточных кустов.

У маточных кустов изучаемых клоновых подвоев яблони выявлены генотипические различия между минимальным и максимальным значением каждого из анализируемых морфологических признаков:

— средней длины одного побега – в 2,5 раза (в диапазоне от 43,3 см у районированного суперкарликового подвоя Малыш Будаговского до 108,9 см у формы 3-4-7);

— длины междоузлий на побеге – в 2,1 раза (от 1,46 см у формы 2-9-49 до 3,07 см у формы 2-12-10);

— угла отклонения побегов от вертикали – в 4,5 раза (от 9,7° у формы 9-1-2 до 43,9° у районированного карликового подвоя B9);

— площади листовой пластинки – в 2,9 раза (от 7,7 до 22,6 см² у форм 4-2-50 и 2-12-34);

— количества листьев на побеге – в 2,9 раза (от 20,0 до 57,4 шт. у форм 9-1-2 и 3-4-7);

— площади листовой поверхности побега – в 6,1 раза (от 185,9 см² у подвоя 4-2-50 до 1129,6 см² у формы 2-12-34);

— площади листовой поверхности маточного куста – в 7,3 раза (от 1718 см² у районированного карликового подвоя B9 до 12610 см² у формы 2-12-15).

Удельное количество листьев на 1 м побега, рассчитанное для сравнения подвоев различной силы роста, изменялось в 1,52 раза – от 32,5 до 68,3 шт. у гибридов 2-12-10 и 2-9-49 соответственно. По удельной площади листовой поверхности в расчете на 1 м побега различия между генотипами составили 8,9 раз – от 7007 см² у карликового подвоя 4-2-50 до 62532 см² у формы 2-12-34. Между показателями длины побегов маточного куста и площади их листовой поверхности установлена корреляция 0,71, которая в отдельных гибридных семьях достигала 0,86.

Важными технологическими показателями возделывания в маточнике клоновых подвоев являются геометрические размеры их маточных кустов – высота, степень ветвления и раскидистости побегов.

По высоте маточных кустов все изученные генотипы отличаются значительной вариабельностью, определяемой как генотипическим фактором, так и природно-климатическими особенностями конкретного сезона.

Так, вариационная кривая значений высоты маточного куста коллекции генотипов в 2020 г. имела вид четко выраженной трехмодальной кривой (рисунок 23). Различия между подвоями по высоте куста в 2019 г. оказались менее выражены, что на вариационной кривой отражено в виде отсутствия локальных максимумов, наблюдаемых ранее в 2018 и 2017 гг. Это связано с относительно благоприятными условиями 2020, 2018 и 2017 гг. в период наиболее активной вегетации подвоев, в то время как в предыдущем, 2019 г. были отмечены неблагоприятные климатические условия большей части летнего периода – тогда, несмотря на спринклерное орошение маточника, относительная влажность воздуха была значительно снижена, а средняя температура, наоборот, оказалась повышенной. В связи с этим наблюдается прямая зависимость – в более неблагоприятных условиях существенно ухудшаются показатели продуктивности маточных растений.

Рисунок 23 – Динамика силы роста маточных кустов коллекции генотипов

клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ в 2017-2020 г.

В 2020 г. высотой куста в маточнике менее 60 см отличалась формы 2­3­14,2­9­49, 2-15-2, 2-15-15, 5-28-11,9­1­1, 9­1­2,9­1­3, 9­1­4.Наиболее высокими маточными кустами (более 100 см) отличались подвои 3-4-7 и 54-118 (рисунок 24).

Рисунок 24–Динамика высоты маточных кустов коллекции клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ за 2017-2020 гг. (цифрами указан

диапазон варьирования признака за указанный период)

При оценке качества отделяемых отводков учитывают негативный признак конкретных подвоев – наличие разветвлений на побеге, так как в производстве эта биологическая особенность затрудняет их культивирование в питомнике и вносит дополнительные затраты на борьбу с ней. 87,4% изучаемых подвоев являлись слабоветвящимися. В группу средневетвящихся отнесено 12,6% генотипов: 2-12-10, 3-4-7, 3-10-3, 5-27-1. Сильноветвящихся подвоев не выявлено.

Степень раскидистости маточных кустов определяет технологичность возделывания подвоев в маточнике и возможность механизации отдельных этапов. Более предпочтительны формы с ровными прямостоячими побегами, образующими компактный маточный куст. Это позволяет упростить механизацию большинства технологических операций в маточнике в период вегетации маточных кустов – их окучивание органическим субстратом, культивирование с одновременной прополкой междурядий, разокучивание и отделение отводков. Чем более компактный куст и больше прямостоячих побегов, тем менее они повреждаются рабочими органами различных механизмов и технических устройств. У склоненных к земле побегов велика вероятность быть сильно поврежденными в процессе работы данных устройств. Для объективности анализа степени раскидистости маточных кустов у растений в маточнике измеряли угол отклонения побегов от вертикали – чем он меньше, тем более компактным является куст. Вариационная кривая значений угла отклонения побегов имеет три обособленных локальных максимума, что соответствует распределению подвоев по форме маточных кустов на три группы – компактные, полураскидистые, раскидистые (рисунок 25). Наиболее прямостоячими побегами (отклонение от вертикали менее 15°) и самыми компактными маточными кустами отличаются подвои Малыш Будаговского, 2­3­3, 2­3­17, 2­9­56, 2­9­90, 2­12­10, 2­12­36, 2-15-2, 2-15-15, 4­2­3, 4­2-50, 9­1­2, 9­1­3, 9­1­4, 9­1­5, 9­1­9. Самые раскидистые маточные кусты со средним отклонением побегов от вертикали более 40° имеют подвои B9, 2­9­96, 3­4-7.

Подвои с укороченными междоузлиями побегов менее удобны при прививке, особенно методом окулировки. Среди 40 генотипов не выявлено существенных корреляций между длиной междоузлий и другими признаками – количеством листьев на побеге (-0,44) и высотой маточных кустов (0,24). Вариационная кривая значений длины междоузлий двумодальная, с четко оформленными максимумами в области 2,0 и 2,4 см (рисунок26). Междоузлия более 2,5 см имеют подвои 54-118, B9, 2­3­17, 2­3­44, 2-12-10, 4­2­3, 4­2-50.

Рисунок 25 – Вариабельность угла отклонения от вертикали побегов маточного куста коллекции клоновых подвоев яблони

Рисунок 26 – Вариабельность длины междоузлий на побегах клоновых подвоев яблони

У изучаемой коллекции клоновых подвоев установлено, что вариационные кривые площади листовых пластинок и количества листьев на одном побеге одномодальные и не имеют локальных максимумов (рисунки 27, 28). Выявлены корреляции среднего уровня между площадью листовой пластинки и размером листовой поверхности всего растения – в расчете на один побег (0,68) и маточный куст в целом (0,48).

Рисунок 27 – Вариабельность площади листовых пластинок

коллекции клоновых подвоев яблони

Рисунок 28 – Вариабельность количества листьев на одном побеге

у изучаемых клоновых подвоев яблони

Отмечены положительные корреляции между количеством листьев на побеге и другими признаками – высотой маточных кустов (0,76); площадью листовой поверхности побега (0,71); долей неукорененных отводков (0,59); углом отклонения побегов от вертикали (0,48).

Площадь листовой поверхности маточного куста характеризуется наибольшей изменчивостью у изучаемых подвоев из-за вариабельности исходных морфологических признаков – длины побегов и количества листьев на них, средней площади листовой пластинки, количества побегов в кусте (рисунок 29). По величине листовой поверхности маточного куста на вариационной кривой отчетливо выделяются 4 группы генотипов с интервалами показателя 2000-5000 см², 5000-8000 см², 8000-11000 см², 11000-13000 см² (рисунок 30). Наименьшей площадью листовой поверхности у растений в маточнике (менее 5000 см²) отличаются подвои Малыш Будаговского, B9, 2­3­2, 2­3­3, 2­3­19, 2­9­56, 2­9­90, 2­9­94, 2­12­36, 2-15-2, 2-15-15, 4­2-50, 5-26-127, а наибольшей (более 11000 см²) – формы 2­12­10 и 2­12­15. Установлена положительная корреляция среднего уровня, равная 0,59, между величиной листовой поверхности одного побега и всего растения.

Рисунок 29 – Вариабельность площади листовой поверхности одного побега

у изучаемых клоновых подвоев яблони

Среди изученных подвоев выявлены положительные корреляции между высотой маточного куста и площадью его листовой поверхности – в расчете на один побег 0,71; для всего маточного куста 0,45.

Основными производственными показателями любого подвоя в маточнике являются количество образуемых укорененных отводков и доля среди них стандартных. Чем выше оба данных показателя, тем большую ценность для производства представляет подвой. Отмечена положительная корреляция на уровне 0,58 между общим количеством отводков с одного куста и числом стандартных. Установлена взаимосвязь процента неукорененных отводков с высотой маточных кустов (r = 0,56), количеством стандартных отводков в одном кусте (-0,49) и их процентным выходом (-0,72).

Рисунок 30 – Вариабельность площади листовой поверхности маточного куста

у изучаемых клоновых подвоев яблони.

В изучаемой коллекции подвоев установлена высокая положительная корреляция на уровне 0,72 между выходом стандартных отводков с куста и средним баллом их укоренения. Наибольшая укореняемость побегов в маточнике была у подвоев Малыш Будаговского, 2-9-94, 2-15-2, 62-396, у которых отводки без корней составляли не более 5% от общего количества.

Осенью 2020 г. среди образцов коллекции новых перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ был проведен сравнительный анализ коэффициента разветвления трехлетних побегов на маточных кустах, рассчитанный как отношение суммарной длины боковых разветвлений к длине главного побега(рисунок 31). Также вычисляли другой показатель – отношение суммарной длины трехлетнего прироста побега к его диаметру у основания (рисунок 32). Корреляция между двумя данными показателями положительна и составляет 0,73.

Наименее выраженной разветвленностью трехлетних побегов на маточных кустах отличались подвойные формы 2-3-2, 2-9-77, 2-9-90, а также контрольный районированный подвой яблони 54-118. Наибольшие значения коэффициента разветвления трехлетних побегов отмечены у генотипов 2-3-14, 2-3-44, 2-12-10, 2-12-15, 2-15-15, 5-24-1, 5-28-11, 3-4-7, 4-6-5, 9-1-1, 9-1-3 (рисунок 31).

На рисунках 33 и 34отмечен трехмодальный характер соответствующих вариационных кривых обоих данных признаков, что позволяет разделить все изученные генотипы на три группы в соответствии со степенью разветвления их побегов – соответственно, слабо-, средне- и сильноразветвленные формы.

Рисунок 31 – Сравнительный анализ коэффициента разветвления трехлетних побегов

на маточныхкустах клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 32 – Сравнительный анализ морфометрических показателей трехлетних побегов

на маточных кустах клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 33 – Вариабельность значенийкоэффициента разветвления трехлетних побегов

у клоновых подвоев яблони различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 34 – Вариабельность отношения суммарной длины прироста трехлетнего побега

к его диаметруу клоновых подвоев яблони различной силы роста

селекции Мичуринского ГАУ

Выводы по главе 3

Установлена значительная вариабельность показателей роста и развития побегов, а также степени их укоренения у перспективных и районированных подвоев селекции Мичуринского государственного аграрного университета. Это вызвано генетическим разнообразием изученной коллекции генотипов рода MalusMill. в связи с их различным происхождением и использованием метода межвидовой гибридизации. Наибольшей изменчивостью характеризуется площадь листовой поверхности маточного куста.

Выявлены основные закономерности развития в маточнике перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ. Установлены корреляции между основными морфологическими признаками, которые в дальнейшем планируется использовать в селекции для отбора потенциально ценных гибридов. Отмечена корреляция показателей высоты маточного куста и площади его листовой поверхности – в расчете на один побег 0,71; для всего маточного куста 0,45; между выходом стандартных отводков с куста и средним баллом их укоренения (на уровне 0,72). Изученные показатели роста и развития побегов, а также степени их укоренения у генотипов демонстрируют значительную гетерогенность гибридных растений, что обусловлено их различным генетическим происхождением и связанной с этим неодинаковой силой роста маточных кустов. Выделены перспективные клоновые подвои с высокими производственными показателями в маточнике.

Основными производственными показателями любого подвоя в маточнике являются количество образуемых укорененных отводков и доля среди них стандартных. Чем выше оба данных показателя, тем большую ценность для производства представляет подвой. Отмечена положительная корреляция на уровне 0,58 между общим количеством отводков с одного куста и числом стандартных. Установлена взаимосвязь процента неукорененных отводков с высотой маточных кустов (r = 0,56), количеством стандартных отводков в одном кусте (-0,49) и их процентным выходом (-0,72).

Самый высокий показатель общего состояния маточных кустов на уровне 4,6 баллов отмечен у подвойных форм 85-11-9 и 2-9-49, характеризующихся сдержанным ростом привойного компонента. Из новых генотипов высокой комплексной устойчивостью на уровне 4,3 баллов отличались подвои 2-9-56, 2-15-15.

Наименее выраженной разветвленностью трехлетних побегов на маточных кустах отличались подвойные формы 2-3-2, 2-9-77, 2-9-90, а также контрольный районированный подвой яблони 54-118. Наибольшие значения коэффициента разветвления трехлетних побегов отмечены у генотипов 2-3-14, 2-3-44, 2-12-10, 2-12-15, 2-15-15, 5-24-1, 5-28-11, 3-4-7, 4-6-5, 9-1-1, 9-1-3.

В 2020 г. высотой куста в маточнике менее 60 см отличалась формы 2­3­14,2­9­49, 2-15-2, 2-15-15, 5-28-11, 9­1­1, 9­1­2,9­1­3, 9­1­4. Наиболее высокие маточные кусты (более 100 см) отмечены у подвоев 3-4-7 и54-118.

Наиболее прямостоячими побегами (отклонение от вертикали менее 15°) и самыми компактными маточными кустами отличаются подвои Малыш Будаговского, 2­3­3, 2­3­17, 2­9­56, 2­9­90, 2­12­10, 2­12­36, 2-15-2, 2-15-15, 4­2­3, 4­2-50, 9­1­2, 9­1­3, 9­1­4, 9­1­5, 9­1­9. Самые раскидистые маточные кусты со средним отклонением побегов от вертикали более 40° имеют подвои B9, 2­9­96, 3­4-7.

В процентном отношении доля стандартных отводков на маточных кустах составляет от 22,8 до 72,5%, наиболее высокие значения по данному показателю отмечены у подвойных форм 2-9-49, 2-9-90, 2-15-2, 2-15-15, 4-6-5.

Между количеством стандартных укорененных отводков и их общим количеством на маточном кусте изучаемых клоновых подвоев установлена средняя положительная корреляция, равная 0,67. Между удельной долей стандартных укорененных и неукорененных отводков, образуемых маточными кустами различных генотипов, выявлена отрицательная корреляция среднего уровня -0,53.

4 ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВНЫХ СОРТО-ПОДВОЙНЫХ КОМБИНАЦИЙ ЯБЛОНИ В ПИТОМНИКЕ КОНКУРСНОГО ИСПЫТАНИЯ

Цель исследований: оценка перспективных сорто-подвойных комбинаций яблони в питомнике конкурсного испытания в природно-климатических условиях Центрально-Черноземного региона (Тамбовской области) и выделение лучших форм клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ для дальнейшего изучения в конкурсном саду.

Задачи исследований:

— провести сравнительный анализ перспективных сорто-подвойных комбинаций яблони в условиях питомника конкурсного испытания по комплексу значимых биологических признаков и высоких производственных показателей;

— определить динамику изменения биометрических показателей сорто-подвойных комбинаций в питомникена основе перспективных клоновых подвоев;

— по показателям в питомнике выделить лучшие формы клоновых подвоев и наиболее перспективные сорто-подвойные комбинации яблони, рекомендуемые для дальнейшего комплексного изучения в саду конкурсного испытания.

Научная новизна и практическая значимость: в условиях питомника конкурсного испытания проведена оценка новых перспективных сорто-подвойных комбинаций яблони на основе лучших производственных сортов яблони Лобо и Ханни (Хоней) Крисп для Средней полосы России, привитых на 48 перспективных и районированных клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ. Для морфометрического анализа использован ряд учетных признаков, позволяющих комплексно оценить особенности развития надземной части растений каждой из изученных сорто-подвойных комбинаций. Установлено влияние привойного и подвойного компонентов однолетних саженцев яблони, на основе которого были выделены лучшие формы клоновых подвоев яблони, рекомендуемые для дальнейшего изучения в саду конкурсного испытания.

Объекты, условия и методика проведения исследований

Питомник конкурсного изучения, в котором проведены исследования, расположен в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательном центре (НОЦ) имени В.И. Будаговского и служит для ежегодного исследования перспективных генотипов клоновых подвоев при получении высококачественного посадочного материала яблони.

В 2020 г. в первом поле питомника было изучено 45 подвойных формяблони, из них 34– перспективных клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ 2002-2009 гг. гибридизации, во втором и третьем полях – по 48 генотипов. Контролем служили районированные подвои различной силы роста – Парадизка Будаговского, также известный в других странах мира как B9 (карликовый), 62-396 (карликовый/полукарликовый), 54-118 (полукарли-ковый/среднерослый), 70-20-20 (среднерослый). В качестве привойного компонента прививки использовали районированные сортаяблони Лобо и Ханни (Хоней) Крисп с плодами зимнего срока созревания, востребованные в настоящее время в производственных интенсивных садах Средней полосы России. Подобный крупномасштабный опыт по сравнению сорто-подвойных комбинаций на основе перспективных клоновых подвоев яблони нового поколения, полученных в Мичуринском ГАУ, проводится впервые.

В питомнике проводили комплекс стандартных агротехнических мероприятий – механическое рыхление почвы, прополка сорняков, регулярный полив. Кристаллические и жидкие удобрения не вносили, чтобы исключить возможность их дополнительного влияния на рост и развитие клоновых подвоев.

При изучении коллекции клоновых подвоев яблони учитывали следующие хозяйственно-биологические показатели: приживаемость отводков, процент подошедших к окулировке подвоев, приживаемость «глазков» после окулировки, сохранность окулянтов в зимний период, удельный выход и развитие однолетних саженцев по результатам осенней ревизии, удельный выход и развитие двухлетних саженцев по результатам осенней ревизии.

Исследования проводили с учетом «Методики государственного сортоиспытания» [88], «Программы и методики селекции плодовых, ягодных и орехоплодных культур» [89, 90], методики изучения подвоев плодовых культур [91, 92], методики выявления сортов интенсивного типа [93], а также методик, разработанных сотрудниками кафедры плодоводства Мичуринского ГАУ [95-98]. Статистическую обработку полученных данных проводили в программной среде Microsoft Office Excel 2016.

Результаты исследований

Изучаемые клоновые подвои яблони на первом поле питомника характеризовались высокой приживаемостью после посадки. Во многом это связано со сложившимися благоприятным температурным режимом в вегетационный период, а также благодаря регулярному и достаточному для поддержания оптимального уровня влажности почвы капельному орошению питомника.После высадки отделенных стандартных укорененных отводков весной в первое поле питомника в среднем по генотипам в среднем прижилось 97,2%, из них в свою очередь затем оказались пригодными к окулировке 97,4%. От исходного количества высаженных подвоев пригодных к окулировке по изучаемым генотипам в июле 2020 г. в среднем отмечено 86,0%. Доля подвоев с прижившимися щитками («глазками») после окулировки составила 97,4% от заокулированных и 83,8% от исходного количества высаженных подвоев. Наибольшей приживаемостью окулянтов в первом поле питомника выше контрольногоуровня (более 94%) характеризовались подвои 2-3-14, 2-9-49, 2-9-90,2-12-36, 2-15-2(таблица9).

Таблица 9 – Производственные показатели первого поля питомника (2020 г.)

Продолжение таблицы 9

Продолжение табл. 10

В питомнике выход однолетних саженцев яблони составил в среднем по сортам 88,5%. Наибольший выход на уровне 93,6% отмечен у саженцев сорта Лобо, а наименьший (83,4%) – у сорта Ханни Крисп.

Изучение сорто-подвойных комбинаций сортов яблони на клоновых подвоях различной силы роста во втором поле питомника

В результате проведенных исследований изучены СПК районированных производственных сортов яблони Лобо и Ханни (Хоней) Крисп, привитых на на новых перспективных и районированных клоновых подвоях различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ. Выявлена значительная вариабельность биометрических показателей растений, вызванная взаимным влиянием компонентов прививки (таблицы 10, 11). Вариационные кривые значений данных признаков имеют вид как стандартного нормативного распределения, так и двумодальных кривых (рисунки 35-44). Это может быть связано с различием показателей у СПК на клоновых подвоях различной силы роста.

Наименьшим ростом в питомнике характеризовались СПК саженцев с участием клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ 2-3-2, 2-3-14, 2-9-56, 2-12-34, 2-12-36, 5-26-127, 9-1-1, 9-1-9.Часть морфометрических показателей саженцев на контрольных подвоях 62-396 и 54-118 оказались сходными между собой, при этом у последнего оказались более выражены параметры боковых однолетних разветвлений саженцев и увеличена площадь листовой поверхности.

На примере сорто-подвойных комбинаций сорта Ханни Крисп установлено, что у саженцев на основе более слаборослых клоновых подвоев имеют меньшее количественное выражение как исходные морфометрические признаки (высота саженца, диаметр штамба, суммарная длина однолетнего прироста, площадь листьев), так и их взаимные соотношения – удельная площадь листового аппарата, индекс роста (рисунки45-51).

Таблица 10 – Вариабельность морфометрических признаков однолетних саженцев яблони у 48 сорто-подвойных комбинаций сорта Лобо

Таблица 11– Вариабельность морфометрических признаков однолетних саженцев яблони у 48 сорто-подвойных комбинаций сорта Ханни Крисп

Рисунок 35 – Вариабельность высоты однолетних саженцев яблони сортов Лобо и

Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 36 – Вариабельность диаметра стволика саженцев у однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 37 – Вариабельность суммарной длины боковых разветвлений

однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп,

привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 38 – Вариабельность количества боковых разветвлений

однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп,

привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 39 – Вариабельность количества листьев однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 40 – Вариабельность площади листовой пластинки однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 41 – Вариабельность площади листовой пластинки однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 42 – Вариабельность суммарной длины надземной части

однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп,

привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 43 – Вариабельность удельной площади листового аппарата (относительно длины прироста) однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп,

привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 44 – Вариабельность удельной площади листового аппарата (относительно площади поперечного сечения стволика) однолетних саженцев яблони сортов

Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Рисунок 45 – Вариабельность высоты однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 46 – Вариабельность диаметра штамба однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 47 – Вариабельность суммарной длины побегов у однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста

селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 48 – Вариабельность удельной площади листового аппарата (относительно длины побегов)у однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 49 – Вариабельность удельной площади листового аппарата (относительно площади поперечного сечения штамба) у однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 50 – Вариабельность индекса роста(по высоте растения) однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

Рисунок 51 – Вариабельность индекса роста (с учетом суммарной длины однолетнего прироста) однолетних саженцев яблони сорта Ханни Крисп, привитых на клоновые подвои различной силы роста селекции Мичуринского ГАУ

У однолетних саженцев яблони отмечены положительные корреляции среднего и высокого уровня по следующим парам сопряженных биометрических показателей, которые учитывают генотипические особенности как подвойного, так и привойного (сортового) компонентов прививки (рисунки 52-54):

— между соответствующими значениями высоты саженца и диаметра его штамба у СПК с участием сорта Лобо – на уровне 0,73; Ханни Крисп0,91;

— между высотой саженца и количества его листьев – у сорта Лобо 0,66; Ханни Крисп 0,77;

— между диаметром штамба саженца и количеством его листьев – у сорта Лобо 0,63; Ханни Крисп 0,77;

— между высотой саженца и площадью его листового аппарата – у сорта Лобо 0,71; Ханни Крисп 0,81.

— между диаметром штамба саженца и площадью его листового аппарата – у сорта Лобо 0,72; Ханни Крисп 0,81;

— между количеством листьев на саженце и площадью его листового аппарата – у сорта Лобо0,90; ХанниКрисп 0,95;

— между высотой саженца и удельной площадью его листового аппарата(относительно поперечного сечения штамба)– у сорта Лобо0,91; ХанниКрисп 0,98.

Отмечены корреляции среднего уровня:

— междузначениями высотыоднолетнего саженца исуммарной длины его боковых разветвлений у СПК сорта Лобо на уровне 0,54; Ханни Крисп 0,62;

— между значениями высотыоднолетнего саженца и количеством его боковых разветвлений – у СПК сорта Лобо 0,51; Ханни Крисп 0,69.

Выявление корреляций биометрических признаков растений также имеет практическое значение: при оценке большого количества саженцев десятков различных СПК в питомнике достаточным будет являться измерение только одного признака из группы сопряженных. Это позволит без снижение приемлемой точности получить достоверные показатели для большого количества генотипов. При этом измерение основных биометрических показателей саженца – высоты и диаметра штамба является наиболее простым и быстрым, а также при необходимости может производиться в автоматическом режиме с использованием современных технических средств.

Рисунок 52 – Зависимость между показателями высоты саженца и диаметра его штамба

у 48 сорто-подвойных комбинаций яблони сорта: а – Лобо;б – Ханни Крисп.

Рисунок 53 – Зависимость между показателями высоты саженца и суммарной длины его побегов (однолетнего прироста) у 48 сорто-подвойных комбинаций яблони сорта: а – Лобо;б – Ханни Крисп.

Рисунок 54 – Зависимость между показателями диаметра штамба саженца и суммарной длины его побегов (однолетнего прироста) у 48 сорто-подвойных комбинаций яблони сорта: а – Лобо;б – Ханни Крисп.

Одной из важнейших практических задач при анализе особенностей роста и развития саженцев яблони различных сорто-подвойных комбинаций является выявление маркерных диагностических признаков для ускорения идентификации и отбора карликовых клоновых подвоев в питомнике.

Для проведения более эффективного сравнительного количественного анализа степени развития саженцев различных СПК в питомнике, нами был предложен и рассчитан показатель, условно названный индексом роста. При его вычислении использовали два способа:

1) с учетом только высоты растения:произведение высоты саженца (в см) и диаметра штамбаего привойного компонента в 3 см выше уровня прививки (в мм);

2) кроме высоты растения дополнительно учитывали длинувсех егобоковых разветвлений – в этом случае показатели высоты саженца и общей длиныего боковых разветвлений суммировали(в см) и умножали на диаметр штамба его привойного компонента(в мм).

Первый способ расчета индекса роста саженцев СПК яблони более прост в использовании, а второй способ точнее, поскольку позволяет в ряде анализов учитывать суммарную площадь листьев, образующихся на боковых разветвлениях и составляющих общую фотосинтетическую поверхность двулетнего саженца.

В пределах одного привойного компонента установлена высокая положительная корреляция между двумя данными показателями индекса роста: 0,95 у сорта Лобо и 0,91 у Ханни Крисп. Между сортами по индексу роста саженца выявлена только корреляция среднего уровня: 0,63 при расчете первым способом и 0,55 – вторым (рисунок 55).Некоторое различие обоих индексов роста у однолетних саженцев яблони в пределах одного сорта вызвано влиянием не только подвойного, но и генотипа привойного компонента, так как все сорта яблони также характеризуются индивидуальными особенностями темпов роста и развития.

При анализе вариационных кривых показателей индекса роста саженцев у изучаемых СПК обоих сортов отмечен двумодальный характер кривой, соответствующей распределению признака у растений двух групп – на наиболее слаборослых (карликовых) и полукарликовых / среднерослых клоновых подвоях (рисунок 56).

Рисунок 55 – Взаимосвязь показателей индексов роста саженцев СПК сортов Лобо и Ханни Крисп на клоновых подвоях селекции Мичуринского ГАУ, рассчитанных двумя способами: а – по формуле «высота растения × диаметр штамба»; б – по формуле «суммарная длина побегов × диаметр штамба».

Рисунок 56 – Вариабельность показателей индекса роста (по высоте растения) однолетних саженцев яблони сортов Лобо и Ханни Крисп, привитых на 48 клоновых подвоев различной силы роста

Выводы по главе 4

Впервые в одном экспериментев условиях питомника конкурсного испытания изучены 96 СПК с участием районированныхпроизводственных сортов яблони Лобо и Ханни Крисп, востребованных в Средней полосе России, привитых на новые перспективные клоновые подвои селекции Мичуринского ГАУ. У однолетних саженцев выявлено взаимное влияние привойного и подвойного компонента прививки, установлены корреляции высокого и среднего уровня между сопряженными биометрическими признаками растений.

Наибольшей приживаемостью окулянтов в первом поле питомника выше контрольного уровня (более 94%) характеризовались подвои 2-3-14, 2-9-49, 2-9-90,2-12-36, 2-15-2.В питомнике выход однолетних саженцев яблони составил в среднем по сортам 88,5%. Наибольший выход на уровне 93,6% отмечен у саженцев сорта Лобо, а наименьший (83,4%) – у сорта Ханни Крисп.

Для проведения более эффективного сравнительного количественного анализа степени развития саженцев различных СПК в питомнике, нами был предложен и рассчитан показатель, условно названный индексом роста. При его вычислении использовали два способа – с учетом только высоты растения или суммарной высоты саженца и длинывсех его боковых разветвлений, умноженных на диаметр штамба привойного компонента.При анализе вариационных кривых показателей индекса роста саженцев у изучаемых СПК обоих сортов отмечен двумодальный характер кривой, соответствующей распределению признака у растений двух групп – на наиболее слаборослых (карликовых и суперкарликовых) и полукарликовых / среднерослых клоновых подвоях

Установлено, что у саженцев наоснове более слаборослых клоновых подвоев имеют меньшее количественное выражение как исходные морфометрические признаки (высота саженца, диаметр штамба, суммарная длина однолетнего прироста, площадь листьев), так и их взаимные соотношения – удельная площадь листового аппарата, индекс роста.

К группе наиболее слаборослых по результатам изучения СПК в питомнике можно выделитьсаженцы яблони, привитые на перспективные клоновые подвои селекции Мичуринского ГАУ 2-3-2, 2-3-14, 2-9-56, 2-12-34, 2-12-36, 5-26-127, 9-1-1, 9-1-9. В дальнейшем эти генотипы рекомендованы к изучению в саду конкурсного испытания по комплексу ценных хозяйственно-биологических и производственно-технологических признаков.

5 КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА СОРТО-ПОДВОЙНЫХ КОМБИНАЦИЙ ЯБЛОНИ В САДУ КОНКУРСНОГО ИСПЫТАНИЯ

Клоновые подвои являются важнейшим и неотъемлемым элементом современного интенсивного садоводства во всем мире. Они позволяют регулировать силу роста привойного компонента (сорта) и оказывать решающее влияние на его скороплодность, урожайность и товарные качества плодов [2-4, 6]. При получении посадочного материала в питомнике и дальнейшем возделывании плодовых деревьев в саду каждый используемый клоновый подвой и сорт рассматривают в структурно-функциональном единстве конкретной сорто-подвойной комбинации, которая характеризуется комплексом ценных хозяйственно-биологических признаков и определяет технологию производства и хранения плодов данного сорта [2, 8].

Мичуринский государственный аграрный университет является лидером в России в области селекции слаборослых клоновых подвоев яблони: здесь получены 24 из 50 районированных в настоящее время подвойных форм, согласно последней редакции Государственного реестра селекционных достижений, допущенных к возделыванию на территории РФ [87]. При получении нового гибридного материала важным являяется комплексный анализ каждого генотипа по комплексу ценных хозяйственно-биологических и технологических признаков. Изучение и выделение перспективных генотипов клоновых подвоев яблони завершают по итогам изучения роста и продуктивности их сорто-подвойных комбинаций в многолетних насаждениях.

Влияние подвойной формы на ростовые показатели кроны и продуктивность плодового дерева является его важнейшей характеристикой. Для интенсивных насаждений яблони наиболее перспективно использование наиболее слаборослых клоновых подвоев – карликовых и суперкарликовых.

Цель исследований: изучение основных биометрических показателей привойно-подвойных комбинаций яблони, влияющих на формирование продуктивности, для выделения перспективных подвойных форм, пригодных к возделыванию в промышленных насаждениях.

Задачи исследований:

— определить влияние перспективных форм клоновых подвоев на силу роста плодового дерева и габитус его кроны;

— провести анализ особенностей роста побегов, расположенных на несущих ветвях кроны, у конкретных сорто-подвойных комбинаций яблони;

— изучить особенности площади листового аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони в условиях сада и его вариабельностьу каждого из сортов.

— провести оценку урожайности сорто-подвойных форм яблони;

— провести анализ многолетней динамики роста изучаемых показателей;

— выделить генотипы подвоев, наиболее перспективные в условиях сада.

Научная новизна и практическая значимость исследований

Проведено изучение динамики ценных биологических и хозяйственно-технологических количественных показателей сортов яблони летнего и осеннего сроков созревания, привитых на новых перспективных клоновых подвоях разной силы роста. Изученные особенности указывают на возможность использования ряда подвоев для возделывания в промышленных насаждениях садах интенсивного типа. Экспериментально установлен характер влияния новых форм слаборослых клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ на хозяйственно-ценные признаки растений яблони и биологические закономерности их изменения.

Объекты, условия и методика проведения исследований

Исследования сорто-подвойных комбинаций яблони проведены в саду конкурсного испытания, расположенном в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательном центре (НОЦ) имени В.И. Будаговского. Схема посадки растений 5х3м (667 шт./га). Залужение междурядий чересполосное, чередующееся с черным паром. Агротехнические мероприятия стандартные. Внесение гранулированных удобрений в почву и некорневых подкормок не проводилось.

Объектом исследования являлись 19 сорто-подвойных комбинаций яблони, полученных с участием 11 перспективных подвойных форм селекции Мичуринского ГАУ. Привоем служили районированные сорта яблони, распространенные в Средней полосе России – Мелба (летнего срока созревания плодов) и Антоновка обыкновенная (осеннего срока созревания плодов).

Основные учеты и наблюдения осуществлялись в соответствии с «Программой и методикой сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур» [91], «Методикой учетов и наблюдений в опытах с плодовыми и ягодными культурами» [92], «Изучением коллекции семечковых культур и выявление сортов интенсивного типа» [93].

Результаты исследований

Проведена сравнительная оценка биометрических показателей надземной части деревьев яблони различных СПК в саду конкурсного испытания по окончании вегетационного периода 2020 г. (таблицы 12, 13, рисунки57-58).

В зависимости от силы роста подвоя отмечена вариабельность учитываемых морфометрических признаков.

Таблица 12 – Биометрические показатели роста и развития деревьев сорто-подвойных комбинаций яблони в саду конкурсного испытания по окончании вегетационного периода 2020 г.

Различия между минимальными и максимальными показателями у СПК сорта Антоновка обыкновенная составили по высоте дерева 1,4 раза, по объему кроны – 2,8 раза, по диаметру штамба – 1,7 раза. У СПК сорта Мелба соответствующая разница по высоте дерева 1,4-кратная, по объему кроны – 3,3-кратная, по диаметру штамба – 1,8-кратная.

Между всеми парами исследованных биометрических показателей надземной части деревьев СПК яблони на клоновых подвоях различной силы роста установлены высокие положительные корреляции. У обоих сортов яблони ее значение на уровне +0,89…0,95 выявлено между высотой дерева и объемом его кроны, между высотой дерева и диаметром штамба коэффициент корреляции составил +0,85…0,91, а между объемом кроны и диаметром штамба +0,89…0,91.

54-118 (контроль – п-к)	62-396 (контроль – к)	2-3-49	2-9-49
2-14-2	2-15-2	2-15-15	4-6-5

Рисунок 57 – Сравнение по высоте кроны деревьев изучаемых сорто-подвойных комбинаций яблони сорта Антоновка обыкновенная (апрель 2020 г.). Высота линейки – 2 м

Анализ всех морфологических показателей надземной части деревьев показывает, что выраженными признаками карликовости и компактным габитусом кроны на уровне контрольного районированного подвоя 62-396 обладают деревья сорта Мелба, привитые на подвоях2-14-2, 3-4-7, 2-3-49, а также СПК сорта Антоновка обыкновенная на клоновых подвоях 2-14-2, 2-3-49, 2-9-49. Деревья обоих сортов на подвое 2-14-2 характеризуются самой сдержанной силой роста и наименьшим объемом кроны на уровне контроля 62-396. Биометрические показатели роста надземной части деревьев на уровне полукарликового / среднерослого подвоя 54-118 отмечены у подвойных форм 2-15-2и 2-15-15. Промежуточное положение между показателями деревьев на контрольных подвоях занимают СПК с участием экспериментальных подвойных форм 83-1-15 и 2-12-10. Наиболее сильный рост отмечен у СПК с участием подвоя 4-6-5, высота деревьев которых у сорта Антоновка обыкновенная достигает 3 м, а у сорта Мелба немного превышает ее.

54-118 (контроль – п-к)	62-396 (контроль – к)		83-1-15		2-3-49
2-9-49	2-12-10		2-14-2		2-15-2
2-15-15		3-4-7		4-6-5

Рисунок 58 – Сравнение по высоте кроны деревьев изучаемых сорто-подвойных комбинаций яблони сорта Мелба(апрель 2020 г.). Высота линейки – 2 м

Изучение особенностей биометрических показателей деревьев СПК яблони показало, что плотность обрастания скелетных ветвей плодовыми образованиями по окончанию вегетационного периода 2020 г. у сорта Мелба оказалась значительно выше, чем у сорта Антоновка обыкновенная, что связано с генотипическими особенностями подвойного компонента (таблица 13).

Таблица 13 – Плотность обрастания несущих ветвей сорто-подвойныхкомбинаций яблони в саду конкурсного испытания

По количеству заложенных боковых разветвлений на скелетных ветвях различие между минимальным и максимальным значениями признака у СПК сорта Антоновка обыкновенная – 1,3-кратное (39,5-51,8 шт./м), Мелба – 1,6-кратное (43,8-70,8 шт./м). При этом между сортами корреляция значений данного показателя составила +0,67.

У деревьев сорта Мелба плотность обрастания плодовыми образованиями свыше 55 шт. на 1 м скелетной ветви отмечена на подвойных формах 2-14-2, 83-1-15, 2-3-49; в диапазоне 50-55 шт./м – у СПК с участием подвоев 3-4-7, 62-396. По данному показателю у сорта Антоновка обыкновенная выделяются подвойные формы 2-3-49, 2-9-49, 2-14-2, плотность обрастания плодовыми образованиями на 1 м ветви у данных СПК составила более 35 шт./м.Различие между минимальным и максимальным значениями данного признака у СПК сорта Антоновка обыкновенная – 1,4-кратное (29,9-40,8 шт./м), Мелба – 1,6-кратное (39,3-61,7 шт./м). При этом между сортами корреляция значений данного показателя составила +0,86.

Между соответствующими значениями количества плодовых образований и боковых разветвлений у СПК в пределах каждого сорта выявлены положительные корреляции высокого уровня: у сорта Антоновка обыкновенная +0,71, Мелба на уровне +0,98. Вариабельность данных компонентов плодоношения связана с генотипическим влиянием подвоев различной силы роста.

У СПК сортов Антоновка обыкновенная и Мелба в течение вегетационного периода 2020 г. отмечено меньшее увеличение количества плодовых образований деревьев, сформированных в сравнении с сезонами 2018/2017 гг.

Частично это оказалось связано с наблюдаемой периодичностью плодоношения деревьев яблони и сложившими неблагоприятными природными условиями. В 2018 г. были отмечены высокие показатели цветения и плодоношения большинства СПК изучаемых деревьев, что способствовало снижению процента закладки плодовых образований у них на следующий сезон. В свою очередь, в 2019 г. вследствие сложившихся неблагоприятных климатических условий в первой половине мая (продолжительные осадки и понижение температуры воздуха) оказалось затруднено опыление пчелами малочисленных распустивших цветков. Как следствие, товарное плодоношение в сезоне 2019 г. практически полностью отсутствовало.

В конце вегетационного периода 2020 г. был проведен сравнительный анализ площади листового аппарата у изучаемых сорто-подвойных комбинаций яблони в условиях сада. Данный признак имеет важное значение при комплексном изучении новых перспективных клоновых подвоев, так как позволяет оценить продуктивность плодовых деревьев в связи с их силой роста и урожайностью в условиях многолетних промышленных насаждений.

Одним из важнейших количественных показателей плодовых деревьев в саду является формируемая ими. У СПК сорта Антоновка обыкновенная площадь листового аппарата изменялась в диапазоне 623 – 1117 см² в расчете на 1 м однолетнего прироста, у СПК сорта Мелба – от 791 до 1086 см²/м. При этом минимальное значение удельной площади листового аппарата отмечено у деревьев обоих сортов на экспериментальном карликовом подвое 2-14-2, а наибольший показатель по данному признаку – на полукарликовом/среднерослом районированном подвое 54-118. У СПК сорта Антоновка обыкновенная отмечены различия между минимальным и максимальным значениями в 1,8 раза, сорта Мелба – 1,4 раза (рисунок 59). При этом корреляция значений удельной листовой поверхности у соответствующих СПК двух данных сортов составила +0,71.

Рисунок 59 – Влияние генотипа подвойного и привойного компонентов на величину удельной листовой поверхности деревьев яблони в условиях сада

При этом отмечено варьирование площади листовой пластинки у СПК на клоновых подвоях различной силы роста, даже в случае единого привойного компонента (сорта). Различие между минимальным и максимальным значениями площади листовой пластинки у изучаемых СПК сорта Антоновка обыкновенная – 1,7-кратное, Мелба – 1,5-кратное (рисунок 60).

Сравнительный анализ площади фотосинтетического аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони имеет важное значение при комплексном изучении новых перспективных клоновых подвоев, так как позволяет оценить продуктивность плодовых деревьев в связи с их силой роста и урожайностью в условиях многолетних промышленных насаждений.

Рисунок60 – Влияние генотипа подвойного и привойного компонентов на вариабельность площади листовой пластинки деревьев яблони в условиях сада

По длине междоузлий на однолетних приростах различие между минимальным и максимальным значениями у СПК сорта Антоновка обыкновенная составило 10,5% (от 3,8 до 4,2 см), Мелба – 35,5% (от 3,1 до 4,2 см) при корреляции между сортами, привитыми на одинаковые подвои, равной +0,71. Корреляция между высотой деревьев на различных подвоях и длиной междоузлий их побегов составила у сорта Антоновка обыкновенная +0,55, Мелба +0,57. Следует отметить, что четкой закономерности по длине междоузлий у разных СПК в рамках каждого изучаемого сорта яблони не отмечено, но в целом деревья на более сильнорослых подвоях характеризуются увеличенными значениями данного параметра. У деревьев на карликовых подвоях отмечена наименьшая длина междоузлий на однолетних приростах, что способствует незначительному увеличению количества листьев на единицу длины побегов у данных СПК, однако показатель удельной листовой поверхности при этом не возрастает.

Выводы по главе 5

По окончанию вегетационного периода 2020 г. в саду конкурсного испытания различия между минимальными и максимальными показателями у СПК сорта Антоновка обыкновенная составили по высоте дерева 1,4 раза, по объему кроны – 2,8 раза, по диаметру штамба – 1,7 раза. У СПК сорта Мелба соответствующая разница по высоте дерева 1,4-кратная, по объему кроны – 3,3-кратная, по диаметру штамба – 1,8-кратная.

Между всеми парами исследованных биометрических показателей надземной части деревьев СПК яблони на клоновых подвоях различной силы роста установлены высокие положительные корреляции. У обоих сортов яблони ее значение на уровне +0,89…0,95 выявлено между высотой дерева и объемом его кроны, между высотой дерева и диаметром штамба коэффициент корреляции составил +0,85…0,91, а между объемом кроны и диаметром штамба +0,89…0,91.

Изучена вариабельность площади листового аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони в условиях сада. Минимальное значение удельной площади листового аппарата отмечено у деревьев обоих сортов на экспериментальном карликовом подвое 2-14-2, а ее наибольший показатель – на полукарликовом / среднерослом районированном подвое 54-118. Различия между минимальным и максимальным значениями данного признака у привойно-подвойных комбинаций сорта Антоновка обыкновенная составили 1,8 раза, Мелба – 1,4 раза.Отмечено варьирование площади листовой пластинки у деревьев каждого из изучаемых сортов, привитых на клоновые подвои различной силы роста. В целом, с увеличение силы роста подвойного компонента у привоя наблюдали увеличение площади листовой пластинки и листовой поверхности на единицу длины побега.У сорта Антоновка обыкновенная в зависимости от подвоя величина площади листовой пластинки изменялась в 1,7 раза, Мелба – в 1,5 раза. По длине междоузлий на однолетних приростах различие между минимальным и максимальным значениями у сорто-подвойных комбинаций сорта Антоновка обыкновенная составило 10,5% (от 3,8 до 4,2 см), Мелба – 35,5% (от 3,1 до 4,2 см) при корреляции между сортами, привитыми на одинаковые подвои, равной 0,71.

Сравнительный анализ площади фотосинтетического аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони имеет важное значение при комплексном изучении новых перспективных клоновых подвоев, так как позволяет оценить продуктивность плодовых деревьев в связи с их силой роста и урожайностью в условиях многолетних промышленных насаждений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В 2020 году было увеличено количество единиц гибридного фонда яблони в селекционной школке. Для повышения сохранности проростков и как следствие – выхода гибридных растений, стратификацию семян 2019 г. гибридизации осуществляли ранее апробированным нами способом – посредством их высева в малообъемные пластиковые контейнеры со стерильной торфосмесью, которые помещаются в климатическую камеру с автоматическим контролем температуры и выдерживаются 55-70 суток (в зависимости от появления всходов) при +1,5…+2,0°С.

Использование данного методического приема позволило значительно увеличить всхожесть гибридных семян – до 83,6%: получено 752 проростка, к окончанию вегетационного периода в селекционной школке насчитано 648 гибридных растения (86,2% от высеянных проростков и 72,1% от исходного числа застратифицированных гибридных семян).

Впервые в 2020 г. в селекционную школку были высажены сеянцы от гибридизации клоновых подвоев селекции Мичуринского ГАУ с генотипами яблони колонновидного габитуса роста, имеющими ген колонновидности Co, а также с производным природного вида – яблони обильноцветущей (M. floribunda Siebold ex Van Houtte). В дальнейшем среди полученного гибридного потомства предполагается поиск и выявление гибридных генотипов клоновых подвоев с доминантным аллелем гена колонновидности Co и генами устойчивости к биотическим и абиотическим стрессорам от M. floribunda.

Полученные в 2018 г. молодые сеянцыот гетероплоидных скрещиваний доноров нередуцированных гамет с клоновыми подвоями яблони, были пересажены осенью 2020 года из селекционной школки в адвентивный маточник для дальнейшего комплексного изучения.

Для получения новых гибридных генотипов слаборослых клоновых подвоев яблони с ценными хозяйственно-биологическими признаками в мае 2020 г. были проведены направленные скрещивания в 29 комбинациях скрещиваний с участием 12 материнских и 13 отцовских форм, а также в 8 вариантах свободного опыления. Общее количество полученных гибридных семян составило 4435 шт.

Для закладки экспериментального коллекционно-гибридного сада в структурном подразделении ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ – Научно-образовательного центре(НОЦ) имени В.И.Будаговского подготовлен посадочный материал в виде однолетних саженцев 34 образцов рода MalusMill. из коллекции Филиала Майкопская опытная станция ФИЦ Всероссийский научно-исследовательский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова, полученных в 2019 г. в рамках соглашения о научном сотрудничестве. Также в 2020 г. генетическая коллекция Мичуринского ГАУ была пополнена 5 новыми образцами яблони. В дальнейшем планируется комплексное изучение новых генотипов для оценки их потенциальной возможности использования в селекционном процессе и научно-производственных экспериментов в области садоводства.

В результате молекулярно-генетических исследований проведена идентификация локусов количественных признаков (QTL) Dw1 и Dw2, вовлеченных в контроль признака карликового роста у клоновых подвоев яблони. Для их выявления был проанализированы пять микросателлитных маркеров (три маркера локуса Dw1 – Hi01c04, Hi04a08 и CH03a09 и двамаркера локуса Dw2 –MDP0000365711 и MDP0000243703). Проанализированы 14 генотипов подвоев яблони с карликовым и полукарликовым типом роста. Для каждого локуса был идентифицирован только один маркер.

На основании анализа микросателлитных последовательностей генома проведена оценка генетического разнообразия. Кластерный анализ полученных данных не выявил отдельных групп по степени схожести.

Создана коллекция образцов ДНК районированных и перспективных генотипов клоновых подвоев, сортов, кребов-опылителей и дикорастущих форм яблони для молекулярно-генетического анализа. Всего подготовлено 80 образцов рода MalusMill.

Выявлено отрицательное действие наличия NaCl в питательной среде культивирования на коэффициент размножения и состояние культивируемых растений. По результатам исследований снижение коэффициента размножения побегов наблюдается уже при 0,3% NaCl в питательной среде, при повышении концентрации NaCl замедляется и прекращается размножение побегов, наблюдаются некрозы листьев. При концентрации NaCl 1,2% экспланты полностью некротизируют. В качестве селективного агента на солеустойчивость для получения сомаклональных вариантов в условиях invitro эффективным является использование концентрации 0,6% NaCl.

Оптимизированы методические приемы регенерации адвентивных побегов из каллуса соматического происхождения путем совместного использования стресс-факторов и химических соединений с антистрессовым действием. Наиболее эффективным антистрессором показала себя аскорбиновая кислота.

Разработаны методические приемы тканевой селекции гибридных генотипов клоновых подвоев яблони к повышенному уровню анионного засоления в условиях invitro и впервые получены растения-регенеранты перспективных форм клоновых подвоев яблони селекции ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ с повышенной устойчивостью к хлоридному засолению в экспериментально моделируемых стрессовых условиях invitro, с целью дальнейшего изучения данных форм в условиях природного и антропогенного загрязнения почв.

Выращивание клоновых подвоев и сортов яблони в мире производится на территориях с сильно различающимися природно-климатическими условиями. Среди рассмотренных территорий наиболее благоприятными условиями для возделывания насаждений яблони отличаются страны Центральной и Восточной Европы с «мягкой» зимой и высокими показателями средней годовой температуры, сходными показателями обладает Южный Федеральный округ РФ. Наименее благоприятными климатическими условиями отличаются центральная часть европейской территории России, Южный Урал, а также штат Миннесота в США – данные территории позволяют возделывать культуру яблони, но при обязательном научно-обоснованном подборе высокоустойчивых сортов и клоновых подвоев.

Среди мировых территорий, где производится селекция, испытание клоновых подвоев яблони и организованы крупные региональные плодопитомники, наиболее холодным и континентальным климатом также отличается Центральная Россия (г. Мичуринск Тамбовской области). Это позволяет считать клоновые подвои яблони, которые получены здесь и успешно прошли конкурсное сортоиспытание, одними из самых устойчивых в мире к неблагоприятным природно-климатическим условиям.

Установлена значительная вариабельность показателей роста и развития побегов, а также степени их укоренения у перспективных и районированных подвоев селекции Мичуринского государственного аграрного университета. Это вызвано генетическим разнообразием изученной коллекции генотипов рода MalusMill. в связи с их различным происхождением и использованием метода межвидовой гибридизации. Наибольшей изменчивостью характеризуется площадь листовой поверхности маточного куста.

Выявлены основные закономерности развития в маточнике перспективных клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ. Установлены корреляции между основными морфологическими признаками, которые в дальнейшем планируется использовать в селекции для отбора потенциально ценных гибридов. Отмечена корреляция показателей высоты маточного куста и площади его листовой поверхности – в расчете на один побег 0,71; для всего маточного куста 0,45; между выходом стандартных отводков с куста и средним баллом их укоренения (на уровне 0,72). Изученные показатели роста и развития побегов, а также степени их укоренения у генотипов демонстрируют значительную гетерогенность гибридных растений, что обусловлено их различным генетическим происхождением и связанной с этим неодинаковой силой роста маточных кустов. Выделены перспективные клоновые подвои с высокими производственными показателями в маточнике.

Основными производственными показателями любого подвоя в маточнике являются количество образуемых укорененных отводков и доля среди них стандартных. Чем выше оба данных показателя, тем большую ценность для производства представляет подвой. Отмечена положительная корреляция на уровне 0,58 между общим количеством отводков с одного куста и числом стандартных. Установлена взаимосвязь процента неукорененных отводков с высотой маточных кустов (r = 0,56), количеством стандартных отводков в одном кусте (-0,49) и их процентным выходом (-0,72).

Самый высокий показатель общего состояния маточных кустов на уровне 4,6 баллов отмечен у подвойных форм 85-11-9 и 2-9-49, характеризующихся сдержанным ростом привойного компонента. Из новых генотипов высокой комплексной устойчивостью на уровне 4,3 баллов отличались подвои 2-9-56, 2-15-15.

Наименее выраженной разветвленностью трехлетних побегов на маточных кустах отличались подвойные формы 2-3-2, 2-9-77, 2-9-90, а также контрольный районированный подвой яблони 54-118. Наибольшие значения коэффициента разветвления трехлетних побегов отмечены у генотипов 2-3-14, 2-3-44, 2-12-10, 2-12-15, 2-15-15, 5-24-1, 5-28-11, 3-4-7, 4-6-5, 9-1-1, 9-1-3.

В 2020 г. высотой куста в маточнике менее 60 см отличалась формы 2­3­14,2­9­49, 2-15-2, 2-15-15, 5-28-11, 9­1­1, 9­1­2,9­1­3, 9­1­4. Наиболее высокие маточные кусты (более 100 см) отмечены у подвоев 3-4-7 и54-118.

Наиболее прямостоячими побегами (отклонение от вертикали менее 15°) и самыми компактными маточными кустами отличаются подвои Малыш Будаговского, 2­3­3, 2­3­17, 2­9­56, 2­9­90, 2­12­10, 2­12­36, 2-15-2, 2-15-15, 4­2­3, 4­2-50, 9­1­2, 9­1­3, 9­1­4, 9­1­5, 9­1­9. Самые раскидистые маточные кусты со средним отклонением побегов от вертикали более 40° имеют подвои B9, 2­9­96, 3­4-7.

В процентном отношении доля стандартных отводков на маточных кустах составляет от 22,8 до 72,5%, наиболее высокие значения по данному показателю отмечены у подвойных форм 2-9-49, 2-9-90, 2-15-2, 2-15-15, 4-6-5.

Между количеством стандартных укорененных отводков и их общим количеством на маточном кусте изучаемых клоновых подвоев установлена средняя положительная корреляция, равная 0,67. Между удельной долей стандартных укорененных и неукорененных отводков, образуемых маточными кустами различных генотипов, выявлена отрицательная корреляция среднего уровня -0,53.

Впервые в одном эксперименте в условиях питомника конкурсного испытания изучены 96 СПК с участием районированных производственных сортов яблони Лобо и Ханни Крисп, востребованных в Средней полосе России, привитых на новые перспективные клоновые подвои селекции Мичуринского ГАУ. У однолетних саженцев выявлено взаимное влияние привойного и подвойного компонента прививки, установлены корреляции высокого и среднего уровня между сопряженными биометрическими признаками растений.

Наибольшей приживаемостью окулянтов в первом поле питомника выше контрольного уровня (более 94%) характеризовались подвои 2-3-14, 2-9-49, 2-9-90,2-12-36, 2-15-2.В питомнике выход однолетних саженцев яблони составил в среднем по сортам 88,5%. Наибольший выход на уровне 93,6% отмечен у саженцев сорта Лобо, а наименьший (83,4%) – у сорта Ханни Крисп.

Для проведения более эффективного сравнительного количественного анализа степени развития саженцев различных СПК в питомнике, нами был предложен и рассчитан показатель, условно названный индексом роста. При его вычислении использовали два способа – с учетом только высоты растения или суммарной высоты саженца и длинывсех его боковых разветвлений, умноженных на диаметр штамба привойного компонента. При анализе вариационных кривых показателей индекса роста саженцев у изучаемых СПК обоих сортов отмечен двумодальный характер кривой, соответствующей распределению признака у растений двух групп – на наиболее слаборослых (карликовых и суперкарликовых) и полукарликовых / среднерослых клоновых подвоях

Установлено, что у саженцев наоснове более слаборослых клоновых подвоев имеют меньшее количественное выражение как исходные морфометрические признаки (высота саженца, диаметр штамба, суммарная длина однолетнего прироста, площадь листьев), так и их взаимные соотношения – удельная площадь листового аппарата, индекс роста.

К группе наиболее слаборослых по результатам изучения СПК в питомнике можно выделить саженцы яблони, привитые на перспективные клоновые подвои селекции Мичуринского ГАУ 2-3-2, 2-3-14, 2-9-56, 2-12-34, 2-12-36, 5-26-127, 9-1-1, 9-1-9. В дальнейшем эти генотипы рекомендованы к изучению в саду конкурсного испытания по комплексу ценных хозяйственно-биологических и производственно-технологических признаков.

По окончанию вегетационного периода 2020 г. в саду конкурсного испытания различия между минимальными и максимальными показателями у СПК сорта Антоновка обыкновенная составили по высоте дерева 1,4 раза, по объему кроны – 2,8 раза, по диаметру штамба – 1,7 раза. У СПК сорта Мелба соответствующая разница по высоте дерева 1,4-кратная, по объему кроны – 3,3-кратная, по диаметру штамба – 1,8-кратная.

Между всеми парами исследованных биометрических показателей надземной части деревьев СПК яблони на клоновых подвоях различной силы роста установлены высокие положительные корреляции. У обоих сортов яблони ее значение на уровне +0,89…0,95 выявлено между высотой дерева и объемом его кроны, между высотой дерева и диаметром штамба коэффициент корреляции составил +0,85…0,91, а между объемом кроны и диаметром штамба +0,89…0,91.

Изучена вариабельность площади листового аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони в условиях сада. Минимальное значение удельной площади листового аппарата отмечено у деревьев обоих сортов на экспериментальном карликовом подвое 2-14-2, а ее наибольший показатель – на полукарликовом / среднерослом районированном подвое 54-118. Различия между минимальным и максимальным значениями данного признака у привойно-подвойных комбинаций сорта Антоновка обыкновенная составили 1,8 раза, Мелба – 1,4 раза.Отмечено варьирование площади листовой пластинки у деревьев каждого из изучаемых сортов, привитых на клоновые подвои различной силы роста. В целом, с увеличение силы роста подвойного компонента у привоя наблюдали увеличение площади листовой пластинки и листовой поверхности на единицу длины побега.У сорта Антоновка обыкновенная в зависимости от подвоя величина площади листовой пластинки изменялась в 1,7 раза, Мелба – в 1,5 раза. По длине междоузлий на однолетних приростах различие между минимальным и максимальным значениями у сорто-подвойных комбинаций сорта Антоновка обыкновенная составило 10,5% (от 3,8 до 4,2 см), Мелба – 35,5% (от 3,1 до 4,2 см) при корреляции между сортами, привитыми на одинаковые подвои, равной 0,71.

Сравнительный анализ площади фотосинтетического аппарата у различных сорто-подвойных комбинаций яблони имеет важное значение при комплексном изучении новых перспективных клоновых подвоев, так как позволяет оценить продуктивность плодовых деревьев в связи с их силой роста и урожайностью в условиях многолетних промышленных насаждений.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Парахин, Н.В. Современное садоводство России и перспективы развития отрасли // Современное садоводство [Электронный ресурс]. – 2013. – №2. – С. 1-9. – URL: http://www.journal.vniispk.ru/pdf/2013/2/51.pdf (дата обращения 14.03.2020).
2. Анализ состояния и перспективные направления развития питомниководства и садоводства: науч. аналит. обзор / В.Ф. Федоренко, Н.П. Мишуров, О.В. Кондратьева, А.Д. Федорови др. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 88 с.
3. Койнова А.Н. Будущее за интенсификацией садоводства // АгроФорум. – 2019. – №7. – С. 10-11.
4. Маркус А. Садоводство? Только интенсивное // Селекция, семеноводство и генетика. – 2018. – №3 (21). – С. 38-41.
5. Настоящее и будущее отечественного садоводства //АгроФорум. – 2019. – №7. – С. 18-23.
6. Проблемы и перспективы развития промышленного садоводства // АгроФорум. – 2019. – №3. – С. 33-40.
7. Будаговский В.И. Карликовые подвои для яблони. – М.: Сельхозгиз, 1959. – 352 с.
8. Винтер М.А. Выращивание посадочного материала плодовых культур в системе современного питомниководства [Электронный ресурс] // Плодоводство и виноградарство Юга России. – 2017. – № 46 (04). – С. 1-9. – URL: https://journalkubansad.ru/pdf/17/04/03.pdf (дата обращеня 14.03.2020).
9. Щербатко В.Д. Сравнительная характеристика силы роста сортов яблони мировой селекции //Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. – 2013. – №. 106. – С. 45-50.
10. Seleznyova A.N., Tustin D.S., Thorp T.G. Apple dwarfing rootstocks and interstocks affect the type of growth units produced during the annual growth cycle: precocious transition to flowering affects the composition and vigour of annual shoots //Annals of botany. – 2008. – Т. 101. – №5. – P. 679-687.
11. Two quantitative trait loci, Dw1 and Dw2, are primarily responsible for rootstock-induced dwarfing in apple / T.M. Foster, J.M. Celton, D. Chagné et al. // Horticulture research. – 2015. – Т. 2. – №1. – P. 1-9.
12. Webster A.D., Wertheim S.J. Apple rootstocks // Apples: Botany, Production and Uses /Eds.D.C. Ferree, I.J. Warrington. – CAB International, Cambridge, MA, 2003. – Pp. 91-124.
13. Соломатин Н.М. Генофонд вегетативно размножаемых форм яблони для улучшения сортимента подвоев, сырьевых и декоративных сортов в условиях ЦЧР: дис. … докт. с/х наук. – Мичуринск-наукоград, 2018. – 304 c.
14. Будаговский В.И. Культура карликовых подвоев для яблони // Сад и огород. –1947.– №8. – С. 34-38.
15. Будаговский В.И. Зимостойкость корневой системы у карликовых и полукарликовых подвоев яблони // Известия АН СССР, сер. Биол. – 1954. – №6. – С. 11-25.
16. Лангенфельд В.Т. Яблоня. Морфоанатомическая эволюция, филогения, география, систематика.– Рига: Зинатне, 1991. – 234 с.
17. Пономаренко В.В., Пономаренко К.В. Генетический потенциал рода Malus Mill. в селекции яблони XXI в. //Плодоводство и ягодоводство России. – 2011. – Т. 28. – №2. – С. 156-163.
18. Rootstock-regulated gene expression patterns in apple tree scions / P.J. Jensen, I. Makalowska, N. Altman et al.// Tree Genetics & Genomes. – 2010. – Т.6. – №. 1. – P. 57-72.
19. Architecture and size relations: an essay on the apple (Malus× domestica, Rosaceae) tree / P. Lauri, K. Maguylo, C. Trottier //American Journal of Botany. – 2006. – Т. 93. – №3. – P. 357-368.
20. Auxin polar transport and flower formation in Arabidopsis thaliana transformed with indoleacetamide hydrolase (iaaH) gene / M. Oka, J. Ueda, K. Miyamoto et al. //Plant and cell physiology. – 1999. – Т. 40. – №2. – P. 231-237.
21. Identification of dehydrocostus lactone and 4-hydroxy-β-thujone as auxin polar transport inhibitors / J. Ueda, Y. Toda, K. Kato et al. //Acta physiologiae plantarum. – 2013. – Т. 35. – №7. – P. 2251-2258.
22. Development and validation of functional markers from Dw1 and Dw2 loci to accurately predict apple rootstock dwarfing ability / F.Yang, F.Shen, Z.Liu et al. // Research Square (BMC Genomics). – 2020 (In Review). – DOI: 10.21203/rs.2.24669/v2.
23. MdCOP1 ubiquitin E3 ligases interact with MdMYB1 to regulate light-induced anthocyanin biosynthesis and red fruit coloration in apple / Y.Y.Li, K.Mao, C.Zhao//Plant physiology. – 2012. – Т. 160. – №2. – P. 1011-1022.
24. Enzymatic browning and antioxidant activities in harvested litchi fruit as influenced by apple polyphenols / Z.Zhang, D.J.Huber, H.Qu et al. //Food Chemistry. – 2015. – Т. 171. – P. 191-199.
25. A new three-locus model for rootstock-induced dwarfing in apple revealed by genetic mapping of root bark percentage / N.Harrison, R.J. Harrison, N.Barber-Perez et al. //Journal of experimental botany. – 2016. – Т. 67. – №6. – P. 1871-1881.
26. Dw2, a new dwarfing locus in apple rootstocks and its relationship to induction of early bearing in apple scions / G.Fazio, Y.Wan, D.Kviklys et al. //Journal of the American Society for Horticultural Science. – 2014. – Т. 139. – №2. – P. 87-98.
27. Genetic diversity in Swedish and Finnish heirloom apple cultivars revealed with SSR markers / L. Garkava-Gustavsson, C. Mujaju, J. Sehic et al. //Scientia Horticulturae. – 2013. – Т. 162. – P. 43-48.
28. Development and characterisation of 140 new microsatellites in apple (Malus x domestica Borkh.) / R.Liebhard, L.Gianfranceschi, B.Koller et al. //Molecular Breeding. – 2002. – Т. 10. – №4. – P. 217-241.
29. Towards improvement of marker assisted selection of apple scab resistant cultivars: Venturia inaequalis virulence surveys and standardization of molecular marker alleles associated with resistance genes /A.Patocchi, A.Frei, J.E.Frey et al. //Molecular Breeding. – 2009. – Т. 24. – №4. – P. 337-347.
30. Microsatellite genotyping of apple (Malus× domestica Borkh.) genetic resources in the Netherlands: application in collection management and variety identification / R.Van Treuren, H.Kemp, G.Ernsting et al. //Genetic Resources and Crop Evolution. – 2010. – Т. 57. – №6. – P. 853-865.
31. Variability of microsatellite loci in apple landraces (Malus domesticaborkh.) from the VIR collection / A.V.Shlyavas, A.S. Sidnin, A.A. Trifonova et al. //N.I. Vavilov’s ideas in the modern world. – 2017. – P. 211-211.
32. Doyle J.J., Doyle J.L. Isolation ofplant DNA from fresh tissue // Focus. – 1990. – Т. 12. – №13. – P. 39-40.
33. Rengasamy P. Soil processes affecting crop production in salt-affected soils // Funct. Plant Biol. – 2010. – V. 37. – P. 613-620.
34. Munns R., Tester M. Mechanisms of salinity tolerance // Annu. Rev. Plant Biol. – 2008. – V.59. – P. 651-681.
35. Удовенко, Г.В. Солеустойчивость культурных растений. – Л.: Колос,1977. – 253 c.
36. Панкова Е.И., Новикова А.Ф. Засоленные почвы России (диагностика,география, площади) // Почвоведение, 1995. – № 1. – С. 73-83.
37. Roy S.J., Negrão S., Tester M. Salt resistant crop plants// Current Opinion in Biotechnology. – 2014. – V. 26. – P.115-124.
38. Харченко П.Н., Ванюшин Б.Ф. ХХI век – время агробиотехнологий //Защита и карантин растений. – 2012. –№3. – С. 3-8.
39. Toward Unravelling the Genetic Determinism of the Acquisition of Salt and Osmotic Stress / А.M. Elmaghrabi, H.J. Rogers, D. Francis et al.// Functional Genomics in Medicago truncatul: Methods in Molecular Biology.- 2018.– Vol. 1822.– P. 291-314.
40. Jan N., Qazi H.A., Ramzan Sand J.R. Developing Stress-Tolerant Plants Through In Vitro Tissue Culture: Family Brassicaceae // Biotechnologies of Crop Improvement. –2018. – V.1.– P.327-372.
41. Мезенцева О.Ю. Использование тканевых и клеточных культур в селекции на устойчивость к фитопатогенам //Селекция и семеноводство. – 1990. – №4. – С. 59-62.
42. Метод клеточной селекции гороха на устойчивость к абиотическим факторам среды: Методические рекомендации / Г.В.Соболева, Г.Н.Суворова, И.В.Кондыков и др. – М.: Россельхозакадемия, 2011. – 24 с.
43. Švabova L., Lebeda E. In vitro selection forimproved plant resistancetotoxin-producing pathogens // J. Phytopathology. – 2005. – Vol. 153. – P. 52-64.
44. Аль-Холани Х.А.М., Тоайма В.И.М., Долгих Ю.И. Получение растений кукурузы с повышенной устойчивостью к засухе путем клеточной селекции на среде с маннитом // Биотехнология. – 2010. – №1. – С. 60-67.
45. Гладков, Е.А. Получение растений, толерантных к ионам кадмия и свинца // Биотехнология. – 2006. – № 4. – 87-92 с.
46. Гладков Е.А., Гладкова О.В. Оценка комплексной фитотоксичности тяжёлых металлов и получение растений, обладающих комплексной устойчивостью // Биотехнология. – 2007. – № 1. – 81-85 с.
47. Егорова Н.А. Исследование устойчивости к солевому стрессу каллюсных культур эфиромасличной герани // Физиология и биохимия культ. растений. – 2009. – Т. 41. – №6. – С. 523-530.
48. Егорова Н.А. Разработка методических основ клеточной селекции лаванды in vitro на устойчивость к NaCl // Экосистемы, их оптимизация и охрана. – 2011. – Вып. 5. – С. 173-179.
49. Конышева Е.Н., ЗобоваН.В. Результативность получения растений-регенерантов ярового ячменя в культуре in vitro на селективных средах //Вестник КрасГАУ. – 2006. – №10. – С. 137-141.
50. Получение новых перспективных линий картофеля с повышенной устойчивостью к засухе на основе клеточных технологий / Н.П. Малахова, Б.К. Жумагельдинов, А. Хасейн и др. // Известия национальной академии наук республики Казахстан. Серия биологическая и медицинская. – 2014. – №6. – С. 73-81.
51. Расторгуев С.Л. Применение биотехнологических приемов для создания новых форм ягодных растений // Вестник МичГАУ. – 2006. – Т. 3. – №1. – Р. 50-54.
52. Разработка и использование биотехнологических методов для создания новых форм растений зернобобовых и крупяных культур / Г.Н. Суворова, Г.В. Соболева, С.В. Бобков и др. // Зернобобовые и крупяные культуры. Научно-производственный журнал. – 2012. – №2. – С. 10-13.
53. Developing stress tolerant plants through in vitro selection – an overview of the recent progress / M.K. Rai, R.K. Kalia, R. Singh et al. // Environmental and Experimental Botany. – 2011. – V.71. – N.1. – P. 89-98.
54. Characterization of the response of in vitro cultured Myrtus communis L. plants to high concentrations of NaCl / P.D. Cori, S. Lucioli, A. Frattarelli et al. // Plant Physiology and Biochemistry. –2013. – Vol. 73. – P.420-426.
55. Evaluation of orange-fleshed sweet potato (Ipomoea batatas L.) genotypes for salt tolerance through shoot apex culture under in vitro NaCl mediated salinity stress conditions / M. Dasgupta, M.R. Sahoo, P.C. Kole et al. // Plant Cell, Tissue and Organ Cult. – 2008. –Vol. 94. – P.161-170.
56. Sakhanokho H.F., Kelley R.Y. Influence of salicylic acid on in vitro propagation and salt tolerance in Hibiscus acetosella and Hibiscus moscheutos (cv ‘Luna Red’) // Afr. J. Biotechnol. – 2012. – V.8.–P.1474-81.
57. Effects of salt stress on ion content, antioxidant enzymes and protein profile in different tissues of Broussonetia papyrifera / M. Zhang, Y. Fang, Y. Ji et al. //South African Journal of Botany. – 2013. – Vol.85.–P.1-95.
58. Соловых Н.В. Тканевая селекция растений рода Rubusна солеустойчивость //Аграрная наука. – 2012. – №5. – С. 16-18.
59. Зобова Н.В., Кошышева Е.Н. Использование биотехнологических методов в повышении соле- и кислотоустойчивости ярового ячменя. – Новосибирск, 2007. – 124 с.
60. Россеев, В.М. Тестирование in vitro разных форм ячменя на устойчивость к неблагоприятным абиотическим факторам среды // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. – 2009. – Т.165. – С. 158-161.
61. Царева, Р.П. Ускоренная оценка солеустойчивости тополей с помощью функционального теста // Селекция древесных растений на устойчивость и продуктивность. – Воронеж, 1990. – С. 119-126.
62. Оценка засухоустойчивости отдельных генотипов PinussylvestrisL. на основе метода культуры ткани in vitroв моделируемых стрессовых условиях / Е.Ю. Аминева, Т.М. Табацкая, О.С. Машкина и др. // Труды Санкт-Петербургского научно-исследовательского института лесного хозяйства. – 2017. – №1. – С. 14-22.
63. Табацкая Т.М., Аминева Е.Ю., Машкина О.С. Биотехнологическая оценка коллекционного материала березы и тополяв условиях солевого стресса в культуре in vitro// Современное состояние, проблемы и перспективы развития аграрной науки. – 2020. – С. 190-191.
64. Cadmiumaccumulationanditseffectontheinvitrogrowthofwoodyfleabaneandmycorrhizedwhitebirch / R. Fernández, A. Bertrand, A. Casaresetal. // EnvironmentalPollution. – 2008. –Vol.152.–P.522-529.
65. Clone Specificity of White Poplar (Populus alba L.) / V. Vuksanovic, B. Kovacevic, M. Kebert et al. // Acidity Tolerance in Vitro Fresenius Environmental Bulletin – 2019. – Vol.11 –P.8307-8313.
66. Соловых Н.В. Использование биотехнологических методов в работе с ягодными культурами. – Мичуринск-наукоград РФ, 2009. – 47с.
67. Соловых Н.В. Тканевая селекция растений рода Rubus на толерантность к абиотическим стрессорам // Современные тенденции устойчивого развития ягодоводства России (земляника, малина): сборник науч. тр., посвящ. 90-летию со дня рожд. канд. с.-х. наук К.Т. Ярковой. – Воронеж: Кварта, 2019. – Том 2. – С. 278-291.
68. Калашникова Е.А., Нгуен Т.Х. Применение клеточных технологий в селекции растений // Доклады ТСХА. – 2007. – Вып. 279. – Ч. 1. – С. 326-330.
69. Bajaj Y.P.S., Gupta R.K. Different tolerance of callus cultures of Pennisetum americanum L. аnd P. purpureum Schum. to sodium chloride // J. Plant Physiol. – 1986. – Vol. 125. – P. 491-495.
70. ДолгихЮ.И. Сомаклональная изменчивость растений и возможности ее практического использования (на примере кукурузы): автореф. дисс. … докт. биол. наук. – М., 2005. – 45 с.
71. Рожанская О.А. О сомаклональной изменчивости растений как источнике биоразнообразия для селекции // Селекция растений: прошлое, настоящее и будущее. Сб. матер. I Всеросс. научно-практ. конф. с междун. участием, посвящ. 140-летию НИУ «БелГУ» (24-26 ноября 2016 г.). – Белгород: Издательский дом «Белгород», 2016. – С. 152-156.
72. Differential Resistance of Two Subtropical Rice Cultivars to Aluminum Toxicity / H. Xu, W. Gu, D. Dong et al. // J. Plant Nutrit. – 2004. – V. 27. – №9. – P. 1601-1609.
73. Создание стрессоустойчивого материала яровой мягкой пшеницы с использованием клеточной селекции invitro/ Е.Д. Никитина, Л.П. Хлебова, Г.Г. Соколова и др. // Известия Алтайского государственного университета. – 2013 – Т. 2. — №3 (79). – С. 95-98.
74. Трушечкин В.Г., Костякин А.С.Ареалы промышленного возделывания плодовых и ягодных культур в Нечерноземной зоне РСФСР // Плодоводство Нечернозем. полосы. – М., 1980. – С. 8-27.
75. Гегечкори Б.С. Плодоводство: Курс лекций. Часть 1. Введение. Биологические основы плодоводства. – Краснодар: ФГОУ ВПО «Кубанский ГАУ», 2010. – 21 с.
76. Гегечкори Б.С. Плодоводство: Курс лекций. Часть 4. Частное плодоводство. – Краснодар: ФГОУ ВПО «Кубанский ГАУ», 2010. – 86 с.
77. Минимальные температуры воздуха на территории Российской Федерации: карта[Электронный ресурс]. – URL: https://geographyofrussia.com/ minimalnaya-temperatura-vozduxa/ (дата обращения 10.06.2020 г.).
78. Суммы активных температур выше 10°C на территории Российской Федерации: карта [Электронный ресурс]. – URL: http://www.agroatlas.ru/content/agroecology/climatic_maps/Sum_t/Sum_t10/Sum_t10_ru_big.gif(дата обращения 10.06.2020 г.).
79. Saint Paul, Minnesota. Travel Weather Averages (Weatherbase). – URL: http://www.weatherbase.com/weather/weather.php3?s=593718&cityname=Saint-Paul-Minnesota-United-States-of-America (датаобращения 07.05.2020 г.).
80. Michurinsk, Russia. Travel Weather Averages (Weatherbase). – URL: http://www.weatherbase.com/weather/weather.php3?s=592158&cityname=Michurinsk-Russia (датаобращения 07.05.2020 г.).
81. Будаговский В.И. Культура слаборослых плодовых деревьев. – М.: Колос, 1976. – 304 с.
82. Перспективные клоновые подвои яблони для интенсивных садов / Ю.В.Трунов, А.В.Соловьев, Р.В.Папихин и др. // Садоводство и виноградарство. – 2020. – №2. – С. 34-40.
83. Чурикова Н.Л. Агробиологическая оценка новых клоновых подвоев яблони селекции Мичуринского ГАУ в условиях ЦЧР: Дисс. … канд. с.-х. наук. – Мичуринск, 2019. – 194 с.
84. Бобрович Л.В., Андреева Н.В. Статистические характеристики вариабельности показателей роста и развития саженцев яблони // Наука и Образование. –2020. –Т. 3. –№2. –С. 329 (1-8).
85. Ростовые характеристики привойно-подвойных комбинаций яблони в условиях Новгородской области / З.Н.Тарова, Л.В.Бобрович, О.А.Борисова и др. // Приоритетные направления развития садоводства (I Потаповские чтения): материалы Национальной науч.-практ. конф., посвящ. 85-й годовщине со дня рожд. проф., д-ра с.-х. наук, лауреата Гос. премии Потапова Виктора Александровича. –Мичуринск, 2019. –С. 278-281.
86. Бобрович Л.В., Андреева Н.В. Новые оценочные показатели в исследованиях с плодовыми культурами // Наука и Образование. –2020. –Т. 3. – №2. –С. 328 (1-8).
87. Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. Т.1. «Сорта растений» (официальное издание). – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. – 680 с.
88. Методика Государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Вып. V. Плодовые, ягодные, субтропические, цитрусовые, орехоплодные культуры, виноград и чай. – М.: Колос, 1970. – 160 с.
89. Программа и методика селекции плодовых, ягодных и орехоплодных культур / Науч. ред. Г.А. Лобанов. – Мичуринск, 1980. – 531 с.
90. Программаиметодикаселекцииплодовых,ягодныхиорехоплодных культур / Под общ. ред. Е.Н. Седова. – Орел: Изд-во ВНИИСПК, 1995. – 502 с.
91. Программа и методика сортоизучения плодовых, ягодных и орехоплодных культур / Под общ. ред. Е.Н. Седова и Т.П. Огольцовой. – Орел: Изд-во ВНИИСПК, 1999. – 608 с.
92. Методика учетов и наблюдений в опытах с плодовыми и ягодными культурами: Метод. рекомендации / Укр. с.-х. акад. – Киев, 1987. – 69 с.
93. Изучение коллекции семечковых культур и выявление сортов интенсивного типа: Метод. указания / ВАСХНИЛ, ВНИИ растениеводства им. Н.И. Вавилова. – Сост. Я.С. Нестеров. – Л., Изд-во ВИР, 1986. – 160 с.
94. Лотова Л.И. Некоторые данные об анатомии карликовых подвоев яблони // Вестник Московского университета. – Серия 16: Биология. – №2. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1957. – С. 59-65.
95. Будаговский В.И. Промышленная культура карликовых плодовых деревьев. – М., 1963. – 382 с.
96. Коровин В.А. Совместимость привоя и подвоя яблони. – М.: Колос, 1979. – 127 с.
97. Филиппова М.Л. Клоновые подвои яблони в отводочном маточнике: Дисс. … канд. с.-х. наук. – Мичуринск, 1988. – 158 с.
98. Коровин В.А. Отбор клоновых подвоев яблони для средней зоны РСФСР: дис. … канд. с.-х. наук. – Мичуринск, 1961. – 168 с.
99. ДоспеховБ.А. Методика полевого опыта(с основами статистической обработки результатов исследований): учебник для студентов высших с.-х. учебных заведений поагрономическим специальностям. – Изд. 5-е, доп. и перераб. – М.: Агропромиздат, 1985. – 351 с.

РЕФЕРАТ

Отчет 100 с., 1 кн., 50 рис., 7 табл., 94 источн., 2 прил.

защищенный грунт, овощные культуры, роботизированная платформа, лазерное излучение, защитные биопрепараты, мониторинг среды, фитосанитарное состояние, органическое земледелие

В 2020 году в ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ проводились НИОКР с целью разработать роботизированную платформу и цифровые технологии её применения для экологически безопасной защиты тепличных растений от болезней.Защита растений достигается за счёт периодической обработки растений низкоинтенсивным лазерным излучением и мелкодисперсным распылением защитных биопрепаратов на основе живых бактерий, активированных когерентным светом. Подобные устройства отсутствуют в отечественной и зарубежной практике.

Платформа полностью автономна, имеет встроенный аккумулятор, электропривод, обеспечивающий движение по труборельсам и бортовой компьютер. Отдельный микроконтроллер в реальном масштабе времени проводит измерения температуры, влажности, освещённости и концентрации углекислого газа. Эти данные поступают в компьютер, анализируются специально разработанной программой, которая по определённому алгоритму принимает решение (интеллектуальная функция) на выполнение тех или иных технологических операций . Имеются также сенсоры препятствия движению, что исключает наезд на персонал теплицы и вспомогательное оборудование. Для создания оптимальных условий облучения блок с лазерными модулями автоматически поднимается со скоростью роста тепличных растений (2-3 см в сутки). Применённые технические решения защищены тремя патентами РФ.

Разработанная роботизированная платформа имеет два рабочих органа: когерентное оптическое излучение и суспензия бактерий с антифунгальными свойствами. Проведенные исследования показали, что в качестве источника излучения целесообразно использовать лазеры, генерирующие в красной области спектра. Такое излучение вызывает фотоконверсию фитохрома в активную форму. Особое внимание уделено анализу статистических свойств квазимонохроматического света. Показано, что биологический эффект зависит как от пространственной, так и временной когерентности поля. Установлен критерий достаточности корреляционных свойств излучения: радиус корреляции и длина когерентности световых волн должны превосходить характеристический размер клеток облучаемых организмов.

Установлено, что для стимуляции биологических процессов длительность облучения должна быть не менее 5 с, что достигается выбором ширины светового пучка и скорости его перемещения.

Лазерное облучение позволяет повысить активность другого рабочего органа, суспензий бактерий из защитных биопреператов, за счетбольшей скорости роста клеток биоагентов, а также увеличения их антифунгальных свойств. Целесообразно подвергать обработке когерентным светом рабочие растворы БСЗР со сниженной концентрацией. Это позволяет достичь результатов, сходных с эффектом от применения данных средств по стандартной методике и обеспечит значительную экономию препаратов.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

БСЗР-биологические средства защиты растений

БП – биологические препараты

Kf_T — показатель фотосинтетической активности

КОЕ — колониеобразующие единицы

КГА – картофельно-глюкозный агар

phyB– форма фитохрома, поглощающая в красной области спектра

r_cor – радиус корреляции поля квазимонохроматической волны, характеристический параметр пространственной когерентности

L_coh– длина когерентности поля квазимонохроматической волны, характеристический параметр временной когерентности

 = a/z– угловой радиус источника излучения

– длина волны излучения в центре спектральной полосы

– полуширина спектральной полосы (ширина спектральной полосы на половине высоты спектрального пика)

D–эффективный размер клетки

β – уровень значимости нулевой гипотезы

ВВЕДЕНИЕ

Робототехника является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей экономики. Она охватывает различные сферы производства, включая сельское хозяйство. По данным Market Research Engine объём рынка сельскохозяйственных роботов в 2020 году составляет $16,8 млрд., а к 2025 достигнет $75 млрд., что в натуральном исчислении составит 600 тыс. шт. Лидерами в производстве роботов являются Япония, США и Китай (Carbonero, 2020). Россия не попала даже в первую двадцатку стран-производителей. Растёт не только количество «умных машин», но и постоянно расширяется круг решаемых ими аграрных задач (Roldán, 2018, Скворцов, 2016).

Потребность в робототехнике связана с дефицитом неквалифицированных кадров, особенно в период пандемии, высокой стоимостью и низкой производительностью ручного труда, нежеланием работников выполнять монотонные, тяжёлые или вредные технологические операции. Наша страна значительно отстаёт на рынке цифровых технологий и робототехники, что является стратегически опасным. В связи с этим Правительство России издало распоряжение от 19 августа 2020 г . №2129- р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 г.».

Низкая эффективность сельскохозяйственного производства во многом определяется значительной долей ручного труда. Необходимость его применения связана с пространственно-временной неопределённостью рабочей среды и технологических процессов. Для решения проблемы необходимы интеллектуальные устройства, способные самостоятельно изменять положение и функции своих рабочих органов, т.е. обладающие способностью к самоорганизации. Такими свойствами в наибольшей степени обладают роботизированные системы, которые начинают всё шире применяться в сельском хозяйстве. Их разработка для выполнения технологических операций в защищённом грунте является актуальной задачей. В рамках ГЗ МСХ проведены НИИР и ОКР, целью которых являлась разработка роботизированной платформы и цифровых технологий её применения для экологически безопасной защиты тепличных растений от болезней. На первом этапе исследований необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ научной и патентной литературы, обоснование технических решений, разработка методологии исследований.
2. Разработать технические требования на экспериментальный образец роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней.
3. Разработать функциональную схему микропроцессорного управления роботизированной платформой.
4. Провести оптимизацию параметров лазерного облучения растений и защитных биопрепаратов.
5. Определить оптимальные дозы внесения активированых лазером защитных биопрепаратов.
6. Разработка и испытание основных узлов роботизированной платформы.

1. АНАЛИЗ КОНСТРУКЦИЙ РОБОТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ЗАЩИЩЁННОГО ГРУНТА

1.1 Области применения сельскохозяйственных роботов

Целый ряд интеллектуальных систем создан для садоводства (Zhang, 2019). В защищённом грунте также используют различные устройства на основе робототехники и интеллектуальной механики (Henten, 2002; Henten, 2004). В Австралии (Centre of Excellence for Autonomous Systems) разработана автоматически движущаяся по труборельсам (трубопроводам горячей воды) платформа, которая без участия человека проводит обработку тепличных растений пестицидами (Sammons, 2005).

Наибольшие затраты рабочей силы происходят на этапе уборки и сортировки урожая. Для исключения ручного труда необходимо решить ряд сложных инженерных задач: распознавание плода, определение его размеров, зрелости или качества, определение его координат, захват и отделение от растения, перемещение в транспортный контейнер. Исследования в этом направлении дают положительные результаты. В Японии (Kochi University of Technology) создан прототип устройства для автоматизированной уборки красного перца в теплицах (Kitamura, 2005). Испанская компания Agrobot разработала робот E-Series для сбора земляники. Он определяет зрелость плодов и с помощью манипуляторов отправляет их в контейнеры. На этой культуре производительность роботов ниже, чем у квалифицированных рабочих. Отставание может быть преодолено посредством оптимизации систем машинного сбора плодов (Woo, 2020).

Следующим этапом стал контроль взаимодействия человека и машины в технологическом процессе. Создаются роботы с функцией отслеживания и картографирования обслуживающего персонала в оперативной зоне (Masuzawa, 2017). Важную роль в робототехнике играют цифровые видеокамеры и системы распознавания образов, созданные на их основе. Современные разработки, созданные в Швеции, существенно повысили точность обнаружения различных биологических объектов (Ringdahl, 2019). Такого рода системы применяются в роботах типа Angus (фирма IronOx) и Genesis (компания FarmBot), предназначенных для ряда прецизионных (с точностью до 1 мм) операций в теплицах: посев, индивидуальный полив и опрыскивание, уничтожение сорняков, пересадка растений и т.д. Для решения этих задач всё больше используют интеллектуальные методы на базе нечётких множеств и нейтронных сетей (Gao, 2012). Широкий спектр применения роботов теплицах показан в таблице из работы (Загазежева, 2019) (даётся с сокращениями).

Таблица 1.1.

1.2. Патентный обзор сельскохозяйственных роботов

Проведенный патентный поиск по международным базам данным в свободном доступе позволил выявить следующие направления при разработке конструкции и практического использования роботов сельскохозяйственного назначения, в частности, теплиц:

1. Как правило, роботы содержат шасси, приводное устройство, рабочий узел, силовой узел, систему позиционирования и систему управления.

2. Рабочий узел содержит рабочую платформу, на которой размещаются ящики, емкости или устройства, например, насос высокого давления или ультрафиолетовые бактерицидные лампы, распылители тумана и т.п. рабочие органы (в зависимости от назначения робота), выдвижной или вращающийся кронштейн.

3. Силовой узел предназначен для обеспечения движения робота и, как правило, включает стойку (бокс), дифференциальную зубчатую передачу, амортизатор, передние и задние колеса.

4. Роботы обязательно снабжают системой позиционирования, используя различные электронные устройства.

5. Системы управления предназначены для контроля его работы и размещенных на нем рабочих органов а также для сбора и передачи информации.

6. В качестве энергоносителя используют аккумуляторы, сетевое питание (по проводу) и солнечные батареи.

7. Наиболее распространенные сферы применения роботов — это защита растений, рыхление почвы и полив, сбор урожая, прополка сорняков, сбор информации о состоянии растений и диагностика поражений.

8. Более 90% патентов на робототехнические системы принадлежат КНР.

Сычуаньским сельскохозяйственным институтом (Китай) запатентован робот — защитник растений для теплиц патента (Патет № CN109122644, 2019), который осуществляет с помощью ветроэнергетического установки осуществляет распыление пестицидов на тепличные растения в автоматическом режиме, существенно снижая вредное действие пестицидов на работников. Робот может быть локализован с помощью системы позиционирования, его работа полностью контролируется дистанционно, система управления обеспечивает гибкий график работы робота.

В Китае запатентован интеллектуальный робот для рыхления и полива почвы, для дальнейшей посадки овощей (Заявка № 102016000527004, 2016). Робот имеет системы самостабилизации рабочей платформы и пригоден для работы на неровных участках посадки овощей в теплицах. Основная функция, выполняемая в автоматическом режиме — рыхление почвы, но может также использоваться и для полива овощей.

Китайский сельскохозяйственный университет разработал роботизированную систему целевого распыления средств защиты растений (Патент № CN 101947503, 2011). Робот имеет систему машинного зрения, с помощью которой диагностируется наличие и степень развитости заболевания тепличных растений. Информация передается в системы управления, которая в зависимости от локализации и тяжести заболевания, управляет местоположением манипулятора и количеством включаемых сопел опрыскивателя. Это позволяет эффективно снижать расход пестицидов, улучшать качество продукции и уменьшает загрязнение окружающей среды.

Северо-западный университет Китая разработал робот-сборщик для теплиц (Патент № CN 108908308, 2018). Он снабжен подбирающей механической рукой, шасси подвески, колесные пары. Подбирающая механическая рука расположена на шасси подвески через механический рычаг, который может поворачиваться на 360^о относительно горизонтальной грани шасси подвески. Модули ведущих колес соединены с рамой через упругие регулировочные узлы. Каждый такой узел содержит демпфирующую пружину; верхний и нижний концы каждой демпфирующей пружины вращательно соединены с соответствующей верхней или нижней соединительной пластиной, причем верхние соединительные пластины вращательно соединены с рамой, а нижние соединительные пластины вращательно соединены с модулями ведущих колес. Такая конструкция стабильна в движении, гибка в повороте и захвате и обладает высоким демпфирующим эффектом.

Шанхайский университет предлагает роботизированную систему автоматического переключения транспортной системы теплицы для движения робота (Патент № CN 106171651, 2016). Система содержит компьютерную систему управления с беспроводном модулем 1, систему управления транспортным средством с беспроводным модулем 2, контроллер, датчик, контактор и элетротермическое реле. Система помогает роботу автоматически менять гусеницы, осуществляет автоматическую коммутацию при его движении и повышает степень автоматизации современных сельскохозяйственных теплиц.

В Нанкинском лесотехническом университете (Китай) разработали оригинальный робот для сбора гусениц с растений, выращиваемых в теплицах (Патент № CN 108450436, 2018). Он снабжен видеокамерой и трехмерным лазерным измерительным устройством, определяющим расстояние между гусеницей, листовой поверхностью и исполнительным приводом — захватом. Отмечается высокая точность обнаружения растений и отсутствие их повреждения.

Фирма Asesoresy Tech Agricolas SA (Испания) получила европейский патент на функциональную схему автономного робота для нанесения фитосанитарных продуктов в теплицах путем фумигации и\или распыления без физического присутствия оператора (Патент № ES 21055800, 2001). Робот имеет шасси, размер которого может быть изменен в зависимости от того, как он будет использоваться. Шасси крепиться на системе движения с колесами. Моторный узел (мотор электрический или гидравлический) управляет фитосанитарной системой с помощью электронного блока или компьютера, который получает информацию от датчиков (ультразвуковых, лазерных, энкодерных и других) и видеокамеры. Указанная информация может быть передана удаленному оператору. Система подачи фитосанитарной продукции состоит из устройства, изготовленного из любого типа материала (полиуретан, полиэстер, пластик и т.д.), вентилятора и насоса.

Китайский сельскохозяйственный университет разработал роботизированную систему контроля заболеваний тепличных растений (Патент № CN 108858122, 2018). Робот содержит движущуюся платформу, механическую руку с тремя степенями свободы, камеру сбора изображений заболеваний, навигационную камеру, датчик локального фактора окружающей среды и терминал дистанционного управления. Робот имеет такое преимущество, что ручной осмотр может быть заменен, болезни тепличных растений могут быть автоматически обнаружены, система обеспечивает также предварительное предупреждение о болезнях. Робот разработан в соответствии с фактическими условиями теплицы, он является научным по конструкции и компактным по структуре. Он может адаптироваться к различным условиям ландшафта теплицы, болезни могут быть идентифицированы своевременно и точно.

Компания Deznou Jingchen Machinery Co Ltd (Китай) запатентовала робот для защиты растений (Патент № CN 210746461, 2020). Он снабжен оросительным устройством, которое установлено на подвеске и имеет большой диапазон распыления. Робот удобен для установки в теплицах.

В Китае разработан робот для прополки сорняков в теплицах (Патент № CN 108575128, 2018). Он содержит каркас, на котором размещен линейный модуль, на нижнем конце линейного модуля размещен хвостовик, который содержит втулку и множество механизмов вырывания сорняков. Каждый механизм выкапывания сорняков содержит соединительный стержень, V-образный рабочий стержень и силовой блок, который может выполнять возвратно-поступательные движения в осевом направлении наружной втулки.

Наиболее сложным и важнейшим механическим узлом роботов является шасси. Северо-западный университет Китая предложил полезную модель универсального шасси робота для теплицы (Патент № CN 211333178, 2020). Конструкция содержит корпус шасси и 4 ступичных двигателя, расположенных на нижнем конце корпуса шасси. Монтажные рамы вертикальных валов ступичных двигателей соответственно соединены с соответствующими рулевыми устройствами таким образом, чтобы реализовать поворотное рулевое управление. Датчики обнаружения препятствия расположены на передней, задней, правой и левой частях корпуса шасси, а главный контроллер расположен на корпусе шасси. Полезная модель может реализовать поворот с малым радиусом и даже поворот с нулевым радиусом, может применяться в узких закрытых средах, таких, как теплицы и тому подобное и обладает компактной конструкцией, гибкостью поворота, низким шумом, хорошей проходимостью.

Сельскохозяйственный университет Ганьсу предложил оригинальную механическую конструкцию и дизайн робота для опрыскивания растений в поле и теплицах (Патент № CN 109526923, 2019). По сравнению с существующей техникой повышает безопасность нанесения пестицидов, снижает затраты на разбрызгивание, повышает эффективность обработки, подходит для комплексной борьбы с вредителями и болезнями в теплицах, садах и других растениеводческих объектах.

Основная доля (более 40%) патентов приходится на изобретения и полезные модели роботов, предназначенных для защиты растений, разрабатываются под них специализированные устройства для распыления химических средств. Так, например, китайской машиностроительной фирмой Dezhou Jingchen Machinery разработано специализированное распылительное устройство (Патент № CN 211064776, 2020), предназначенное для оснащения роботов защиты растений. Оно подходит как для малообъемного, так и для крупномасштабного распыления и орошения, имеет большую площадь равномерного покрытия, способно переключать различные функции распыления и орошения, высокоэффективен в работе, надежно в эксплуатации.

Машиностроительная фирма Mianyang Zhaoyu Machinery разработало приводное устройство для сельскохозяйственного робота (Патент № CN 210130081, 2020). Оно включает базовую балку, коробку передач, 4 опорные колесные пары. Опорная колесная пара состоит из основания, опорного колеса, 2 опорных пружин и стержня вала. Устройство пригодно для использования в теплицах и других с.х. объектах с небольшими площадями и узкими пространствами.

1.3 Тенденции в конструировании роботов для теплиц

Разнообразие функций сельскохозяйственных роботов определяет их конструктивные особенности. Те, которые применяются в теплицах можно разделить на две группы. Портальные роботы движутся над рядами растений. Они могут накрывать от одной до нескольких гряд. Примером может служить устройствоThorvald (рис. 1.1), предназначенное для борьбы с болезнями сельскохозяйственных культур. Достигается это ультрафиолетовым облучением в тёмное время суток. Недостатком портальной конструкции является невозможность работы с высокорослыми культурами (томаты, огурец).

Рисунок1.1 − Робот Thorvald, SAGA Robotics, Норвегия. Предназначен для ультрафиолетовой обработки растений. Источник изображения:  sagarobotics.com.

Конструкция другой группы роботов рассчитана на движение между рядами (грядами) (рис. 1.2 и рис. 1.3). Такое техническое решение позволяет взаимодействовать с растениями любой высоты. В теплицах часто используют труборельсы, которые задают траекторию перемещения (рис. 1.2). Фирма SAGA Robotics создала целый ряд роботизированных устройств на разных платформах. Наиболее востребованным их применением является борьба с болезнями растений посредством ультрафиолетовой обработки.

По типу организации движения роботы для сбора плодов, в большинстве своём относятся к этой же конструктивной группе. Они перемещаются между рядов (рис. 1.3) оснащены системой технического зрения (рис. 1.4) и манипуляторами с большим числом степеней свободы (рис. 1.5).

В России также началась разработка роботизированных платформ (систем) для защищённого грунта. В Кабардино-Балкарском научном центре РАН разработан робототехнический комплекс для сбора урожая. Он способен находить зрелые плоды, отделять их от ветвей и перемещать за пределы теплицы (рис. 1.6). Одним из ведущих отечественных предприятий по производству роботов, в том числе и сельскохозяйственных, является компания ООО «Би Ай Ди Технолоджис Рус».Её продукция не уступает зарубежной и обладает высокой точностью (рис. 1.7).

Рисунок1.2 −Робот Thorvald, SAGA Robotics, Норвегия. Другое конструкторское решение. Предназначен для ультрафиолетовой обработки растений. Источник изображения:  sagarobotics.com.

Рисунок1.3 − Робот GRoW (Greenhous Robotic Worker), компания METOMOTION, Израиль предназначен сбор и расфасовка зрелых томатов в теплице. Может также проводить опыление цветков, удалять пасынки, контролировать состояние растений. Источник информации: https://metomotion.com

Рисунок1.4 −Система технического зрения для распознавания образа и координат плодов (сладкий перец, виноград, яблоки). Разработчики робота: Wageningen UR (университет и научно-исследовательский центр) и Agritronics, Sint Annaparochie, Нидерланды. Назначение робота – сбор урожая, навесное и точечное опрыскивание.

Источник информации — сайт:wageningenur.nl и agritronics.nl

Рисунок1.5 −Сбор томатов с помощью манипулятора. Разработчик робота Root AI, США (стартап в Массачусетсе). Информация с сайта http://robotrends.ru/robopedia/katalog-avtonomnyh-robotov-dlya-raboty-v-selskom-hozyaystve

Рисунок1.6 − Робототехнический комплекс, созданный в Кабардино-Балкарском научном центре РАН. Предназначен для сбора и транспортировки плодов в защищённом грунте.

Информация с сайта http://www.kbncran.ru/7339-2/

Рисунок1.7 −Манипулятор робота для сбора плодов. Компания ООО «Би Ай Ди Технолоджис Рус» (BID Technologies), Ярославль, Россия. Источник информации https://bid.life/lp/agricultural-robots.html

В настоящее время в мировом тепличном хозяйстве ощущается острая нехватка кадров. Пандемия из-за сокращения миграции наёмных работников сделала этот вопрос особенно острым. Всё меньше становиться спрос на низкоквалифицированный, тяжёлый, а часто и вредный труд в теплицах (рис. 1.8).

Рисунок1.8 − Ручное опрыскивание тепличных растений пестицидами.

Роботизация технологических процессов может стать эффективным способом решения проблемы. Наиболее актуальными являются машинный сбор плодов, а также защита растений от болезней. Именно эти технологические операции являются наиболее трудоемкими и опасными для здоровья человека. Научные, патентные и технические источники информации не показали эффективных и экологически чистых методов подавления патогенной микробиоты в теплицах. Известные роботизированные системы используют опрыскивание растений пестицидами (рис. 1.4, рис. 1.8) или их обработку ультрафиолетовым излучением (рис.1.1и рис. 1.2). В первом случае используются высокотоксичные химические вещества, во втором излучение, которое подавляет не только развитие грибов и бактерий, но и самих культивируемых растений. Кроме этого оно может вызывать мутации, как в растительных, так и микробных клетках. В связи с этим создание роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней явилась предметом исследований в рамках Госзадания МС РФ. Такие устройства не были обнаружены в проанализированных источниках информации. Тем не менее, удалось выявить ряд частных технических решений, представляющих интерес с позиций решаемой задачи, что нашло отражение в технических требованиях на экспериментальный образец роботизированной платформы.

2. Технические требования на экспериментальный образец роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней

Назначение и область применения

Экспериментальный образец роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищенного грунта от болезней – далее «Устройство», предназначен для автоматического облучения растительных организмов когерентным светом с целью повышения их функциональной активности; листовой обработки защитными биопрепаратами для экологической защиты от болезней, а также для сбора информации о параметрах окружающей среды. Может быть использовано для проведения экспериментов по оптимизации технологических режимов облучения и опрыскивания растений в условиях защищенного грунта.

«Устройство» эксплуатируется в условиях лабораторных и производственных помещений.

Основание для разработки

Стратегия машинно-технологической модернизации сельского хозяйства России на период до 2020 г.

Государственное задание на 2020 год от Министерства сельского хозяйства РФ «Разработка роботизированной платформы и технологических приемов её применения для интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней в рамках органического земледелия», срок выполнения 01.01.2020 – 30.12.2020 .

Цель и назначение разработки

Цель разработки – автоматизация процессов обработки лазером, защитными биопрепаратами и сбора информации о состоянии окружающей среды в процессе выращивания овощных растений в теплицах и повышение рентабельности производства овощей.

«Устройство» должно выполнять следующие операции:

— автоматизированное перемещение по рельсотрубам в заданное время и выполнение программ облучения и обработки растений без участия человека;

— лазерное облучение овощных растений;

— опрыскивание растений биопрепаратами;

— сбор, передачу и сохранение информации о следующих параметрах окружающей среды: температура, влажность, освещенность, содержание углекислого газа;

— регулирование времени обработок;

— регулирование интенсивности облучающего потока;

— регулирование высоты размещения лазерных модулей;

— переход в режим ожидания по окончании цикла облучения;

— дублирование всех автоматических команд ручным управлением.

Источники разработки

Анализ информации ведущих стран мира в области лазерного и оптического облучения растений.

Материалы исследований НИПЛ «Биофотоника» ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет».

Обобщенные результаты испытаний макетных и экспериментальных устройств лазерного облучения растений в лабораторных и производственных условиях.

Технические требования к устройству

Состав продукции и требования к конструкции.

«Устройство» должно включать следующие узлы:

— блок с лазерными излучателями, формирующими пучки по обе стороны от труборельс – слева и справа по ходу движения;

— водонепроницаемые блоки для размещения устройств питания, датчиков, электромеханических, оптических и электронных узлов;

— электромеханическую платформу с колесными парами, устанавливаемую на труборельсы;

— съемную емкость с рабочим раствором защитных биопрепаратов объемом не менее 5 литров с оросительной штангой, собственным автономным блоком питания (аккумулятором) и системой крепежа на электромеханической платформе;

— встроенный (бортовой) компьютер с программой автоматизированного управления «Устройством» и сбора информации и с возможностью дистанционной связи с внешними управляющими устройствами;

— ардуино-ориентированные датчики температуры, влажности, освещенности и содержания углекислого газа с выводом информации на бортовой компьютер и на встроенный индикатор с периодичностью не менее 1 цикла в минуту;

— коллекторный двигатель с кинематикой для привода колес;

— датчик пройденного расстояния (числа оборотов колесной пары) с выводом информации в бортовой компьютер;

— аккумуляторное питание и разъемы для подключения внешнего питания для заряда батарей и питания схем;

— солнечную батарею и контроллер заряда аккумуляторов;

— встроенную цветную видеокамеру с передачей информации на бортовой компьютер;

— электромеханическую систему подъема блока с лазерными модулями для регулирования высоты зоны лазерного облучения.

Управление «Устройством» должно производиться оператором без специальных требований к профессиональным навыкам.

Регулирование и настройка рабочих органов устройства осуществляется перед началом работы с учетом условий эксплуатации, вида объекта и задач.

«Устройство» питается от аккумуляторов напряжением 12 В.

Электронные блоки «Устройства» должны иметь защиту от перегрузки и короткого замыкания, а оптико-механические блоки – от попадания посторонних предметов, пыли и влаги.

Конструкцией «Устройства» должен быть предусмотрен визуальный или телеметрический контроль за процессом работы.

«Устройство» по устойчивости к механическим воздействиям должно иметь обыкновенное исполнение согласно ГОСТ 12997-76.

«Устройство» по устойчивости к воздействию окружающей среды должно иметь исполнение согласно ГОСТ 12997-76.

— полупроводниковые лазеры красной области спектра полупроводниковые излучатели мощностью от 5 до 100 мВт – не менее 20 единиц, формирующие суммарную мощность излучения не менее 500 мВт;

— коллекторный двигатель с редуктором мощностью не менее 10 Вт, напряжением питания 3-12 В, и регулируемой скоростью вращения по питанию от 3 до 300 оборотов в минуту.

— портативный опрыскиватель производительностью не менее 1,5 литров в минуту;

— бортовой компьютер с напряжением питания 12 В; оперативной системой W’10, встроенным Wi-Fi, оперативной памятью не менее 2 Гб, встроенной памятью не менее 120 Гб.

Скорость движения электромеханической платформы по труборельсам в режиме лазерного облучения — 0,2-0,3 метра в минуту; в режиме опрыскивания – 0,5-0,6 метров в минуту, в режиме съема информации – не менее 1 метра в минуту.

Коэффициент использования эксплуатационного времени — не менее 0,7.

Коэффициент надежности выполнения технологического процесса — 0,95.

Масса — не более 100 кг.

Кол-во обслуживающего персонала – 1 чел., в том числе занятых на основном производстве – 1 чел.

Показатели качества работы:

— точность выдержки заданной скорости движения — не мене 5 %;

— допустимое повреждение растений — не более 0,01 %.

Стабильность интенсивности зондирующего излучения – не менее 10 % в течение 10 часов непрерывной работы.

— относительная влажность воздуха – не более 95 %;

— температура воздуха – не более 35 ^оС и не менее 10^оС.

— запыленность – не более 2 мг/м³.

Периодичность работы – ежедневная в течение года.

Характеристика объектов облучения:

— овощные тепличные растения высотой до 2,5 метров

Конструкция «Устройства» должна обеспечить свободный доступ ко всем узлам и деталям для их очистки, регулировки, замены или ремонта.

Должна быть предусмотрена возможность аварийного отключения процесса облучения в случае нештатных ситуаций.

Средняя оперативная трудоемкость основной сборки «Устройства» — не более 6 чел. -ч.

Средняя оперативная трудоемкость досборки «Устройства» при переносе на новое место работы — не более 3 чел. -ч.

Средняя оперативная продолжительность перевода «Устройства» из рабочего в транспортное положение работы — не более 2 чел. -ч.

Суммарная оперативная трудоемкость при постановке на хранение, снятия и хранения «Устройства» – не более 4 чел.-ч.

овощных растений:

— плотность мощности – 0,1…10 Вт/м²

— длина волны – 630…660 нм.

— длина когерентности – не менее 30 мкм

— радиус корреляции – не менее 30 мкм

— экспозиция – 0,3 — 16 с.

Требования безопасности

Конструкция «Устройства» должна отвечать требованиям ГОСТОВ и международных стандартов, предъявляемых к оборудовании, содержащем лазерные источники оптического излучения: ГОСТ Р50723-94 «Лазерная безопасность. Общие требования безопасности при разработке и эксплуатации лазерных изделий»; ГОСТ РМЭК 60950-2002 «Безопасность оборудования информационных технологий», IEC 65085-1:2001 «Safety of laserproducts. Part 1: Equipmen tclassification. Requirement sanduser’sguide».

Эстетические и эргономические требования

Устройство должно соответствовать эстетическим и эргономическим требованиям по всем показателям.

Требования к маркировке и упаковке

На видном месте «Устройства» крепятся таблички со знаками лазерной опасности, кратким наименованием и годом выпуска.

Запасные части, инструмент и руководство по эксплуатации должны быть упакованы в отдельную коробку (пакет или ящик).

Требования к транспортировке и хранению

Транспортирование «Устройства» допускается любым видом транспорта, обеспечивающим сохранность качества и товарного вида.

«Устройство» может храниться в комнатных условиях при температуре от +2^оС до + 50 ^оС и влажности от 10 до 90 %.

Требование к категории качества

«Устройство» должно соответствовать по своим показателям лучшим отечественным достижениям науки и техники.

Требования внешнего рынка

При разработке устройства и установлении его технико-экономических показателей должны быть учтены общие требования, удовлетворяющие запросам вероятных потребителей зарубежных стран.

Экономические требования

Годовой экономический эффект – не менее 20 тыс. рублей.

Степень снижения прямых издержек — не менее 15 %

Лимитная цена в ценах 2020 г. – 250 тыс. рублей.

Годовая загрузка – 1000 ч. Гарантийный срок службы – 3

3. Разработка экспериментального образца роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней

Экспериментальный образец роботизированной платформы интегрированной защиты овощных растений защищенного грунта от болезней предназначен для технического обеспечения экспериментальных исследований по автоматизации и роботизации процесса интегрированной защиты овощных растений защищенного грунта на базе облучения растительных организмов когерентным светом с целью повышения их функциональной активности; обработки защитными биопрепаратами, а также сбора информации о параметрах окружающей среды и последующей корректировки режимов и времени обработок. Может также быть использован для промышленной обработки растений в тепличных комплексах.

Цель разработки – автоматизация процессов обработки лазером, защитными биопрепаратами и сбора информации о состоянии окружающей среды в процессе выращивания овощных растений в теплицах и повышение рентабельности производства овощей.

На базе энерго- и ресурсосберегающих технологий агрофотоники разработать роботизированную платформу с интеллектуальной системой прецизионного перемещения, облучения, мониторинга микроклиматических параметров и обработки защитными биопрепаратами. Использование роботизированной платформы, обеспечит экологически безопасную защиту растений от болезней, повышение рентабельности овощеводства защищённого грунта, повышение физиологической активности культивируемых растений, осуществление технологических процессов без участия операторов, цифровизацию технологий агрофотоники.

Предваряющий разработку патентный поиск выявил, что существуют устройства для лазерного облучения семян и растений, включающие лазер, блок питания и узлы двухкоординатного сканирования лазерного пучка по горизонтальной и вертикальной координатам на базе вращающихся или качающихся зеркал (А.С. СССР № 957452; А.С. СССР № 1649498; Патент РФ № 2328847; Патент РФ № 2321032; Патент РФ № 2202869; Полезная модель РФ № 75530). Основным недостатком такого рода устройств является высокий разброс режимов облучения при сканировании даже небольшого пространства с растениями, при этом объекты получают неизвестные дозы лазерного облучения со случайной периодичностью и кратностью. Помимо этого, данные устройства невозможно приспособить для облучения растений защищенного грунта, так как в теплице множество технических и технологических конструктивных элементов, экранирующих лазерный луч, при этом излучение не достигает до листьев среднего и нижнего яруса тепличных растений, наиболее нуждающихся в дополнительном световом облучении.

Модернизация технической базы лазерного облучения позволила на базе НИПЛ «Биофотоника» ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет» создать экспериментальный образец самоходной установки для прецизионной лазерной обработки вегетирующих овощных растений в условиях теплиц защищенного грунта (Патент РФ № 168240, 2016; Будаговская, 2019). Ее применение позволило на 22-25 % увеличить урожайность томатов и снизить поражение болезнями. Была установлена высокая эффективность подобного рода техники, которая может быть использована для интегрированной защиты тепличных овощных растений на базе облучения когерентным светом и обработки защитными биопрепаратами, активированными лазером. Так как наиболее оптимальное время проведения вышеуказанных защитных процедур – с 19 часов вечера до 6 утра, то процесс должен проходить без участия человека, при этом время обработок, ее длительность, количество циклов, доза внесения препарата и интенсивность действующего на растения когерентного света должны корректироваться с учетом микроклимата теплицы, а в идеале – индивидуально для каждого растения с учетом его физиологического состояния и конкретных условий, в которых оно растет. В качестве таких параметров микроклимата были выбраны следующие показатели – температура, влажность, освещенность, содержание углекислого газа. Наиболее очевидное техническое решение для подобного рода задач – использование базового бортового компьютера и микропроцессорных систем сбора и управления информацией.

3.1. Разработка функциональной схемы микропроцессорного управления роботизированной платформой

В результате длительной узкоцелевой селекции возделывание культурных растений стало невозможным без применения защитных препаратов. Современные химические фунгициды эффективно подавляют развитие патогенной микробиоты, но при этом сами являются источником опасности. Имея значительный период полураспада, они накапливаются в почве, воде и продуктах питания, оказывая негативное влияние на здоровье человека. Наряду с этим длительное применение фунгицидов вызывает генетическую изменчивость микроорганизмов, приводя к появлению более устойчивых и вирулентных рас патогенов. Предпринятая в рамках органического земледелия попытка отказаться от химических препаратов сопровождается не только снижением количества и качества продукции, но и появлением в ней не менее токсичных соединений органического происхождения, например, афлатоксинов.

Для решения проблемы необходимо создание экологически безопасных способов защиты растений от болезней. Один из них основан на применении фоторегуляторного действия низкоинтенсивного когерентного, в частности лазерного излучения. Кратковременное воздействие такого экологически безопасного фактора приводит к повышению функциональной активности различных организмов (фотостимуляционный эффект). Происходит это на эпигенетическом уровне, за счёт боле полного использования генетического потенциала клетки. У растений фотостимуляционный эффект может проявляться в усилении защитных, в том числе и иммунных реакций. После лазерной обработки семена, плоды или вегетирующие растения меньше подвержены заболеваниям и лучше развиваются (Будаговский, 2008).

Другим экологически безопасным способом борьбы с болезнями растений являются защитные биопрепараты (ЗБП), сдерживающие развитие патогенной микробиоты. В настоящее время в нашей стране производят около 30 различных ЗБП для растениеводства. Однако их эффективность не всегда бывает достаточно высокой. Такие препараты имеют ограниченный срок действия, инактивируются повышенной температурой и интенсивным светом, весьма чувствительны к условиям хранения и применения, имеют низкую воспроизводимость действия, зависящую от ценотического окружения. Проведенные исследования показали, что для повышения защитных свойств биопрепаратов может быть использовано фоторегуляторное действие когерентного света (Патент РФ №2683684, 2019).

Экологически безопасные методы защиты растений от болезней особенно актуальны при производстве овощей в защищённом грунте, где применение химических фунгицидов ограничено. С этой целью в лаборатории биофотоники ФГБОУ ВО «Мичуринский государственный аграрный университет» разрабатывается роботизированная платформа для обработки тепличных растений лазерным излучением и микробными препаратами. Данное устройство полностью автономно и выполняет технологические операции без участия оператора. Основными элементами конструкции являются: блок управления технологическими процессами, блок горизонтального и вертикального перемещения, блок лазерной обработки растений, блок обработки растений биопрепаратами, блок регистрации параметров окружающей среды и блок автономного электроснабжения и контроля функционирования.

Управляет платформой специально разработанная программа, загруженная в бортовой компьютер. Она собирает и анализирует информацию об окружающей среде и координирует работу микроконтроллеров, расположенных в других блоках. Наряду с этим по сети Wi-Fi может проходить ручное управление и корректировка параметров программы.

Блок управления подаёт команды на блок горизонтального и вертикального перемещения. В соответствие с заданным алгоритмом, происходит включение электропривода горизонтального перемещения, что приводит в движение роботизированную платформу по труборельсам. Скорость движения 0,3; 0,6 или 0,9 м/мин определяется условиями выполнения определённой технологической операции. Для предотвращения аварийных ситуаций на блоке установлены датчики препятствий, останавливающие или изменяющие направление перемещения платформы. По окончании одного цикла движения (вперёд и назад) платформа возвращается в исходное положение и остаётся там до поступления новой команды.

Блок регистрации параметров

окружающей среды

Блок управления технологическими процессами

Блок

обработки растений биопрепаратами

Блок горизонтального и вертикального перемещения

Блок

лазерной обработки

растений

Блок автономного электроснабжения и контроля функционирования

Функциональная схема микропроцессорного управления роботизированной платформой

Растения в процессе вегетации постоянно увеличивают свою высоту. Для сохранения оптимальной зоны облучения верхняя часть конструкции, включающая солнечную батарею, датчики параметров окружающей среды и лазерные излучатели, автоматически поднимается приблизительно с такой же скоростью: 2-3 см/сутки.

Обработка растений когерентным излучением происходит во время движения платформы с минимальной скоростью 0,3 м/мин. Двадцать четыре лазера формируют на рядах растений пространственную решетку световых лучей низкой интенсивности. Предварительно проведенные исследования показали, что такое воздействие оказывается достаточным для перевода фитохрома (одного из основных хромопротеидов клеток) в активное конформационное состояние. В результате не только повышается устойчивость растений к болезням, но и увеличивается фотосинтетическая активность листьев, что особенно важно в теплицах без искусственного освещения. Лазерная досветка происходит не менее одного раза в сутки. Компьютерная программа с помощью блока регистрации параметров окружающей среды анализирует освещённость и при её низком уровне даёт команду на повторные циклы движения.

Обработка биопрепаратами также происходит во время движения платформы, но с большей скоростью: 0,6 или 0,9 м/мин. Рабочий раствор подаётся встроенным компрессором в форсунку и распыляется мелкодисперсным облаком. Количество таких обработок определяется инфекционным фоном в теплице.

В процессе движения платформы информация о температуре, влажности, освещённости и концентрации углекислого газа поступает из блока регистрации параметров в бортовой компьютер, где и запоминается. Эти же сведения по сети Wi-Fi могут передаваться на удалённый компьютер оператора теплицы. Такой подход позволяет оценивать изменение состояния окружающей среды в различных зонах теплицы и оптимизировать условия культивирования.

Для автономного электроснабжения используется литиевый аккумулятор большой ёмкости. В дневное время он через согласующее устройство подзаряжается от солнечной батареи, установленной в верхней части конструкции посредством закрепления к крышке верхнего блока. В качестве согласующего устройства использован контроллер заряда аккумулятора от солнечной батареи.

3.2. Разработка и испытание основных узлов роботизированной платформы

Для полноценного выполнения операций обработки растений когерентным излучением и защитными биопрепаратами в автономном режиме, роботизированная платформа должна включать следующие основные узлы:

1 — электромеханическую платформу с колесными парами, устанавливаемую на труборельсы;

2 — коллекторный двигатель с кинематикой для привода колес;

3 — датчик пройденного расстояния (числа оборотов колесной пары) с выводом информации в бортовой компьютер;

4 — датчики препятствий по ходу движения платформы;

5 — электронную схему управления горизонтальным движением платформы с реверсом в конце ряда и возвращением в исходную позицию;

6 — электромеханическую систему подъема (штанга) блока с лазерными модулями для регулирования высоты зоны лазерного облучения;

7 — электронную схему управления подъемом (опусканием) штанги;

8 — блок с лазерными излучателями, формирующими пучки по обе стороны от труборельсов – слева и справа по ходу движения;

9 — съемную емкость с рабочим раствором защитных биопрепаратов объемом не менее 5 литров и оросительной штангой, собственным автономным блоком питания (аккумулятором);

10 — встроенный (бортовой) компьютер с программой автоматизированного управления платформой, сбора и обработки информации с датчиков и с возможностью дистанционной связи с внешними управляющими устройствами;

11 — ардуино-ориентированные датчики температуры, влажности, освещенности и содержания углекислого газа с выводом информации на бортовой компьютер и на встроенный индикатор с частотой не менее 1 цикла в минуту;

12 — аккумуляторное питание и разъемы для подключения внешнего питания для заряда батарей и питания схем;

13 — солнечную батарею и контроллер заряда аккумуляторов;

14 — встроенную цветную видеокамеру;

15 — компьютерную программу сбора данных и управления платформой.

Первые 5 узлов составляют электромеханический блок горизонтального перемещения роботизированной платформы. Он должен обеспечивать выполнение следующих операций:

— прецизионное перемещение вдоль ряда с тепличными растениями по трубам подачи питательного раствора и возвращение назад без участия человека, в автоматическом режиме;

— автоматическое (по команде компьютерной программы) и ручное (по команде оператора) включение (активация);

— автоматический переход в режим ожидания по завершению цикла сканирования после однократного проезда по рельсотрубам вперед и назад;

— перемещение с не менее чем 2-мя различными скоростями; одна из скоростей оптимизирована под лазерное облучение, вторая – под обработку защитными биопрепаратами;

— контроль местоположения платформы;

— автоматическая остановка движения при наличии препятствия.

Кроме того, корпус, в котором будет установлен электромеханический блок горизонтального перемещения должен иметь достаточные габариты для размещения на нем систем опрыскивания, лазерных модулей, датчиков местоположения и препятствий, микропроцессорных узлов и бортового компьютера, солнечной батареи, аккумуляторов и контроллеров, панели управления, электромеханического штока вертикального перемещения лазерных излучателей. В связи с этим был использован корпус размером 320х170х25 мм, в котором предусматривается размещение следующих элементов роботизированной платформы: опорные колеса для перемещения платформы по полу; пара ведущих и пара ведомых колес для обеспечения движения платформы по рельсотрубам; 2 вала с подшипниками, на котором крепятся колеса; низкооборотный реверсивный двигатель с приводом на пару ведущих колес и с приводом на счетчик оборотов; счетчик оборотов; герконовый датчик «стоп»; герконовый датчик «реверс»; аккумулятор №1; контроллер солнечной батареи; схема управления горизонтальным движением платформы; микропроцессорные блоки управления электромеханическими узлами платформы; разъемы для кабелей связи электронных блоков платформы; предохранители и переключатели, входящие в состав панели управления платформой.

3.2.1. Описание конструкции электромеханического блока

горизонтального перемещения и входящих в его состав элементов

Базовый корпус блока размером 320х225х170 мм, выполнен из металла со съемной верхней панелью размером 320х225х2 мм (рис.3.1).

В трех точках верхней части корпуса расположены узлы крепления несущей фермы для электромеханического штока вертикального перемещения, блока лазерных модулей (рис.3.1, позиция 1). В двух точках верхней части корпуса (спереди и сзади (рис.3.1, поз.2) крепятся датчики препятствия (рис.3.1, поз.3).

Левая и правая короткие боковые стенки корпуса предназначены для крепления ручки переноски платформы (рис.3.2, поз.1 и рис.3.3, поз.1) и коммутационных элементов панели управления роботизированной платформы (рис.3.2 и рис.3.3).

1

2

3

1

Рисунок 3.1 – Внешний вид электромеханического блока горизонтального перемещения. 1 – места крепления несущей фермы; 2 – места крепления датчиков препятствий; 3 – датчики препятствия.

Ориентиром для определения местоположения правой и левой стенки являются крепление несущей фермы для верхних блоков и узлов. В верхней части правой боковой панели находится один крепежный элемент для фермы, а в верхней части левой боковой панели – два крепежных элемента.

На правой короткой боковой стенке установлены: разъем ХР1, предназначенный для подключения кабеля к опрыскивателю; разъем ХР2, предназначенный для подключения кабеля связи с верхними блоками; переключатель П1, предназначенный для отключения внутреннего аккумулятора от нагрузки; два предохранителя: Пр1 и Пр2. Пр1 стоит в цепи нагрузки, а Пр2- на шине зарядки аккумулятора через контроллер. Из отверстия с резиновой заглушкой выходит шланг с USB – разъемом для подключения кабеля связи с бортовым компьютером (рис. 3.2, поз.7).

Рисунок 3.2 – Правая короткая боковая панель корпуса электромеханического блока горизонтального перемещения платформы: 1 – ручка для переноски платформы; 2 – предохранитель Пр1; 3 — разъем ХР1; 4 — переключатель П1 (повернут влево — включено, вправо — отключено); 5 –разъем ХР2; 6 – предохранитель Пр2; 7 – USB-разъем ХР-1 для кабеля связи с бортовым компьютером.

На левой короткой боковой стенке установлены: ручка для переноски платформы, разъем ХР3, предназначенный для подключения кабеля вертикального подъемника, разъем ХР4, предназначенный для подключения кабеля внешнего сетевого питания или аккумулятора, а также переключатель П2 для включения/отключения ультразвуковых датчиков препятствий (сонаров) (рис.3.3). На платформе предусмотрены 2 сонара — во фронтальной и кормовой части платформы, переключателем П2 включаются-отключаются сразу оба сонара.

На боковых длинных бортах корпуса вмонтированы два герконовых датчика 6 и 8 местоположения роботизированной платформы 4 на тепличных рельсотрубах 2 (рис.3.4). Датчик 8 «СТОП» расположен на правой боковой стенке корпуса, датчик 6 «РЕВЕРС» — на левой боковой стенке корпуса. Датчики крепятся ниже оси ведомых колес 5, внутри корпуса проходят провода, передающие сигналы от датчиков к схеме управления движением платформы. Датчики срабатывают от магнитов и для надежной работы в реальных условиях необходимо обеспечить уверенное замыкание герконовой контактной пары датчиков на расстоянии не менее 8-14 мм от магнита. Магнит 9 «стоп» располагают в начале ряда (в стартовой позиции платформы), на правой от платформы трубе на уровне правого датчика 8 «стоп». Магнит 1 «реверс» располагается в конце ряда на левой от РСТ трубе подачи питательного раствора в том месте, где роботизированная платформа должна остановить движение «вперед» и начать обратное движение (рис.3.4).

Рисунок 3.3 – Передняя панель корпуса электромеханического блока горизонтального перемещения платформы: 1 – ручка для переноски платформы; 2 – разъем ХР3 для кабеля вертикального подъемника; 3 — переключатель П2 для включения/отключения сонаров (положение переключателя вверх– включены датчики препятствия, вниз — отключены); разъем ХР4 для кабеля внешнего сетевого питания или внешнего аккумулятора.

Внутренний аккумулятор (аккумулятор №1).Выходное напряжение аккумулятора 12 В, емкость 10 АЧ/120Вт*ч. Максимальный долговременный выходной ток – 15А. Габаритные размеры – 150х65х92 мм, масса батареи – 1270 грамм. Напряжение заряда -14,6 В, ток заряда – 3А. Рабочий температурный режим разряда от -20 до + 60 градусов по Цельсию. Размещен внутри корпуса (рис. 3. 5, поз. 1), предназначен для питания электронных схем платформы в момент зарядки или смены базового внешнего аккумулятора.

5 64785

343

12

Рисунок 3.4 – Схематическое изображение расположения герконовых датчиков местоположения роботизированной платформы на рельсотрубах. 1 – магнит «РЕВЕРС», 2 — рельсотрубы, 3 – ведомые колеса, 4 – корпус электромеханического блока электромеханического блока горизонтального перемещения платформы, 5 – ведущие колеса, 6 – герконовый датчик «РЕВЕРС», 7 — герконовый датчик «СТОП», 8 – магнит «СТОП».

Подключен в общую входную цепь к контроллеру заряда аккумуляторов (рис. 3.6, поз.3) через диод D1 (рис.3.6, поз.1). Аккумулятор из серии LiFePO₄ с внутренней защитой от перезарада, защитой по среднему току на выходе и перегреву.

1 2 3 4 5 6 7

Рисунок3.5 – Общий вид конструкции электромеханического блока горизонтального перемещенияроботизированной платформы: узлы и элементы, находящиеся внутри корпуса: 1 – аккумулятор №1; 2 — электронные схемы управления движением РСТ; 3 – контроллер солнечной батареи; 4 – механическая передача с коллекторным двигателем, 5 – датчик оборотов ведущей оси; 6 – ведущая ось платформы.

Механическая передача вращения двигателя на ведущую ось электромеханического блока горизонтального перемещения платформы (рис.3.7). Ось диаметром 12 мм , на ней зубчатая передача вращения от коллекторного двигателя 50 мм и 60 мм. Ось проходит внутри нижнего блока и закреплена на нем с помощью двух подшипников. Ведущие колеса размещены на концах оси, выходящих за габариты нижнего блока (рис.3.5 и рис.3.8).

1 2 3

Рисунок 3.6 – Соединение аккумулятора №1 к контроллеру заряда. 1- диод D1 в цепи внутреннего аккумулятора; 2 — диод D2 в цепи внешнего питания (солнечная батарея или сетевое питание от преобразователя 220/14 В), предназначенного для заряда аккумуляторной батареи или резервного питания.

Рисунок 3.7– Конструкция механической передачи вращения

двигателя на ведущую ось

Рисунок 3.8 – Конструкция крепления оси с ведущими колесами к корпусу

нижнего блока роботизированной платформы

4. Датчик числа оборотов ведущих колес (рис.3.9).Предназначен для определения местоположения платформы в процессе движения. Информация с датчика поступает на микропроцессорный модуль и далее – в бортовой компьютер.

Рисунок 3.9 – Датчик числа оборотов ведущих колес с системой

механической передачи вращения с ведущей оси на энкодер.

Соотношение размера и числа зубьев шестерен, используемых для передачи механического вращения с ведущего вала на датчик числа оборотов произвольное (в изготовленном варианте платформы диаметры шестеренок составляют 60 и 15 мм соответственно). После сборки платформы опытным путем определяется, сколько оборотов, регистрируемое датчиком соответствует одному метру перемещения по рельсотрубам и это число заносится в компьютерную программу определения местоположения платформы.

5.Контроллер заряда аккумуляторов (рис.3.10) .Предназначен для контроля заряда внутреннего аккумулятора от солнечной батареи и внешнего напряжения, подаваемого через адаптер постоянного тока от сети 220 В. Используется контроллер марки Epsolar LS1024Е, рассчитанный на максимальное входное напряжения 50 В и номинальный ток заряда/разряда 10 А. Контроллер обеспечивает температурную компенсацию при заряде аккумулятора, а также различные виды электронных защит: от перегрузки, короткого замыкания на солнечной батарее, от переразряда, от перенапряжения и от переполюсовки на аккумуляторе.

Рисунок 3.10 – Контроллер заряда аккумуляторов от солнечной батареи марки Epsolar LS1024Е и схема его подключения в электрическую цепь. 1 – аккумуляторная батарея, 2- нагрузка (электронные схемы роботизированной платформы), 3- солнечная батарея.

6. Узел управления движением по рельсотрубам (горизонтальное движение платформы). Предназначен для осуществления программ автономного движения в заданное время по рельсотрубам с определенной скоростью по команде компьютера или команде оператора в режиме вперед-назад-стоп. В его состав входят: герконовые датчики местоположения платформы «стоп» и «реверс», два съемных магнита, два ультразвуковых датчика препятствий, три платы стабилизаторов напряжения на 9, 6 и 4 вольта, два микроконтроллера, электронная схема релейной автоматики.

Процесс автономного движения роботизированной платформы по рельструбам осуществляется следующим образом. Первый съемный магнит устанавливают на правой трубе подачи питательного раствора в начале сектора сканирования по горизонтали на уровне траектории движения герконового датчика «стоп», а второй магнит – на левой трубе подачи питательного раствора в конце сектора сканирования по горизонтали на уровне траектории движения герконового датчика «реверс» (рис.3.4). Платформу устанавливают в теплице на трубы подачи питательного раствора таким образом, чтобы ведущие и ведомые колеса опирались на трубы, а герконовый датчик «стоп» располагался напротив первого съемного магнита. По достижению времени, заданного программой компьютера на электронную схему релейной автоматики подается команда «ПУСК», в результате чего напряжение питания подается на двигатель электромеханического узла, вращение вала двигателя передается на пару ведущих колес. Устройство начинает двигаться вперед по трубам. При достижении магнита «реверс», срабатывает герконовый датчик «Реверс», платформа начинает движение назад, до позиции «стоп», задаваемый магнитом и герконовым датчиком «Стоп». Если в процессе движения на пути следования появится препятствие (человек или технологическое оборудование, тара), сработают ультразвуковые датчики препятствия и платформа перейдет на движение от препятствия или остановиться. Ультразвуковые датчики препятствия смонтированы на коротких торцах платформы (рис.3.11), и обслуживающий их микропроцессорный блок настроен таким образом, что реакция происходит на любой тип препятствия, расположенного не более чем в метре по ходу движения.

Герконовые датчики «Стоп» и «Реверс» смонтированы прямо в корпусе нижнего блока, под ведущей осью (рис.3.12), с правой и левой стороны, на таком уровне, чтобы датчики оказались в районе середины рельсотруб в рабочем положении платформы.

Для удобства перемещения платформу внутри помещений с ровным половым покрытием предусмотрены 4 транспортных колеса (рис.3.12), которые закреплены по углам нижнего блока таким образом, чтобы не мешать движению по рельсотрубам. Благодаря колесам перенос (перевоз) робота внутри теплицы для переустановки в другую рабочую зону может быть осуществлен силами одного человека.

Рисунок 3.11 – Конструкция крепления ультразвуковых датчиков препятствия на нижний блок роботизированной платформы.

1 2 3 4

Рисунок 3.12 – Конструкция герконовых датчиков и транспортных колес нижнего блока роботизированной платформы. 1 – корпус нижнего блока роботизированной платформы; 2 – транспортные колеса, 3- герконовый датчик, 4 – ведущая ось электромеханического узла платформы.

7. Электромеханическая система подъема верхнего блока и электронная схему управления подъемом (опусканием) штанги (рис.3.13) предназначена для регулирования высоты расположения лазерных облучателей относительно вегетирующих растений. По мере роста тепличных растений штанга выдвигается вверх (+0,9 м над базовым уровнем) и таким образом создаются условия максимального покрытия вегетирующей массы лазерным излучением, особенно молодых листьев верхнего яруса, которые имеют максимальную фотосинтетическую активность.

Рисунок 3.13 – Штанга вертикального подъема излучателей (слева) и электронная схема управления подъемом (справа).

8. Две пары ведущих и ведомых колес на осях (рис.3.5). Диаметр колес – 46,6 мм. Колеса устанавливаются с возможностью свободного перемещения по осям, на которые насаживаются фиксируются в рабочем положении на конкретном рабочем месте, в теплице, после пробного прогона по рельсотрубам.

9. Узел «плавающей» подвески ведомых колес (рис.3.14). Позволяет «выбирать» неровности на трубах, по которым движется платформа и таким образом обеспечивает движение установки без проскальзывания и холостого вращения ведомых и ведущих колес.

Рисунок 3.14 – Узел крепления оси с ведомыми колесами по типы «плавающей» подвески.

Лабораторные испытания (рис.3.15) показали соответствие технических характеристик электромеханической платформы горизонтального перемещения контрольным показателям, заданным техническими требованиями и достаточную надежность функционирования всех узлов и электронных схем.

Инженерный прототип с ограниченными функциями управления роботизированной платформы прошёл испытания в реальных условиях эксплуатации в теплице и обеспечил экономически значимый биологический эффект (рис. 3.16).

Рисунок 3.15 – Стенд для лабораторных испытаний роботизированной платформы.

Рисунок 3.16 – Инженерный прототип роботизированной платформы в период испытаний в теплице.

4 ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЛАЗЕРНОГО ОБЛУЧЕНИЯ РАСТЕНИЙ И ЗАЩИТНЫХ БИОПРЕПАРАТОВ

Разрабатываемая роботизированная платформа предназначена для интегрированной защиты тепличныхкультур от болезней. Достигается это посредством воздействия на растения когерентного света определённых энергетических и статистических параметров, а также активированных лазерным излучением бактериальных препаратов. Генерируемое лазерами когерентное излучение возбуждает фоторегуляторную систему клеток, что приводит к повышению их общей функциональной активности. Усиливается также и иммунная реакция растений. В результате снижается поражение патогенной микробиотой.

Разработанные и запатентованные авторами отчёта способы и технические устройства позволяют повысить активность защитных биопрепаратов. В роботизированной платформе они используются для периодического опрыскивания растений. Это происходит автономно, без участия обслуживающего персонала. Таким образом, робот имеет два рабочих органа: когерентное оптическое излучение и суспензию бактерий с антифунгальными свойствами. В процессе выполнения технологических операций эти факторы (физический и биотический) воздействуют на растения, защищая их от болезней. Для достижения наибольшего эффекта необходима оптимизация параметров этих рабочих органов.

Количественно когерентное излучение описывается двумя группами параметров: энергетическими и статистическими. К энергетическим относятся длина волны, плотность мощности, и длительность облучения. Длина волны определяется спектрами поглощения хромопротеидов, осуществляющих фоторегуляцию в клетках. Наиболее важным из них является фитохром В. Под действием красного света происходит его обратимая фотоконверсия в активную форму. Это влияет на многие жизненно важные функции организма, как на метаболическом, так и эпигенетическом уровнях. Таким образом, оптимальным можно считать диапазон длин волн, соответствующий спектру действия активной фотоконверсии фитохрома В: 600 – 700 нм. Эффективные плотность мощности и длительность облучения можно определить на основе анализа литературных данных и по результатам проведенных экспериментов. Этому посвящён раздел 4.1. В разделе 4.2 показана роль статистических параметров квазимонохроматического света, что позволяет обосновать выбор источника излучения. В главе 5 рассматриваются характеристики другого рабочего органа – суспензий бактерий, используемых в защитных биопреператах.

4.1. Оптимизация энергетических параметров лазерного облучения растений и бактерий

4.1.1. Влияние длительности лазерного облучения на прорастание

семян горчицы

В последнее время все большую популярность приобретает ресурсосберегающие технологии в сельском хозяйстве на базе использования средств и методов, позволяющих повышать урожайность и снижать себестоимость продукции (Чазов, 2008).

Согласно данным зарубежной и отечественной литературы, а также ранее полученным нами результатам исследований лазерная стимуляция растений существенно влияет на динамику их роста, сохранность полученной продукции, урожайность, снижает энергоемкость производства овощей защищенного грунта и повышает его рентабельность. При этом важно отметить, что низкоинтенсивный лазерный свет, абсолютно безопасен. Он не обладает тератогенным, мутагенным и канцерогенным свойствами, а наоборот, обеспечивает защиту живого организма от самых различных патогенных факторов химической или физической природы (Москвин, 2016; Чазов, 2008; Даниловских, 2017; Budagovsky, 2015; Li, 2017).

Важным этапом внедрения лазерных технологий в производство является подбор параметров обработки когерентным светом с наиболее высоким биологическим эффектом для различных сельскохозяйственных культур.

Жизнеспособность рассады овощных растений зависит от ряда факторов, но основным из них является интенсивность прорастания семян. Именно на данном этапе первоначальный энергетический потенциал, обеспечивает дальнейшее стабильное и быстрое развитие проростка. Поэтому разработка новых методов интенсификации прорастания семян овощных культур с помощью экологически чистых и энергосберегающих технологий актуальна в современных экономических условиях (Алексеева, 2018).

Предпосевная лазерная обработка семян огурца в тепличном хозяйстве Удмуртской республики дала возможность повысить урожайность данной культуры до 34%, снизить себестоимость продукции, увеличить прибыль. В целом такая обработка имеет очень низкие энергетические и финансовые затраты (Чазов, 2008).

В условиях Северо-Запада России установлен эффект лазерной стимуляции капусты кольраби на длине волны 650 нм, мощностью излучения 150 мВт, продолжительностью облучения 30 с. Вследствие облучения происходит ускорение синтеза белков и углеводов, которое приводит к увеличению урожайности. Общее количество белка в собранных стеблеплодах кольраби в образцах опытной группы было выше на 6%, углеводов – на 27%, а средняя масса стеблеплода на 30% выше соответствующих показателей образцов контрольной группы (Филина, 2020).

Установлено, что применение лазерного излучения дражированных семян сахарной свёклы стимулирует и активизирует рост и развитие растений, тем самым обеспечивая сокращение периода достижения ими биологической и технологической спелости. Это подтверждается морфологическими показателями (увеличение количества листьев на растении, средней площади ассимиляционной поверхности, снижение коэффициента отношения массы ботвы к массе корнеплодов) и результатами оценки технологических достоинств корнеплодов (снижение содержания несахаров мелассообразователей, повышение прогнозируемого выхода сахара и его извлекаемости, снижение МБ-фактора). Определена наиболее эффективная экспозиция лазерной обработки семян 10 мин (Подвигина, 2019).

С 2000-х годов сотрудники Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого проводят исследования по изучению влияния низкоинтенсивного лазерного излучения (НИЛИ) как фактора, стимулирующего рост и развитие животных и растений. Экспериментально установлено, что лазерное излучение оказывает положительное воздействие на рост и развитие растений, не вызывает травматизацию и позволяет увеличить урожайность на 20 — 30%. На основании этого сделан вывод, что применение НИЛИ позволит в дальнейшем снизить количество применяемых удобрений и средств химической защиты, что станет очередным шагом для перехода к органическому земледелию и снижения антропогенного воздействия (Пчелина, 2020).

Исследователи Московской сельскохозяйственной академии им. К.А. Тимирязева показали, что лазерное излучение позволяет использовать собственный потенциал растений для увеличения всхожести их семян, роста проростков, продуктивности и урожайности будущей сельскохозяйственной продукции. При обработке влажных семян физическими факторами происходит мобилизация сил и высвобождение энергетических резервов организма, активируются физиолого-биохимические процессы на ранних этапах прорастания семян. Наиболее эффективным при облучении семян оказалось лазерное излучение импульсного режима с длиной волны в пределах 400…700 нм, мощностью 10⁵…10⁸ Вт, с 50…100 вспышками в импульсе. Для каждого вида семян необходимо искать оптимальный режим обработки с целью стимуляции развития растений и их хозяйственно ценных признаков (Навроцкая, 2018).

В Польше проводили исследования по определению изменений некоторых биохимических и физиологических процессов, происходящих в семенах и проростках люпина белого и фасоли белой после предпосевной обработки лазерными лучами. Установлено, что такая обработка семян значительно повышает активность амилолитических ферментов в семенах. Наибольшая дифференциация ферментативной активности отмечалась через 120 ч от момента посева. Активность этих ферментов в семенах обоих испытуемых видов растений была сходной и имела одинаковую динамику. Облучение семян привело к более раннему и равномерному их прорастанию. Наибольший рост семян обоих видов растений был отмечен после пяти воздействий лазерных лучей (Podlesny, 2012).

Иранскими учеными исследовано влияние лазерной обработки на урожайность рапса и его компонентов в условиях засоления при различных временах облучения. Повышение уровня соли оказывало негативное и значительное влияние на урожайность, снижало количество семян на стручок, количество стручков на растение, длину стручка и высоту растения. Результаты показали, что 45-минутная лазерная обработка оказала значительное влияние на урожайность и компоненты урожая, а также снизила неблагоприятное воздействие засоления (Mohammadi, 2012).

На опытных участках Краснодарского опытного лесхоза проводились исследования по влиянию лазерной обработки на качество саженцев около ста видов древесно-кустарниковых растений. Было установлено, что облученные черенковые саженцы существенно отличаются от необлученных по всем параметрам. Так, у опытных образцов отмечено увеличение корневой массы и глубины залегания корней, эффект обеззараживания, повышение устойчивости к патогенной микробиоте, увеличение приживаемости черенков на 10 — 20%, сокращение сроков перехода к цветению и созреванию на 1 — 2 года, сокращение сроков выращивания сеянцев и саженцев до стандартных размеров. Различие показателей в пользу облученных черенковых саженцев явно свидетельствует о повышении их жизнеспособности, что позволяет рекомендовать этот способ при подготовке сеянцев и саженцев лесных культур для высадки на постоянное место произрастания с неблагоприятными условиями, такими как загрязнение почв нефтепродуктами, засуха, жара и др. (Максименко, 2020).

Горчица белая – одна из наиболее популярных культур для посадки на микрозелень (микрогрины), а полученные растения один из самых продаваемых продуктов в мире. Микрогрины — это специфический тип овощей, которые относятся к группе «функциональных продуктов питания». В настоящее время горчица активно внедряется в ассортимент тепличных хозяйств. Одним из приоритетных направлений развития тепличного овощеводства является внедрение малообъёмной узкостелажной ярусной технологии (вертикальное овощеводство). При выращивании на таких конструкциях микрогринов можно получать экологически безопасную и биохимически ценную пряно-вкусовую и салатную зеленную продукцию в период межсезонья (Пинчук, 2019).

Выращивание листовых овощей в закрытых помещениях становится все более популярным подходом, и в рамках этой производственной системы искусственный свет обеспечивает единственный источник излучения для фотосинтеза и фоторегуляции. С использованием светоизлучающих диодов производители имеют возможность манипулировать освещением для достижения конкретных производственных целей (Jones-Baumgardt, 2019).

В отечественной и зарубежной литературе широко обсуждается вопрос регуляция роста, развития, физиологических процессов растений горчицы путем изменения параметров освещенности.

Проводилась оценка влияния дополнительного кратковременного освещения красными светодиодами на антиоксидантные свойства микрогринов. Микрогрины горчицы выращивали до сбора урожая в теплице на торфяном субстрате при дневном свете с дополнительным освещением. На предуборочной стадии за 3 дня лампы дополнялись светодиодами 638 нм, тогда как эталонные растения продолжали оставаться в условиях освещения, идентичных начальным условиям роста. В связи с повышенной активностью метаболической системы для защиты от мягкого фотоокислительного стресса были изменены антиоксидантные свойства микрогринов. Общая концентрация фенолов в горчице увеличилась с добавлением красного цвета до 40,8%, содержание аскорбиновой кислоты на 25,0%. Общее количество антоцианов достоверно снизилось на 45,1% (Samuolienė, 2012).

Показана возможность манипулировать уровнем данного пигмента через воздействие света. Микрогриновые растения горчицы культивировали на растущих подушечках в контролируемой среде под 14 часовым фотопериодом. После появления первого настоящего листа были инициированы дополнительные световые обработки. Микрогриновые растения собирали после того, как световые обработки накапливались 36 ч. Отмечено увеличение концентрации зеаксантинов (антиоксидантные каротиноиды) в микрогринах горчицы путем воздействия дополнительного света непосредственно перед сбором тканей. Повышение уровня зеаксантинов в микрогринах с помощью простого изменения управления освещением может быть эффективным способом для производителей повысить питательную ценность этой все более популярной специализированной культуры (Kopsella, 2012).

В экспериментах, где использовалась система из пяти мощных твердотельных осветительных модулей со стандартными светодиодами с длинами волн 447 нм, 638 нм, 665 нм и 731 нм, оценивали эффекты светодиодов 520 нм, 595 нм и 622 нм, дополняющих стандартное освещение. Концентрация различных каротиноидов в горчице была выше при освещении 110 — 220 мкмоль/м²/с. При всех дополнительных длинах волн общее содержание каротиноидов увеличивалось. Дополнительный зеленый свет усиливал накопление лютеина и β-каротина в горчице (Brazaitytėa, 2015).

Изучалось влияние интенсивности света на рост, урожайность и качество горчицы, выращенной в ростовой камере. Светодиоды использовались для обеспечения шести целевых фотосинтетических обработок плотности потока фотонов: 100, 200, 300, 400, 500, и 600 мкмоль/м²/с с соотношением потоков фотонов синий: красный как 15: соответственно и 16-часовым фотопериодом. По мере перехода от 100 до 600 мкмоль/·м²·/с свежий вес зеленой массы горчицы увеличивался на 0,67 кг/·м² (82%), сухой вес — на 65 г/м² (145%). При этом уменьшалась длина гипокотиля (Jones-Baumgardt, 2019).

Результаты исследований по влиянию параметров освещения на различные физиологические процессы, происходящие в растительном организме, необходимы для оптимизации технологических процессов при выращивании овощей, в том числе микрогринов, в условиях защищенного грунта. Таким образом, данные исследования являются актуальными и требуют дальнейшего изучения.

Проведенные ранее исследования свидетельствуют о том, что лазерное излучение обладает стимулирующим действием на физиологические процессы в растениях. Поэтому его использование в условиях защищенного грунта является перспективным, так как позволяет повысить продуктивность растений и снизить пестицидную нагрузку, что соответствует принципам органического земледелия (Маслова, 2019).

Для подбора оптимальных параметров лазерного облучения проводили серию опытов с различными длительностями экспозиций в условиях влажной камеры (на фильтровальной бумаге и кокосовом субстрате). Для облучения семян горчицы использовали полупроводниковый лазер с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м². Контролем во всех вариантах опытов служили семена, без облучения.

Семена горчицы проращивали в чашках Петри на фильтровальной бумаге. Экспозиции 5, 15, 30, 60, 120, 240 секунд. В каждой чашке Петри по 20 штук семян в пятикратной повторности (рис. 4.1).

В другом варианте опыта семена проращивали на кокосовом субстрате, состоящем из измельченных кокосовых стружек и волокна. В каждой чашке Петри было по 20 штук семян в пятикратной повторности. Экспозиции 5, 15, 30, 60, 120, 240 и 480 секунд. Учет числа проросших семян и длины образовавшихся проростков проводили на четвертые сутки культивирования.

В третьей серии опытов учет проводился по длине проростков. Для облучения семян использовали полупроводниковый лазер с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м². Контролем служили семена, без облучения.

Для подбора оптимальных параметров лазерного облучения проведены исследования с семенами горчицы. В эксперименте, где был выбран ряд экспозиций от 5 с до 240 с, а облученные семена проращивали на влажной фильтровальной бумаге, установлена лазерная стимуляция во всех вариантах опыта. На лучших длительностях экспозиций (5 с, 30 с и 60 с) стимуляция прорастания семян составила 19,6%; 10,1% и 10,1% от контроля соответственно (рис. 4.2.а).

Рисунок 4.1 – Проростки горчицы, полученные из семян облученных лазером

В следующем эксперименте проращивание семян проводили в условиях приближенных к технологии выращивания проростков в теплице, т.е. на кокосовом субстрате. Облучение осуществляли в течение 5 с – 480 с. Число образовавшихся проростков во всех вариантах с применением лазера было больше, чем в контроле на 13,3% – 20%. Наилучшие результаты были получены в опытных вариантах с длительностями экспозиции 30 с и более (рис. 4.2. б).

Длина трехсуточных проростков, полученных из семян после воздействия лазерного излучения, колебалась от 10 мм до 13 мм. При облучении в течение 5 с и 60 с данный показатель был больше контрольного значения (10 мм) на 20,0%; а при облучении в течение 30 с и 480 с – на 30,0% (рис. 4.3).

Проведенные исследования показали, что лазерная стимуляция прорастания семян горчицы отмечается уже на коротких экспозициях от 5 с до 60 с. Их более целесообразно применять, так как это является наиболее технологичным для использования в теплицах. Поэтому дополнительно были проведены исследования эффективности лазерного облучения семян в течение 5 с – 60 с для стимуляции наращивания зеленой биомассы горчицы. При этом было установлено, что на 4-е сутки наибольшая длина стеблей отмечалась у проростков, полученных из семян облученных в течении 40 с и 60 с. Она составила 17,6 мм и 17,2 мм, т.е. 17,4% и 14,7% от контроля соответственно (рис. 4.4.).

а

б

Рисунок 4.2 – Всхожесть семян горчицы, облученных лазером:

а) в условиях влажной камеры при длительностях экспозиции 5с – 240 с;

б) на кокосовом субстрате при длительностях экспозиции 5с – 480 с

Рисунок 4.3 – Длина проростков горчицы, облученных лазером

при длительностях экспозиции 5с – 480 с на кокосовом субстрате.

Рисунок 4.4 – Длина проростков горчицы, облученных лазером

при длительностях экспозиции 40с и 60с на кокосовом субстрате.

У опытных образцов, где длительность экспозиции составила 5 с — 30 с, длина стеблей колебалась от 15,7 мм до 15,9 мм, что незначительно отличалось от контрольного значения, в среднем на 5,2%. При этом в варианте без использования лазера данный показатель был равен 15,0 мм.

Таким образом, проведенный ряд экспериментов позволил выявить, что лазерное облучение семян горчицы в течение от 5с и выше позволяет в значительной степени стимулировать наращивание зеленой биомассы горчицы, а также технологично для включения в процесс культивирования растений в теплице. Максимальный биологический эффект отмечен при длительностях экспозиции 40с и 60с.

4.1.2. Влияние лазерного облучения на состояние хлорофиллсодержащих тканей яблони, зараженных патогенной бактерией

Pseudomonas suringae Van Hall

Реакция растений на то или иное внешнее воздействие, в том числе на патогенный фактор, регистрируется в виде изменений активности физиологических процессов. Многие возбудители болезней растений не приводят к быстрой гибели хозяев, однако происходит нарушения структуры фотосинтетического аппарата клеток: снижается число хлоропластов на единицу площади листа, их объем, концентрация и активность хлорофилла.

Отрицательное влияние на фотосинтез бактериальных инфекций связано прежде всего с интенсивным разрушением структуры хлоропласта, что обусловлено активным выделением бактериями токсинов в ткани хозяина (Маслова, 2018).

Инфицирование растений фитопатогенами различных таксономических групп приводит к снижению эффективности аккумулирования световой энергии фотосинтетическим аппаратом листьев, что на ранних стадиях происходит вследствие сокращения пула акцепторов электронов. На более поздних стадиях патологический процесс усугубляется, что ухудшает фотосинтетическую активность листьев (Гуляева, 2017).

Наиболее важный физиологический параметр состояния растений, активность их фотосинтезирующего аппарата, можно оценить с помощью флуоресцентного анализа, который носит неразрушающий характер и позволяет регистрировать динамические процессы. Такая экспресс-диагностика функционального состояния растений в короткие сроки выявляет биологический эффект от воздействия того или иного внешнего фактора на исследуемый объект или процесс. Лазерный флуоресцентный метод мониторинга и контроля состояния растений, показывает результаты обнаружения стрессовых состояний растений путем дистанционного измерения (Lichtenthaler, 1988; Веселова, 1994; Веселовский, 1990; Будаговская,2016; Федотов, 2016; Белов, 2015).

Ряд научных публикаций подтверждает, что предотвратить развитие патологического процесса помогает лазерная обработка растений. Обладая стимуляционным эффектом при воздействии на их ткани, когерентный свет способствует повышению иммунитета у сельскохозяйственных культур. (Маслова, 2018; Подвигина, 2018; 2019; Максименко, 2020).

Адаптогенные свойства лазера также описаны китайскими исследователями. Эффекты акклиматизации и репарации повреждений УФ-излучением, индуцированные He-Ne лазером (632,8 нм), были отмечены у растений Arabidopsis thaliana в ответ на дополнительный УФ — стресс. Наблюдалась тенденция к увеличению параметров роста у растений, подвергнутых комбинированной обработке He-Ne лазером и УФ-светом, по сравнению с растениями, подвергнутыми воздействию только усиленного УФ-света. Фотосинтетическая эффективность и выживаемость проростков были значительно выше при комбинированных обработках, чем только при обработке УФ-светом. Были повышены уровни накопления флавонола в листьях обработанных лазером (Gao, 2017).

Изучение патогенных свойств возбудителей болезней и ответной реакции растительного организма на заражение методом предварительного поранения широко применяется, так как в большинстве случаев оно дает положительный результат (Corba, 2008; Кудина, 2010; Горовик, 2018).

При использовании листовых высечек поранение располагается по краю исследуемого участка листа. Следует отметить, что высечки, полученные с помощью сверла определенного размера, изначально имеют одинаковую площадь, что позволяет объективно оценить и сравнить площадь распространения поражения во всех вариантах опыта.

Проведение испытаний свойств фитопатогенов в лабораторных условиях позволяет контролировать развитие возбудителя, своевременно его обезвредить и избежать его распространения на растениях-хозяевах в естественных условиях произрастания.

Для выявления характера воздействия лазерного облучения на состояние хлорофиллсодержащих тканей, зараженных патогенной бактерией, использовали высечки листьев яблони сорта Антоновка. Их помещали во влажные камеры после обработки суспензией бактерии Pseudomonas syringae Van Hall (возбудитель бактериального некроза плодовых культур) (рис. 4.5). После этого высечки листьев облучали полупроводниковым лазером с длиной волны 660 нм плотностью мощности 2,5 Вт/м². Экспозиции 120 и 480 секунд. Контролем служили высечки листьев, необлученные лазером (рис. 4.6). Так же для сравнительной оценки в эксперимент были включены варианты без использования искусственного заражения.

Таким образом, в эксперименте использовали следующие варианты обработки листовых высечек яблони:

1. контроль (вода);
2. вода+лазер 120с;
3. вода+лазер 480с;
4. бактериальная суспензия;
5. бактериальная суспензия+лазер 120с;
6. бактериальная суспензия+лазер 480с.

Оценку состояния хлорофиллсодержащих тканей проводили на 7 -е сутки на приборе LPT (Россия).

По показателю удельной фотосинтетической активности (Kft) было установлено, что облучение листовых высечек яблони сорта Антоновка способствовало увеличению данного критерия как в эксперименте с искусственным заражением бактерией P.syringae, так и без него.

Рисунок 4.5 – Листовые высечки яблони сорта Антоновка в условиях

влажной камеры.

На 7-е сутки после закладки опыта, когда видимых изменений ещё не наблюдалось, в варианте с использованием инокуляции установлено снижение интенсивности фотосинтеза в среднем на 5,0% по сравнению с показателем у листовых высечек, не подвергавшихся обработке бактериальной суспензией, т.е. с 0,427 у.е. до 0,406 у.е.

Удельная фотосинтетическая активность неинфицированных хлорофиллсодержащих тканей в вариантах с использованием когерентного света составила 0,502 у.е. и 0,546 у.е. при длительностях экспозиции 120 с и 480 с соответственно. Это на 17,6% и на 27,9% больше, чем величина изучаемого показателя в контроле (0,427 у.е.).

На инокулированных листовых высечках так же отмечен эффект лазерной стимуляции. Обработка когерентным светом способствовала активизации хлорофиллсодержащих тканей, на что указывает критерий Kft. При облучении в течение 120 с и 480 с данный показатель составил 0,539 у.е. и 0,494 у.е. соответственно, а в контроле 0, 406 у.е. Таким образом, лазерная стимуляция составила 32,8 % и 21,7% соответственно (рис. 4.7).

Проведенные исследования показали, что облучение когерентным светом позволило повысить фотосинтетическую активность тканей листа яблони сорта Антоновка, в том числе зараженных бактерией P.syringae, что свидетельствует о стимуляции защитных реакций хозяина в отношении патогена.

Рисунок 4.6 – Процесс облучения листовых высечек на вращающейся

платформе.

Рисунок 4.7 – Влияние лазерного облучения на фотосинтетическую активность хлорофиллсодержащих тканей листа яблони сорта Антоновка:

а) листовые высечки без инокуляции бактерией P.syringae;

б) листовые высечки инокулированные бактерией P.syringae.

4.1.3. Оптимизация системы защиты овощных растений от болезней

посредством подбора энергетических параметров

лазерного облучения биопрепаратов

Последние годы проблема биологической защиты растений становится все популярнее, проводится апробация известных биопрепаратов, а также создаются их новые формы, разрабатываются комплексные подходы к решению экологически безопасной защиты растений от болезней сельскохозяйственных растений (Петровский, 2017, Коломиец, 2019).

В течение последнего десятилетия почти ежегодно на томатах наблюдается эпифитотийное развитие альтернариоза. При этом урожай томатов может снижаться на 20 – 40%. Распространена данная болезнь в большинстве районов возделывания томатов. Наибольший вред инфекция наносит растениям в пленочных теплицах (Станчева, 2005; Василиогло, 2018).

Представители рода Alternaria широко распространены в природе и встречаются повсеместно: в почве, на растительных остатках, в воздухе и т.д. Это, в основном, сапротрофные грибы, которые играют значительную роль в круговороте органики в природе. В последние годы все чаще появляется информация о растущем экономическом значении альтернариевых грибов. Некоторые виды приобрели патогенные свойства и вызывают болезни важных сельскохозяйственных культур (Буровинская, 2019).

Альтернариоз, или коричневая гниль Alternaria alternata (Fr.) Keissl является возбудителем опасной болезни томата – альтернариоза. Гриб поражает все надземные органы растений (листья, стебли, черешки листьев, плоды, плодоножки). Болезнь проявляется в виде темных, округлых пятен в местах поражения, поверхность которых покрывается бархатистым черным налетом, состоящим из спор и грибницы паразита. Зараженные плоды либо опадают, либо преждевременно созревают. Переносятся споры гриба главным образом потоком воздуха, течением поливной или дождевой воды (Хромова, 2017; Ганнибал, 2011; Гаджиева, 2016; Simmons, 1994; Rodrigues, 2010).

В настоящее время исследования грибов рода Alternaria охватывают несколько направлений, включающих оценку возможных токсических эффектов микотоксинов in vitro и in vivo и разработку методик их обнаружения. Изучено и описано свыше 300 вторичных метаболитов грибов рода Alternaria, проявляющих биологическую активность по отношению к растениям, бактериям и грибам (Далинова, 2020).

На пасленовых культурах чаще всего выявляются мелкоспоровые виды Alternaria, такие как A. tenuissima и A. arborescens, A. solaniиA. tomatophila, которые вызывают развитие крупных некрозов листьев, стеблей, плодов. Виды A. alternata и A. infectoria встречаются редко (Буровинская, 2019).

По органотропной специализации грибы рода Аlternaria относятся к патогенам, которые могут осуществлять питание на листьях и плодах перца. Часто из растений перца выделяются А. solani, A. alternata и A. tenuissima (Орина, 2010; Паластрова, 2017).

Использование  в борьбе с A. alternata химических  фунгицидов приводит к  накоплению их в  растениях и плодах. Снизить пестицидную нагрузку возможно путем включения в систему защиты растений биологических средств, которые эффективно подавляют фитопатогены (Новикова, 2017).

Всё более актуальным направлением становится экологизация системы защиты растений от болезней с применением микробиологических препаратов. Наибольший интерес, с точки зрения спектра подавляемых патогенов и возможностей, выпускаемых препаративных форм, представляют такие препараты как Алирин — Б, Витаплан СП, Гамаир, созданные на основе бактерии Bacillus subtilis (Приходько, 2018; Орлова, 2015; Новикова, 2019; Власов, 2017).

Флуоресцентные бактерии Pseudomonas в составе биопрепаратов также эффективно подавляют болезни растений и вызывают у них системную резистентность, кроме того они производят антибиотики и сидерофоры, которые играют важную роль в антагонистических взаимоотношениях бактерий с почвенными фитопатогенами, а также они способствуют усилению роста корней, увеличению массы листьев растений (Хмель, 1997; Jain, 2016; Маслак, 2019; Пищик, 2019).

Несмотря на перспективы использования БСЗР, по эффективности и стоимости химические препараты часто оказываются более конкурентоспособными. В связи с этим необходимо разрабатывать средства и методы стимуляции микроорганизмов, входящих в состав биофунгицидов.

По результатам исследований, проводимых в рамках ГЗ МСХ с 2016 по 2019 гг. «Разработка средств и методов фотоники для повышения активности препаратов биологической защиты растений» установлено стимулирующее действие лазерного излучения на активность биопрепаратов защиты растений. Выявлено, что активность биопрепаратов после хранения в различных условиях может снижаться по сравнению с заявленными показателями в десятки раз, что обосновывает необходимость разработки способов повышения эффективности биопрепаратов защитного действия.

Обработка когерентным низкоинтенсивным (1 — 3 Вт/м²) светом в течение 15 — 960 с приводит к активизации защитных препаратов. Использование полупроводникового лазера для бактериальных суспензий оказалось более эффективным, чем применение гелий-неонового.

Выявлено, что воздействие когерентного света способно существенно и статистически достоверно повысить число КОЕ в рабочих растворах биопрепаратов (Алирина-Б на 45,95%, Гамаира на 4,68%, Фитоспорина на 71,4%, Пралина на 66,04%, Витаплана на 64,11%).

Лазерное облучение способствовало увеличению биомассы колоний B.subtilis из Алирина — Б на 4,9%, из Гамаира на 9,3%, из Пралинана 34,8%, P.fluorescencиз Витаплана на 15,3%, а T. lignorum из Триходермина на 68,4%.

Облучение когерентным светом стимулирует выработку у бактерий метаболитов, в том числе микотоксического действия, что было установлено на различных моделях (F. охуsporum + P. fluorescensиз Витаплана; A. alternate + B. subtilis из Фитоспорина).

Применение облученного Алирина-Б и Гамаира наиболее существенно снижает количества клеток Fusarium solani в ризосфере растений защищенного грунта (на 78,5% и 49,5% соответственно) в сравнении с образцами без облучения. Данный эффект сохраняется и на 10-е сутки после закладки опыта.

При совместном культивировании патогенных грибов и бактерий-антагонистов из препаратов (P. fluorescens и B.subtilis,) обработанных когерентным светом, наиболее выраженная стимуляция биоагентов отмечалась в варианте с длиной волны 661 нм, что привело к увеличению зоны подавления роста патогенного гриба на 40%, где использовалось лазерное излучение с длиной волны 633 нм. Обработка когерентным светом бактерии P. fluorescensиз препарата Витаплан-Экстра и гриба Trichoderma harzianum из Глиокладина стимулировала проявление их антагонистических свойств по отношению к грибу A. alternata на 17% и 100% соответственно.

В связи с этим важной задачей является поиск активных биоагентов, проявляющих ярко выраженные антагонистические свойства в отношении возбудителя альтернариоза.

В эксперимент были включены растения томата сорта Орлик, выращенных в горшках в условиях пленочной теплицы в весенне-летний период. Сорт Орлик −включен в Госреестр по Российской Федерации для выращивания в открытом грунте и под пленочными укрытиями. Очень ранний. Растение детерминантное. Лист среднего размера, зеленый, соцветие простое. Плодоножка с сочленением, плод округлый, гладкий, плотный. Окраска незрелого плода светло-зеленая, зрелого — оранжевая, число гнезд 2. Масса плода 53 г. Урожайность товарных плодов под пленочными укрытиями 5,2 кг/м².

Провокационным фоном для развития альтернариоза на растениях томата служил грунт, зараженный Alternaria alternata. В качестве субстрата использовали торфяную смесь марки Агробалт, в которою вносили инокулюм патогена. Состав смеси: верховой сфагновый торф низкой степени разложения, известняковая (доломитовая) мука, комплексное минеральное удобрение. Основные питательные вещества: N — 150 мг/л; Ca — 120 мг/л; Mg — 30 мг/л; P₂O₅ — 150 мг/л; K₂O — 250 мг/л; рН — 5; влажность — не более 65.

Для определения оптимальных длительностей экспозиции облучение лазером биопрепаратов Алирин-Б и Ризоплан проводили в концентрации в 2 раза ниже, чем рекомендовано производителем (Алирин — Б – 2,5г/л; Ризоплан – 0,5%) на полупроводниковом лазере с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м².

Варианты опыта:

1) контроль (вода),

2) БП без облучения,

3) БП облучение 60 с,

4) БП облучение 120 с,

5) БП облучение 240 с,

6) БП облучение 480 с.

Облученными рабочими растворами обрабатывали листья томата и перца с горшечных растений. Их инкубировали в условия влажной камеры в течение 2-х суток. После делали смывы с листьев по 3 фрагмента площадью 1 см² и помещали в пробирки с 10 мл стерильной воды, которые переносили в шейкер инкубатор и встряхивали при 200 оборотов в минуту в течение 40 мин. Полученные смывы высевали по 100 мкл на среду КГА с антибиотиком в чашки Петри. На 5-е сутки проводили учет и идентификацию образовавшихся колоний микроорганизмов, высчитывали число КОЕ гриба A. alternata на 1 см²поверхности листа.

С целью оценки эффективности лазерного облучения для активизации защитных биопрепаратов в борьбе с альтернариозом овощных культур в условиях пленочной теплицы облучение проводили на полупроводниковом лазере с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м2 в течение 480 с (длительность экспозиции экспериментально подобрана в предыдущих опытах). После облучения рабочие растворы биопрепаратов перед применением выдерживали в течение 2 часов на свету. Внесение биопрепаратов в грунт начинали в фазу появления 3-4 настоящего листа и продолжали до сбора урожая. В период роста и развития растений проводили оценку степени поражения болезнями, высоты растений согласно общепринятым методикам.

Растения томата высаживали в горшки с грунтом объемом 2,5 л. Их размещали в пленочной теплице по 12 штук на 1 м².

В разных вариантах опыта для обработки грунта использовали:

1) Алирин-Б;

2) Алирин-Б + лазерное облучение;

3) Ризоплан;

4) Ризоплан + лазерное облучение.

Контролем служили растения без применения биопрепаратов, их полив проводился только водой.

В связи с тем, что препараты применяли на растениях в условиях высокого уровня инфекционного фона с уже развившимися признаками поражения альтернариозом, концентрацию рабочих растворов, подвергшихся лазерному облучению, не понижали, а следовали рекомендациям производителя. В контрольных вариантах облучение не применяли.

При использовании рабочих растворов Алирина – Б, облученных в течение 60с -480с для обработки листьев томата, их обсемененность клетками патогенного гриба A. alternatа составила 72,3 КОЕ/см²; 27,7 КОЕ/см²; 43,3 КОЕ/см² и 38, 7 КОЕ/см² соответственно, в контроле – 67,0 КОЕ/см². Таким образом, в вариантах опыта с экспозициями 120 — 480 с отмечено снижение числа КОЕ исследуемого патогена на 1 см² поверхности в среднем на 32,1% по сравнению с необлученным препаратом. Наиболее эффективной оказалась экспозиция 120 с (стимуляция составила 58,7%) (рис. 4.8).

Рисунок 4.8 – Обсемененность поверхности листьев томата после обработки необлученным и облученным лазером Алирином – Б при разных длительностях экспозиции.

В эксперименте с Ризопланом во всех вариантах, где применялось лазерное облучение препарата, в смывах с поверхности листьев томата отмечено полное отсутствие клеток и спор A. alternatа, в то время как в контрольном образце выявлена обсемененность данным грибом, которая составила 22,3 КОЕ/см² (рис. 4.9).

Листовая поверхность перца была обработана облученными рабочим раствором препарата Алирин Б. В результате показатель её обсемененности возбудителем альтернариоза колебался от 13,9 КОЕ/см² до 23,8 КОЕ/см², при этом в контроле он составил 22,3 КОЕ/см². Снижение числа клеток гриба в смывах с поверхности листьев отмечено при использовании экспозиции 480 с на 37,7% соответственно. В остальных вариантах опыта различия с контролем были в пределах ошибки среднего значения (рис. 4.10).

Рисунок 4.9 – Обсемененность поверхности листьев томата после обработки необлученным и облученным лазером Ризопланом при разных длительностях экспозиции.

Рисунок 4.10 – Обсемененность поверхности листьев перца после обработки необлученным и облученным лазером Алирином – Б при разных длительностях экспозиции.

Подобный эксперимент проведен на растениях перца с использованием препарата Ризоплан. Было выявлено, что облучение его рабочего раствора позволило снизить обсемененность обработанной листовой поверхности до

16,7 — 27,8 КОЕ/см² в зависимости от экспозиции. При этом в варианте без применения лазера тот же показатель был равен 33,4 КОЕ/см², т.е. эффективность облучения составила 50,0% при обработке препарата когерентным светом в течение 60 с, 120 с, 240 с и 16,8% — в течение 480 с (рис. 4.11).

Проведенные эксперименты позволили сделать вывод об эффективности применения лазерного облучения для стимуляции фунгицидных свойств БСЗР. При этом в большинстве случаев наиболее эффективными являются длительности экспозиции 120 с, 240 с и 480 с(таблица. 4. 1.).

Рисунок 4.11 – Обсемененность поверхности листьев перца после обработки необлученным и облученным лазером Ризопланом при разных длительностях экспозиции.

Проводили оценку зараженности томата альтернариозом в условиях пленочной теплицы с применением когерентного света для активизации биопрепаратов. Проведенные ранее исследования показали эффективность лазерного облучения рабочих растворов БСЗР в течение 480 с.

В ходе исследований выявлено, что заражение A. alternatа привело к гибели 61,7 % растений томата, обработанных препаратом Алирин — Б без облучения, и 36,2% растений погибло в варианте с использованием биопрепарата после лазерной стимуляции (рис. 4.12).

Таблица 4. 1 – Обсемененность поверхности листьев томата и перца после обработки необлученным и облученным лазером биопрепаратами при разных длительностях экспозиции

*среднее значение±стандартная ошибка среднего

Рисунок 4.12 – Процент погибших растений томата от альтернариоза

при обработке необлученными и облученными лазером биопрепаратами.

Из сохранившихся экземпляров отмечены растения как с симптомами поражения, так и без них. В вариантах с использованием необлученного и облученного препарата Алирин — Б бессимптомных растений было 36,2% и 48,9% соответственно (рис. 4.13).

Таким образом, было установлено, что Алирин — Б без применения облучения на стадии уже развившихся симптомов болезни оказался неэффективным в борьбе с альтернариозом томата, культивируемого в виде горшечной культуры в условиях пленочной теплицы. Облучение рабочего раствора данного препарата позволило повысить антифунгальную активность бактерии B. subtillis, входящей в его состав и, как следствие, снизить число погибших растений на 25,5%, а также увеличить количество бессимптомных экземпляров на 12,7%.

Рисунок 4.13 – Процент растений томата без симптомов альтернариоза при обработке необлученными и облученными лазером биопрепаратами.

Степень поражения альтернариозом растений томата отразилась на их ростовой активности. На участке, где применялся необлученный рабочий раствор Алирина-Б, высота растений была на уровне контроля и составила в среднем 18,8 см. При использовании облученного препарата высота растений была выше на 47,8% и составила 27,8 см (рис. 4.14).

Ризоплан оказался более эффективным в борьбе с альтернариозом. Его использование дало возможность сохранить 93,6% растений, а применение облученного рабочего раствора позволило вовсе избежать гибели растений томата от A. alternatа. На участках, где применялся облученный и необлученный Ризоплан количество бессимтомных растений было достаточно большим и составило 87,2% и 95,7% соответственно.

Проведенные исследования показали, что БСЗР Ризоплан характеризовался высокой эффективностью в борьбе с A. alternatа, а применение лазерного облучение еще в большей степени стимулировало синтез бактериальных метаболитов фунгицидного действия. В варианте с использованием рабочего раствора препарата погибших растений было меньше на 46,8%, а бессимптомных больше на 51,0% по сравнению с контролем. Его облучение позволило вовсе избежать выпадов растений, а число бессимптомных образцов оказалось выше на 8,5% по сравнению с вариантом без облучения (рис. 4.12; 4.13).

Данное обстоятельство отразилось и на особенностях роста растений на участках с применением Ризоплана. В вариантах с использованием необлученного и облученного рабочего раствора этого препарата средняя высота растений составила 42,9 см и 48,6 см соответственно, что на 116,7% и 145,5% превышает значение данного показателя в контроле (рис. 4. 14).

Проведенные исследования свидетельствуют об эффективности применения лазерного облучения рабочих растворов биопрепаратов в течение 480 с для повышения активности бактерий, входящих в их состав.

Рисунок 4.14 – Влияние необлученных и облученных лазером биопрепаратов на среднюю высоту растений томата.

4.2. Оптимизация статистических (когерентных) параметров облучения растений квазимонохроматическим светом

4.2.1. Эукариоты

Кратковременное воздействие квазимонохроматических световых потоков определённых спектральных диапазонов способно значительно повысить функциональную активность различных живых организмов – от бактерий до человека. Такой эффект получил надёжное экспериментальное подтверждение, но недостаточное научное обоснование. По поводу механизма наблюдаемого явления высказывают противоречивые точки зрения, в зависимости от трактовки полученных данных. Наиболее дискуссионным оказался вопрос о роли когерентности оптического излучения в фоторегуляторных процессах. В целом ряде работ утверждается, что для биологических объектов когерентность света несущественна (Гамалея, 1988; Клебанов, 2006; Zalevsky, 2011; Smith, 2005; Лобко, 1985). Основанием для этого послужил близкий по величине стимуляционный эффект от лазерного излучения, которое названо когерентным, и нелазерного (от тепловых, газоразрядных, люминесцентных источников), которое названо некогерентным. Такие определения нельзя считать корректными, так как у последних для получения сходных с лазерным излучением оптических параметров вырезали спектрально-узкий пучок с помощью монохроматоров и аппертурных диафрагм. В этом случае свет обладал хотя и меньшей, чем у лазеров, но достаточно высокой пространственно-временной когерентностью (Будаговский, 2005). В ряде других работ, также на основании экспериментальных данных, доказывают, что стимуляционный эффект выше у более когерентного света (Березин. 1983; Дубровский, 1982; Зубкова, 1997).

Практически во всех подобных публикациях обращали внимание исключительно на спектральные свойства излучения, например, «широкополосный свет», «узкополосный свет» (Москвин, 2000; Кару, 1983), то есть на временную когерентность. Влияние пространственной когерентности на функционирование живых организмов осталось за пределами обсуждения. Это понятие использовали только при анализе светорассеяния и формирования спекл-структуры в биологических тканях (Hode, 2005; Qadri, 2007). Однако именно пространственная когерентность может служить ключом к пониманию роли статистических свойств света в фоторегуляторных процессах, поскольку она, в отличие от временной, не зависит от спектральной ширины линии .

Для выявления наиболее общих закономерностей фотоиндуцированных реакций в экспериментах использовали живые организмы, различающиеся по своей организации, морфофизиологическим показателям и оптическим характеристикам. Было реализовано три серии опытов. В каждой серии использовали источники излучения, формирующие световые потоки с различной когерентностью, но одинаковыми энергетическими характеристиками (средняя длина волны, плотность мощности, длительность облучения).

В первой серии опытов использовали пыльцу сливы. Перед облучением её наносили на поверхность питательной среды, содержащей 0,8%  агара, 15% сахарозы и 0,001% борной кислоты. Облучение проводили в течение 16, 32, 64, 128 и 256 с при плотности мощности 0,7 Вт/м². После облучения препараты с пыльцой размещали во влажных камерах, где их содержали при температуре +28С в течение 24 часов. Далее пыльцу инактивировали хлороформом и определяли с помощью микроскопа долю проросших пыльцевых зерён. В каждом варианте опыта было по 6 препаратов, на каждом препарате просматривали по 10 полей зрения.

Вторую серию опытов проводили на микрочеренках ежевики. Их культивировали на питательной среде по прописи T. Murashige, F. Skoog (1962), содержащей 1 мг/л 6-бензиламинопурина, 0,1 мг/л ß-индолил-3-масляной кислоты, 1 мг/л гибберелловой кислоты. Перед облучением продолжительность темновой фазы составила 16 часов. Естественная освещённость в зоне облучения составила 1 лк. Длительность облучения 480 с, плотность мощности 0,3 Вт/м². После облучения колбы с микрочеренками культивировали в течение 50 дней при температуре +22±1^оС, продолжительности светового дня 16 часов и освещённости 2000 лк. В каждом варианте опыта использовали по 28 микрочеренков. Учитывали число образовавшихся на каждом черенке побегов (коэффициент размножения) и их длину.

В третьей серии опытов использовали колонии гриба Fusarium microcera. Их культивировали на картофельно-глюкозном агаре, содержащем 1% глюкозы и 1% агара. Облучение проводили через 24 часа после посева мицелия на питательную среду. Длительность облучения 240 с, плотность мощности 1 Вт/м². Через 6 дней культивирования в темноте при температуре +22±1^оС измеряли площадь и толщину колоний и рассчитывали их объём.

В опытах применяли тепловой источник света. Он представлял собой высокотемпературную лампу накаливания с инфракрасным светофильтром. Поток излучения проходил также через один из интерференционных светофильтров, которые имели различные значения ширины спектра пропускания , но одинаковые длины волн в максимуме спектральной полосы (λ_max = 6331 нм). Спектры пропускания инфракрасного и интерференционных светофильтров измеряли на спектрофотометре Analytik Jena Specord 250 Plus (Германия) с точностью 0,5 нм и по ним рассчитывали L_coh теплового источника по формуле L_coh = (λ_max)² / (Born, 1968), где — ширина спектральной линии на половинной высоте. За светофильтрами в центре пучка устанавливали апертурную диафрагму, определяющую угловые размеры теплового источника света. Такая оптическая схема (рис. 4.15) формировала квазимонохроматическую пространственно-ограниченную волну со сравнительно равномерным распределением интенсивности по фронту. В этом случае модуль нормированной поперечной корреляционной функции поля между двумя точками r₁, r₂ можно представить как (Будаговский, 2015): (s) = 2J₁(kas/z)/(kas/z), гдеJ₁(kas/z) ‑ функция Бесселя, k = 2/ ‑ волновое число, 2a – линейная апертура источника, s = r₁ ‑ r₂, z ‑ удаление от источника излучения до объекта. Первое нулевое значение функция (s)  приобретает при kas/z = 3,83, и, соответственно, радиус корреляции в этом случае будет равен r_cor =0,61 z/a. Мощность и плотность мощности излучения регистрировали с помощью измерителя лазерного излучения VEGA Ophir (Израиль) и калориметрического измерителя ИМО-2Н («Эталон», Россия). Конкретные статистические параметры облучения даны при описании каждого эксперимента. На графиках и гистограммах указаны средние значения и ошибки среднего.

1

2

3

4

6

5

Z

Рисунок 4.15 – Схема эксперимента с тепловым источником света. 1 – защитный светонепроницаемый кожух, 2- высокотемпературная лампа накаливания, 3 – инфракрасный светофильтр, 4 — красный интерференционный светофильтр, 5 – аппертурная диафрагма c круглым отверстием диаметром 2a, 6 – биологический объект.

Основной задачей исследования было сравнение фоторегуляторного действия квазимонохроматических световых потоков с одинаковыми энергетическими характеристиками, но различной когерентностью. Длина когерентности квазимонохроматического пучка связана с шириной его спектральной линии известным соотношением L_coh = (_max)²/. Поэтому в экспериментах с различными значениями L_coh нельзя сделать однозначный вывод – спектральные или корреляционные свойства излучения влияют на изменение фотоиндуцированной реакции живых организмов. Чтобы избежать противоречий, статистическую упорядоченность светового потока теплового источника изменяли за счёт пространственной когерентности при сохранении временной. На пыльце сливы (размер пыльцевых зёрен 40-60 мкм) было показано, что при постоянной величине L_coh = 32 мкм и определённых длительностях облучения стимуляционный эффект был достоверно (  0,001) выше у пучков с радиусами корреляций 40 мкм, чем 5 мкм (рис. 4.16). Следовательно, пространственная когерентность светового пучка также способна влиять на величину фотоиндуцированной реакции клеток. Сопоставляя максимальные размеры клеток с характеристическими параметрами L_coh и r_cor, был сделан вывод, что наибольшая фотоиндуцированная реакция наблюдается у клеток, полностью помещающихся в объёме когерентности поля (Будаговский, 2005; Конев,1979).

Рисунок 4.16 – Зависимость прорастания пыльцы сливы от длительности облучения квазимонохроматическим светом тепловых источников с одинаковой временной когерентностью (L_coh = 32 мкм) и различной пространственной когерентностью. 1 – r_cor = 40 мкм; 2 – r_cor = 5 мкм.

Другой биологической моделью служили экспланты (микрочеренки) ежевики, которые облучали квазимонохроматическим излучением (λ_max = 6331 нм) от теплового источника. С помощью интерференционных светофильтров и апертурных диафрагм было сформировано 4 световых потока с одинаковой плотностью мощности, но различными статистическими параметрами. Наибольший стимуляционный эффект зафиксирован в первом варианте опыта (рис. 4.16) при значениях L_coh = 135 мкм и r_cor = 30 мкм. В этом случае практически все клетки (средний размер D = 18  0,3 мкм) помещались в объёме когерентности поля, т.е. L_coh и r_cor D. Однако при такой же длине когерентности, но радиусе корреляции 5 мкм (вариант опыта 2) стимуляционный эффект был достоверно (  0,05) ниже. Похожую картину наблюдали и при длине когерентности 5 мкм (варианты опыта 3 и 4). Стимуляционный эффект двух световых потоков с радиусами корреляции 30 и 5 мкм различался между собой приблизительно в полтора раза, но был заметно ниже, чем в варианте 1 (рис. 4.17). Вероятно, это обусловлено тем, что клетки лишь частично помещались в объёме когерентности поля.

r_cor

L_coh

D

Рисунок 4.18 – Изменение коэффициента стимуляции K_st в культуре растительной ткани в зависимости от соотношения размера клеток D с L_cohиr_cor возбуждающего света. Объём когерентности поля представлен в виде прямоугольной проекции со сторонами L_cohи r_cor, размер клетки – кругом диаметром D, а статистическая оценка различий с контролем – величиной α (вероятность «0» гипотезы).

Подтверждением служат близкие значения ростовых показателей в вариантах опыта 2 и 3, у которых менялись и длина когерентности и радиус корреляции действующего излучения, но оставалась постоянной доля клетки, попадающая в область корреляции фаз фотонного коллектива.

Реакция гриба Fusarium microcera на облучение красным квазимонохроматическим светом с высокой и низкой когерентностью была такой же, как у растений. Наибольший рост колоний имел место при использовании светового пучка с L_coh = 135 мкм и r_cor = 18 мкм, т.е. когда клетки (средний размер 11  0,5 мкм) полностью помещались в объеме когерентности поля. Изменение радиуса корреляции с 18 до 5 мкм при фиксированном значении длины когерентности 135 мкм, снизило величину фотоиндуцированной реакции клеток гриба (рис. 4.20).

Рисунок 4.19 – Влияние когерентности квазимонохроматического света на развитие колоний гриба Fusarium microcera инфицированных бактерией Pseudomonas syringae. 1 ‑ L_coh = 135 мкм, r_cor = 18 мкм; 2 ‑ L_coh = 135 мкм, r_cor = 5 мкм; контроль (без облучения).

У всех рассмотренных организмов наблюдали повышение функциональной активности после кратковременного воздействия квазимонохроматического излучения. Учитывая его спектральный диапазон, можно говорить о возбуждении фитохромной фоторегуляторной системы(Whitelam, 2007; Kami, 2010). В этом случае акцепторами квантов света выступает семейство фитохромов — белков с хромофорной группой близкой по структуре к фикобилинам. Характерной особенностью таких молекул является способность к цис-транс-изомеризации хромофора. Под действием красного света происходит обратимая фотоконферсия фитохрома в физиологически активную форму, что повышает интенсивность различных внутриклеточных процессов, вплоть до экспрессии генов (Fankhauser, 1997; Девятков, 1987). Дальне красный свет приводит к их торможению. Механизм трансдукции светового сигнала вхимический и его дальнейшие превращения хорошо изучены (Whitelam, 2007; Kami, 2009; Fankhauser, 1997; Девятков, 1987), однако первичные фотофизические процессы рассмотрены не столь глубоко и требуют дальнейших исследований.

Представленные выше результаты показывают, что при анализе фоторегуляторных процессов нельзя ограничиваться оценкой интенсивности, длительности и длины волны действующего света. Необходимо учитывать и его статистические характеристики. Это вытекает из того, что при одинаковых энергетических параметрах, включая и ширину спектральной линии, изменение пространственной когерентности поля существенно влияло на величину фотоиндуцированной реакции различных организмов (рис. 4.16 – 4.19). Отдельные молекулы хромопротеидов не могут различать корреляционные свойства излучения. Следовательно, в клетках должна существовать некоторая надмолекулярная система, выполняющая функции фазового детектора. Наиболее вероятным претендентом является биологическая мембрана, ассоциированная с хромопротеидами. Например, фитохромы образуют белок-мембранные комплексы, которые под действием света изменяют свойства липидного бислоя, в частности его проницаемость (Whitelam, 2007; Kami, 2009). При этом в биомембранах и биополимерах могут протекать кооперативные и когерентные процессы (Fröhlich, 1980; Быховский, 1973; Popp, 1993; Bajpai, 1999). Одним из доказательств служит генерация живыми организмами когерентных фотонов (Popp, 2000; Budagovsky, 1995). Если допустить, что весь мембранный пул клетки принимает участие в оценке статистических свойств излучения, становится понятной установленная ранее закономерность: при прочих равных условиях наибольшую выраженность фоторегуляторные реакции приобретают, когда клетка полностью помещается в объёме когерентности поля (Будаговский, 2005; Конев, 1979; Будаговский, 2015). Размер клетки D можно принять за присущий биологическим организмам порог дискриминации корреляционных свойств излучения, т.е. своеобразную биологическую меру когерентности. В такой модели возбуждение достаточно когерентным (по критерию D) светом увеличивает вероятность кооперативных процессов в биомембранах и приводит к дискретному (триггерному) изменению их регуляторных функций. В пользу этой версии свидетельствует невыполнение дозового закона при кратковременном лазерном облучении растений (Будаговский, 2015). Выраженность фоторегуляторных реакций не зависела от количества поглощённой энергии (дозы), а в значительной степени определялась когерентностью света и его спектральным диапазоном.

4.2.2. Прокариоты

Многие виды нефотосинтезирующих бактерий способны реагировать на свет. Первичными сенсорами у них служат хромопротеиды – специальные белки, включенные в цепи фоторегуляторных реакций: фитохромы, криптохромы, BLUF (BlueLightsensingUsing FAD) и LOV (Light, Oxygen, Voltage) домены. Их хромофорные центры поглощают в ультрафиолетовой и видимой областях спектра. При действии излучения определённых длин волн происходит изменение конформации хромофоров хромопротеидов и запуск химических сигнальных каскадов, управляющих различными метаболическими и эпигенетическими процессами (Rockwell, 2006).

Особый интерес представляет фитохром В (phyB), обладающий свойством обратимой светоиндуцированной транс-цис изомеризации. Красный свет (R) переводит этот белок в состояние Pfr (far-red light absorbing form) характеризующееся наибольшим поглощением в интервале 700 — 750 нм (прямая фотоконверсия). Дальне красный свет (FR) индуцирует обратную изомеризацию хромофора, переводя фитохром в форму Pr (red light absorbing form) со значительной адсорбцией при 600 — 700 нм (обратная фотоконверсия). В темноте происходит спонтанная конверсия phyB в том же направлении: Pfr → Pr, но с меньшей скоростью (Bellini, 2012; Tasler, 2005). На свету концентрация той или иной формы phyB будет определяться соотношением интенсивностей различных длин волн действующего излучения, так как в диапазоне 550 ‑ 750 нм спектры поглощения Pr и Pfr частично перекрываются (Bellini, 2012). Преимущественное накопление Pfr повышает активность различных эндогенных процессов, вплоть до экспрессии генов. Смещение равновесия в сторону Pr приводит к обратному эффекту (Rockwell, 2006). Такой механизм необходим клеткам для координации метаболических функций с периодически изменяющимися световыми характеристиками внешней среды.

При оптимизации параметров облучения основное внимание уделялось энергетическим параметрам. Статистические (когерентные) свойства излучения не привлекли должного внимания, так как многие исследователи полагали, что корреляция фотонов не влияет на величину фотоиндуцированного ответа. Количественную оценку когерентных свойств излучения в биологических экспериментах практически никогда не проводили. Ограничивались только качественным описанием. Излучение лазерных источников называли когерентным, а нелазерных — «широкополосным» или «некогерентным» (Smith, 2005; Drozdov, 2014; Poyedinok, 2015; Karu, 1985). Такой подход нельзя считать корректным, т.к. все электромагнитные поля обладают вполне определённой статистикой с большей или меньшей когерентностью (Goodman, 1985).

Переход от качественных оценок к количественным и установление некоторого биологически обусловленного порога дискриминации статистических свойств излучения позволили обнаружить зависимость фотоиндуцированного ответа как от длины когерентности (L_coh) так и радиуса корреляции (r_cor) действующего светового потока (Budagovsky, 2015; Budagovsky, 2016). Исследования проводили в спектральном диапазоне возбуждения прямой фотоконверсии phyB (630-660 нм). Полученные результаты показали, что переход в состояние Pfr зависит от статистических свойств излучения. Возникает вопрос, наблюдаемый эффект является частным свойством прямой фотоконверсии phyB или же отражает общую закономерность фитохромной регуляции клеток? В последнем случае можно ожидать влияния статистической упорядоченности света на процесс обратной фотоконверсии phyB.

Биологической моделью служил штамм Pseudomonas fluorescens AP-33 (Ps.fl.), клетки которого имеют форму палочек длиной 2-4 мкм. Бактерии сравнительно быстро размножаются и уже через сутки позволяют надёжно регистрировать ответ на световое воздействие. Для культивирования использовали картофельно-глюкозную жидкую питательную среду, которую с помощью микробиологической петли засевали суспензией бактериальных клеток. Биологический материал разливали по стерильным стеклянным флаконам объёмом 30 мл. После 30 минутной выдержки проводили обработку квазимонохроматическим излучением на вращающемся столике через боковую поверхность флаконов. Контрольные (не облучаемые квазимонохроматическим светом) образцы находились при естественной освещённости 400 лк.

Было проведено три взаимосвязанных эксперимента. Задачей первого являлось определение оптимальной длительности облучения, второго — проверка обратимости фотоиндуцированного эффекта и третьего — установление влияния когерентности света на прямую и обратную фотоконверсию phyB. В первых двух опытах источниками квазимонохроматического излучения служили светодиоды, генерирующие на длине волны 660 нм и 740 нм с шириной спектральной линии на половинной высоте контура  = 24 нм. В третьем опыте использовали высокотемпературную лампу накаливания с тепловым фильтром. Излучение лампы пропускали через систему интерференционных светофильтров и аппертурных диафрагм (Budagovsky, 2016). Для прямой фотоконверсии использовали фильтры с максимумом пропускания λ_max = 633 нм, = 3 нм или = 66 нм. В экспериментах с обратной фотоконверсией применяли фильтры с λ_max = 730 нм, = 5 нм или = 52 нм. Спектральные измерения проводили на спектрофотометре AnalytikJenaSpecord 250 Plus (Германия) и спектрометре ASP-150T (Россия) с точностью 0,5 нм и по ним рассчитывали L_coh теплового источника по формуле L_coh  = λ_max² / (Born, 2013).

За светофильтрами в центре пучка устанавливали круглую апертурную диафрагму, определяющую угловые размеры теплового источника света. Такая оптическая схема формировала квазимонохроматическую пространственно-ограниченную волну со сравнительно равномерным распределением интенсивности по фронту. В этом случае модуль нормированной поперечной корреляционной функции поля между двумя точками r₁, r₂ можно представить как (Jakeman, 1974): (s) = 2J₁(kas/z)/(kas/z), где J₁(kas/z) ‑ функция Бесселя, k = 2/ ‑ волновое число, 2a – апертура источника, s = r₁ ‑ r₂, z ‑ удаление от источника излучения до объекта. Первое нулевое значение функция (s)  приобретает при kas/z = 3,83, и, соответственно, радиус корреляции в этом случае будет равен r_cor =0,61 z/a. В каждом спектральном диапазоне (R или FR) использовали 2 диафрагмы, апертуры которых различались в 3 раза.

Применение частотных и пространственных фильтров позволило получить от теплового источника квазимонохроматические волны со сравнительно высокой или низкой пространственно-временной когерентностью в области возбуждения Pfr или Pr(таблица 4.2).

Таблица 4.2 −Характеристические показатели когерентности света использованные для прямой и обратной фотоконверсии phyB

Интенсивность излучения регистрировали измерителем лазерного излучения VEGA Ophir (Израиль) и калориметрического измерителя ИМО-2Н («Эталон», Россия). Во всех экспериментах её устанавливали на уровне 2 Вт/м² с ошибкой не более 4 %. После облучения, в течение 24 часов бактерии культивировали в шейкере-инкубаторе при температуре 35°С и 140 оборотах в минуту. Подсчет клеток проводили путем микроскопирования с полем зрения площадью 0,06 мм² (при увеличении ×640). В каждом варианте опыта проведено не менее 54 измерений. На графике и гистограммах указаны средние значения и стандартные ошибки.

Эксперимент 1. Задачей этого эксперимента служило определение оптимальной длительности облучения. Связано это с тем, что ответная реакция клеток на квазимонохроматический красный свет носит нелинейный многомодальный характер с чередующимися во времени максимумами и минимумами стимуляционного эффекта (Budagovsky, 2015). Как оказалось, подобная закономерность характерна и для обратной фотоконверсии phyB (рис. 4.20). У Ps.fl. наибольшее различие между действием красного и дальне красного света наблюдали при 60 секундном облучении с интенсивностью 2 Вт/м². В последующих экспериментах использовали именно этот режим.

Рисунок 4.20 –Влияние длительности облучения квазимонохроматическим красным или дальнекрасным светом на деление клеток бактерии Ps.fl. в питательной среде.

Эксперимент 2. Важно убедится, что наблюдаемая фотоиндуцированная реакция обладает свойством обратимой фотоконверсии характерным для phyB. Было сделано два варианта опыта. В первом суспензию бактерий облучали красным светом. Это привело к выраженному стимуляционному эффекту (рис. 4.21), характерному для конформационного состояния Pfr. Во втором варианте Ps.fl. подвергали воздействию красного, а через 2 минуты — дальне красного света. В результате скорость деления клеток снизилась почти до исходного (без облучения) уровня. Можно предположить, что произошла конверсия фитохрома в форму Pr, снижающую функциональную активность клеток. Наличие обратимой реакции на красный и дальне красный свет указывает, что в этом спектральном диапазоне у Ps.fl. фоторегуляторные процессы контролируются посредством phyB. Такая биологическая модель может быть использована для исследования влияния когерентности квазимонохроматического света на прямую и обратную фотоконверсию фитохрома.

Рисунок 4.21 –Реакция бактерии Ps.fl на 60 секундное облучение красным (660 нм) светом или последовательное красным и дальне красным (660 нм + 740 нм) светом.

Эксперимент 3. В этом эксперименте бактерий Ps.fl. независимо облучали красным или дальне красным светом. При этом в каждом спектральном диапазоне формировали по два потока излучения с одинаковой интенсивностью, но с различающимися не менее чем в 3 раза характеристическими показателями когерентности L_coh и r_cor (таблица 4.2). Реакция Ps.fl. на квазимонохроматический свет с относительно высокой или низкой когерентностью достоверно различалась.

Кратковременное (60 с) воздействие красного высоко когерентного света в 2 раза увеличило число клеток в сравнении с вариантом без облучения. Это может говорить о значительном увеличении концентрации формы Pfr. В варианте с низкой когерентностью число клеток возросло только на 18 % (рис. 4.22), что указывает на существенно меньшую скорость конверсии фитохрома Pr→ Pfr.

Реакция на дальне красный свет также зависела от его когерентности. При высокой корреляции фотонов обратная фотоконверсия фитохрома проходила значительно эффективнее, чем при низкой и привела к достоверному снижению скорости деления клеток за счёт накопления формы Pr (рис. 4.17).

Рисунок 4.22 –Влияние когерентности света на прямую и обратную фотоконверсию фитохрома В у бактерии Ps.fl. ВК – высокая когерентность, НК – низкая когерентность (табл.).

Результаты эксперимента показывают, что корреляция фотонов влияет как на прямую, так и обратную фотоконверсию phyB. Различия биологического действия высоко и низко когерентного света в красной и дальне красной областях спектра существенны и составляют 101 и 36%, соответственно. Дисперсионный анализ подтверждает надёжность этого вывода на уровне P  0,001.

Ранее для растительных организмов было показано, что наибольший фотоиндуцированный ответ имел место, когда средний размер клеток D < L_coh, r_cor(Budagovsky, 2015;Budagovsky, 2016). При этом r_cor рассчитывали исходя из условия kas/z = 3,83, что соответствует (s) = 0. Такой радиус корреляции устанавливает границу полной потери когерентности. Для сравнительно крупных клеток растений (D ~ 20 – 40 мкм) подобный подход оказался оправданным, т.к. достаточное количество внутриклеточных элементов попадало в область с более высокой корреляцией фотонов, где (s) 0. В нашем случае опыт показал, что для мелких, не имеющих ядер клеток бактерий (D ~ 2 – 4 мкм), необходимо внести определённые коррективы. Связано это с тем, что phyB является транскрипционным фактором и выполняет фоторегуляторные функции, взаимодействуя с промоторами генов. У эукариот генетический материал сконцентрирован в ядре, которое существенно (в разы) меньше самой клетки. У прокариот (безъядерные клетки), в том числе и бактерии Ps.fl., наследственный аппарат представляет собой спирализованную кольцевую молекулу ДНК, занимающую значительную часть клетки. Вероятно, именно в этом пространстве необходимо создать высокую корреляцию фаз возбуждающих Ps.fl. световых волн.

В проведенном эксперименте характеристические показатели (таблица 4.2) превосходили размер клеток Ps.fl. как при высокой, так и низкой когерентности света и в этих вариантах опыта можно было ожидать похожий биологический ответ. Но он существенно различался (рис.4.17). Можно предположить, что дляпрокариот необходимы более жёсткие критерии когерентности. Так, например, радиус корреляции следует рассчитывать не на уровне (s) = 0, а на уровне, который соответствует аргументу функции Бесселя kas/z = 1. Тогда r*_cor = 0,16 z/a будет охватывать только область с высокой корреляцией фотонов(Born, 2013). Новый критерий r*_cor, который в 3,8 раза меньше r_cor, превосходил размеры клеток Ps.f только в вариантах опыта со сравнительно высокой когерентностью и только в этих вариантах наблюдали заметное влияние квазимонохроматического света. Вероятно, для клеток бактерий необходимо, чтобы весь их объём находился в области высоких корреляций фотонов. Такой подход устранил возникшее противоречие.

Показанная зависимость обратной фотоконверсии phyB: Pfr →Pr от когерентности света согласуется с полученными ранее данными по влиянию статистических свойств излучения на прямую фотоконверсию phyB у клеток бактерий, грибов и растений (Budagovsky, 2015; Budagovsky, 2016), что свидетельствует о биологической общности наблюдаемого явления. В этих работах также сравнивались биологические реакции различных организмов, индуцированные световыми пучками с разными радиусами корреляции и одинаковой длиной когерентности, т.е. одинаковым спектральным составом. Например, при постоянной плотности мощности излучения и длине когерентности уменьшение радиуса корреляции с 30 до 5 мкм изменило биологическую реакцию более чем в 1,6 раза (Budagovsky, 2016), что указывает на влияние именно корреляционных характеристик излучения. В настоящей работе, с учётом полученных ранее результатов, использовали световые пучки с высокой или низкой пространственно-временной когерентностью, которые также вызвали математически достоверные различия в реакции клеток.

Обнаруженный эффект заставляет шире рассматривать фотофизическую фазу фоторегуляторных процессов, не ограничиваясь поглощением фотонов хромофорными центрами белков. Наряду с оптическим возбуждением хромопротеидов должен работать некий кооперативный механизм, сходный по функциям с фазовым детектором. Он способен различать корреляцию фотонов и реагировать на неё изменением скорости фотоконверсии фитохрома. Как показал проведенный эксперимент, такой механизм может одинаково успешно работать как в красной, так и дальне красной областях спектра, приводя к большему накоплению Pfr или Pr форм при достаточной когерентности действующего излучения.

Полученные результаты могут служить переходным звеном от классических представлений фотобиологии, не затрагивающих корреляцию фотонов, к процессам квантовой когерентности в биологических системах. Это направление, начатое H. Fröhlich ещё в семидесятые годы прошлого века, стало активно развиваться в последнее десятилетие. Обсуждается роль когерентности в селективной проницаемости ионных каналов и во взаимодействии бактериальных клеток посредством колебаний мембранного потенциала (Majumdar, 2017; Sarangam, 2015). Разрабатывается теория когерентности в реакциях переноса электронов (Scholes, 2018), в том числе и при фотосинтетическом преобразовании энергии (Meneghin, 2018; Roscioli, 2017). Особый интерес с позиций рассматриваемого вопроса представляет участие когерентных экситонов в переносе возбуждённых состояний в светособирающих структурах. В таких случаях делокализация и скорость передачи энергии значительно возрастают (Scholes, 2017). У бактерий основной хромофорной единицей является биливердин, который ковалентно связан с белковой молекулой phyB. Свет красной или дальнекрасной областей спектра вызывает изомеризацию биливердина, приводя к образованию Pfr или Pr форм и запуску химических сигнальных каскадов. Этот процесс происходит сравнительно медленно, через ряд промежуточных состояний (Tasler, 2005;Toh, 2010). Вероятно, образование когерентных экситонов может привести к увеличению скорости трансдукции оптического сигнала и активизации светорегулируемых биохимических процессов.

Проведенные исследования показали, что статистические свойства света играют важную роль в фоторегуляторных процессах как про- так и эукориотических клеток. Следовательно, не любой источник света может использоваться для стимуляции жизнедеятельности тепличных растений. Необходимы такие, которые позволяют формировать оптические потоки с достаточно высокой пространственно-временной когерентностью. Эти два показателя являются существенными показателями рабочего органа технологий агрофотоники.

Обоснование максимальной ширины спектральной линии

квазимонохроматического излучения для фотоиндуцированной

стимуляции клеток

Выше было показано, что величина фотостимуляционного эффекта зависит от статистической упорядоченности (когерентности) действующего излучения. Функциональная активность в наибольшей степени повышается у клеток, полностью помещающихся в объёме когерентности поляV_k. Он представляет собой часть пространства, в котором сохраняется корреляция фаз фотонного коллектива. Теорема Винера-Хинчина позволяет получить необходимые для расчёта V_k соотношения: _k   1 и r_k   0, где _k и r_k ‑ время когерентности и радиус корреляции светового пучка (характеристические значения аргументов функции когерентности); и  ‑ ширина временного и пространственного спектров излучения, ₀ — эффективная длина волны. (Соотношения определены с точностью до постоянных коэффициентов, которые зависят от типа спектральных распределений).

Так как в фотобиологических экспериментах выполняются условия факторизации поля, то величина радиуса корреляции не зависит от времени когерентности. Следовательно, пространственную и временную когерентности допустимо рассматривать независимо. В этом случае V_k может быть представлен произведением площади когерентности A_k =  r_k²  (₀ /)² на длину когерентности L_k = w_k  0²/, где  ‑ интервал длин волн, соответствующий частотному интервалу , w ‑ скорость света в среде распространения волн.

Можно полагать, что пространственно-временная когерентность света определяет область кооперативной перестройки биомембран. Первичными преобразователями в этом процессе выступают ассоциированные с липидным бислоем хромопротеиды. От синхронизации их конформационных состояний будет зависеть концентрация регуляторных метаболитов в цитоплазме клетки и, соответственно, её функциональная активность. Исходя из этого, так называемая «биологическая мера когерентности» электромагнитного поля, может быть представлена неравенством L_k, r_k  D.

Данный формализм использован для определения спектральной ширины квазимонохроматического света, обладающего наибольшим стимуляционным действием. Главным фоторегуляторным хромопротеидом растительных клеток является фитохром. Его транс-изомерный переход в физиологически активную форму происходит в диапазоне длин волн излучения 600…690 нм. Биологической мере когерентности для этого участка спектра соответствует квазимонохроматический свет с шириной спектральной линии   менее 25 нм^[1]. Указанным условиям в наибольшей степени отвечают газовые, твёрдотельные и полупроводниковые лазеры, генерирующие в красной области спектра. В отдельных случаях могут применяться и светодиоды. Тепловые и газоразрядные лампы использовать нецелесообразно из-за несущественной когерентности их излучения и низкого светового кпд.

5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ДОЗ ВНЕСЕНИЯ АКТИВИРОВАННЫХ ЛАЗЕРОМ БИОПРЕПАРАТОВ В УСЛОВИЯХ ЗАЩИЩЕННОГО ГРУНТА

Подбор правильной концентрации и расхода рабочего раствора защитных препаратов как химических, так и биологических имеет большое значение. Важно от применения каких-либо средств получить максимальный результат при минимальных затратах, что обеспечивает экономическую выгоду используемой технологии. Как правило, снижение расхода рабочего раствора препарата приводит к уменьшению эффективности обработок. Для устранения данного негативного последствия часто прибегают к различным методам.

С этой целью разрабатывают и используют эффективные опрыскиватели и оборудование, отвечающее за качество диспергирования рабочего раствора. По мере роста растений с увеличением вегетативной массы и при ее экранировании увеличивается вероятность ухудшения проникновения раствора, наблюдается недостаточная плотность покрытия и степень его отложения. Как выход из ситуации для увеличения эффективности защитных мероприятий необходимо либо увеличивать расход препарата, либо уменьшить размер капель, использовать технологичные распылители (Никитин, 2016; Лысов, 2017; Качественное внесение средств …, 2019).

Так же повысить антифунгальный эффект позволяет добавление различных веществ в состав баковых смесей (Петров, 2009) и применение средств изменяющих качество используемой воды (Валитов, 2015; Никитин, 2016) и др.

Одним из перспективных методов снижения количества используемого препарата является повышение его активности. В случае с биопрепаратами это стимуляция биоагентов (бактерий и грибов), входящих в их состав. Экономически выгодно и экологически целесообразно для этой цели применять лазерное излучение (Maslova, 2019). Это позволит снизить количество используемого препарата для приготовления рабочего раствора, а вместе с этим и затраты на проведение защитных мероприятий.

В связи с тем, что лазерное облучение способно стимулировать активность биопрепаратов, за счет повышения числа клеток биоагентов, а также их антифунгальных свойств целесообразно обработке когерентным светом подвергать рабочие растворы БСЗР со сниженной концентрацией. Это позволит достичь результатов, сходных с эффектом от применения данных средств с концентрацией рекомендуемой производителем без применения лазерного облучения.

5.1. Зараженность семян пшеницы альтернариозом при использовании облученного лазером Алирина – Б с разной концентрацией

Важной задачей является определение пороговой концентрации рабочего раствора биопрепарата с ослабленным антифунгальным эффектом, который можно повысить посредством применения лазерного облучения. Для этого семена пшеницы обрабатывали в суспензии препарата Алирин – Б с различными концентрациями и выявляли и эффективность в борьбе с зараженностью грибом Alternaria.

Подбор концентраций биопрепарата Алирин-Б эффективных против гриба Alternaria проводили на семенах пшеницы. Готовили рабочие растворы препарата в концентрациях 0,125 г/л, 0,25 г/л, 0,5 г/л, 1 г/л, 2 г/л, в которых семена пшеницы замачивали на 5 ч. После чего их переносили в чашки Петри на влажную фильтровальную бумагу. Контролем служили семена, замоченные в воде. Через 3 дня проводили оценку зараженности семян грибом Alternaria.

Также с использованием семян пшеницы проводили оценку влияния лазерного облучения на эффективность биопрепарата Алирин-Б с пониженной концентрацией в борьбе с Alternaria. Были приготовлены рабочие растворы препарата в концентрации 0,25 г/л и 0,5 г/л. Их облучение проводили на полупроводниковом лазере с длиной волны 661 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м² в течение 480 с (рис. 5.1). Семена пшеницы замачивали в биопрепарате на 5 ч. После чего их переносили во влажные камеры в чашки Петри. Контролем служили семена, замоченные в воде. Через 3 суток проводили оценку зараженности семян.

По результатам исследований варианты опыта разделились на две группы (рис. 5.2). Близкими к контрольному значению (замачивание семян в воде) оказались данные, полученные при использовании рабочих растворов в концентрации 0,125 и 0,25 г/л, средний процент семян пшеницы зараженных грибом Alternaria колебался в пределах ошибки среднего значения от 22% до 24%.

Рисунок 5.1 –Процесс облучения рабочего раствора биопрепарата

полупроводниковым лазером на вращающейся платформе.

В другую группу вошли варианты эксперимента, где были применены рабочие растворы препарата с концентрациями 0,5 г/л (рекомендуемая производителем), 1,0 г/л и 2,0 г/л. При этом зараженность семян колебалась в пределах от 18,0% до 19,0% и в среднем была равна 18,3%.

Проведенный эксперимент позволяет сделать вывод о том, что рабочие растворы Алирина – Б ниже концентрации рекомендованной производителем в 2 и 4 раза следует подвергать лазерному облучению для стимуляции их фунгицидных свойств, что обеспечит экономию препарата.

Повышение активности рабочего раствора с концентрацией рекомендуемой производителем с помощью лазера нецелесообразно, так как увеличение количества клеток биоагента в 2 и 4 раза не дало значительных изменений фунгицидной активности применяемых суспензий.

вода	Алирин – Б (0,25 г/л)	Алирин – Б (0,5 г/л)

Рисунок 5.2 –Влияние концентрации рабочего раствора Алирина – Б

на зараженность семян пшеницы грибом Alternaria.

С целью изучения влияния лазерного облучения на фунгицидные свойства рабочих растворов биопрепаратов со сниженной концентрацией был взят Алирина — Б (0,25 г/л). Его обработка когерентным светом в течение 480 с позволила повысить число бактериальных клеток через 2 часа более чем в два раза с 6,2×10⁵ КОЕ/мл до 13,5×10⁵ КОЕ/мл, что приблизило данный показатель к значению, характерному для рабочего раствора исследуемого препарата в концентрации 0,5 г/л (16,9×10⁵ КОЕ/мл). Различия между вариантами 0,25 г/л + лазер и 0,5 г/л были в пределах ошибки среднего значения (рис. 5.3).

Рисунок 5.3 – Влияние лазерного облучения на число бактериальных клеток

в рабочем растворе Алирина – Б со сниженной концентрацией.

Лазерная стимуляция накопления клеток биоагента привела к повышению антифунгальной активности используемого рабочего раствора и снижению зараженности семян грибом Alternaria в результате замачивания в облученной суспензии на 30,6% (рис. 5.4). При том по зараженности между вариантами 0,25 г/л + лазер и 0,5 г/л наблюдались различия в пределах ошибки среднего значения.

Алирин – Б (0,25 г/л)	Алирин – Б (0,25 г/л)+ лазер	Алирин – Б (0,5 г/л)

Рисунок 5.4 –Влияние лазерного облучения рабочего раствора Алирина – Б со сниженной концентрацией на зараженность семян пшеницы грибом Alternaria.

Таким образом, для борьбы с альтернариозом сельскохозяйственных культур рекомендуется использовать биологический препарат Алирина — Б в концентрации 0,25 г/л, который предварительно следует подвергнуть облучению когерентным светом. Это позволяет через 2 часа после облучения вдвое повысить концентрацию бактериальных клеток в рабочем растворе, что значительно увеличивает его антифунгальную активность. Поэтому облученная суспензия препарата с концентрацией 0,25 г/л имеет эффект идентичный суспензии с концентрацией рекомендуемой производителем (0,5 г/л) без лазерной стимуляции. Данное обстоятельство явилось основанием для изучения эффективности в борьбе с грибными патогенами БСЗР со сниженной концентрацией, обработанных когерентным светом.

5.2. Влияние облученных лазером биопрепаратов Алирин — Б и Ризоплан со сниженной концентрацией на состояние проростков томата,зараженных альтернариозом

Заражение патогенными микроорганизмами семян негативно сказывается на состоянии, образовавшихся из них проростков. У них нарушается рост и развитие, отмечаются хлороз и некроз тканей, а также ряд патологических изменений вплоть до полной гибели. Обработка биопрепаратами семян положительно влияет на состояние образовавшихся проростков. Облученные лазером биоагенты, входящие в состав БСЗР, отличаются более активным функциональным состоянием, что дает возможность повышать эффективность защитных мероприятий с их использованием при сокращении концентрации активных компонентов.

Важной задачей является изучение влияния облученных лазером рабочих растворов биопрепаратов со сниженной концентрацией на состояние проростков растений, зараженных патогенами. Для проведения таких исследований в качестве модельных объектов были выбраны семена томата, зараженные альтернариозом, которые впоследствии обрабатывали биопрепаратами Алирин – Б и Ризоплан.

Семена томата заражали замачиванием их в суспензии спор A. alternata, которая содержала 50-60 клеток гриба в поле зрения микроскопа при увеличении × 640. Затем их высевали в чашки Петри в кокосовый субстрат по 15 штук семян в пятикратной повторности.

Рабочие растворы биопрепарата Алирин — Б готовили согласно рекомендации производителя (0,5 г/л), а также в концентрации 0,25 г/л. Их вносили в грунт. Облучение проводили на полупроводниковом лазере с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м²в течение 480 с.

Варианты опыта:

1. A. alternata;
2. A. alternata + Алирин — Б 0,25 г/л;
3. A. alternata + Алирин — Б 0,25 г/л + лазер;
4. A. alternata + Алирин- Б 0,5г/л.

Биопрепарат Ризоплан брали в концентрации 1% (согласно рекомендации производителя), а также в концентрации 0,5%. Облучение проводили полупроводниковым лазером с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м².

Варианты опыта:

1. A. alternata;
2. A. alternata + Ризоплан 0,5 %;
3. A. alternata + Ризоплан 0,5 % + лазер;
4. A. alternata + Ризоплан 1%.

Обработанные лазером биопрепараты вносили в субстрат с момента прорастания семян. Об эффективности облученных БСЗР судили по длине проростков, образовавшихся из зараженных семян.

Применение рабочего раствора Алирина-Б со сниженной концентрацией после обработки когерентным светом способствовало увеличению длины проростков томата с 18,2 мм (контрольное значение) до 22,3 мм, т.е на 22,9%. При использовании суспензии биопрепарата с той же концентрацией без облучения данный показатель составил 20,0 мм, что на 10,4% было выше контроля. А рабочий раствор, приготовленный по рекомендации производителя, позволил увеличить длину проростков до 21,7 мм (19,7% от контроля) (таблица 5.1; рис. 5.5).

Таблица 5.1 − Длина проростков томата, полученных из семян зараженных грибом A. alternata, после обработки облученными и необлученными рабочими растворами Алирина – Б с разной концентрацией

*среднее значение ± стандартная ошибка среднего

Рисунок 5.5 –Влияние необлученных и облученных лазером рабочих

растворов Алирина — Б с разной концентрацией на состояние проростков

томата, зараженных альтернариозом.

Таким образом, эффективность облученного когерентным светом препарата со сниженной концентрацией оказалась выше, чем у аналогичного рабочего раствора без применения лазера и суспензии, приготовленной по рекомендации производителя.

Облучение когерентным светом рабочего раствора Ризоплана со сниженной концентрацией дало увеличение длины проростков до 24,8 мм, что на 18,5% выше контроля (20,9 мм), а также превышало данный показатель во всех вариантах опыта. При использовании суспензии без обработки лазером с содержанием биопрепарата 0,5% длина проростков была равна 22,9 мм (на 9,5% выше контроля), 1,0% рабочий раствор способствовал её увеличению до 23,5 мм (на 12% выше контроля) (таблица 5.2; рис. 5.6).

Рисунок 5.6 –Влияние необлученных и облученных лазером рабочих

растворов Ризоплана с разной концентрацией на состояние проростков

томата, зараженных альтернариозом.

Таблица 5.2 − Длина проростков томата, полученных из семян зараженных грибом A. alternata, после обработки облученными и необлученными рабочими растворами Ризоплана с разной концентрацией

*среднее значение ± стандартная ошибка среднего

5.3. Влияние облученных лазером биопрепаратов Алирин — Б и Ризоплан со сниженной концентрацией на зараженность листьев томата альтернариозом

Для определения эффективности активированных лазером биопрепаратов Алирин — Б и Ризоплан их рабочие растворы с разной концентрацией использовали для обработки поверхности листьев томата в условиях влажной камеры.

Варианты опыта с Алирином — Б:

1) контроль (вода),

2) Алирин – Б 0,25 г/л;

3) Алирин – Б 0,25 г/л +лазер;

4)Алирин — Б 0,5 г/л.

Варианты опыта с Ризопланом:

1) контроль (вода);

2) Ризоплан 0,5 %;

3) Ризоплан 0,5 % + лазер;

4) Ризоплан 1%.

Инкубировали листья в течение 2-х суток. После делали смывы с 3 фрагментов листовой пластинки площадью 1 см² и помещали в пробирки с 10 мл стерильной воды, которые переносили в шейкер инкубатор и встряхивали при 200 об./мин. в течение 40 мин. Полученные смывы высевали по 100 мкл на среду КГА с антибиотиком в чашки Петри.

Облучение проводили на полупроводниковом лазере с длиной волны 660 нм и плотностью мощности 2,5 Вт/м²в течение 480с.

На 5-е сутки проводили учет и идентификацию образовавшихся колоний микроорганизмов, высчитывали число КОЕ гриба A. alternataна 1 см² поверхности листа.

При микробиологическом анализе поверхностей листьев томата установлено, что их обсемененность при обработке биопрепаратами после лазерного облучения снижается по сравнению с вариантом без применения когерентного света и приближается к значению числа КОЕ исследуемого гриба на 1 см ² листьев, где использовался рабочий раствор препарата с концентрацией вдвое выше.

Так, на листьях томата, обработанных необлученным рабочим раствором Алирина – Б со сниженной концентрацией (0,25 г/л) было выявлено в среднем 67 КОЕ гриба A. alternata на 1 см², что на 40,1% ниже, чем в контроле (111,7 КОЕ/см²). Использование лазерного облучения позволило еще снизить данный показатель до 45,5 КОЕ/см² (на 59,3% ниже контроля) и приблизить его к значению обсемененности листьев в варианте с применением суспензии Алирин – Б с концентрацией выше в 2 раза (39 КОЕ/см², на 65,1% ниже контроля).

В эксперименте, где использовался Ризоплан, рабочий раствор со сниженной концентрацией оказался неэффективным в борьбе с A. alternata, на что указывает показатель обсемененности равный по значению контролю (22,3 КОК/см² ). При обработке такой же суспензии лазером отмечалось полное подавление развитие патогенного гриба, как и в варианте с применением рабочего раствора с концентрацией вдвое выше.

Рисунок 5.7 – Влияние необлученных и облученных лазером рабочих растворов Алирина — Б с разной концентрацией обсемененность поверхности листьев томата грибом A. alternata.

Таблица 5.3 − Обсемененность поверхности листьев томата грибом

A. alternata при обработке облученными и необлученными рабочими

растворами Алирина – Б с разной концентрацией

*среднее значение ± стандартная ошибка среднего

Рисунок 5.8 –Влияние необлученных и облученных лазером рабочих растворов Ризоплана с разной концентрацией обсемененность поверхности листьев томата грибом A. alternata.

Таблица 5.4 − Обсемененность поверхности листьев томата

грибом A. alternataпри обработке облученными и необлученными рабочими

растворами Ризоплана с разной концентрацией

*среднее значение ± стандартная ошибка среднего

В связи со сказанным, фунгицидная активность в отношении патогенного гриба A. alternata у облученных рабочих растворов Алирин – Б и Ризоплан со сниженной вдвое концентрацией сходна с вариантами эксперимента, где использовался рабочий раствор биопрепарата, приготовленный по рекомендации производителя, но без применения обработки когерентным светом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ научных, патентных и коммерческих источников информации показал, что за рубежом успешно разрабатываются и внедряются специальные роботы для тепличных хозяйств. Их используют для посева семян, прививки растений, защиты возделываемых культур от болезней, полива и внесения удобрений, оценки зрелости плодов, их сбора и сортировки по качеству. Для защищённого грунта в России пока созданы только отдельные образцы робототехнических устройств. Ряд факторов ограничивает их применение:

1. Высокая стоимость для отечественного потребителя.
2. Низкая скорость проведения ряда технологических операций.
3. Отсутствие квалифицированных кадров для установки, эксплуатации и ремонта роботов.
4. Недостаточная компетентность и психологическая инертность руководителей сельхозпредприятий для использования сложной современной техники.

В научно-исследовательской проблемной лаборатории «Биофотоника» ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ разработана роботизированная платформа для интегрированной защиты овощных растений защищённого грунта от болезней в рамках органического земледелия. При её конструировании использовали три полученных патента, опыт применения средств и методов биофотоники в растениеводстве, результаты испытания макетных образцов в лабораторных условиях и производственной теплице.

Экологически безопасная защита тепличных растений от болезней достигается за счёт периодической обработки растений низкоинтенсивным лазерным излучением и мелкодисперсным распылением защитных биопрепаратов на основе живых бактерий, активированных когерентным светом. Подобные устройства отсутствуют в отечественной и зарубежной практике.

Платформа полностью автономна, имеет встроенный аккумулятор, электропривод, обеспечивающий движение по труборельсам и бортовой компьютер. Отдельный микроконтроллер в реальном масштабе времени проводит измерения температуры, влажности, освещённости и концентрации углекислого газа. Эти данные поступают в компьютер, анализируются специально разработанной программой, которая по определённому алгоритму принимает решение (интеллектуальная функция) на выполнение тех или иных технологических операций . Имеются также сенсоры препятствия движению, что исключает наезд на персонал теплицы и вспомогательное оборудование. Для создания оптимальных условий облучения блок с лазерными модулями автоматически поднимается со скоростью роста тепличных растений (2-3 см в сутки). Применённые технические решения защищены тремя патентами РФ.

Разработанная роботизированная платформа имеет два рабочих органа: когерентное оптическое излучение и суспензия бактерий с антифунгальными свойствами. Проведенные исследования показали, что в качестве источника излучения целесообразно использовать лазеры, генерирующие в красной области спектра. Такое излучение вызывает фотоконверсию фитохрома в активную форму. Особое внимание уделено анализу статистических свойств квазимонохроматического света. Показано, что биологический эффект зависит как от пространственной, так и временной когерентности поля. Установлен критерий достаточности корреляционных свойств излучения: радиус корреляции и длина когерентности световых волн должны превосходить характеристический размер клеток облучаемых организмов.

Установлено, что для стимуляции биологических процессов длительность облучения должна быть не менее 5 с, что достигается выбором ширины светового пучка и скорости его перемещения.

Лазерное облучение позволяет повысить активность другого рабочего органа, суспензий бактерий из защитных биопреператов, за счет большей скорости роста клеток биоагентов, а также увеличения их антифунгальных свойств. Целесообразно подвергать обработке когерентным светом рабочие растворы БСЗР со сниженной концентрацией. Это позволяет достичь результатов, сходных с эффектом от применения данных средств по стандартной методике и обеспечит значительную экономию препаратов.

Список использованных источников

Приложения

РЕФЕРАТ

Отчет содержит 153 стр., 9 табл., 42 рис.

ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ, СЕНСОРЫ, ТОЧНОЕ ЗЕМЛЕДЕЛИЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ТЕСТ-ПОЛИГОН, УМНЫЙ САД.

Конкурентным преимуществом и научной новизной проекта является реализация приоритетов Стратегии научно-технологического развития РФ и «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, к новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта» на основе передовых производственных и «сквозных» технологий в отрасли промышленного садоводства.

Практическим результатом выполненных работ по проекту на момент даты отчета являются:

1. Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства (ТОП-модель)» в составе автоматизированного рабочего места АРМ «Садовод-технолог», предназначенная для систематизации, поиска и хранения информации о машинных технологиях промышленного садоводства, включающих технологии, операции и приемы (машины и оборудование) в рамках единого информационного пространства (ЕИП).
2. Проектно-конструкторская документация на систему дистанционного автоматического мониторинга влажности и температуры почвы и систему управления капельным поливом на основе безпроводного коммуникационного оборудования сети LoRaWAN отечественной компании «ВЕГА Абсолют».
3. Прикладное программное обеспечение локального автоматизированного рабочего места оператора АРМ «Садовод-управленец», обеспечивающего оперативный контроль и управление технологическими процессами на основе дистанционного автоматического мониторинга, оперативной вычислительной обработки результатов и представления информации в удобном для дальнейшей обработки виде.
4. Техническое задание (ТЗ), технико-экономическое обоснование (ТЭО) и виртуальные прототипы (модели технического облика) роботизированных и мехатронных модулей машинных технологий на основе «безтракторного» земледелия в формате «Умный сад».
5. Технико-экономическое обоснование (ТЭО) и закладка тест-полигона «Умный сад», содержащий сад безопорный (160 деревьев); сад интенсивный (500 деревьев); сад суперинтенсивный (750 деревьев); маточник яблони (1100 растений); питомник яблони 1 очереди (2200 растений); питомник яблони 2 очереди (2200 растений); питомник яблони 3 очереди (2200 растений).

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

В отчете применяются следующие термины и определения:

Большие данные (Big Data) – обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов, значительного многообразия, обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами.

Средства измерения – устройства обеспечивающие преобразование информации о внешней среде в данные, пригодные для передачи их средствам обработки. Это могут быть как отдельные датчики температуры, освещения, влажности и т.д., так и сложные измерительные комплексы.

Средства передачи информации – система обеспечивающая передачу данных как по проводным так и беспроводным сетям.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

В настоящем отчете о НИР применяются следующие сокращения и обозначения:

Большие данные (Big Data) – обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов, значительного многообразия, обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами.

CALS (Computer Acquisition and Life-cycle Support) – непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукции;

ИПИ (русскоязычный аналог понятия CALS) – информационная поддержка процессов жизненного цикла изделий;

CALМ (Computer Aided Lean Management) – информационная поддержка управления бережливым производством.

PLM (Product Lifecycle Management) – процесс управления информацией об изделии на протяжении всего его жизненного цикла.

PDM (Product Data Management) – системы управления проектными данными.

SCM (Supply Chain Management) – системы управления цепочками поставок.

CPC (Collaborative Product Commerce) – системами управления данными в интегрированном информационном пространстве.

ERP (Enterprise Resource Planning) – системы планирования и управления.

MRP/ MRP-2 (Manufacturing Requirement Planning) – системы планирования производства и требований к материалам.

SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) – система сбора и обработки данных о состоянии оборудования и технологических процессов и др.

IOT — технологий Интернета вещей

WNAN — Wireless Neighborhood Area Network

WWAN — Wireless Wide Area Network

ВВЕДЕНИЕ

Стратегическая цель социально-экономического развития регионов России определяет лидерство в удовлетворенности населения качеством жизни и окружающей среды на основе новой индустриализации, социальной модернизации, всесторонней цифровизации и эффективного государственного регулирования.

Стратегией социально-экономического развития регионов цифровая трансформация сельского хозяйства определена как ключевой приоритет.

Основными направлениями цифровизации сельского хозяйства являются: создание базы данных, включающей экономическую информацию о сельскохозяйственных товаропроизводителях, историю полей, данные о состоянии почвы и почвенных разностей, сельскохозяйственные зоны, данные о потреблении хозяйствами минеральных удобрений, топлива, материальных ресурсов, данные о продажах сельскохозяйственной продукции по видам, информацию об используемых основных средствах, имеющейся технике и оборудовании.

В части промышленного садоводства новая индустриализация и всесторонняя цифровизация позволит довести к 2030 году валовый сбор плодов и ягод до 72,0 тыс. тонн и обеспечить покрытие дефицита самообеспечения населения области плодово-ягодной продукцией.

Данные положения закреплены в Постановлении Администрации Тамбовской области от 02.11.2018 за №1141 «Об утверждении Плана мероприятий по реализации Стратегии социально-экономического развития Тамбовской области до 2035 года (с изменениями на 12.03.2019 г. за №241)» и «Инвестиционном послании Главы администрации Тамбовской области А.В. Никитина на 2018 год».

Одним из приоритетных направлений стратегического развития определено направление «Новая индустриализация, переход к цифровой и постиндустриальной экономике» для реализации которого требуется проведение следующих мероприятий:

1. Разработать принципы, технико-технологические решения и нормативы цифровой трансформации промышленного садоводства на примере проекта «Умный сад».

2. Разработать сенсорные технологии в промышленном садоводстве на примере интеллектуального полива тест-полигона «Умный сад».

3.Сформулировать принципы инженерного обеспечения промышленного садоводства в формате «Умный сад» на основе «безтракторного» земледелия.

4. Создать систему принятия решений и интеллектуального управления в формате «Умный сад».

5. Разработать подходы и систему тиражирования и коммерциализации проектов «Умный сад».

Проект «Умный сад» направлен на разработку и практическую реализацию современного научно-технологического облика промышленного садоводства на основе Передовых Производственных Технологий и Цифровой трансформации.

В результате реализации проекта «Умный сад» будет создан научно-технологический задел, обеспечивающий опережающее развитие и достижение требуемого уровня готовности технологий для запуска тиражируемых проектов «Умный сад».

1. НАПРАВЛЕНИЕ «НОРМАТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРОМЫШЛЕННОГО САДОВОДСТВА»

Разработаны и реализованы научно-технические принципы регионального подбора технических средств в формате, реализованные в автоматизированной системе рационального подбора и формирования машинных технологий в промышленном садоводстве и питомниководстве.

В основу системы рационального подбора и формирования машинных технологий в промышленном садоводстве положен тезис о том, что «известные математические модели для оптимального планирования средств технической оснащенности сельского хозяйства отвечают требуемой постановке задачи, при которой из возможных вариантов состава парка определяют вариант, обеспечивающий выполнение заданного объема работ в требуемые агротехнические сроки и в последовательности, предусмотренной технологией производства». При этом, целевая функция задачи рационального подбора техники для машинной технологии заключается в минимизации общих затрат на выполнение всей технологии, с учётом экономической эффективности применяемых технических средств и их «вписываемости» в экологически безопасные агротехнологии.

Основными требованиями, предъявляемыми к программным средствам для рационального подбора техники, являются:

• Возможность проведения анализа технических средств на соответствие параметров экологически безопасных машинных агротехнологий;
• Способность исследования современных машинных технологий в промышленном садоводстве в зависимости от степени интенсификации технологии и функциональности применяемых машин;

На основе данных требований разработан программный комплекс, предназначенный для оптимизации процесса проектирования машинных технологий возделывания маточников и питомников, реализующий подбор технических средств для самых различных типов питомниководческих хозяйств, в зависимости от конструктивных параметров используемых машин и технологий.

Программный комплекс позволяет:

1. Проводить оценку эффективности применения той или иной техники на определённой операции в конкретных производственных условиях по экономическим и экологическим критериям на базе передовых машинных технологий возделывания и уборки продукции садоводства.

2. Определять оптимальный состав технических средств, с внесением соответствующих корректив в технологическую карту и подготавливать технологические решения, необходимые для качественного управления рабочими процессами машинной технологии.

3. Определять частные и интегральные показатели и критерии энергоэффективности специализированных технических средств.

4. Дополнительно может служить справочным материалом для специалистов-технологов в сфере АПК, аспирантов и студентов.

Результаты апробации программного комплекса подтверждают его работоспособность при создании оптимизационных моделей и принятия эффективных управленческих решений в системе 3D+6D-модели «техника – эксплуатация – стоимость операции».

По утверждению авторов представленного проекта, информационно-технологическая модель промышленного садоводства в 3D + 6D формате позволяет управлять производством качественной продукции на основе индивидуального подхода к каждому объекту воздействия (саженцы и плодовые деревья) в общей цепочке производственно-технологических мероприятий (3D – модель) и процедур 4D, 5D, 6D. Данный подход является принципиально новым научным направлением в использовании технологий точного земледелия в промышленном садоводстве и питомниководстве.

1.1 Описание интерактивной специализированной нормативно-справочной базы данных «Машинные технологии промышленного садоводства»

1.1.1 Общие сведения

Обозначение и наименование программы

Программа «Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства» имеет следующие атрибуты:

— Наименование исполняемого файла — ISNSBD.exe

— Размер исполняемого файла — 3854 Мбайт

— Версия файла — 1.1.0.0

— Размер базы данных — 124877 Мбайт

— Версия продукта — 1.01.0003

— Внутреннее имя — ISNSBD

— Исходное имя файла — ISNSBD.exe

— Название продукта — Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства»

— Описание версии файла — 1.01.0003

— Производитель — ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ

— Язык — Русский

Программное обеспечение необходимое для функционирования программы

Программа работает под управлением ОС Windows 8.1/10. Для функционирования модуля СУБД необходимо установленное программное обеспечение MS Access 2003 – 2016.

Языки программирования, на которых написана программа

Подсистема СУБД разработана на языке программирования Visual Basic for Application (VBA) и реализована на MS Access. Исходным языком программирования модуля интерфейса является C#. Среда разработки, компилятор – MS Visual Studio 2017.

1.1.2 Функциональное назначение

Назначение программы.

Программа предназначена для интерактивного поиска, отбора и пополнения данных в специальной базе содержащей информацию о технике для садоводства. Хранение информации производится в СУБД MS Access, для организации комфортной визуальной среды разработан модуль графического интерфейса.

Программа решает следующие задачи:

— осуществляет поиск по основным характеристикам о технике для садоводства в базе данных с отображением результатов в виде таблицы-списка;

— формирует исходный набор характеристик и их предельных значений, по которым осуществляется поиск, сортировка и фильтрация информации, содержащейся в базе данных;

— реализует сортировку и фильтрацию результатов поиска с отображением выходных данных в виде таблицы-списка;

— предоставляет возможность выбора из таблицы-списка конкретного экземпляра техники с выводом детальной информации о нем в виде гипертекстового документа;

— обеспечивает возможность отбора из таблицы-списка нескольких экземпляров техники для их детального сравнения с отображением результатов в виде гипертекстового документа;

— предоставляет персонифицированный доступ к внесению и модификации информации в базе данных на основании авторизации и аутентификации.

Сведения о функциональных ограничениях на применение

Объем базы данных не может превышать 2ГБ. Общее количество объектов базы данных не может превышать 32768. Количество одновременно работающих пользователей с базой данных не может превышать 255. Данные ограничения обусловлены технологическими ограничениями СУБД MS Access.

1.1.3 Описание логической структуры

Программа реализует два режима работы: пользовательский и сервисный режим. Пользовательский режим является режимом по умолчанию и в нем реализуются основные функции программы по поиску и отображению информации. Для входа в сервисный режим необходимо успешно пройти процедуру авторизации и аутентификации. В данном режиме задаются настройки программы, а также реализован алгоритм пополнения базы данных.

Структура программы

Программа состоит из двух основных модулей: модуля интерфейса и модуля СУБД.

Модуль интерфейса автоматически запускается при старте программы ISNSBD и состоит из следующих основных функций, приведенных в таблице 1.1.

Таблица 1.1 — Перечень подпрограмм-функций программы ISNSBD

Описание функций модуля интерфейса

Алгоритм работы модуля

Модуль построен на основе оконного интерфейса, с главным окном и модальными окнами. При старте программы процедура FirstCreateGrid создает в главном окне шаблон таблицы элемента интерфейса dataGridView, в которую в дальнейшем будут помещаться объекты из БД.

Подпрограмма SetWidthColumnsToGrid устанавливает ширину столбцов элемента интерфейса dataGridView, пропорционально ширине главного окна. Данная подпрограмма вызывается в момент начальной инициализации программы, после подпрограммы

FirstCreateGrid и в дальнейшем, всегда в момент изменения размеров главного окна.

Подпрограмма LoadDataToGrid предназначена для создания таблицы на основании элемента интерфейса dataGridView, куда помещается в табличном виде информация по SQL-запросу из базы данных. Данная подпрограмма вызывается при начальной инициализации программы и всегда, когда необходимо выполнить SQL-запрос к базе данных и отобразить результаты запроса в таблицу элемента интерфейса dataGridView.

После старта программы и создания элементов графического интерфейса пользователя, программа переходит в режим отслеживания действий пользователя (событий) и реакций на эти действия. К таким элементам интерфейса относится меню команд и панель инструментов, на которой дублируются в виде кнопок наиболее часто используемые команды из меню. К основным командам можно отнести: поиск, сортировка (по возрастанию и убыванию), фильтрация, вывод на экран подробной информации по выбранным объектам БД.

Процедура toolStripButton2_Click вызывается при возникновении события выбора из меню или с панели инструментов соответствующей команды и предназначена для создания новой вкладки, размещения на этой вкладке окна Web-браузера и вывода в окно файла с информацией об объекте.

Процедура ProgramSettings предназначена для реализации сервисных функций программы: устанавливает параметры подключения к базе данных, задает учетные записи администраторов и внешний вид интерфейса.

Алгоритм работы основных процедур программы приведен на рисунке 1.1

Описание модуля СУБД

ER-диаграмма и схема данных

Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм, включающих разнородные компоненты (сущности, связи, типы данных). Была построена модель «сущность – связь», которая отображена в виде ER-диаграммы на рисунке 1.2.

Рисунок 1.1. Блок-схема алгоритма программы

Рисунок 1.2 — ER-диаграмма модели предметной области

Связи между сущностями приведены в таблице 1.2.

Таблица 1.2 — Взаимосвязи сущностей предметной области

Выбор представленной модели организации данных позволяет в процессе эксплуатации программы добавлять новые характеристики объектов базы данных без нарушения логической целостности базы данных.

На основании приведенной ER-диаграммы была создана схема данных, которая представлена рисунке 1.3.

Рисунок 1.3. Схема данных модуля СУБД

Связи между составными частями программы

Связи между основной процедурой и функциями программы выполняются в виде стандартных вызовов подпрограмм. Связи между модулем интерфейса и модулем СУБД обеспечивается посредством использования библиотек ADO.NET входящих в Microsoft .NET Framework используемых для организации взаимодействия с БД Microsoft Access посредством трансляции SQL-запросов.

1.1.4 Используемые технические средства

Программа эксплуатируется на персональном компьютере (ПК) типа IBM. Режим работы – в форме оконного приложения MS Windows, посредством интерактивного взаимодействия с оператором. Входные и выходные данные хранятся в СУБД MS Access на жестком диске компьютера.

Требования к ПК:

IBM-совместимый персональный компьютер (ПЭВМ), включающий в себя:

• процессор с тактовой частотой, 2.5 ГГц, или выше;
• оперативную память объемом, 2 Гб, или выше;
• жесткий диск объемом 128 Гб, и выше;
• монитор с разрешением экрана не менее 1024 x 768 пикселей.

1.1.5 Вызов и загрузка

После инсталляции программы на жесткий диск, ее вызов осуществляется посредством выбора соответствующего ярлыка из меню «Пуск» или запуска ярлыка с рабочего стола. После установки программы необходима предварительная настройка подключения к базе данных. Процедура установки, начальной настройки и основные этапы работы с программой изложены в документе «Руководство пользователя».

1.1.6 Входные данные

В качестве входных данных используется следующая информация:

• база данных с объектами и характеристиками предметной области «Техника для садоводства»;
• данные интерактивных форм графического интерфейса программы.

Схема данных, используемая для хранения объектов предметной области интерактивной специализированной нормативно-справочная базы данных, приведена в подразделе 1.1.3 данного документа.

1.1.7 Выходные данные

В качестве выходных данных используется следующая информация:

• данные интерактивных форм графического интерфейса программы;
• документы-отчеты, генерируемые на основании запросов оператора к базе данных, которые возможно сохранить в формате гипертекстового документа или файла pdf на жестком диске персонального компьютера.

1.1.8 Текст программы

Sub ReadMDB_добавить_запись()

Dim tbl As Recordset

Dim SQLr As String

Dim dbs As Database

Dim kol As Long

`Пример кода для заполнения таблиц базы данных

Set dbs = DAO.OpenDatabase(«E:\data.mdb»)

Set tbl = dbs.OpenRecordset(«agregats_rs»)

kol = tbl.RecordCount + 1000

SQLr = «INSERT INTO agregats_rs (ID_Agregat, Name_Agregat, Annotat, ID_Manufact, ID_TypeAgregat, PathPic) Values (» & kol & «,Уневерсальный комплекс для работы в маточниках УКМ (Olimpia)’,’Предназначен для выполнения широкого спектра работ по выращиванию и уходу за маточными плодовыми растениями. Универсальный комплекс УКМ – это результат опыта, который компания ООО «НПП «ПитомникМаш» накопила в области питомниководства. Рациональность конструкции и модульность компонентов превращают эту машину в универсальную модель для использования, как в специальных отраслях садоводства’, 8, 1, ‘image’ )»

dbs.Execute SQLr

tbl.Close

Set tbl = Nothing

dbs.Close

Set dbs = Nothing

End Sub

private void FirstCreateGrid()

{

/** Создает шапку таблицы DataGrid ****/

var column1 = new DataGridViewImageColumn();

column1.HeaderText = «Изображение»; //текст в шапке

column1.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column1.Name = «image»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column1.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

var column2 = new DataGridViewColumn();

column2.HeaderText = «Наименование модели»; //текст в шапке

column2.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column2.Name = «name»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column2.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column2.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

var column3 = new DataGridViewColumn();

column3.HeaderText = «Тип»; //текст в шапке

column3.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column3.Name = «type»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column3.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column3.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

var column4 = new DataGridViewColumn();

column4.HeaderText = «Аннотация»; //текст в шапке

column4.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column4.Name = «annotation»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column4.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column4.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

var column5 = new DataGridViewColumn();

column5.HeaderText = «Предприятие производитель»; //текст в шапке

column5.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column5.Name = «fabric»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column5.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column5.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

var column6 = new DataGridViewColumn();

column6.HeaderText = «Страна производителя»; //текст в шапке

column6.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column6.Name = «cantry»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column6.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column6.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

var column7 = new DataGridViewColumn();

column7.HeaderText = «ID»; //текст в шапке

column7.ReadOnly = true; //значение в этой колонке нельзя править

column7.Name = «ID»; //текстовое имя колонки, его можно использовать вместо обращений по индексу

column7.Frozen = true; //флаг, что данная колонка всегда отображается на своем месте

column7.CellTemplate = new DataGridViewTextBoxCell(); //тип нашей колонки

column7.Visible = false;

dataGridView1.Columns.Add(column1);

dataGridView1.Columns.Add(column2);

dataGridView1.Columns.Add(column3);

dataGridView1.Columns.Add(column4);

dataGridView1.Columns.Add(column5);

dataGridView1.Columns.Add(column6);

dataGridView1.Columns.Add(column7);

dataGridView1.AllowUserToAddRows = false; //запрешаем пользователю самому добавлять строки

// Выравниваем текст в заголовках столбцов

foreach (DataGridViewColumn column in dataGridView1.Columns)

{

column.HeaderCell.Style.Alignment = DataGridViewContentAlignment.MiddleCenter;

}

SetWidthColumnsToGrid(); //масштабируем ширину столбцов

}

private void SetWidthColumnsToGrid()

{

/** Масштабирует ширину столбцов таблицы-списка в зависимости от ширины окна ****/

dataGridView1.Columns[0].Width = 100;

dataGridView1.Columns[1].Width = 2 * (tabControl1.Width — 180) / 9;

dataGridView1.Columns[2].Width = (tabControl1.Width — 180) / 9;

dataGridView1.Columns[3].Width = 4 * (tabControl1.Width — 180) / 9;

dataGridView1.Columns[4].Width = (tabControl1.Width — 180) / 9;

dataGridView1.Columns[5].Width = (tabControl1.Width — 180) / 9;

dataGridView1.Columns[6].Width = 0;

}

private void LoadDataToGrid(string strAddSQL)

{

/** Заполняет таблицу DataGrid ****/

//Строка соединения с БД, котороя содержит провайдера для подключения и имя базы данных

string connectString = «Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.16.0;Data Source=» + Environment.CurrentDirectory + «\\store\\Data.accdb»;

// Объявляем переменную для подключения к БД.

OleDbConnection connection = new OleDbConnection();

//Подключаемся к БД в соотвествии со строкой подключения

connection.ConnectionString = connectString;

//Инициализируем новую переменну содержащую комманду — запрос

OleDbCommand command = new OleDbCommand();

OleDbCommand command2 = new OleDbCommand();

//Текст комманды-запроса к базе данных

command.CommandText = strAddSQL;

//Задаем подключение System.Data.OleDb.OleDbConnection, используемое экземпляром класса System.Data.OleDb.OleDbCommand.

command.Connection = connection;

try

{

//Открываем новое подключение к базе данных со значениями свойств,

//определяемыми объектом

//System.Data.OleDb.OleDbConnection.ConnectionString.

connection.Open();

//Отправляет System.Data.OleDb.OleDbCommand.CommandText

//в System.Data.OleDb.OleDbCommand.Connection

//и создает объект System.Data.OleDb.OleDbDataReader.

OleDbDataReader dr = command.ExecuteReader();

//Значение true, если объект System.Data.OleDb.OleDbDataReader

//содержит одну или несколько строк;

//в противном случае — значение false.

if (dr.HasRows)

{

toolStripProgressBar1.Value = 0;

while (dr.Read())

{

//Добавляем новую строку в элементы управления, где в качестве источника значения

//указывается имя столбца.

dataGridView1.Rows.Add();

//Наименование агрегата

dataGridView1[«name», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr[«Name_Agregat»];

//ID Номер агрегата

dataGridView1[«ID», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr[«ID_Agregat»];

//Выводим первые 255 символов анотации

string strTemp = Convert.ToString(dr[«Annotat»]);

if (strTemp.Length > 400)

strTemp = strTemp.Substring(0, 400)+»…»;

dataGridView1[«annotation», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = strTemp;

//Заполняем Типы агрегатов

command2.CommandText = «SELECT * FROM TypeAgregat WHERE ID_TypeAgregat=»+ dr[«ID_TypeAgregat»];

command2.Connection = connection;

OleDbDataReader dr2 = command2.ExecuteReader();

if (dr2.HasRows)

{

dr2.Read();

dataGridView1[«type», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr2[«NameType»];

}

dr2.Close();

//Заполняем производителя и страну

String IndexCantry=»»;

command2.CommandText = «SELECT * FROM Manufacturers WHERE ID_Manufacturer=» + dr[«ID_Manufact»];

command2.Connection = connection;

dr2 = command2.ExecuteReader();

if (dr2.HasRows)

{

dr2.Read();

dataGridView1[«fabric», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr2[«NameManufacturer»];

//dataGridView1[«cantry», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr2[«ID_Сntr»];

IndexCantry =Convert.ToString(dr2[«ID_Сntr»]);

}

dr2.Close();

command2.CommandText = «SELECT * FROM Countries WHERE ID_Country=»+ IndexCantry;

command2.Connection = connection;

dr2 = command2.ExecuteReader();

if (dr2.HasRows)

{

dr2.Read();

dataGridView1[«cantry», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = dr2[«NameCountry»];

}

dr2.Close();

// Размещаем в ячейки превью иллюстрации агрегатов

Image image = new Bitmap(Environment.CurrentDirectory + «\\store\\» + dr[«PathPic»] + «\\» + dr[«PathPic»]+»s.jpg»);

dataGridView1.Rows[dataGridView1.Rows.Count — 1].Height = image.Height;

dataGridView1[«image», dataGridView1.Rows.Count — 1].Value = image;

}

}

}

catch (Exception ex)

{

//Сообщение об ошибке

MessageBox.Show(«Ошибка получения данных: » + Environment.NewLine + ex.ToString());

}

finally

{

//Закрываем соединение с базой данных.

connection.Close();

}

}

private void выходToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)

{

this.Close();

}

private void toolStripButton1_Click(object sender, EventArgs e)

{

}

private void toolStripButton7_Click(object sender, EventArgs e)

{

if (toolStripTextBox1.Visible)

toolStripTextBox1.Visible = false;

else

{

toolStripTextBox1.Text = «Поиск»;

toolStripTextBox1.Visible = true;

}

}

private void tabPage1_Click(object sender, EventArgs e)

{

}

private void MainForm_SizeChanged(object sender, EventArgs e)

{

tabControl1.Width = this.Width — 20;

tabControl1.Height = this.Height — 50 -tabControl1.Top;

dataGridView1.Width = tabControl1.Width — 20;

dataGridView1.Height = tabControl1.Height — 20;

if (dataGridView1.Columns.Count==7)

SetWidthColumnsToGrid(); // Масштабируем таблицу

}

private void toolStripButton1_Click_1(object sender, EventArgs e)

{

}

private void toolStripButton3_Click(object sender, EventArgs e)

{

// Очищаем таблицу-список

dataGridView1.Rows.Clear();

// Заполняем таблицу-список

LoadDataToGrid(«SELECT * FROM Agregats»);

}

private void toolStripStatusLabel1_Click(object sender, EventArgs e)

{

}

private void toolStripButton2_Click(object sender, EventArgs e)

{

//Для выделенных строк создаем новые вкладки и первую делаем ее активной

//Обходим все выделенные строки и создаем вкладки

string tmpString=»»;

foreach (DataGridViewRow row in dataGridView1.SelectedRows)

{

tmpString = Convert.ToString(dataGridView1[«name», row.Index].Value);

if (tmpString.Length > 40)

tmpString = tmpString.Substring(0, 40)+»…»;

TabPage myTabPage = new TabPage(tmpString);

tabControl1.TabPages.Add(myTabPage);

tabControl1.SelectTab(myTabPage);

//Создаем на вкладке браузер и задаем его размеры

WebBrowser MyWebBrowser = new WebBrowser();

tabControl1.SelectedTab.Controls.Add(MyWebBrowser);

MyWebBrowser.Height = tabControl1.SelectedTab.Height;

MyWebBrowser.Width = tabControl1.SelectedTab.Width;

string MyStringURL = Environment.CurrentDirectory + @»\store\»+ dataGridView1[«ID», row.Index].Value + @»\» + dataGridView1[«ID», row.Index].Value + «.htm»;

MyWebBrowser.Navigate(MyStringURL);

}

}

1.2 Руководство пользователя интерактивной специализированной нормативно-справочной базы данных «Машинные технологии промышленного садоводства»

В данном программном документе приведено руководство оператора по применению и эксплуатации программного обеспечения «Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства»».

В данном программном документе, в разделе «Назначение программы» указаны сведения о назначении программы и информация, достаточная для понимания функций программы и ее эксплуатации.

В разделе «Условия выполнения программы» указаны условия, необходимые для выполнения программы (минимальный состав аппаратных и программных средств и т.п.).

В данном программном документе, в разделе «Выполнение программы» указана последовательность действий оператора, обеспечивающих загрузку, запуск, выполнение и завершение программы, приведено описание функций, формата и возможных вариантов команд, с помощью которых оператор осуществляет загрузку и управляет выполнением программы, а также ответы программы на эти команды.

В разделе «Сообщения оператору» приведены тексты сообщений, выдаваемых в ходе выполнения программы, описание их содержания и соответствующие действия оператора (действия оператора в случае сбоя, возможности повторного запуска программы и т.п.).

1.2.1 Назначение программы

Функциональное назначение программы

Программное обеспечение «Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства»» (ИСНСБД «Машинные технологии промышленного садоводства») используется для систематизации, поиска и хранения информации о техники для садоводства.

Эксплуатационное назначение программы

Программное обеспечение может эксплуатироваться на предприятиях любого масштаба для обеспечения корректных и актуальных справочных данных, устранения несогласованности в действиях различных подразделений и упрощения принятия управленческих решений.

Конечными пользователями программы должны являться сотрудники профильных подразделений.

Состав функций

1. централизованное управление справочниками, классификаторами и другими документами;
2. возможность централизованного контроля всех нормативно-справочных данных (при хранении, использовании или изменении);
3. возможность изменения состава справочников, их структуры без модернизации программного кода системы;
4. обеспечение возможности поиска документа по фрагменту в одном из параметров;
5. реализация функции сортировки документов по возрастанию и убыванию одного из заданных параметров;
6. реализация возможности фильтрации (отбора) документов по заданным параметрам;
7. обеспечение возможности сохранения выбранных документов на жесткий диск компьютера;
8. обеспечение возможности вывода на печать выбранных документов;
9. протоколирование различных событий программы;
10. работа с «профилями» настройки программы;
11. обеспечение разграничения прав пользователей системы.

1.2.2 Условия выполнения программы

Минимальный состав аппаратных средств

IBM-совместимый персональный компьютер (ПЭВМ), включающий в себя:

• процессор с тактовой частотой, 2.5 ГГц, или выше;
• оперативную память объемом, 2 Гб, или выше;
• жесткий диск объемом 128 Гб, и выше;
• монитор с разрешением экрана не менее 1024 x 768 пикселей.

Минимальный состав программных средств

Программа работает под управлением ОС Windows 8.1/10. Для функционирования модуля СУБД необходимо установленное программное обеспечение MS Access 2003 – 2016.

Требования к персоналу (пользователю)

Конечный пользователь программы (оператор) должен обладать практическими навыками работы с графическим пользовательским интерфейсом операционной системы, иметь квалификацию «Пользователь ЭВМ».

1.2.3 Выполнение программы

Загрузка и запуск программы

Для запуска программы ИСНСБД «Машинные технологии промышленного садоводства» необходимо выбрать соответствующий пункт из меню «Пуск» ОС Windows или ярлык расположенный на рабочем столе. После этого откроется окно. В данном окне отображается прогресс загрузки различных модулей системы. После окончания загрузки откроется главное окно программы.

В данном окне на основании настроек по умолчанию осуществляется вывод документов интерактивной специализированной нормативно-справочной базы данных в форме таблицы со следующими столбцами:

• изображение для предварительного просмотра объекта ИСНСБД «Машинные технологии промышленного садоводства»;
• наименование модели объекта;
• тип объекта;
• краткое описание объекта;
• наименование предприятия изготовителя;
• наименование страны предприятия изготовителя.

В верхней части окна расположено меню команд и панель инструментов, которая дублирует основные команды меню.

Кнопки панели инструментов имеют следующие функции:

1		— обеспечивает заполнение таблицы объектами с критерием отбора «по умолчанию»;
2		— обеспечивает сохранения информации с активной вкладки главного окна;
3		— выводит на печать информацию с активной вкладки главного окна;
4		— закрывает все вкладки главного окна, кроме вкладки с результатами отбора;
5		— выводит выбранные документы в отдельных вкладках;
6		— производит сортировку объектов таблицы по возрастанию;
7		— производит сортировку объектов таблицы по убыванию;
8		— открывает окно, в котором можно задать критерии фильтрации объектов в списке;
9		— при нажатии на данную кнопку справа от нее появляется текстовое поле для ввода критерия поиска, при повторном нажатии по данной кнопке поле скрывается;
10		— обеспечивает переход в режим настройки программы и заполнения БД;
11		— выводит информацию о программе.

1.2.4 Выполнение программы

Для просмотра развернутой информации о любом объекте в таблице результатов отбора необходимо произвести двойной щелчок левой кнопкой мыши (ЛКМ) в первой ячейке соответствующей строки. Альтернативный вариант выбора – выделить любую ячейку нужной строки клавишами управления курсором и нажать клавишу Enter. После выполнения данных операций в отдельной вкладке откроется соответствующий документ (рис. 1.4.):

Рисунок 1.4.

Перейдя на вкладку документа можно сохранить документ на жесткий диск или иной носитель информации, а также вывести его на печать.

Можно выделить несколько строк таблицы и нажав кнопку 5 открыть соответствующие документы в отдельных вкладках.

Вкладку с документом можно закрыть двойным щелчком ЛКМ на названии вкладки. Для закрытия всех вкладок с документами необходимо нажать кнопку 4.

Для отображения в таблице объектов, удовлетворяющих определенным критериям можно воспользоваться функцией поиска, которая активируется нажатием на кнопку 9. После нажатия на данную кнопку справа от нее появляется текстовое поле ввода поискового запроса. Запрос применяется к активному столбцу и может содержать фрагмент текста. После ввода поискового запроса необходимо нажать на кнопку Enter. Результаты отбора отобразятся на вкладке результатов отбора.

Для отображения всех строк таблицы необходимо нажать на кнопку 1.

Для фильтрации содержимого таблицы по нескольким критериям необходимо нажать кнопку 8, в результате откроется окно (рис. 1.5.):

Рисунок 1.5

В данном окне необходимо из выпадающих списков для каждого параметра отбора необходимо установить значение и нажать кнопку Отфильтровать.

В программе реализованы возможности сортировки по выбранным параметрам по возрастанию или по убыванию значений. Для этого необходимо выделить нужный столбец таблицы и нажать на кнопку 6 или 7.

Для перехода к настройкам программы необходимо нажать кнопку 10, в результате отобразится окно авторизации (рис. 1.6.):

Рисунок 1.6.

В случае успешной авторизации откроется окно настроек (рис. 1.7.):

Рисунок 1.7

В данном окне можно: сменить пароль для доступа к настройкам, задать параметры начального отображения списка и цветовой профиль, указать путь к файлам хранилища, выбрать базу данных, редактировать справочники, установить настройки обновления программы.

При нажатии на кнопку 11. выводится информация о программе.

В данном окне отображается информация о названии программного продукта, его версии, дате релиза, а также информация о разработчике.

Завершение работы программы

Для завершения работы с программой необходимо выбрать из меню Файл команду Выход или использовать стандартные средства рабочего окна операционной системы, расположенные в правой части заголовка программы (рис.1.8).

Рисунок 1.8.

1.2.5 Сообщения оператору

В ходе выполнения программы для обеспечения интерактивного взаимодействия с оператором программа выводит различные сервисные сообщения, содержание которых и варианты реакции на них оператора были рассмотрены в главе 1.2.3 данного документа.

1.3 Структура базы данных

Каждая группа и категории машин занимают свою определенную нишу в сфере механизации процессов и операций производства плодово-ягодной продукции.

Характер и уровень механизации технологических процессов и операций в промышленном садоводстве в основном зависит от размера садоводческих плантаций, принятой технологии возделывания и уровня интенсификации производства, ну и конечно от финансовых возможностей хозяйств.

По доступному уровню технической оснащенности отечественные садоводческие хозяйства можно разделить на условные размерные группы:

• мелкотоварные (до 10 га насаждений);
• среднетоварные (10-40 га насаждений);
• специализированные хозяйства (40-100 га насаждений);
• высокоспециализированные хозяйства (свыше 100 га насаждений).

В разделе в основном приводятся ссылки на машины и орудия, производимые в рамках Союзного Государства (РФ и РБ), а также техника зарубежных фирм активно позиционирующиеся на отечественном рынке и не имеющих отечественных аналогов.

Весь спектр технического обеспечения технологических операций в промышленном садоводстве условно разделяется на следующие группы по функциональному назначению:

• Энергетические средства;
• Машины для раскорчевки и утилизации садовых насаждений;
• Машины для подготовки почвы под закладку садовых насаждений;
• Машины и приспособления для обустройства опорных конструкций;
• Машины для посадки плодовых и ягодных растений;
• Машины для содержания почвы в саду и ягодных плантаций;
• Машины для химической защиты растений и внесения удобрений;
• Машины и оборудование для полива и внесения подкормок;
• Машины для ухода за кроной плодовых деревьев и управления продукционными процессами;
• Машины для ухода за маточниками и питомниками;
• Машины для уборки и транспортировки урожая;
• Машины для товарной обработки плодов и ягод;
• Дополнительное и вспомогательное оборудование.

Энергетические средства.

В качестве энергетических средств для механизации работ садоводстве и питомниководстве в основном используются тракторы, снабженные передней и задней навеской, задним и передним валом отбора мощности. Также, особенностью садовых тракторов является возможность реверсивного управления (для работы с вилочными и грейферными погрузчиками), герметичность кабины (для работы с опрыскивателями) и малые габаритные размеры по ширине (не более 1,65 м). Основным параметром типажирования тракторов является их тяговый класс и эксплуатационная мощность.

Ниже представлены основные типы тракторов, используемых в садоводстве и питомниководстве.

Малогабаритные тракторы одноосные (мотоблоки) – тягового класса 0,1-0,2 (с тяговым усилием 0,3-5,4 кН и эксплуатационной мощностью 3-16 кВт). В основном используются при выполнении операций в маточниках и питомниках с пешеходным управлением, а также на транспортных работах небольших объемов. Данный тип тракторов отличаются достаточно большим разнообразием типов и марок.

Малогабаритные тракторы двухосные (минитракторы) – тягового класса 0,2-0,6 (с тяговым усилием 5,4-8,1 кН и эксплуатационной мощностью 16-32 кВт). Рекомендуются для выполнения широкого спектра технологических операций на мелкоконтурных участках и транспортных работах. Из всей гаммы тракторов Союзного государства наиболее популярны минитракторы Беларус-132Н и МТЗ-320.

Колесные тракторы общего назначения – тягового класса 0,6-1,4 (с тяговым усилием 8,1-18 кН и эксплуатационной мощностью 32-94 кВт). Рекомендуются для выполнения широкого спектра технологических операций в специализированных садоводческих и на питомниководческих хозяйствах. Наиболее популярны российские тракторы типа ВТЗ-20-27/32/48 (являющиеся модернизацией Т-25/30) и белорусские тракторы типа МТЗ-892, 921, 952, 1221. Из зарубежных, наибольшее распространение получили тракторы John Deer, New Holland, Same, Ferrari и др., большинство которых имеет реверсивное управление и весьма комфортные условия в кабине.

Колесные и гусеничные тракторы общего назначения – тягового класса 2 (с тяговым усилием 18-27 кН и эксплуатационной мощностью до 150 кВт для колесных и до 94 кВт для гусеничных тракторов). Здесь наиболее популярны гусеничные тракторы типа ДТ-75, которые в основном используются на операциях посадки и выкопки саженцев.

Высококлиренсные энергетические средства (ВЭС) – тягового класса 0,6-0,9 (с тяговым усилием 8,1-12,6 кН и эксплуатационной мощностью до 94 кВт). Данные тракторы имеют высокий клиренс до 1,5 м и применяются при выполнении технологических операций в плодовых и декоративных питомниках. В отечественных ВЭС в качестве энергетического модуля используются серийные тракторы – ВТЗ-2048А для высококлиренсного энергетического средства ВЭС-45 и МТЗ-320 для высококлиренсной платформы ВП-1,5. Привод на задние колеса у данных ВЭС осуществляется через бортовые редукторы. Зарубежные ВЭС в большинстве случаев выполнены полноприводными и в качестве привода используются высокомоментные регулируемые гидромоторы или мотор-колеса, что предопределяет большую мощность энергоблока и сложную систему синхронизации.

Машины для раскорчевки и утилизации садовых насаждений

В настоящее время к технологиям раскорчевки старых экстенсивных садов добавились технологии раскорчевки и утилизации садов интенсивного типа, выведенных из эксплуатации.

Раскорчевка старых садов экстенсивного типа может проводиться по традиционной сплошной и раздельной технологиям.

При сплошной технологии для корчевания деревьев и пней и их удаления за пределы участка используют тяжелые мелиоративные тракторы типа Т-130М с корчевателями типа КТ-3 и МП-8. Утилизация раскорчеванных деревьев производится путем их сжигания.

При раздельной технологии предварительно утилизируется надземная часть путем спиливания деревьев и их измельчения в древесную щепу стационарными рубительными машинами типа МР-25/40 (ПО «Минский тракторный завод») или НЕМ-420D (JENZ GmbH), установленных на передвижных платформах, а также широким диапазоном различных типов измельчителей и дробилок (например Vermeer, Pezzolato, Bandit и др.)

В случае слабой древесно-кустарниковой растительности на участке используют кусторезы типа КБ-4А, Д-514А, ДН-24 или лесные мульчеры прямого действия типа MINIFORST SEPPI в агрегате с тракторами типа МТЗ-82.

Оставшиеся пни корчуют машинами Амкодор 332С с лаповым захватом или 342С.62 или легкими экскаваторами с установленными на них корчевательными адаптерами-клыками.

При рядном расположении пней могут использоваться корчеватели пней типа КП-2, обеспечивающие «non stop» (непрерывный процесс) раскорчевку.

Технология раскорчевки и утилизации интенсивного сада предусматривает предварительное удаление столбов и шпалер, которое осуществляется насадкой-перфоратором с захватом для столба, установленной на легкий экскаватор.

Извлечение оставшихся в почве корней и древесно-растительных остатков и их последующее удаление с участка осуществляется рыхлителями-вычесывателями типа РВ-3, корчевательной бороной типа К-1, навесными кустарниковыми граблями типа К-3.

В последнее время, для утилизации древесно-растительных остатков, набирают популярность универсальные фрезы-ротоваторы, которые производят измельчение древесно-растительных остатков с их одновременной заделкой в почву до 25 см. Здесь можно выделить итальянские ротоваторы 1FSD-220.32 AGRI-WORLD и мульчеры-ротоваторы MULTIFORST SEPPI, а также отечественную машину органического земледелия МОЗ-2.

Машины для подготовки почвы под закладку садовых насаждений

Подготовка почвы под закладку садовых насаждений включает операции глубокого рыхления, щелевания, планировку поверхности, внесение органических и минеральных удобрений, плантажную вспашку, дискование, культивацию, комбинированную, фрезерную и финишную обработку почвы.

Глубокое рыхление почвы на глубину до 80 см выполняют рыхлителем типа РН-80Б в агрегате с трактором Т-130М.

Щелевание и рыхление почвы на глубину до 45 см осуществляют чизельными плугами ПЧ-3,5/4,5 или рыхлителями-вычесывателями РВ-3 в агрегате с тракторами тягового класса 30 и 50 кН.

Планировку и выравнивание поверхности выполняют планировщиками П-28, ДЗ-602А, бульдозерами Д-492А и Д-533С в агрегате с тракторами Т-130М. Используют также тракторные грейферы (например фирмы MONTEFIORI) и другие машины и приспособления.

Поверхностное внесение твердых минеральных удобрений в гранулированном и кристаллическом виде производится агрегатом для внесения удобрений АВУ- 0,8, навесными и прицепными разбрасывателями твердых минеральных удобрений Л-116, РУМ-0,3/0,4/0,5С, или ММТ-4-У.

Поверхностное внесение твердых органических удобрений производится прицепным разбрасывателем типа ПРТ-7.

Поверхностное внесение жидких минеральных удобрений производится машинами ПЖУ-2,5, ПЖУ-5 в агрегате с тракторами тягового класса 1,4 – 2,0. Жидкий аммиак вносят агрегатом типа АБА-0,5М.

Плантажная вспашка на глубину до 45 см обеспечивается однокорпусными навесными плантажными плугами типа ППН-40, ППУ-50 или FS1/98 в агрегате с тракторами тягового класса не ниже 3,0 и мощностью более 100 л.с.

Выравнивание и поверхностное рыхление после плантажной вспашки производят тяжелыми полевыми дисковыми боронами БДТ- 7/10 или дискаторами БДМ (трактор класса тяги 3,0 и 5,0). В этих же целях используют полевые лаповые культиваторы типа КПЭ-3,8 или чизельные культиваторы типа КЧМ-2,5.

Комбинированная обработка почвы совмещает операции рыхления, поверхностной обработки и выравнивание рельефа почвы, которая проводится комбинированными агрегатами типа АКШ-3,6-0,2.

Фрезерная обработка почвы обеспечивает тщательное рыхление почвы и осуществляется полевыми горизонтальными фрезерными агрегатами типа КФУ-3,2, а также ротоваторами типа 1FSD-220.32 AGRI-WORLD.

Финишную (окончательную) обработку почвы проводят легкими лаповыми или зубовыми культиваторами типа КПС в комбинации с зубовыми боронами типа БЗС-1,0 и катками различного типа.

Машины и приспособления для обустройства опорных конструкций

Обустройство опорных конструкций включает операции бурения ям под столбы и шпалеры, запрессовку столбов и шпалер и окончательный монтаж опорных систем (установка анкеров, закрепление и натяжка шпалерной проволоки).

Механизированное бурение ям под столбы различного диаметра осуществляется тракторными ямобурами и гидробурами или буровым инструментом типа STIHL ВТ-121.

Запрессовка столбов и шпалер в почву производится запресовщиками столбов типа СП-2А и ЗС1Б, навешиваемый на гусеничный трактор класса не менее 2,0 или гидроперфоратором типа REVO TR-P, навешиваемый на легкий экскаватор.

Монтаж опорных конструкций производится бурильными насадками для установки анкеров и машинами типа УНП-6 для разматывания и приспособлениями типа ЛРД-85 для натяжения шпалерной проволоки.

Машины для посадки растений

При посадке черенков, сеянцев и саженцев наибольшее распространение получили технологии прямой посадки (механизированная посадка) и технологии с предварительным обустройством посадочных мест (ям, щелей, борозд, канав).

В обоих случаях использования технологий посадки проводится предварительная маркировка мест посадки путем нарезания разметочных борозд пропашными культиваторами типа КРН-4,2/5,6 или фиксацией первого прохода посадочного агрегата лазерными теодолитами.

Механизированная посадка производится питомководческими и садовыми сажалками, которые совмещают операции нарезания посадочной борозды (канавы), подачи и фиксации растений в посадочное место, заделки корневой системы и уплотнения почвы в месте посадки.

Здесь наибольшее распространение получили отечественные питомниководческие сажалки типа СПУ-1, СПУ-4 и садопосадочные машины типа МПС-1 и СНС-1, в которых подача и фиксация растений в месте посадки осуществляется оператором-сажальщиком. Отличительной особенностью посадочных машин такого типа является наличие пассивного ножа-сошника для обустройства посадочного места, что обуславливает их значительное тяговое сопротивление. Данный факт требует тщательной предварительной подготовки почвы на глубину посадки и использования гусеничных тракторов тягового класса 3,0 типа ДТ-75М, оборудованными ходоуменьшителями.

В питомниководческих сажалках OLIVER и садовых сажалках DAMCON посадочные борозды и канавы нарезаются фрезерными рабочими органами, что предопределяет использование менее энергонасыщенных тракторов.

Предварительное обустройство посадочных мест с последующей ручной посадкой растений производится ямокопателями и ямобурами различного конструктивного исполнения (например – КЯУ-100, БМ-300, БС-500 и др.), а также бороздонарезчиками типа БР-1, БР-2, БР-4. Обустройство посадочных канав в случае предварительно установленных опорных конструкциях используют плужные и фрезерные выносные секции фирмы Industrias David и других компаний.

После посадки и фиксации растений используют загортачи для заделки корневой системы и прикатывающие приспособления для уплотнения места посадки.

Машины для содержания почвы в саду и ягодных плантаций

Способы и системы содержания почвы в саду должны обеспечивать накопление гумуса, улучшение физических свойств и пищевого режима плодовых растений, оптимальный водно-воздушный режим, предупреждать эрозию почв, повышать урожайность, качество плодов и экономическую эффективность их производства.

В зависимости от принятой системы содержания почвы применяются следующие технологические операции: обработка почвы в междурядьях; залужение междурядий; скашивание травы в междурядьях и измельчение веток после обрезки; механическая обработка приствольных полос и межствольного пространства; гербицидная обработка приствольных полос и межствольного пространства.

Обработка почвы в междурядьях включает технологические приемы вспашки, дискования, культивации, фрезерования и боронования.

Вспашку почвы выполняют 3-х или 4-х корпусными плугами, например Л-108, ПЛН-3-35, ПС-4-30 или плугом-лущильником ПЛС-5-25 в агрегате с тракторами класса 2,0 – 3,0.

Эффективно чередование вспашки с дискованием тяжелыми дисковыми боронами БДСТ-2,5/3,5 или дискаторами типа БДН с различной шириной захвата.

Культивацию и фрезерование почвы проводят навесными лаповыми культиваторами типа КСМ-2 или КСН-4 с тракторами класса тяги 1,4-2,0 и фрезерными агрегатами типа КФУ-3,2. В последнее время агрегаты с лаповыми и фрезерными культиваторами оснащаются системой внесения жидких удобрений.

Боронование проводят зубовыми боронами типа БЗС-1,0, ножевыми боронками типа HANKMO и другими типами борон (например, сетчатыми или игольчатыми).

Залужение междурядий проводится путем посева многолетних трав или сидератами травяными сеялками типа СЗТ-3,6.

Скашивание и измельчение травы, сидератов и древесно-растительных остатков производится отечественными косилками-измельчителями семейства КИУ-2А; ИКС-1,5А; КРС-1,5-3, навешиваемых на заднюю навеску тракторов и фронтальными косилками типа КФС-3.

Зарубежная техника отличается огромным разнообразием измельчителей, косилок-измельчителей и мульчировщиков различного конструктивного исполнения и типоразмеров. Здесь можно отметить фирмы KUHN, Industrias David, CABE, Orsi Group S.r.l. и др.

Отличительной особенностью современных конструкций косилок-измельчителей является наличие выносных мульчировочных секций, установка дополнительного приспособления «метла» для удаления опавших листьев и древесно-растительных остатков из приствольной зоны, а также емкости для сбора измельченных древесно-растительных остатков и скошенной травы.

Механическая обработка приствольных полос и подкроновой зоны производится выдвижными ножевыми секциями садовых культиваторов и приспособлением типа ПМП-0,6, а также фрезерными секциями типа ФА-0,76; ФАС-0,7; МПП-1,2; ФСН-0,9Г и дисковыми секциями типа БПР-1 в агрегате с тракторами класса 0,6-1,4.

Зарубежные выносные секции для механической обработки приствольных полос и подкроновой зоны представлены большим типажом машин фирм Calderoni и Industrias David.

Гербицидная обработка приствольных полос и межствольного пространства производится гербицидными опрыскивателями, например Зубр НШ с одно или двухсторонними гербицидными штангами ГШС-0,9; ШГ-1 с защитными кожухами и другими зарубежными аналогами.

Машины для химической защиты растений и внесения удобрений

Внесение удобрений и защита садов, ягодников и питомников от вредителей, болезней и сорняков включает следующие технологические операции: поверхностное внесение органических и минеральных удобрений; защита, листовая и внекорневая подкормка плодовых и ягодных культур; сплошное и локальное внесение гербицидов в приствольные полосы садов.

Поверхностное внесение органических удобрений осуществляется прицепами-разбрасывателями типа РПН-4, РТО-4, РОУ-5, ПРТ-10, 1ПТУ-4.

Поверхностное внесение минеральных удобрений в гранулированном и кристаллическом виде в медурядьях и в приствольную зону осуществляется агрегатами типа АВУ-0,8 и разбрасывателями типа Л-116 и РУМ-0,3/0,4/0,5С.

Защиту растений, листовую и внекорневую подкормку проводят методом обычного (О), малообъемного (МО) и ультрамалообъемного (УМО) опрыскивания. Обычное опрыскивание (размер капли от 300 до 600 микрон) осуществляется традиционными опрыскивателями с применением насосов высокого давления, малообъемное опрыскивание (размер капли от 100 до 300 микрон) осуществляется пневматическими опрыскивателями, ультрамалообъемное опрыскивание (размер капли от 10 до 100 микрон) осуществляется вращающимися распылителями или газогенераторами.

В настоящее время используются отечественные опрыскивателями типа ОПВ-1200, ОП-2000, ОП-1600 и белорусская типоразмерная серия опрыскивателей типа ЗУБР модели ПВ и НВ. Для обеспечения МО и УМО используют распылительные системы типа «Шквал» или «Виктория».

Из зарубежных можно отметить опрыскиватели фирм LOCHMANN PLANTATEC, TECNOMA, SAE-Turbmatic, Martignani и др.

Последнее время набирают популярность туннельные опрыскиватели, например ISK-1 фирмы EKOSAD (Польша), Munckhof tunnel sprayer фирмы Munckhof (Голландия), Tunnelspritze TSG N2 1000 фирмы LIPCO (Германия), а также башенные опрыскиватели, например трехрядный башенный опрыскиватель M.A.S. 3 Row sprayer фирмы Munckhof (Голландия) и др.

Сплошное и локальное внесение гербицидов осуществляется опрыскивателями гербицидными типоразмерной серии ЗУБР-Герби (модификация НШ) или гербицидными штангами типа ГШС-0,9; ШГ-1; ШГ/ДС-2.

Приготовление рабочей жидкости для опрыскивателей и гербицидников используют мобильные агрегаты типа АПЖ-12 или стационарные заправочные станции типа СЗС-10. Транспортировка рабочей жидкости осуществляется заправщиками типа ЗЖВ-3,2; РЖТ-4; МЖТ-8.

Машины для ухода за кроной плодовых деревьев и управления продукционными процессами

Основным аспектом управления продукционными процессами в садоводстве является уход за кроной (обрезка) плодовых деревьев. Основными задачами обрезки являются формирование кроны деревьев и кустарников, обеспечение максимальной продуктивности растений и защиту насаждений от повре­ждения и от неблагоприятных климатических условий.

Уход за кроной и управление продукционными процессами включают следующие технологические операции: ручная обрезка плодовых деревьев с технологических платформ и с использованием пневмоинструментов; механизированная (технологическая) обрезка; сгребание и выметание обрезанных веток из приствольной полосы; сбор срезанных ветвей и их вынос за пределы сада; измельчение веток в междурядьях сада; прореживание завязей; подрезка корней.

При ручной обрезке используют белорусские навесные платформы типа ПОС-2Н (ООО «СелАгро»), а также прицепные и самоходные платформы-подъемники фирм Damcon, PAZZAGLIA, BILLO и др., с установленными на них компрессорами для подключения пневмосекаторов.

Механизированная (технологическая) обрезка осуществляется агрегатами с использованием дисковых, сегментных и ножевых (чеканочных) режущих аппаратов.

Из отечественной техники наиболее известны контурные обрезчики типа МКО-3, АМС-7 и МКОТС с дисковыми режущими аппаратами (в настоящее время не производятся).

Зарубежные контурные обрезчики отличаются большим разнообразием типов и моделей, например фирмы Industrias David (Испания), RINIERIS R.L. (Италия) и др.

Сгребание и выметание обрезанных веток из приствольной полосы осуществляется метлами различной с гидроприводом, например модель ALH-4EN Industrias David (гидравлическое изменение ширины и высоты, междурядье 3,60-4,60 м) или выгребатель веток садовый MCMS производства ООО «СелАгро».

Сбор срезанных ветвей и их вынос за пределы сада осуществляется садовыми волокушами типа ВСН-2,5 и сборщиками ветвей СВ-1А.

Измельчение веток в междурядьях сада осуществляется отечественными измельчителями и мульчерами типа КРС-2,4; МОЗ-2; KG 180 и ИКС-1,5А, навешиваемых на заднюю навеску тракторов.

Зарубежные измельчители отличаются огромным разнообразием моделей и типоразмеров. Здесь можно отметить фирмы KUHN, Industrias David, CABE, Orsi Group S.r.l. и др.

В отдельных случаях измельчители агрегатируются совместно с гидравлическими метлами

Управления продукционными процессами также осуществляется прореживанием завязей, например механический прореживатель завязи DARWIN (Германия) и подрезкой корней, например корнеподрезчик DS-PK/2 (Польша)

Машины для содержания и ухода за маточниками и питомниками

Технологические процессы выращивания посадочного материала плодовых культур в средней полосе России включают этапы выращивания подвойного материала в маточниках вегетативно размножаемых подвоев и выращивание саженцев первого, второго и третьего года развития в плодовых питомниках.

Основными технологическими операциями по содержанию и уходу за маточниками вегетативно размножаемых подвоев являются: весеннее раскрытие маточных растений; внесение субстрата и удобрений; окучивание маточника; междурядная обработка; ошмыгивание листьев; раскрытие корневой системы маточника и отделение отводков.

Основными технологическими операциями по содержанию и уходу за плодовыми питомниками являются: междурядная обработка; борьба с вредителями и болезнями; зеленые операции и выкопка саженцев.

В настоящее время основной отечественной машиной для работы в маточниках является универсальных комплекс для маточников УКМ, содержащий основной базовый агрегат, который оснащается технологическими модулями, обеспечивающими весеннее раскрытие маточных растений; окучивание маточника; междурядную обработку; ошмыгивание листьев; раскрытие корневой системы маточника и отделение отводков.

Поверхностное внесение субстрата и твердых органических удобрений производится прицепным разбрасывателем типа ПРТ-7, которые оснащаются специальными направителями.

В плодовых питомниках междурядную и химическую обработку проводят высококлиренсными культиваторными, фрезерными и гербицидными секциями, устанавливаемыми тракторы типа ВЭС-45 или ВП-1,5.

Для выкопки саженцев используют отечественный выкопочный плуг пассивного типа ВПН-2М, выкопочный плуг ВПС-2 со встряхивающим механизмом, зарубежные копатели вибрационного типа или выкопочные комбайны, например фирмы DAMCON.

Машины для уборки и транспортировки плодов и ягод

Механизированная уборка и транспортировка плодов в основном включает следующие технологические операции: комбайновую уборку косточковых плодов и ягод; съём семечковых плодов с передвижных и стационарных плодоуборочных платформ; подбор опавших плодов (падалицы), внутриквартальные перевозки, погрузочно-разгрузочные операции; транспортировку к местам хранения.

Для уборки опавших плодов используют машины и приспособления для встряхивания плодов, например машины типоразмерного ряда фирмы Feucht-Obsttechnik, а также агрегаты и комбайны для подбора плодов фирм Feucht-Obsttechnik и ООО «СелАгро».

Для сбора плодов в труднодоступной зоне верхнего яруса используются белорусские навесные платформы типа ПОС-2Н (ООО «СелАгро»), а также прицепные и самоходные платформы-подъемники фирм Damcon, PAZZAGLIA, BILLO и др.

Наиболее перспективным направлением в уборочных операциях является использование самоходных плодоуборочных платформ-комбайнов, обеспечивающих сбор плодов с нижнего и верхнего ярусов с одновременной укладкой в контейнеры. В настоящее время наиболее популярны плодоуборочные платформы-комбайны типа белорусской АСУ–6 и иностранных фирм Hermes, ZUCAL и др.

Для уборки косточковых плодов и ягод используют плодоуборочные и ягодоуборочные комбайны, например: машину ВУМ-15А; агрегат для уборки ягод АУС-8; полурядный прицепной комбайн Иоанна-механический и Иоанна-2-гидравлический; прицепной ягодоуборочный комбайн USK-1 Jovaras; самоходный смородиноуборочный комбайн Joonas-1500; комбайн для уборки смородины, крыжовника, аронии JAREK-5; комбайн для уборки малины NATALIA; комбайн для уборки вишни FELIX и др.

Для уборки земляники и других низкорастущих культур используют платформу УНК-1.

При поточно-контейнерном способе уборки, внутриквартальных перевозок и транспортировки к местам хранения используют контейнеровозы-транспортировщики типа ВУК-3М, ТКС-1,5, ТТК-3 и многочисленный ассортимент транспортировщиков-контейнеровозов иностранных фирм, например AGROFER и др.

Погрузочно-разгрузочные операции осуществляют различными отечественными вильчатыми погрузчиками, устанавливаемые на реверсивные тракторы, типа ПВСВ-0,5; ПВ-750. Для опорожнения контейнеров используется приспособление типа ОКП-6 или КО-1. Из зарубежных вилочных погрузчиков можно отметить типоразмерный модельный ряд фирмы BARGAM.

Оборудование для товарной обработки плодов и ягод

Товарная обработка плодов и ягод проводится для подготовки к реализации и длительному хранению. Предварительный процесс товарной обработки плодов и ягод включает операции перегрузки и опорожнения контейнеров, сортировки, калибровки и упаковки.

Перегрузка и опорожнение контейнеров с плодово-ягодной продукцией осуществляется контейнероопрокидывателями типа КО-1 или HD 1211, контейнероразгрузчиком КР-1в агрегате со складскими вильчатыми аккумуляторными погрузчиками типа ЭП-103, АВ-701.

Ручная сортировка и упаковка плодов производится на столах и линиях типа СП-1, ЛТО-3А и ЛТО-6.

Автоматизированная сортировка по интенсивности окраски и калибровки по размеру и весу яблок и груш производится на сортировочных линиях типа Greefa А3/UP, Greefa MSE 2000 с программным обеспечением и Perfect MGS, EGS, OMS 2-250, OMS 4-470 (Голландия).

Дополнительное и вспомогательное оборудование для промышленного садоводства

Для снижения стрессовых погодных нагрузок (защита от заморозков и перегрева) в садах и ягодных плантациях используются вентиляторные установки от ООО «Босманика».

Вызывает интерес оборудование для отпугивания птиц от фирмы KURTBOMSAN.

2. НАПРАВЛЕНИЕ «СЕНСОРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОМЫШЛЕННОМ САДОВОДСТВЕ»

2.1 Обзор и анализ технологий по беспроводному сбору данных в целях использования в садоводстве и земледелии

Промышленное интенсивное садоводство характеризуются тем, что сады располагаются на достаточно больших территориях. Для сбора информации с большого количества территориально распределенных датчиков рационально использовать беспроводные каналы связи. При этом крайне желательно, чтобы датчики имели автономное питание и работали бы без замены питания несколько лет.

С помощью таких беспроводных датчиков операторы-технологи смогут получать точные данные в режиме реального времени с участков, на которых они установлены. На основании полученных сведений система управления сможет принимать ключевые решения, например, когда орошать, сколько вносить удобрения, когда собирать урожай и т.д. Организованный подобным образом круглосуточный доступ ко всей необходимой информации сводит к минимуму многочисленные риски и позволяет садоводам принимать более точные решения, причем не только в процессе производства, но и при планировании [6].

С развитием промышленного Интернета вещей все больше устройств оснащаются стандартными сетевыми протоколами. Таким образом, становится возможным самостоятельная обработка данных оборудованием, взаимодействие между устройствами на низовом уровне и обращение к централизованной системе управляющей только по необходимости.

В последние 20 лет возникло множество беспроводных стандартов и сетей, отвечающих требованиям постоянно растущего объема передачи данных между людьми — GSM, GPRS, 3G, LTE, Wi-Max, Wi-Fi, ZegBee и др.

Распределение частот для протоколов беспроводной связи различных технологий Интернета вещей (IOT) ближнего радиуса действия (Short range wireless), Wi-Fi и системы связи дальнего радиуса действия (Longer range wireless) представлено в таблице 2.1 [7].

Таблица 2.1 — Распределение частот для протоколов беспроводной связи IOT

При принятии решения в части использования конкретных стандартов организации беспроводной связи в обязательном порядке необходимо учитывать требования национальных стандартов и тех или иных ограничений, связанных с конкретной областью их применения.

Технологии IOT можно поделить, исходя из радиуса действия [8]:

• Технологии определения присутствия и бесконтактной идентификации.
• Технологии персональных сетей.
• Технологии беспроводных локальных сетей.
• Технологии дальнего радиуса.

На рисунке 2.1 представлены различные технологии в зависимости от радиуса действия.

Рисунок 2.1 – Сетевые технологии в зависимости от радиуса действия

Так как в промышленном интенсивном садоводстве осуществляется сбор информации с большого количества территориально распределенных датчиков наибольший интерес для организации беспроводной сети представляют технологии относящиеся к Wireless Neighborhood Area Network (WNAN) и Wireless Wide Area Network (WWAN), так как они обеспечивают дальность приема сигнала порядка нескольких километров.

Кроме радиуса действия необходимо учитывать и другие ключевые аспекты при выборе технологии беспроводного сетевого подключения [9]:

• Частота. Какое проникновение необходимо и какая устойчивость против помех?
• Скорость передачи данных. Какая пропускная способность требуется? Как часто обновляются данные?
• Энергопитание. Устройства работают от сети или аккумулятора?
• Безопасность. Устройства участвуют в работе критически важных приложений?

В таблице 2.2 представлены характеристики различных беспроводных сетевых технологий дальнего радиуса действия.

В таблице 2.3 представлены характеристики различных беспроводных сетевых технологий ближнего радиуса действия.

Таблица 2.2 – Характеристика беспроводных сетевых технологий дальнего радиуса действия

Таблица 2.3 – Характеристика беспроводных сетевых технологий ближнего радиуса действия

Рассмотрим более подробно наиболее популярные беспроводные сетевые технологии.

Ближний радиус действия

Большинство стандартов для беспроводных систем связи ближнего радиуса действия относится к организации т. н. «персональной сети» — той, которая построена «вокруг» человека [10]. Такая сеть в технической литературе иногда сокращенно именуется PAN (Personal Area Networks), хотя для нас более привычны другие названия — например, WLAN (от англ. Wireless Local Area Network — беспроводная локальная сеть). PAN — это сеть передачи данных, объединяющая персональные электронные устройства одного пользователя (телефоны, карманные персональные компьютеры, смартфоны, ноутбуки, беспроводные гарнитуры и т. п.). Обычно такие сети имеют радиус покрытия от 10 до 30 метров (хотя в хороших условиях все они могут обеспечить и большую дальность связи).

Wireless RF

Wireless RF Беспроводные радио (Wireless RF) датчики и исполнительные механизмы дешевы и просты в развертывании. Они характеризуются ультранизким энергопотреблением. Дальность действия составляет до 100 м в прямой видимости и до 500м с внешними антеннами. Работают они обычно на частоте 315 или 433 МГц со скоростью 10 — 115.2 кбит/с и поддерживают AES шифрование 128 бит.

Bluetooth Low Energy (BLE)

Bluetooth Low Energy (BLE) является беспроводной персональной сетевой технологией, разработана и реализуется с помощью Bluetooth Special Interest Group. Bluetooth Low Energy, называемый также Bluetooth Smart (для использования в IoT-устройствах), использует преимущественно протокол BLE, который предназначен специально для устройств со сверхмалым потреблением энергии [10].

В данный момент технология Bluetooth присутствует на всех мобильных платформах, BLE оснащаются миллионы новых устройств. Эта технология хорошо поддерживается и надежна для ближних коммуникаций. Часто применяется для связи между смартфонами и другими персональными, реже домашними электронными устройствами. На этой технологии, в частности, основана технология iBeacon. Благодаря широким возможностям по выбору доступных вариантов протоколов и экономному использованию энергии аккумулятора, технологию Bluetooth можно эффективно применять и принимать как один из основных стандартов беспроводной связи для IoT-устройств. Сокращение затрат энергии на радиосвязь и оптимизация ПО нацелены как раз на то, чтобы сделать десятилетний срок эксплуатации без замены батарей, критичный для IoT, практически достижимым.

Преимущества BLE:

• широкое распространение в мире;
• высокая скорость передачи данных;
• высокая надежность.

Недостатки BLE:

• некоторые проблемы с аутентификацией и приватностью;
• невысокая проникающая способность в городской застройке;
• местонахождение устройства не определяется.

Wi-Fi

Wi-Fi (или WiFi, изначально от англ. Wireless Fidelity) — локальная беспроводная сетевая технология, которая позволяет электронным устройствам подключаться к сети, в основном с использованием частот 2,4 ГГц и 5 ГГц ISM радиодиапазона [9]. Технология развивается Wi-Fi Alliance на базе стандарта IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11. Wi-Fi является зарегистрированной торговой маркой одноименного альянса, в который входит более 600 компаний. Эта технология де-факто стала практически повсеместной, в мире выпускаются миллиарды Wi-Fi устройств в год.

Wi-Fi изначально разрабатывалась для локальной связи. Современные точки доступа со шток-антеннами могут обеспечить радиус действия примерно до 100 м без препятствий. Существуют решения с использованием усилителя и полупараболической антенны с дальностью свыше 20 км.

Эта технология не стоит на месте, постоянно развиваясь. Так, технология Wi-Fi Direct позволяет устройствам Wi-Fi подключаться напрямую без точки доступа и сети. Устройства могут установить соединение друг с другом или с группой из нескольких устройств одновременно. Подключаются Wi-Fi Direct-сертифицированные устройства легко и просто: либо два NFC-совместимых устройства вместе, либо с вводом ПИН-кода. Кроме того, все прямые соединения Wi-Fi защищены WPA2.

Wi-Fi соединения могут быть нарушены или скорость соединения снижена при наличии других подобных устройств в той же области. Многие 2,4 ГГц 802.11b и 802.11g точки доступа по умолчанию работают на одних каналах при первоначальном запуске. Wi-Fi загрязнение может стать проблемой в районах с высокой плотностью, таких как большие жилые комплексы или офисные здания со многими точками доступа Wi-Fi. Кроме того, многие другие устройства используют диапазон 2,4 ГГц: микроволновые печи, ZigBee устройства, устройства Bluetooth, беспроводные телефоны, видеоняни, что может вызвать значительные дополнительные помехи. Это также является проблемой, когда муниципалитеты или другие крупные объекты (такие как университеты) стремятся обеспечить большую зону покрытия Wi-Fi.

Недавно выпущенный Cisco и Apple документ «Enterprise Best Practices for Apple Devices on Cisco Wireless LAN» содержит совместные рекомендации, касающиеся использования в сетях устройств iPhone, iPad, iPod (с операционной системой не ниже iOS 9.0). Как говорится в этом документе, «полоса 2,4 ГГц не считается пригодной для любых бизнес- и/или критичных корпоративных приложений». Для беспроводных сетей, где используются устройства Apple, компаниям рекомендуется пользоваться исключительно частотами 5 ГГц (стандарт 802.11a/n/ac). Тем не менее диапазон 2,4 ГГц пока остается основным, используемым по умолчанию для большинства мобильных устройств, к тому же использование частот 5 ГГц для Wi-Fi разрешено не во всех странах.

Первоначально введенный стандарт шифрования WEP может быть относительно легко взломан даже при правильной конфигурации (из-за слабой стойкости алгоритма). Новые устройства поддерживают более совершенные протоколы шифрования данных WPA и WPA2. Многие организации используют дополнительное шифрование для защиты от вторжения. На данный момент основным методом взлома WPA2 является подбор пароля, поэтому рекомендуется использовать сложные цифро-буквенные пароли для того, чтобы максимально усложнить задачу подбора пароля. Кроме того, стандартами Wi-Fi не предусмотрено шифрование передаваемых данных в открытых сетях. Это значит, что все данные, которые передаются по открытому беспроводному соединению, могут быть прослушаны злоумышленниками при помощи программ-снифферов. Поэтому, при использовании бесплатных хот-спотов не следует передавать в Интернет критически важные данные.

Преимущества Wi-Fi:

• повсеместное распространение в мире;
• гарантированная совместимость;
• высокая скорость передачи данных;
• высокая надежность.

Недостатки Wi-Fi:

• интерференция и помехи;
• некоторые проблемы с безопасностью;
• невысокая проникающая способность в городской застройке;
• высокая энергоемкость;
• диапазон и ограничения в разных странах различны, многие страны требуют регистрации сетей Wi-Fi, работающих вне помещений.

Wi-Fi Ha Low

Ha Low новый стандарт беспроводной связи, предназначенный для работы Интернета вещей. Новый стандарт получил спецификацию IEEE 802.11ah.

Этот протокол работает на нетребующей лицензирования частоте 900 МГц, для обеспечения расширенного диапазона Wi-Fi сетей, по сравнению с обычными сетями Wi-Fi, работающими в диапазонах 2.4 ГГц и 5 ГГц. Его низкое энергопотребление является преимуществом, позволяющим создавать большие группы станций или датчиков, которые взаимодействуют чтобы распространять сигналы, поддерживая концепцию IoT [11]. Низкое энергопотребление протокола конкурирует с Bluetooth и имеет дополнительное преимущество — более высокие скорости передачи данных и более широкий диапазон покрытия [12].

Преимущество протокола 802.11ah заключается в расширенном радиусе действия, что делает его полезным для сельской связи и разгрузки трафика сотовой связи. Другая цель протокола — разрешить использование беспроводных станций 802.11 с низкой скоростью в субгигагерцовом спектре [11]. Протокол является одной из технологий стандарта IEEE 802.11, которая наиболее отличается от модели локальной сети, особенно в отношении коллизий. Важным аспектом протокола 802.11ah является поведение станций, сгруппированных для сведения к минимуму конфликтов в эфире, использование ретранслятора для увеличения радиуса действия, использование небольшого количества энергии благодаря предварительно заданным периодам пробуждения/дремания, по-прежнему можно отправлять данные на высокой скорости при некоторых согласованных условиях и использовать секторные антенны.

Частота 900 МГц заметно увеличивает проникающую способность сигнала в городской застройке, а радиус ее действия будет намного больше, чем у современного беспроводного стандарта, — до 1 километра. В то же время платой за «дальнобойность» является малая мощность сигнала. Пропускная способность Wi-Fi HaLow будет гораздо ниже, чем максимум Wi-Fi 802.11ac (7 Гбит/c), предполагаемая скорость: 50 кбит/с — 18 Мбит/с.

Thread

Thread (от англ. thread — нить) — это протокол среднего уровня, основанный на энергоэффективном беспроводном стандарте 6LoWPAN — стандарте взаимодействия по протоколу IPv6 (новая версия протокола IP с длиной адреса 128 бит вместо 32 в IPv4) поверх маломощных беспроводных персональных сетей стандарта IEEE802.15.4. Технология Thread (в ее логотипе показана суть протокола — сшивание) предназначена для адаптации простых устройств IoT к коммуникации с использованием протокола IPv6, который позволяет осуществлять связь через локальную сеть (LAN) и Интернет. Протокол среднего уровня Thread можно установить поверх других низкоуровневых стандартов. Стандарт предполагает использование самой современной схемы аутентификации и AES-шифрования, позволяющих закрыть дыры в защите, которые существуют в других беспроводных протоколах. При этом безопасность обеспечивается как на уровне сети, так и непосредственно на уровне приложений.

Широкая поддержка «спящего режима» позволяет в течение многих лет эксплуатировать устройства даже от одной батареи AA.

Преимущества Thread:

• дополнение к Wi-Fi;
• разработка специально для домашней электроники;
• надежная самовосстанавливающаяся сеть;
• использование проверенных открытых стандартов;
• высокая безопасность;
• низкое энергопотребление.

Недостатки Thread:

• интерференция и помехи;
• невысокая проникающая способность в городской застройке;
• диапазон и ограничения в разных странах различны, многие страны требуют регистрации сетей Wi-Fi, работающих вне помещений.

ZigBee

ZigBee — спецификация сетевых протоколов верхнего уровня, регламентированных стандартом IEEE 802.15.4, который появился в 2003 году [13]. ZigBee и IEEE 802.15.4 описывают беспроводные персональные вычислительные сети (WPAN, wireless personal area networks). Спецификация ZigBee ориентирована на приложения, требующие гарантированной безопасной передачи данных при относительно небольших скоростях и возможности длительной работы сетевых устройств от автономных источников питания. Технология ZigBee поддерживает не только простые топологии сети («точка-точка», «дерево» и «звезда»), но и самоорганизующуюся и самовосстанавливающуюся ячеистую (mesh) топологию с ретрансляцией и маршрутизацией сообщений.

ZigBee разрабатывается ZigBee Alliance, в который входит более 300 компаний. Альянс также сертифицирует оборудование и устройства. 16 декабря 2015 года Альянс объявил о ратификации ZigBee 3.0, учитывающий современные требования IoT и поддерживающий все предыдущие версии и сотни миллионов уже проданных устройств.

Название стандарта ZigBee происходит от танца медовых пчел после возвращения в свой улей. Эта технология является еще одним удачным решением, которое ориентировано на приложения, требующие гарантированной безопасной передачи данных при относительно небольших скоростях. Она обеспечивает возможность длительной работы сетевых устройств от автономных источников питания (батарей). Сети, образованные по протоколу ZigBee, начали привлекать внимание еще с 1998 г., когда многие разработчики осознали, что протоколы Wi-Fi и Bluetooth стали недостаточно эффективными для целого ряда приложений. В частности, многие инженеры увидели необходимость в самоорганизующихся сетях ad-hoc (ad-hoc — латинское выражение, означающее «специально для этого»). В такой одноранговой сети узлы могут связываться напрямую, точка-к-точке, без потребности в общей точке доступа. Технология ZigBee использует радиочастоты не требующего лицензирования ISM-диапазона, включая полосу в районе 2,4 ГГц. Однако в разных регионах и странах для этого стандарта связи применяются разные полосы рабочих частот: так, в США для ZigBee выделена полоса в субгигагерцовом диапазоне, включающем 915 МГц, в Китае это 784 МГц, а в Европе — 868 МГц. В России ZigBee используется в частотном диапазоне 2400-2483,5 МГц и также не требует получения частотных разрешений и дополнительных согласований. Протокол ZigBee изначально поддерживает сетевые соединения типа «дерево», «звезда» и самоорганизующейся сети с ячеистой топологией, предназначенные для решения самого широкого круга задач. Подключенные таким образом устройства для управления узлами могут передавать данные через каналы связи в сеть, что делает технологию ZigBee более привлекательной (по сравнению с сетью «точка-точка» в аналогичных условиях) для организации сетей с низкой скоростью передачи данных, распределенных по большой площади.

Плата за все преимущества ZigBee — это сокращение времени автономной работы устройств, которые служат репитерами кластеров такой сети, используемых в процессе обмена данными с более удаленными IoT-устройствами. Ускоренное истощение энергии батарей связано с тем, что устройствам приходится передавать не только свои собственные данные и подтверждения между узлами сети, но также данные и подтверждения с других устройств. Что же касается помехозащищенности, то хотя расширенная спецификация от 2007 г., получившая название ZigBee Pro, предоставляет возможность использования технологии с перескоком частоты, однако в этом случае при наличии помех переходить на другой канал должна сразу вся сеть. Если говорить о скорости передачи, то в зависимости от области применения устройства она может находиться в диапазоне от 10 до 200 Кбит/с.

Более низкие скорости обычно означают и более экономное использование энергии батареи, которая расходуется на процессоры, логические микросхемы и, конечно, передачу. Характерная для данной области применения и диапазона частот низкая скорость передачи данных при нечастых обновлениях данных может обеспечить устройству более длительный срок службы батареи. В настоящее время технология Zigbee используется во многих приложениях самого различного назначения, которые требуют подключения с малым расходом потребляемой мощности, включая домашнюю автоматизацию и промышленные сети. Например, замок «без ключа» на входной двери и регулятор температурного режима вполне могут быть устройствами ZigBee.

Преимущества ZigBee:

• способность к самоорганизации и самовосстановлению;
• простота развертывания;
• высокая помехоустойчивость;
• высокая безопасность;
• нелицензируемые частоты;
• низкое энергопотребление (в том числе режим «сна» для устройств).

Недостатки ZigBee:

• невысокая скорость;
• большая часть трафика тратится на передачу пакетов, содержащих адресную информацию, информацию по синхронизации и т.п.;
• невысокая проникающая способность в городской застройке;
• недостаточно высокий уровень стандартизации и отсутствие единой программно-аппаратной платформы для разработки сложных приложений.

Z-Wave

Z-Wave — запатентованный беспроводный протокол связи, разработанный в основном для домашней автоматизации [14]. Технология использует маломощные и миниатюрные радиочастотные модули, которые встраиваются в бытовую электронику и различные устройства. Z-Wave работает в диапазоне частот до 1 ГГц и оптимизирован для передачи простых управляющих команд с малыми задержками. В основе решения Z-Wave лежит самоорганизующаяся ячеистая сеть (mesh сеть), в которой каждый узел или устройство может принимать и передавать управляющие сигналы другим устройствам сети, используя промежуточные соседние узлы.

В Z-Wave используется FSK- или GFSK-модуляция, и хотя эта технология изначально была запатентована, в настоящее время она является общедоступной открытой спецификацией ITU G.9959.

Преимущества Z-Wave:

• разработка специально для домашней электроники;
• способность к самоорганизации и самовосстановлению;
• простота развертывания;
• высокая помехоустойчивость;
• высокая безопасность;
• нелицензируемые частоты;
• отсутствие интерференции с многочисленными устройствами на 2.4 ГГц;
• низкое энергопотребление.

Недостатки Z-Wave:

• невысокая скорость;
• для решений с потребностью более 30 устройств, Z-Wave начинает становиться более дорогим, чем кабельные системы;
• невысокая проникающая способность в городской застройке;
• платежи Sigma Designs как владельцу технологии.

Дальний радиус действия

Существует множество приложений, в которых технология IOT требует значительно больших дальности связи и зон покрытия одиночными устройствами. Такие сети с ограниченной мощностью и большим покрытием часто упоминаются под аббревиатурой LPWAN (англ. Low-power Wide-area Network — энергоэффективная сеть дальнего радиуса действия) [15]. Области применения этих сетей включают: медицину (мониторинг состояния пациентов амбулаторно и на дому), мониторинг ресурсов (контроль качества воды, добыча нефти и полезных ископаемых), индустрию (мониторинг и контроль на предприятиях, рассредоточенных на больших площадях), сельское хозяйство (здоровье и местонахождение животных, погода, состояние растений и водопользование). Также они используются в системах «умного города» (транспорт, парковка, качество воздуха, учет коммунальных услуг и стоков), при мониторинге зданий и сооружений и т. п. Кроме того, сети типа LPWAN могут служить точками доступа для сбора и передачи на большие расстояния данных, которые собраны беспроводными датчиками, объединенными в сетевые кластеры.

LoRaWAN

LoRa (от англ. Long Range) — это достаточно новый метод модуляции и одноименная сетевая технология, продвигаемая открытой некоммерческой организацией LoRa Alliance (консорциум) [16]. В альянс входят многие ведущие игроки рынка «Интернета вещей»: IBM, Semtech, Cisco, Inmarsat, Swisscom и др.

В зависимости от региональных распределений, в такой сети используются радиочастоты субгигагерцового диапазона в не требующих лицензирования спектрах частот в диапазонах VHF (30-300 МГц), UHF (300 МГц — 3 ГГц) или 800-930 МГц. Поскольку технология LoRa применяет более низкие радиочастоты, чем стандарты, использующие частоты 2,4 или 5 ГГц, она отличается от них и по радиочастотным характеристикам, при этом сигналы LoRa могут проникать глубоко в здания и в места, недоступные более высокочастотным сигналам.. Архитектура сети представляет собой звезду, конечные устройства подключаются по беспроводной связи к одному или нескольким шлюзам, а шлюзы подключаются к сетевому серверу по стандартному IP-соединению.

Устройство с LoRaWAN-модулем передает данные по радиоканалу на базовую станцию. Станция принимает сигналы от всех устройств в радиусе своего действия, обрабатывает и передаёт на удалённый сервер, используя доступный канал связи (например, Ethernet) [17].

Рисунок 2.2 — LoRaWAN — как реализация LPWAN

Как правило, под LoRa обычно подразумевается тип модуляции, а под LoRaWAN — открытый сетевой протокол LoRa, который не надо напрямую ассоциировать с LPWAN (как уже говорилось ранее, это любая энергоэффективная сеть дальнего радиуса действия). LoRaWAN используется для передачи небольших по объему пакетов данных на дальние расстояния. Такая сеть была разработана специально для распределенных сетей телеметрии, межмашинного взаимодействия, или так называемого М2М (от англ. Machine-to-Machine), и, собственно, «Интернета вещей». Сеть LoRa является одной из наиболее перспективных беспроводных технологий, обеспечивающих среду сбора данных с различного оборудования: датчиков, счетчиков и сенсоров.

Модуляция LoRa сильно выделяется на фоне других типов модуляции, и является настоящим достижением в области радиочастотных технологий. Большинство стандартов ближнего радиуса действия, как было сказано ранее, использует ту или иную разновидность модуляций FSK, OFDM, FHSS или DSSS с расширением спектра. LoRa — это набор методов модуляции, запатентованных компанией Semtech, с расширением спектра посредством линейной частотной модуляции — Chirp Spread Spectrum (CSS). В целом суть этого подхода заключается в перестройке несущей частоты по линейному закону.

Благодаря такой перестройке сигнал становится устойчивым к эффекту Допплера (для мобильных пользователей) и многолучевому замиранию в отражающей радиочастотной среде, а также получает высокий уровень помехоустойчивости. Кроме того, при таком методе расширения спектра низкие битовые скорости (до 300 бит/с) могут избежать влияния источников узкополосных помех, таких как FSK-сигналы, и успешно восстановиться на приемном конце. Это может дать линии связи LoRa преимущество в 15 дБ по сравнению с узкополосным FSK-сигналом при использовании радиочастотных сигналов одинаковой мощности. Что касается шумов, то LoRa может прекрасно и без проблем работать ниже уровня окружающего радиочастотного шума и на 20 дБ или даже еще ниже по отношению к узкополосным источникам помех — из-за усиления, присущего этому виду модуляции с расширенным спектром.

Также технология LoRa позволяет использовать различные комбинации скорости передачи данных и модуляции. Они могут быть выбраны исходя из разных соображений: например, для увеличения скорости передачи данных (до 40 Кбит/с) с меньшим диапазоном покрытия, когда именно скорость передачи является критическим фактором, или для достижения большей дальности связи с низкой радиочастотной мощностью в зашумленных средах. Дело в том, что при снижении скорости передачи данных на один бит приходится больше энергии и его легче распознать на приемном конце — следовательно, при одной и той же потребляемой мощности и чувствительности приемника дальность связи увеличивается. Интересно, что коэффициенты расширения спектра LoRa, называемые SF (от англ. Spreading Factor), при передаче данных могут быть активны в одном канале, не мешая при этом друг другу. Поскольку сигнал CSS проще декодировать, чем сигналы с другими технологиями расширения спектра, то это можно сделать и с меньшей вычислительной мощностью. Что, в свою очередь, приводит к увеличению времени автономной работы устройств «Интернета вещей», несмотря на более сложное решение в части модуляции.

Преимущества LoRa:

• открытый стандарт;
• большая дальность;
• высокая проникающая способность в городской застройке;
• низкое энергопотребление, по оценкам до 10 лет работы сенсора от батареи АА;
• различные нелицензируемые частоты, такие как 109 МГц, 433 МГц, 868 МГц, 915 МГц суб-ГГц ISM полос;
• адаптивная скорость передачи данных;
• поддерживает личные и общественные сети;
• комплексная безопасность и встроенные идентификация и аутентификация.

Недостатки LoRa:

• низкая скорость передачи данных;
• Semtech — единственный поставщик чипов;
• отсутствует роуминг.

СТРИЖ

Система реализовывается российской компанией СТРИЖ-Телематика, используется собственный протокол Marcato 2.0. Частота может быть адаптирована под ISM диапазон.

«СТРИЖ» — это платформа для сбора данных на базе беспроводных LPWAN [18]. Используя новый энергоэффективный протокол радиосвязи, она позволяет устройствам передавать информацию на десятки километров и при этом работать в течение нескольких лет на одной батарее. «СТРИЖ» позиционируется как технология передачи небольшого объема данных — до 20 байт с малой частотой обновления.

Технология до определенной степени схожа с технологией LoRa со всеми плюсами и минусами последней. Принципиальное отличие: у LoRa используется широкополосное кодирование, а у СТРИЖ — узкополосная модуляция. По данным компании, такая модуляция позволяет гораздо эффективнее использовать полосу спектра, увеличить чувствительность и энергоэффективность и снизить стоимость.

По мнению разработчиков системы, данная технология позволяет создать сеть, в которой одна базовая станция собирает данные в радиусе 50 км с сотен тысяч разнотипных автономных датчиков (рисунок 2.3) [18]. Но, поскольку «СТРИЖ» требует собственной инфраструктуры, включая базовые станции, он вряд ли будет дешевле технологий на базе существующих сетей LTE, хотя стоимость оборудования для точки измерения может быть и ниже.

Рисунок 2.3 — Организация сети «СТРИЖ»

SigFox

Система построена одноименной компанией, основанной во Франции в 2009 году [19]. Используется технология Ultra Narrow Band (UNB), та же, что использовалась для связи между подводными лодками во время Второй мировой войны. Эта технология изначально предназначена для связи на низких скоростях передачи данных.

SigFox в настоящее время использует самый популярный европейский ISM диапазон на 868 МГц (как определено стандартом ETSI и СЕРТ), а также 902 МГц в США (как определено FCC), в зависимости от конкретных региональных правил. Система развернута с использованием возможностей современных сотовых сетей.

Устройство может отправить до 140 сообщений в день, и каждое сообщение может содержать до 12 байт полезных данных. 12 байт покрывает потребности устройств, которые передают данные, такие как местоположение устройства, индекс потребления энергии, сигнал тревоги или любой другой тип основной сенсорной информации. Также можно передавать до 4 сообщений из 8 байт полезных данных на каждое устройство в сутки. Для того, чтобы получать сообщения, устройство должно запросить данные с сервера, это должно быть запрограммировано на конкретные события или на определенное время. 8 байт, отправленные на устройство, позволяют при необходимости отправить данные конфигурации, можно оптимизировать срок службы аккумулятора. Этого достаточно, если нет необходимости в полноценной двусторонней связи.

В отличие от своих конкурентов сеть уже развернута по всей Европе и Северной Америке и охватывает десятки тысяч устройств. Компания проводит сертификацию устройств SigFox Ready.

Преимущества SigFox:

• большое покрытие;
• высокая проникающая способность в городской застройке;
• сверхнизкое энергопотребление, по оценкам до 20 лет работы сенсора от 2-х батарей АА;
• гибкость в плане конструкции антенны;
• протокол SigFox совместим с существующими трансиверами;
• низкая стоимость.

Недостатки SigFox:

• низкая скорость передачи данных;
• зависимость от сотовой инфраструктуры;
• ограниченная помехоустойчивость.

Wheitghless

Weightless — группа открытых технологических стандартов связи LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) для обмена данными между базовой станцией и устройствами. Стандарты развиваются некоммерческой организацией Weightless SIG [20]. В настоящее время доступны 3 стандарта — Weightless-N, Weightless-P и Weightless-W. Используются нелицензируемые частоты суб-гигагерцового диапазона.

Weightless-N использует технологию Ultra Narrow Band (UNB), является стандартом односторонней связи. Самый экономичный стандарт в группе как с точки зрения затрат, так и по энергопотреблению.

Weightless-W использует частоты TVWS (TV white space, неиспользуемые частоты телевизионного спектра) там, где это разрешено местными правилами. Это удорожает терминал и увеличивает его энергопотребление.

Weightless-P — последний из стандартов, введен в июле 2015 года, полностью двусторонний, поддерживает все основные диапазоны SRD / ISM (short range devices / industrial, scientific and medical), наиболее производительный в группе, обладает рядом дополнительных возможностей, как роуминг, пейджинг, адаптированное кодирование и др. Поэтому имеет немного меньшую дальность и более высокое энергопотребление.

Преимущества Weightless:

• открытый стандарт;
• большая дальность;
• высокая проникающая способность в городской застройке;
• низкое энергопотребление, по оценкам до 10 лет работы сенсора (Weightless-N);
• различные нелицензируемые частоты (Weightless-P);
• поддерживает личные и общественные сети;
• высокая безопасность;
• низкая стоимость (особенно Weightless-N);

Недостаток Weightless — низкая скорость передачи данных.

GSM, LTE

Консорциум 3GPP (The 3rd Generation Partnership Project), разрабатывающий спецификации для мобильной телефонии, уже давно работает над улучшением GSM (Global System for Mobile Communications, изначально Groupe Spécial Mobile) и LTE (Long-Term Evolution) с точки зрения IoT.

LTE-сети сотовой связи предлагают новые сервисы и низкоскоростные режимы передачи данных. Учитывая, что сотовые сети распространены практически повсеместно, такой подход позволяет устройствам с низким энергопотреблением передавать по ним данные, имея при этом большой диапазон покрытия и длительный срок службы батареи. Однако, как уже было сказано, экономия батарей означает и более низкую скорость передачи данных. Основными предложениями в рамках LTE для разработчиков «Интернета вещей» являются относительно медленный стандарт NB-IoT и более быстрый Cat-M1, что дает известную гибкость в принятии решений.

Преимущества GSM, LTE:

• функционирование на существующей инфраструктуре сотовых операторов;
• широкое распространение в мире;
• высокая скорость передачи данных;
• поддержка личных и общественных сетей;
• высокая комплексная безопасность;
• роуминг.

Недостатки GSM, LTE:

• лицензируемые частоты;
• высокие тарифы.

NB-LTE и NB-CoT

NB-IoT (Narrow-Band Internet of Things) –это совсем недавнее дополнение к технологии беспроводного Интернета, которое представляет собой стандарт сотовой связи для устройств телеметрии с малыми объемами передачи данных [21].

Корпорации Nokia Networks, Ericsson и Intel объединились для продвижения технологии Narrow-Band Long-Term Evolution (NB-LTE). Sprint, Verizon Wireless, Alcatel-Lucent, Qualcomm, Samsung, Sony и ZTE также стали частью этой инициативы.

NB-LTE рассматривается некоторыми экспертами как прямой вызов Huawei Technologies, которая развивает технологию Narrowband Cellular IoT (NB-CIoT). NB-CIoT уже получила поддержку таких тяжеловесов, как Vodafone, T-Mobile, TeliaSonera и China Unicom.

Основное различие между NB-LTE и NB-CIoT сводится к тому, насколько существующие LTE-сети могут быть переориентированы на IoT. Huawei отказался от комментариев на этот счет, но критики подхода «чистого листа» (clean slate) NB-CIoT отмечают, что эта технология требует новых чипсетов и, кажется, не имеет обратную совместимость с LTE-сетями старше Release 13.

По словам представителя Nokia, NB-LTE, напротив, может быть полностью интегрирована в существующие LTE- сети и работает в рамках существующих полос LTE. Другими словами, NB-LTE использует существующую экосистему и, таким образом, обещает большую экономию на масштабе.

В остальном обеим технологиям удалось решить проблему энергосбережения: заявленная продолжительность работы устройства от элемента питания — 10 лет. Кроме того, в несколько раз улучшена проникающая способность в плотной застройке, и количество возможных подключений устройств увеличено на 2 порядка.

Преимущества и недостатки этих технологий естественным образом произрастают из GSM и LTE.

Таким образом, рассмотренные LPWAN-сети в той или иной степени могут использоваться для сбора данных с различного оборудования: датчиков, счётчиков, сенсоров т.п. в промышленном интенсивном садоводстве.

Технология LoRA наиболее полно отвечает требованиям к системе сбора данных и управления в интенсивном садоводстве.

Выбор технологии LoRA для использования в системе управления обусловлен ее уникальными особенностями [22]:

• Большая дальность передачи радиосигнала по сравнению с другими беспроводными технологиями, используемыми для телеметрии. Благодаря высокой чувствительности приёмника и применению модуляции LoRa обеспечивается устойчивая связь на расстоянии до 5 км в городских условиях при плотной застройке и до 15 км в зоне прямой видимости.
• Низкое электропотребление. Оконечное устройство (например, датчик) может работать до 10 лет от одной батареи ёмкостью 3400mAh благодаря сверхбыстрому переходу из режима сна и обратно и низкому энергопотреблению в режимах приема и передачи данных.
• Защита данных. Безопасность протокола LoRaWAN гарантируется следующими условиями: 64-разрядный уникальный номер устройства [EUI 64], 128-разрядный сетевой ключ соединения [AES 128], 128-разрядный сетевой ключ приложения [AES 128].
• Масштабируемость. Один шлюз (базовая станция) может обслуживать до 5 тысяч оконечных узлов на каждый км2, а топология типа «звезда» без использования повторителей позволяет легко наращивать сеть.

В России технология LoRa делает первые шаги, а например, в Китае она уже применяется очень широко. Сегодня Китай стал локомотивом продвижения LoRaWAN» [23].

Производителем оборудования с поддержкой технологии LoRa в России является компании «Вега-Абсолют», г. Новосибирск [24].

2.2 Разработка проектно-конструкторской документации на систему автоматического контроля влажности почвы и систему управления поливом

2.2.1 Выбор структуры автоматизированной системы контроля и управления. Разработка структурной схемы комплекса технических средств

Структурная схема комплекса технических средств представлена на рисунке 2.4

При построении автоматизированной системы контроля и управления используется иерархическая информационная структура с применением на разных уровнях вычислительных средств различной мощности.

Для разработки данной автоматизированной системы контроля и управления выбрана трехуровневая структура комплекса технических средств (КТС).

АРМ оператора/агронома

Базовая станция LORA

Щит управления поливом

Датчики влажности почвы

Счетчики воды

Клапаны воды с электроприводом

Ethernet

(основной канал)

Ethernet

(основной канал)

GPRS/GSM

(альтернативный канал)

Сеть LoraWAN

(беспроводная передача данных)

Электрические

сигналы

Рисунок 2.4 — Структура комплекса технических средств

Первый (нижний) уровень представлен датчиками и исполнительными механизмами. Датчики представлены измерительными преобразователями влажности почвы. Датчики имеют выходной унифицированный сигнал 4…20 мА, пропорциональный относительной влажности почвы. Передача информация от датчиков влажности на автоматизированное рабочее место оператора/агронома осуществляется посредством беспроводной сети LoRaWAN. В проекте используется коммуникационное оборудование сети LoRaWAN отечественной компании «ВЕГА Абсолют» — базовой станции БС1-2 и конвертором токовой петли ТП-11.

Клапаны с электроприводом осуществляют управление подачей воды в капельную систему орошения и дождевания. Управление клапанами осуществляется сигналами 24VAC, поступающими от щита управления поливом.

Второй (средний) уровень комплекса технических средств представлен базовой станцией сети LoRaWAN и щитом управления поливом, в котором расположен управляющий контроллер ОВЕН ПЛК-210.

Базовая станция сети LoRaWAN осуществляет взаимодействие с конверторами токовой петли с подключенными к ним датчиками влажности почвы. Для передачи данных на сервер и АРМ оператора/агронома в качестве основного канала используется сеть Ethernet. Возможен альтернативный способ передачи данных (при очень большом удалении базовой станции от сервера) с использованием беспроводного канала GSM/GPRS.

Контроллер ОВЕН ПЛК-210, установленный в щите управления поливом выполняет:

• сбор сигналов от счетчиков воды, установленных на линиях подачи воды на каждый участок;
• реализацию алгоритмов управления и формирование управляющих сигналов на исполнительные механизмы (клапаны);
• передачу и прием информации из промышленной сети Ethernet.

Третий (верхний) уровень комплекса технических средств представлен АРМом оператора/агронома, который совмещен с сервером сети LoRaWAN.

АРМ оператора осуществляет выполнение следующих функций:

• формирование сетевых запросы к контроллеру среднего уровня и базовой станции;
• получение от них оперативной информации о ходе технологического процесса;
• сигнализация (световая и звуковая) о выходе параметров за предупредительные и предельно допустимые (аварийные) границы;
• отображение на экране монитора хода технологического процесса в удобном для оператора виде (в цифровом виде, в виде трендов, динамизированных мнемосхем);
• осуществление долговременного хранения динамической информации (ведение архива) о ходе процесса;
• коррекция необходимых параметров алгоритмов управления;
• реализация функций ручного (дистанционного) управления любым клапаном на линиях подачи воды;
• автоматическая генерация отчетов;
• протоколирование всех действий оператора по управлению системой.

Реализация этих функция возможна при использовании в составе АРМ оператора SCADA-системы КРУГ-2000.

2.2.2 Выбор основных технических средств

Управление поливом осуществляется из операторского помещения, в котором находятся автоматизированное место оператора и щит управления поливом.

Измерение влажности почвы осуществляется с помощью измерительного преобразователя TH-12 (рисунок 2.5). Датчик влажности ТН-12 предназначен для преобразования относительной влажности в унифицированный выходной сигнал 4-20 мА или передачи измеренных значений по интерфейсу RS-485 (Modbus RTU). Питание прибора – 12…30 В, поддерживаемые интерфейсы и протоколы — 4-20мА/Modbus RTU, диапазон измерений относительной влажности – 0…100%, степень пылевлагозащиты — IP68, абсолютная погрешность измерения влажности± 3,0 %(0-53%);± 5,0 %(53-100%).

Рисунок 2.5 — Датчик влажности ТН-12

Датчик влажности ТН-12 работает в комплекте с конвертером Вега ТП-11. Конвертер Вега ТП-11 (рисунок 2.6) предназначен для считывания показаний с устройств, имеющих интерфейс токовая петля 4-20 мА, с последующим накоплением и передачей этой информации в сеть LoRaWAN. Конвертер может быть использован для снятия показаний с любых датчиков и промышленного оборудования с интерфейсом 4-20 мА, таких как температурные датчики, датчики влажности, датчики давления. Конвертер является автономным устройством и обеспечивает питание подключаемых датчиков напряжением 24 В непосредственно через интерфейс 4-20 мА.

Рисунок 2.6 — Конвертер Вега ТП-11

Элементом питания для конвертера служит встроенная батарея ёмкостью 6400 mAh, рассчитанная на срок службы до 10 лет при передаче данных один раз в сутки. Также конвертер может работать от внешнего источника питания с напряжением 10…36 В.

Настройка конвертера осуществляется по USB с помощью специального ПО «Vega LoRaWAN конфигуратор».

Технические характеристики конвертера Вега ТП-11 представлены на рисунке 2.7.

В целях экономии ресурса батареи конвертера питающее напряжение 24 В подаётся не постоянно. Напряжение 24 В подаётся на устройство «4-20 мА» за несколько секунд до выполнения опроса для того чтобы датчик успел включиться и установить соответствующий измеряемому параметру ток. Это время, так называемое «время прогрева», является настраиваемым из конфигуратора параметром и может устанавливаться от 1 до 60 секунд.

Рисунок 2.7 – Технические характеристики конвертера Вега ТП-11

Взаимодействие по сети LORAWAN с конвертерами Вега ТП-11 осуществляется с помощью базовой станции Вега БС-2.2 (рисунок 2.8). Базовая станция Вега БС предназначена для разворачивания сети LoRaWAN на частотах диапазона 863-870 МГц. Базовая станция работает на операционной системе Linux и имеет предустановленное ПО Packet forwarder.

Рисунок 2.8 – Базовая станция Вега БС-2.2

Питание базовой станции и сообщение с сервером осуществляется через канал Ethernet. Настройка осуществляется через канал Ethernet либо через интерфейс базовой станции, либо по протоколу SSH с помощью любой терминальной программы (например, PuTTY).

Базовые станции Вега БС-2 и Вега БС-2.2 имеют дополнительно 3G-модуль, который обеспечивает дополнительный канал связи и GPS/ГЛОНАСС-модуль для определения местоположения базовой станции и синхронизации встроенных часов по сигналам навигационных спутников.

Технические характеристики базовых станций представлены на рисунке 2.9.

Рисунок 2.9 – Технические характеристики базовых станций ВЕГА

Управление технологическим процессом осуществляется отечественным программируемым логическим контроллером ОВЕН ПЛК-210 (рисунок 2.10).

Рисунок 2.10 — Программируемый логический контроллер ОВЕН ПЛК-210

ОВЕН ПЛК210 – новая линейка моноблочных контроллеров с расширенными коммуникационными возможностями и дополнительными функциями надежности.

Контроллер программируется в среде CODESYS V3.5 SP14 Patch 3. В рамках единого ПО пользователь разрабатывает управляющую логику, человеко-машинный интерфейс и настраивает обмен с другими устройствами. В качестве модулей расширения входных и выходных сигналов рекомендуется к использованию линейка модулей Мх210 с интерфейсом Ethernet.

Основным коммуникационным интерфейсом ПЛК210 является Ethernet. Контроллер имеет 4 порта Ethernet, 3 из которых объединены в управляемый коммутатор. Это позволяет использовать различные сетевые топологии, а также применять контроллер в качестве шлюза между промышленной сетью и сетью предприятия.

Контроллер ОВЕН ПЛК210 на борту имеет встроенные дискретные входы-выходы. В проекте дискретные входы используются для приема сигналов от счетчиков воды, а дискретные выходы – для управления электроприводами клапанов на линиях подачи воды.

В дополнение к контроллеру для увеличения числа дискретных выходов в проекте используется 16-ти канальный модуль дискретного вывода с интерфейсом Ethernet МУ-402 (рисунок 2.11).

Рисунок 2.11 — 16-ти канальный модуль дискретного вывода ОВЕН МУ-402

Управление подачей воды в системах капельного полива и дождевания осуществляется с помощью электромагнитных клапанов PGV фирмы HUNTER (рисунок 2.12)

Рисунок 2.12 — Электромагнитные клапаны PGV фирмы HUNTER

Электромагнитные клапаны PGV состоят из двух камер, отделенных мембраной. В мембране есть отверстие, благодаря которому при закрытом положении клапана мембрана прижата к нижней камере. При открытии соленоида (вручную или с пульта управления) открывается дополнительное отверстие, большее по диаметру, чем в мембране. Давление в верхней камере становится меньше, чем в нижней, мембрана поднимается, и вода поступает в линию.

Для ручной регулировки потока воды через клапан применяют вентиль контроля потока, прижимающий или отпускающий мембрану (диафрагму). Стандартные клапаны оснащены соленоидами переменного тока 24В.

Корпус изготовлен из высококачественного ПВХ, а прочная диафрагма специально разработана для интенсивной эксплуатации. В зависимости от диаметра подсоединяемой к клапану трубе бывают следующие варианты исполнения: 1 дюйм, 1 ½ дюйма, 2 дюйма.

2.2.3 Описание функциональной схемы автоматизации

Функциональная схема автоматизации является основным технологическим документом, определяющим объем автоматизации.

ФСА представляет собой чертеж, на котором схематично изображено основное техническое оборудование, коммуникации, органы управления и средства автоматизации с указанием связей между технологическим оборудованием и элементами автоматики.

Рассмотрим функциональную схему автоматизации процесса контроля влажности и управления поливом.

Согласно техническому регламенту необходимо осуществлять контроль влажности почвы. Контроль влажности осуществляется датчиками TH-12. Позиции датчиков представлены в таблице 2.3. Датчики влажности имеют выходной сигнал 4…20 мА и работают в комплекте с конвертерами токовой петли ВЕГА ТП-11. Позиции соответствующих приборов также приведены в таблице 2.3.

Сигналы с конвертеров ВЕГА ТП-11 через сеть LoRaWAN поступают на базовую станцию и затем на сервер и в АРМ оператора/агронома.

Управление влажностью почвы на различных участках осуществляется за счет подачи воды через клапаны с электроприводом. Необходимое количество подаваемой воды определяется с помощью счетчиков жидкости.

Счетчики жидкости имеют дискретный выходной сигнал, который поступает на дискретные входы контроллера управления поливом. Контроллер осуществляет подсчет поданной на каждой участок воды и в соответствии с заданием производит управление соответствующими клапанами. Позиции соответствующих счетчиков и клапанов приведены в таблице 2.4.

Таблица 2.3 – Позиционные обозначения приборов системы контроля влажности почвы

Таблица 2.4 – Позиционные обозначения приборов системы управления поливом

2.3 Разворачивание и настройка сети LoRaWAN

Сеть LoRaWAN это радиосеть (рисунок 2.13). Общение между оконечными устройствами и сервером осуществляется через ретрансляторы радиосигнала, в роли которых выступают базовые станции Вега БС-1 или Вега БС-2.

Рисунок 2.13 – Структура сети LoRaWAN

Базовые станции зарегистрированы на сервере и имеют привязку к серверу. Оконечные устройства зарегистрированы на сервере и имеют привязку к серверу. Между базовыми станциями и оконечными устройствами никакой конкретной привязки нет. Базовая станция передает сообщения с сервера в эфир, а все оконечные устройства в радиусе распространения сигнала принимают эти сообщения. Также и наоборот, оконечное устройство передает сообщения в эфир, а все базовые станции поблизости принимают эти сообщения и передают на сервер, к которому привязаны. Сообщения содержат идентификационную информацию, поэтому сервер не обрабатывает сообщения с устройств, не зарегистрированных на данном сервере, так же и оконечные устройства не обрабатывают сообщения, предназначенные для другого оконечного устройства.

Таким образом, построение сети начинается с организации сервера. Сервер должен работать круглосуточно для обеспечения работы сети. Далее необходимо обеспечить связь базовой станции и сервера, после чего можно начинать подключать оконечные устройства.

Построение сети осуществляется в несколько этапов.

1. Установка и настройка сервера.

2. Подключение базовой станции к серверу.

3. Подключение оконечных устройств к серверу.

4. Установка оборудования на место его работы.

Причем первый этап необходимо осуществлять на компьютере, который впоследствии станет сервером и будет круглосуточно работать. Второй и третий этапы можно осуществлять в любом удобном месте с компьютером, подключенным к сети Интернет. Четвертый этап осуществляется на местах установки конкретных устройств.

Этап 1. IOT VEGA SERVER

После скачивания архива с нужной версией сервера, следует распаковать архив, зайти в папку и открыть файл settings.conf в любом текстовом редакторе. Данный файл содержит настройки сервера. Содержимое файла приведено ниже. Красным выделены строки, в которых следует произвести изменения, синим отображены комментарии файла, зелёным комментарии данного руководства.

После внесения необходимых изменений файл настроек следует сохранить и закрыть. Для корректной работы сервера нужно также установить драйвера openSSL и msvc c++ 2013, папки с которыми находятся в корневой папке сервера. После этого можно запустить файл iot-vega-server.exe и убедиться, что сервер работает (рисунок 2.14).

Рисунок 2.14 – Проверка работоспособности сервера

О корректной работе сервера говорят строки UDP socket has opened и WebSocketServer has opened, а также отсутствие каких-либо сообщений об ошибках.

Этап 2. Базовая станция

После запуска сервера можно приступать к подключению и настройке базовой станции. Для подключения базовой станции к компьютеру потребуется установить драйвер для COM-порта (его можно скачать на сайте iotvega.com со страницы базовой станции). Также необходима терминальная программа PuTTY или любая другая терминальная программа с поддержкой подключения по SSH. Подключение осуществляется в следующем порядке:

1. Подключить базовую станцию к POE-адаптеру.

2. Подключить POE-адаптер к LAN разъему сетевого оборудования и подключить в сеть электропитания.

3. Подключить базовую станцию к компьютеру по USB.

4. Установить драйвер для COM-порта. В диспетчере устройств в разделе «Порты» убедиться, что появился COM-порт подключенной базовой станции и запомнить его номер.

5. Открыть программу PuTTY, выполнить подключение по последовательному порту согласно руководству по эксплуатации базовой станции.

6. После этого открыть программу PuTTY, выбрать способ подключения Serial, и ввести номер виртуального COM-порта базовой станции и скорость (115200) в соответствующие поля.

7. После чего нажать Open.

После подключения к базовой станции появится окно терминала PuTTY, где нужно ввести логин и пароль.

Программа Packet forwarder запускается автоматически при старте системы. Перед тем, как настраивать базовую станцию нужно завершить процесс Packet forwarder, набрав команду:

/etc/init.d/lora_watchdog stop

Листаем файл настроек вниз до строчки gateway_conf.

В данном разделе нужно указать IP-адрес и UDP-порт сервера, указанные в файле настроек сервера settings.conf.

Порт указываем дважды, в строчках serv_port_up и serv_port_down один и тот же.

После внесения изменений нажать ctrl+X – выход из файла. На предложенный вопрос о сохранении изменений нажать клавишу Y. Подтвердить клавишей Enter. После изменения настроек базовой станции необходимо снова запустить процесс:

/etc/init.d/lora_watchdog start

После чего процесс Packet forwarder будет запущен с новыми настройками. В окне сервера появится запись о подключенной базовой станции. Обратите внимание на значение отклика (параметр LATENCY), он может варьироваться в зависимости от качества связи от 0 до 100 по сети Ethernet и от 100 до 500 по сети 3G в порядке нормы.

Сервер и базовая станция друг друга видят, можно закрыть PuTTY. Сервер должен оставаться открытым.

IOT VEGA ADMINTOOL

Открыть папку с программой, найти файл config.js и открыть с помощью любого текстового редактора. В данном файле всего две строчки:

const address_ws = ‘ws://127.0.0.1:8002’;

const demo_user = false;

Изменить следует IP-адрес и номер порта в соответствии с указанными в файле настрое сервера settings.conf, но в этот раз нужно использовать TCP-порт. После чего сохранить и закрыть файл. Запустить файл index.html с помощью любого браузера. Откроется web-страница с панелью ввода логина и пароля. Первым делом следует нажать кнопку в виде шестеренок.

Появится строка с адресом и портом сервера, указанными в файле настроек config.js, а также значок подключения к серверу. Зелёный значок означает успешное подключение.

В поля Login и Password необходимо ввести логин и пароль, указанные в файле settings.conf соответственно. Нажать кнопку Sign in. Приложение IOT Vega AdminTool запущено.

Во вкладке Gateways можно увидеть подключенную базовую станцию. В колонке Active отображается статус базовой станции, зелёная галочка означает, что базовая станция передаёт данные на сервер.

ЭТАП 3 — ПОДКЛЮЧЕНИЕ ОКОНЕЧНЫХ УСТРОЙСТВ

Перед первым подключением устройства к компьютеру необходимо установить драйвер для COM-порта stsw-stm32102. После запуска исполняемого файла VCP_V1.4.0_Setup.exe появится окно установщика: В этом окне нужно нажать кнопку Next, затем Install, после чего начнётся установка. По окончании появится окно успешного завершения установки. После нажатия Finish драйвер готов к работе, — можно подключать оконечные устройства по USB.

Все оконечные устройства настраиваются с помощью программы «Vega LoRaWAN Configurator» при подключении к компьютеру по USB. Программа «Vega LoRaWAN Configurator» не требует установки. При запуске исполняемого файла появляется окно работы с программой. Для подключения к устройству необходимо выполнить следующие шаги:

1. Подключить USB-кабель к устройству.

2. Запустить программу «Vega LoRaWAN Configurator».

3. Нажать кнопку «Подключиться» в меню слева.

Программа автоматически распознает тип устройства, и меню выбора устройства станет неактивным.

Всё, что нужно для подключения устройства к сети находится во вкладке «Информация».

Данные для ABP – отображаются данные, необходимые для регистрации устройства в сети LoRaWAN в режиме активации ABP (Activation By Personalization).

Данные для OTAA – отображаются данные, необходимые для регистрации устройства в сети LoRaWAN в режиме активации OTAA (Over The Air Activation).

Для подключения устройства к серверу в программе IOT Vega AdminTool необходимо перейти на вкладку Devices и нажать кнопку «+». Появится окно подключения нового оконечного устройства. Поля, обязательные для заполнения подсвечены красным цветом. Также рекомендуется указывать имя девайса, чтобы можно было однозначно идентифицировать его при большом количестве подключенных устройств.

После заполнения всех полей нажать кнопку Save. Устройство появится в списке устройств.

В программе «Vega LoRaWAN Configurator» нажать кнопку «Присоединиться к сети». Убедиться, что пакет пришел на сервер, в столбце Last connection появится информация с датой и временем последнего пакета.

Теперь можно настроить устройство в программе «Vega LoRaWAN Configurator» в соответствии с руководством по эксплуатации на конкретное устройство. После чего отсоединить устройство от компьютера. Таким образом, можно подключить любые оконечные устройства к сети LoRaWAN.

ЭТАП 4 — УСТАНОВКА ОБОРУДОВАНИЯ НА МЕСТО ЕГО РАБОТЫ

Теперь, когда сеть LoRaWAN построена и успешно функционирует, нужно разместить базовые станции и оконечные устройства там, где они будут работать постоянно. Работа сети во многом зависит от правильного взаимного расположения антенны базовой станции и оконечных устройств. Проверить качество сигнала можно с помощью тестера сети LoRaWAN. Порядок проведения работ зависит от конкретных целей, для которых строится сеть, и порядок размещения устройств и антенны выбирается в соответствии с ними.

Основные рекомендации по размещению антенны даны в руководстве по эксплуатации на базовую станцию. Общее правило – антенна должна быть расположена на высокой точке, на открытом пространстве, чтобы ничего не мешало распространению сигнала. Чем мощнее антенна, тем дальше распространяется сигнал, поэтому рекомендуется использовать антенну с усилением, по крайней мере, 10 dBi. С такой антенной зона покрытия базовой станции может достигать 5 км в городе, и 15 км за городом.

Базовая станция соединяется с антенной проводом, поэтому может находиться в любом месте, удобном для подключения к сети Ethernet или 3G. После установки базовой станции и антенны и проверки корректной работы базовой станции через IOT Vega AdminTool можно приступать к установке оконечных устройств. С помощью тестера сети можно убедиться в качестве сигнала на месте установки оконечного устройства. Далее подключить устройство по схеме согласно руководству по эксплуатации на конкретное устройство. И нажать кнопку активации на плате. Устройства с импульсными входами при подключении к ним внешних счетчиков могут накапливать случайные импульсы. После завершения настройки такого устройства необходимо сбросить эти показания, удерживая кнопку активации в течении 5 секунд, а затем снова включить устройство. Корректность работы оконечных устройств также можно проверять через IOT Vega AdminTool.

Построение сети завершено.

3 НАПРАВЛЕНИЕ «ГЛОБАЛЬНАЯ СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ И СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ»

3.1 Разработка прикладного программного обеспечения управляющего контроллера системы управления капельным поливом тест-полигона «Умный сад»

3.1.1 Описание программного обеспечения управляющего контроллера

Одним из самых популярных в мире универсальных комплексов программирования является инструментальная система CoDeSys, которая поддерживает стандарт МЭК и учитывает фирменные особенности большого количества ПЛК различных фирм.

Инструментальная система CoDeSys (Controllers Development System) фирмы 3S (Smart Software Solutions) относится к классу систем CASE-типа (Computer Aided Software Engineering) и представляет проектировщику удобную среду для программирования контроллеров на языках МЭК [3 — 5]. Используемые редакторы и отладочные средства базируются на широко известных принципах. CoDeSys позволяет использовать языки: IL, ST, LD, SFC, FBD, а так же язык непрерывных функциональных схем CFC (Continuous Flow Chart), который относится к языкам высокого уровня и является продолжением языка FBD.

Отечественная компания ОВЕН является производителем средств промышленной автоматизации собственной разработки на современной элементной базе.

В настоящее время компанией выпускаются программируемые логические контроллеры четырех серий:

• контроллеры с HMI для локальных систем автоматизации ОВЕН ПЛК63/ПЛК73. Основные области применения этих контроллеров: центральные и индивидуальные тепловые пункты, жилищно-коммунальное хозяйство, котельные и различные небольшие установки;
• контроллеры для малых систем автоматизации ОВЕН ПЛК100/ПЛК150/ПЛК154. Данные ПЛК предназначены для управления средними и малыми объектами, и для построения систем диспетчеризации;
• моноблочные контроллеры с дискретными и аналоговыми входами/выходами для средних систем автоматизации ПЛК110/ПЛК160. Данные ПЛК предназначены для автоматизации систем средней сложности, для создания распределенных систем управления;
• коммуникационные контроллеры ПЛК/210/ПЛК304/ПЛК323, Данные ПЛК это PC — совместимые контроллеры под управлением ОС Linux, которые могут быть использованы для организации взаимодействия между различным оборудованием, оснащенным различными же интерфейсами и протоколами связи.

Первые три серии ПЛК компании ОВЕН используют в качестве инструментальной системы программирования систему CoDeSys v.2, при этом могут быть использованы различные порты ПЛК (USB Device, Ethernet, RS-232 Debug).

Для программирования коммуникационных контроллеров ПЛК210/ПЛК304/ПЛК323 используется система CoDeSys v3.5.

CoDeSys реализует поддержку всех пяти стандартных (IEC 61131-3) языков программирования ПЛК:

1. Язык последовательных функциональных схем SFC (Sequential Function Chart) .

2. Язык функциональных блоковых диаграмм FBD (Function Block Diagrams)+ расширенный аналог FBD – CFC (Continuous Flow Diagram).

3. Графический язык релейных диаграмм или релейной логики LD (Ladder Diagrams).

4. Язык структурированного текста ST (Structured Text) .

5. Язык инструкций IL (Instruction List).

1. Язык последовательных функциональных схем SFC (Sequential Function Chart) – графический язык, позволяет описать логику программы на основе чередующихся процедурных шагов и условных переходов, а также представить последовательно-параллельные задачи в понятной и наглядной форме. Основными элементами языка являются шаг и переход.

Шаг представляет собой набор операций над переменными. Переход – набор логических условий, определяющий передачу управления к другому шагу.

По внешнему виду описание на языке SFC напоминает хорошо известные логические блок-схемы алгоритмов, при этом SFC предоставляет возможности построения сложных распараллеленных алгоритмов. Язык SFC является наиболее важным из семейства языков стандарта IEC 61131-3. Однако SFC не имеет средств для описания шагов и переходов, и их содержание должно быть выражено средствами других языков стандарта.

2. Язык функциональных блоковых диаграмм FBD (Function Block Diagrams) – графический язык, позволяет создать программу практически любой сложности с использованием библиотечных функций (арифметических, тригонометрических, строковых) и функциональных блоков (логических, ПИД-регулирования, мультиплексоров и др.).

Программа на языке FBD выглядит как набор блоков, между входами/ выходами которых графически установлены связи. Программирование сводится к выбору необходимых библиотечных функций и блоков и соединению их соответствующих входов/выходов. В результате получается максимально наглядная и хорошо контролируемая программа.

3. Графический язык релейных диаграмм или релейной логики LD (Ladder Diagrams) является стандартизованным вариантом класса языков релейно-контактных схем и применяется для описания логических выражений различного уровня сложности. Логические выражения на этом языке описываются в виде контактов и катушек реле, которые широко применялись в области автоматизации в 60-х – 70-х годах ХХ века. Ввиду своих ограниченных возможностей язык дополнен такими средствами, как таймеры, счётчики и др.

4. Язык структурированного текста ST (Structured Text) относится к классу текстовых языков высокого уровня и предоставляет булевые и арифметические операторы, оператор ветвления if-then-else, операторы цикла. По мнемонике язык ST похож на Паскаль. На его основе можно создавать гибкие процедуры обработки данных. Язык структурированного текста является основным для программирования последовательных шагов и переходов языка SFC.

5. Язык инструкций IL (Instruction List) – текстовый язык низкого уровня. Выглядит как типичный язык Ассемблера. Язык IL позволяет создавать эффективные, оптимальные по быстродействию программы.

3.1.2 Краткое описание процедур программной реализации системы управления поливом

В соответствии с разработанным техническим обеспечением на систему управления управляющий контроллер ОВЕН ПЛК210 формирует дискретные выходные сигналы на открытие/закрытие клапанов.

Прикладное программное обеспечение управляющего контроллера разработано в среде CodeSys с использованием языков программирования ST, CFC и SFC.

Связь программного обеспечения управляющего контроллера с программным обеспечением верхнего уровня (АРМом оператора) осуществляется посредством ОРС-технологии с использованием OPC-сервера.

Прикладное программное обеспечение управляющего контроллера включает несколько взаимосвязанных процедур.

Процедура logik написана на языке CFC и осуществляет:

1. управление электроприводами клапанов
2. обработку сигналов от счётчиков воды.

Функциональный блок counter использует дискретный выход счетчиков для преобразования в количество прошедшей через счетчик воды, написан на языке ST.

Функциональный блок dozir, описывает алгоритм автоматического дозирования заданного количества воды, с формированием управляющего сигнала на клапан, реализован на языке SFC.

3.2 Разработка прикладного программного обеспечения локального автоматизированного рабочего места оператора (агронома) c использованием SCADA-системы

Целью создания системы является повышение экономических показателей за счет усовершенствования системы контроля и управления, оперативной сигнализации и протоколирования хода процесса полива, повышения технологической дисциплины.

Достижение этой цели обеспечивается внедрением на объекте современных средств автоматизации — программно-логического контроллера и персонального компьютера.

Поставленная цель достигается за счет:

• оперативного и высокоэффективного контроля и управления процессом полива;
• применения современных технических средств и методов контроля;
• точной, достоверной автоматической регистрации технологического процесса, что обеспечивает повышение технологической дисциплины;
• оперативной вычислительной обработки результатов функционирования технологических агрегатов;
• представления информации в удобном для дальнейшей обработки виде.

Система обеспечивает:

• заданную точность и достоверность контроля;
• дистанционное управление исполнительными механизмами;
• снижение количества предаварийных ситуаций за счет оперативной предупредительной цветовой и звуковой сигнализации;
• возможность анализа работы технологического оборудования и действий оператора за длительный промежуток времени;
• улучшение условий труда оперативного персонала;
• возможность наращивания функций.

3.2.1 Функции, регламент и режимы работы системы

АСУТП реализует комплекс информационных и вспомогательных функций.

Информационные функции:

• контроль и измерение технологических параметров;
• сигнализация отклонений параметров от установленных границ;
• ручной ввод данных;
• формирование и выдача данных оперативному персоналу в форматах протокола сообщений, режимных листов и протоколов аварийных ситуаций;
• вычисление косвенных переменных;
• сбор и накопление данных.

Управляющие функции:

• выдача управляющих воздействий с клавиатуры ПК на запорную арматуру и др. технологическое оборудование;
• изменение режима работы объекта в системе реального времени путем выбора соответствующего алгоритма управления.

Вспомогательные функции:

• автоматический перезапуск ПК при срабатывании WatchDog;
• оперативная перенастройка системы и реконфигурация программного обеспечения;
• подробная экранная помощь оператору;
• коррекция времени абонентов системы;
• осуществление переходов зима-лето;
• регистрация лица, осуществляющего управление объектом.

Основным режимом функционирования системы контроля является автоматизированный диалоговый режим.

АСУТП представляет собой двухуровневую систему.

В системе АСУТП используются:

• Контрольно-измерительные приборы, необходимые для контроля за ходом процесса;
• Исполнительные механизмы, необходимые для управления процессом;
• Контроллер — обеспечивает ввод, обработку и вывод всех сигналов датчиков и устройств системы.
• Блок бесперебойного питания (АБП), обеспечивающий работу системы при выключенной электросети.
• Станция оператора – на базе персонального компьютера в комплекте.

Станция оператора

Станция оператора реализована на базе персонального компьютера и функционирует под управлением операционной системы Windows. Станция оператора предназначена для сбора, обработки оперативных данных от УСО, хранения и отображения архивной информации по заданным параметрам.

На станции оператора реализуются следующие функции:

• индикация на экране монитора общей мнемосхемы процесса полива с динамической индикацией выведенных на них параметров, отображающих состояние определенных зон технологического объекта; для визуализации состояния процесса используется ряд стандартных кадров;
• индикация на экране и звуковая сигнализация выхода параметров за технологические и аварийные пределы, сигнализация аварийных ситуаций;
• дистанционное управление исполнительными механизмами;
• задание параметров ведения процесса;
• разграничение доступа к средствам системы управления по паролю;
• просмотр в журналах системы следующей информации:
• Сообщений о действиях операторов-технологов;
• Сообщений о работе комплекса технических средств контроля и управления;
• Просмотр истории параметров процесса на экране дисплея в виде графиков и таблиц и распечатки на принтере в табличном виде или как копии экрана;
• Просмотр архивов печатных документов на экране дисплее.

После запуска станции оператора, на базе пакета программ системы КРУГ-2000 (для Window), на экране монитора станции оператора появляется основное окно системы. Способы запуска станции оператора описаны в разделе «Запуск станции оператора».

Окно системы разбито на 6 областей отображения информации (Рисунок 3.1):

1 — основное меню,

2 — панель инструментов основного окна системы,

3 — панель сообщений,

4 — поле мнемосхем рабочего стола,

5 — панель выбора видеокадров,

2

1

5

4

3

Рисунок 3.1 – Описание элементов окна системы

3.2.2 Основное меню системы

В верхней части окна системы располагается основное меню системы, предназначенное для выбора отдельных функций управления системой, и состоящее из следующих выпадающих подменю:

• Подменю «Файл» – предназначено для вывода на печать мнемосхемы текущего окна системы, предварительного просмотра выводимой на печать информации, для выбора принтера, определения параметров настройки принтера и выхода из системы,
• Подменю «Окна» – предназначено для работы с окнами в системе,
• Подменю «Помощь» – предназначено для получения справочной информации о функциях системы.

Выбор подменю и их функций осуществляется с помощью мыши или «горячих клавиш» — комбинаций клавиши «Alt» и подчеркнутой буквы, входящей в имя подменю.

Описание подменю «Файл»

Подменю «Файл» состоит из следующих подменю:

• Печать – вывод на печать изображения текущего окна системы с возможностью выбора принтера и параметров страницы,
• Предварительный просмотр – предварительный просмотр изображения текущего окна, выводимого на печать. В окне предварительного просмотра расположены кнопки управления режимом просмотра:
• Печать – вывод на печать изображения текущего окна,
• Приблизить – увеличение масштаба изображения для просмотра. По умолчанию на экран выводится вся страница целиком. Изменение масштаба изображения при просмотре осуществляется также и последовательными нажатиями левой клавишей мыши, при этом изображение будет меняться от минимального до максимального и обратно.
• Отодвинуть – уменьшение масштаба изображения для просмотра,
• Закрыть – выход из режима предварительного просмотра,
• Следующая страница – просмотр следующей страницы,
• Предыдущая страница – просмотр предыдущей страницы,
• Две страницы/Одна страница – режим отображения страниц в окне предварительного просмотра.
• Установка принтера – выбор принтера по умолчанию для печати изображения текущего окна,
• Выход – выход из процесса «Станция оператора». При установке прав доступа на выход из станции оператора (задаются в «Генераторе базы данных» и «Генераторе динамики»), данных пункт меню становится недоступным. В этом случае выход из программы возможен только с определенных видеокадров системы с соответствующими правами доступа. В данной системе выход осуществляется с видеокадра «Диагностика», при щелчке мышью на кнопке «Выход из системы».

Описание подменю «Просмотр»

Подменю «Просмотр» состоит из следующих подменю:

• Режим редактирования – реализует вызов мнемосхем, приборов управления, работа с функциями системы через панель инструментов и основное меню.
• Режим перемещения – позволяет перемещать фрагмента окна с помощью мыши (активен когда всё изображение не помещается в текущие размеры окна).
• Режим масштабирования – позволяет увеличивать масштаб изображения в активном окне.
• Масштаб 1:1 – позволяет отображать текущее окно в реальных размерах.
• Показать все – позволяет отображать изображение мнемосхемы в окне с учетом размеров окна.
• Отодвинуть – позволяет уменьшить масштаб изображения в активном окне.
• Приблизить – позволяет увеличить масштаб изображения в активном окне.

Описание подменю «Окна»

Подменю «Окна» состоит из следующих подменю:

• Каскад – расположение открытых окон мнемосхем каскадом, начиная от левого верхнего угла поля мнемосхем рабочего стола. При этом все открытые мнемосхемы (в случае многооконного режима отображения) располагаются каскадом сверху вниз и слева направо в порядке их открытия или активизации. Активное окно с мнемосхемой всегда располагается в самом верхнем слое области рабочего стола.
• Горизонтальная черепица — расположение открытых окон мнемосхем, с упорядочиванием окон сверху вниз,
• Вертикальная черепица — расположение открытых окон мнемосхем, с упорядочиванием окон слева направо,
• Упорядочить значки – упорядочивание расположения минимизированных окон мнемосхем вдоль нижней границы рабочего стола.

Описание подменю «Помощь»

Подменю «Помощь» состоит из следующих подменю:

• Вызов помощи – вызов справочной службы по функциям системы,
• О программе – вывод информации о текущей версии программы «Станция оператора».

3.2.3 Панель инструментов основного окна системы

В верхней части основного окна системы, под основным меню системы располагается панель инструментов системы в виде набора кнопок, с помощью которых выполняются стандартные функции системы КРУГ-2000 (для Windows). Вызов функций осуществляется щелчком левой клавиши мыши на соответствующей кнопке (Рисунок 3.2). При задержке курсора мыши на кнопке без нажатия клавиши, возле кнопки показывается всплывающая подсказка с именем функции, реализуемой с помощью данной кнопки.

Рисунок 3.2 — Панель инструментов системы

К функциям, выполняемым с помощью кнопок панели инструментов, относятся:

• — Переход в режим «Редактирование» из режимов «Перемещение» или «Масштабирование». В этом режиме осуществляется вызов мнемосхем, приборов управления, работа с функциями системы через панель инструментов и основное меню. Данный режим устанавливается по умолчанию при вызове мнемосхемы или выходе курсора за пределы поля мнемосхем рабочего стола (при возврате в поле мнемосхемы остается прежний режим). Форма курсора мыши в режиме «Управление» может быть нескольких видов, в зависимости от расположения курсора на экране:
• форма курсора мыши в виде «стрелки» — , отображается по умолчанию,
• форма курсора мыши в виде «указательный палец» — , отображается при попадании курсора мыши в область экрана, в которой установлена какая-либо реакция системы на нажатие или отпускание клавишей мыши (например: вызов прибора управления, переход на другой видеокадр и т.п.).
• — Режим «Перемещение», предназначен для перемещения фрагмента окна с помощью мыши, в случае, когда всё изображение не помещается в текущие размеры окна (например, при увеличении или при нескольких открытых окнах), т.е. появляются полосы прокрутки в правой или нижней сторонах окна. Форма курсора для этого режима «ладонь» — .
• — Режим «Масштабирование», предназначен для увеличения масштаба изображения в активном окне. Каждый щелчок левой клавишей мыши в нужной точке активного окна приводит к увеличению изображения в окне, с центром, находящимся в точке, на которую указывает курсор мыши. Форма курсора для этого режима «лупа» — . Уменьшение, увеличение и возврат к исходному размеру изображения производится с помощью иконок, описанных ниже.
• — «Масштаб 100%» — отображение текущего окна в реальных размерах,
• — «Показать все» — отображение всего изображения мнемосхемы в окне с учетом размеров окна.
• — «Приблизить» — увеличение масштаба изображения в активном окне.
• — «Отодвинуть» — уменьшение масштаба изображения в активном окне.
• — «Доступ» – вызов функции регистрации пользователя в системе. Работа с данной функцией описана в пункте 3.3.3. (Регистрация пользователей в системе).
• — «Отмена доступа» – вызов функции выхода пользователя из системы. Работа с данной функцией описана в пункте 3.3.4. (Выход пользователя из системы доступа).
• — «Поиск переменной» – вызов функции поиска мнемосхемы по переменной.
• — «Номер мнемосхемы» – отображает номер мнемосхемы в заголовоке основного окна системы.
• — «Печать» — вызов функции печати изображения активного окна.
• — Вызов функции «Помощь».
• — «Вертикальная черепица» – расположение открытых окон с упорядочиванием их слева направо (в многооконном режиме).
• — «Горизонтальная черепица» – расположение открытых окон с упорядочиванием их сверху вниз (в многооконном режиме).
• — «Каскад» – расположение открытых окон каскадом (в многооконном режиме).
• — «Одно/Многооконный режим» – включение/отключение многооконного режима. В однооконном режиме каждое вызываемое окно мнемосхем закрывает предыдущее окно, при этом оно распахивается на весь экран. В многооконном режиме одновременно могут быть вызваны несколько окон, максимальное количество окон рабочего стола задается в Генераторе динамики. После вызова нескольких окон, они могут быть расположены одним из вышеназванных способов упорядочивания окон. В многооконном режиме приборы, вызванные с открытой мнемосхемы, будут оставаться на экране до её закрытия.
• — «Предыдущая мнемосхема» – переход на предыдущую вызванную мнемосхему или в предыдущее активное окно (для многооконного режима). Циановый цвет стрелки означает, что имеется история предыдущих вызовов мнемосхем (при запуске системы – цвет стрелки серый). Для данной функции зарезервирована комбинация «горячих клавиш» Ctrl+Shift+PgUP.
• — «Следующая мнемосхема» – переход на следующую мнемосхему в истории вызовов. Циановый цвет стрелки означает, что Вы находитесь в середине истории вызовов мнемосхем. При вызове нового окна, цвет стрелки изменяется на серый, так как в историю записывается новая запись, и Вы находитесь в конце истории. Для данной функции зарезервирована комбинация «горячих клавиш» Ctrl+Shift+PgDn.
• — «Перезапустить» — перезапуск графического интерфейса.

3.2.4 Панель сообщений

Панель сообщений предназначена для отображения четырех последних сообщений, зарегистрированных в протоколе событий системы. Формат сообщений состоит из номера и даты регистрации, времени регистрации и текста сообщения. Необходимое количество отображаемых строк сообщений устанавливается с помощью генератора динамики.

Для более подробного просмотра протокола сообщений необходимо щелкнуть левой клавишей мыши на окне сообщений (рисунок 3.3). Протокол сообщений также можно вызвать нажатием клавиши «Протокол сообщ. » на функциональной клавиатуре.

Текущий режим установки, а также отображаются текущие дата и время системы в формате: время — чч.мм.сс, дата — дд/мм/гггг.

Описание работы с данными мнемосхемами описано ниже в соответствующих разделах инструкции.

Рисунок 3.3 — Протокол сообщений

3.2.5 Видеокадры проекта

На видеокадрах изображена обобщенная схема процесса полива с отображением полей и параметров, состояния различного оборудования.

Рисунок 3.4 — Видеокадр «Общая»

На видеокадре «Маточник» отображается процесс поливки поля и параметров процесса во времени (рисунок 3.5).

Рисунок 3.5 — Видеокадр «Маточник»

В верхней части тренда отображаются кнопки переключения секундного, минутного трендов, открытия окна с трендом в табличном виде и кнопка вызова окна настройки тренда (рисунок 3.6).

Рисунок 3.6 — Выбор формы тренда

Окно Настройка тренда выбирается в меню «Настройка тренда» нажатием кнопки .

Данное окно можно перемещать по экрану с помощью мыши, для чего необходимо курсор мыши поместить в заголовок окна, нажать левую клавишу мыши и, не отпуская ее, переместить окно по экрану.

С помощью окна Настройка тренда можно просмотреть историю тренда, изменить шкалы тренда, отключать/включать перья и отключать/включать заливку одного или нескольких перьев (рисунок 3.7).

Рисунок 3.7 — Окно прибора настройки трендов.

В окне «Настройка тренда» используются следующие кнопки для работы с трендами:

В начало тренда. При нажатии на кнопку, на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных для временного интервала, соответствующего максимальному времени смещения относительно текущего времени.

Быстрая перемотка назад. При однократном нажатии на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных со смещением по времени назад на интервал, соответствующий выбранному в данный момент масштабу по оси времени, относительно времени отображения значений трендов в левом нижнем углу оси времени.

Перемотка назад. При однократном нажатии на кнопку на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных со смещением по времени назад на интервал, соответствующий шагу оцифровки по оси времени, относительно времени отображения значений трендов в левом нижнем углу оси времени.

Перемотка вперед. При однократном нажатии на кнопку на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных со смещением по времени вперед на интервал, соответствующий шагу оцифровки по оси времени, относительно времени отображения значений трендов в правом нижнем углу оси времени.

Быстрая перемотка вперед. При однократном нажатии на кнопку на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных со смещением по времени вперед на интервал, соответствующий выбранному в данный момент масштабу по оси времени, относительно времени отображения значений трендов в левом нижнем углу оси времени.

В конец тренда. При нажатии на кнопку, на видеокадре отображаются тренды со значениями переменных для временного интервала, соответствующего текущему моменту.

Остановить обновление тренда. При нажатии кнопки обновление трендов на экране прекращается, что бывает необходимо при разборе ситуации, при этом кнопка изменит свой цвет.

Показать световое перо. При выборе данного пункта появится вертикальная линия, слева от которой появится окно с временем пера 22:29:00 , а поля в значениях переменных заполнятся. Обновление тренда при включении светового пера автоматически останавливается. Повторное нажатие отменяет режим светового пера.

Абсолютная\относительная шкала. При нажатии на эту клавишу групповой или одиночный тренд (если выбрано одно перо) отображается в относительной шкале, при отжатии в абсолютной шкале. Для группового тренда за абсолютную шкалу принимается наибольший диапазон шкалы параметра входящего в данную группу.

Закрепить окно настройки. После нажатия на эту клавишу окно настройки трендов не закрывается при переходах по видеокадрам.

Назначить все перья.

Удалить все перья.

Закрасить все перья.

Отменить закраску всех перьев.

Меню работы с перьями. В данном поле указывается список перьев и назначенный им цвет.

Красным крестиком показываются отключенные в данный момент перья, зелеными галочками включенные перья. По нажатию на них соответственно включается или выключается выбранное перо.

В квадратике показано, закрашено перо или нет. По нажатию на квадратик выбранное перо закрашивается или закраска отменяется.

При нажатии левой клавиши мыши на позиции, позиция выделится синим цветом и групповой тренд преобразуется в одиночный (в абсолютной шкале параметра). Для выхода из этого режима, нужно щелкнуть мышью в области включения/отключения пера данного параметра.

Тип тренда. При помощи данного меню производится оперативное изменение типа тренда: секундный, минутный, часовой. В данной версии не используется.

Поле изменения масштаба шкалы времени. В свойствах тренда задается Ширина шкалы времени (секунды). Значение в поле Мсшт.Т означает величину коэффициента масштабирования для временной шкалы. При увеличении коэффициента отрезок времени отображаемого тренда увеличивается, а сам тренд сжимается, т.к. увеличивается количество отображаемых точек. При уменьшении коэффициента – тренд растягивается. Изменение коэффициента происходит при нажатии на кнопки и .

При нажатии на кнопку значение коэффициента увеличивается, при нажатии на кнопку — уменьшается. Коэффициент изменяется в интервале от 0,1 до 16.

Поле изменения начала шкалы тренда. Для изменения значения необходимо установить курсор в поле ввода числового значения, нажать левую клавишу мыши, отредактировать числовое значение и завершить редактирование нажатием клавиши ВВОД (Enter).

Поле изменения конца шкалы тренда. Для изменения значения необходимо установить курсор в поле ввода числового значения, нажать левую клавишу мыши, отредактировать числовое значение и завершить редактирование нажатием клавиши ВВОД (Enter).

Поле изменения интервала времени просмотра. В данном поле отображается дата и время последней отображенной точки в окне тренда справа.

Изменить значение можно тремя способами:

• необходимо установить курсор в поле ввода числового значения, нажать левую клавишу мыши, отредактировать числовое значение и завершить редактирование нажатием клавиши ВВОД (Enter).
• необходимо установить курсор в поле ввода числового значения, при нажатии на кнопку значение увеличивается, при нажатии на кнопку — уменьшается.
• нажмите на кнопку на экране появится меню календаря. Выберите необходимую дату, месяц и число.

Установка текущего интервала времени.

Окно тренд в табличном виде выбирается в меню «Тренд в табличном виде» нажатием кнопки (рисунок 3.8).

Рисунок 3.8 — Окно просмотра группового тренда в табличном виде

Принципы отображения переменных

На видеокадрах контролируемые, регулируемые и управляющие переменные представлены в виде различных форм отображения, в зависимости от типа и состояния одной переменной или совокупности состояний нескольких переменных.

В зависимости от состояния контролируемых аналоговых и дискретных переменных, цвет состояния данных переменных и графические элементы мнемосхем, связанные с состоянием этих переменных окрашиваются в следующие цвета по приоритетам от высшего к низшему:

1. Мигающий красный – выход текущего значения переменной за границу пpедаварийной сигнализации;
2. Мигающий желтый – выход текущего значения переменной за границу предупредительной сигнализации;
3. Мигающий синий – срабатывание диагностики по недостоверному значению переменной или какого-либо описателя базы данных, который имеет атрибуты сигнализации, связанные с недостоверностью данных (например: отсутствие связи по каналу связи с УСО);
4. Мигающий зеленый – возврат в норму переменной, вышедшей за границу предупредительной или предаварийной уставки сигнализации, или имевшей состояние недостоверности по диагностике;
5. Красный – после квитирования переменной, вышедшего за границу пpедаварийной сигнализации;
6. Желтый – после квитирования переменной, вышедшей за границу предупредительной сигнализации;
7. Зеленый – переменная в норме;
8. Синий – после квитирования параметра, имеющего недостоверное значение;
9. Белый – при снятой с опроса переменной, а также если переменная принадлежит к каналу связи, отключенному на данный момент;
10. Циановый – при снятии сигнализации по переменной.

Принципы отображения аналоговых контролируемых переменных.

На видеокадрах мнемосхем для отображения контролируемых аналоговых переменных предусмотрено окно, на черном фоне которого отображается только значение и единицы измерения переменной (рисунок 3.9). Цвет текущего значения определяется цветом состояния переменной, описанным выше.

Рисунок 3.9 – Отображение контролируемых аналоговых переменных

При щелчке левой клавишей мыши на области текста в правой части окна прибор ВА, на экране появляется окно прибора «Прибор-Регистратор с трендом» (рисунок 3.10), на котором отображается текущее значение переменной в единицах измерения и линия барграфа, длина которого характеризует текущее значение переменной в процентах от диапазона измерения переменной.

Рисунок 3.10 — Прибор «Регистратор с трендом»

В приборе «Прибор-Регистратор с трендом» отображаются:

• позиция переменной, ее наименование и единица измерения,
• текущее значение переменной и барграф текущего значения переменной с оцифрованной шкалой (в соответствии с заданными в базе данных началом и концом шкалы). Под барграфом отображаются указатели нижних и верхних границ предупредительной (желтого цвета) и предаварийной (красного цвета) сигнализации по данному параметру.
• окно тренда по параметру, в котором отображаются: зеленым цветом — изменение текущего значения переменной по времени, красным и желтым цветом — границы предупредительных и предаварийных уставок сигнализации. В зависимости от выбранной глубины и цикла записи тренда, по оси времени отображается шкала времени в форматах чч.мм.сс (для секундного цикла записи) и чч.мм (для минутного цикла записи). Справа от окна тренда расположена ось значений со шкалой 0-100% от диапазона измерения переменной.

Принципы отображения работы запорных (отсечных) клапанов.

На видеокадрах мнемосхем для отображения работы запорных клапанов предусмотрено изображение клапана с индикаторами состояния и режима работы (рисунок 3.11).

Рисунок 3.11 – Отображение работы клапана

Цвет индикатора клапана определяет его состояние: зеленый – открыт, красный — закрыт.

Вызов прибора управления отсечным клапаном осуществляется нажатием левой клавиши мыши в поле изображения клапана (рисунок 3.12).

Рисунок 3.12– Прибор управления отсечным клапаном

На приборе отображаются кнопки выбора режима работы клапана (ручной, автоматический), кнопки открытия и закрытия клапана при работе в дистанционном ручном режиме, индикаторы состояния клапана (зеленый – открыт, красный – закрыт) и позиция клапана.

Выбранный режим работы клапана отображается нажатой кнопкой («Ручной», «Автомат») и подсвечивается зеленым цветом. Нажатая кнопка управления клапаном подсвечивается зеленым цветом.

4 НАПРАВЛЕНИЕ «ИНЖЕНЕРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННОГО САДОВОДСТВА НА ОСНОВЕ КИБЕР-ФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ И РОБОТОТЕХНИКИ В ФОРМАТЕ «УМНЫЙ САД»

Анализ тенденций развития сельского хозяйства, изучение инноваций, оценка направлений формирования технологических платформ и укладов, прежде всего, в машинно-технологическом обеспечении приоритетных подотраслей сельского хозяйства, позволяет констатировать, что разработчики новых технологий и техники многие годы стремились решать эти вопросы путем увеличения мощности, ширины захвата, скорости, грузоподъемности, совмещения операций и других механических новаций. Дальнейшие разработки в этом направлении требуют значительных затрат времени, а инвестиции в такую технологическую и техническую модернизацию не обеспечивают адекватного роста эффективности сельскохозяйственного производства. Потребовалась реализация (внедрение) принципиально новых подходов к ведению сельского хозяйства и его машинно-технологическому обеспечению.

Это в полной мере соответствует программным заявлениям В.В. Путина, который в статье «Нам нужна новая экономика» (30 января 2012 г.) пишет: «Нам нужна новая экономика, с конкурентоспособной промышленностью и инфраструктурой, с развитой сферой услуг, с эффективным сельским хозяйством». Одним из эффективных и действенных инструментов решения этой стратегической для России задачи, как свидетельствует анализ, представленный в настоящей работе, является разработка инновационных технологий и техники для формирования машинно-технологической базы, которая обеспечит ускоренное развитие по созданию интеллектуального сельского хозяйства России.

Современное зарубежное «садовое и овощеводческое машиностроение» находится на более высоком уровне развития и охватывает весь спектр технико-технологических схем и вариантов технического оснащения промышленного садоводства и овощеводства (рис.4.1).

Рисунок 4.1 – Аналоги и прототипы

Вместе с тем инженерное обеспечение промышленного садоводства на основе роботизированных систем позволит составить значительную конкуренцию импортному оборудованию как на отечественном рынке, так и за рубежом

Термин «безтракторное земледелие» – новый и, в настоящее время, не имеет точного и регламентированного определения. Также отсутствует точный перевод термина на английский язык. В авторском варианте перевод термина определен как «не тракторное земледелие» – «non-tractor farming».

Предметной областью использования безтракторного земледелия являются отрасли сельского хозяйства, в которых на выполнение технологических операций не требуется больших энергозатрат, таких как садоводство и овощеводство.

Так, по данным авторов, на выполнение самой энергоемкой технологической операции в садоводстве как выкопка саженцев требуется не более 10 кВт (на практике, для выкопки саженцев используются тракторы, с мощностью двигателя 90 кВт и более). Для наиболее распространенных «зеленых» операций, таких как окулировка, прищипка, кронирование, обрезка, ошмыгивание и др. требуется не более 1 кВт энергии.

В качестве энергетических средств для механизации работ садоводстве и питомниководстве в основном используются тракторы, снабженные передней и задней навеской, задним и передним валом отбора мощности.

Также, особенностью садовых тракторов является возможность реверсивного управления (для работы с вилочными и грейферными погрузчиками), герметичность кабины (для работы с опрыскивателями) и малые габаритные размеры по ширине (для работы в садах, имеющих уплотненную схему посадки 2,5-4,5 м).

Основным параметром типажирования тракторов для промышленного садоводства является их тяговый класс и эксплуатационная мощность, а именно:

• Малогабаритные тракторы одноосные (мотоблоки) тягового класса 0,1-0,2 (с тяговым усилием 0,3-5,4 кН и эксплуатационной мощностью 3-16 кВт);
• Малогабаритные тракторы двухосные (минитракторы) тягового класса 0,2-0,6 (с тяговым усилием 5,4-8,1 кН и эксплуатационной мощностью 16-32 кВт);
• Колесные тракторы общего назначения тягового класса 0,6-1,4 (с тяговым усилием 8,1-18 кН и эксплуатационной мощностью 32-94 кВт);
• Колесные и гусеничные тракторы общего назначения тягового класса 2 (с тяговым усилием 18-27 кН и эксплуатационной мощностью до 150 кВт для колесных и до 94 кВт для гусеничных тракторов);
• Высококлиренсные энергетические средства (ВЭС) тягового класса 0,6-0,9 (с тяговым усилием 8,1-12,6 кН и эксплуатационной мощностью до 94 кВт).

Широкий спектр тракторов обусловлен огромным разнообразием технологических операций и соответствующим им типам машин и орудий.

Так, отечественной Системой машин на 1986-1995 гг. только для садов экстенсивного и нормального типа предусмотрено 15 машинно-технологических комплексов, содержащих 70 наименований машин и выполняющих более 160 технологических операций.

Система машин республики Беларусь (утверждена в 2014 г.) для плодоводства предусматривает 11 машинно-технологических комплексов, содержащих 137 наименований машин и орудий.

Изложенные аспекты, а также эволюция тракторостроения на современном этапе развития, предопределяют изменение подходов и стратегии энергетического обеспечения технологических процессов и операций в сельском хозяйстве, в общем и садоводстве и овощеводстве, в частности.

Одним из перспективных направлений развития энергетического обеспечения является переход на, так называемое безтракторное земледелие, в основе которого лежат известные принципы и положения, а именно:

• принципы гравитационного и реактивного земледелия;
• принципы тягово-энергетической и энергетической концепции тракторного земледелия;
• принципы блочно-модульного формирования техники;
• электроприводных мехатронных систем;
• беспилотного транспорта;
• групповой робототехники.

Использование перечисленных принципов предопределяют синергетические свойства системы безтракторного земледелия.

На рисунке 4.2 представлены результаты предварительных исследований и концепты мобильных энергетических модулей в системе безтракторного земледелия.

Представленные концепты показывают широкие возможности при формировании энергетического обеспечения выполнения технологических операций в отрасли промышленного садоводства и овощеводства.

Доля инновационной составляющей при реализации безтракторного земледелия близка к 100%, так как на настоящий момент производство технолого-функциональных аналогов в России отсутствует.

При формировании системы «безтракторного земледелия» используются принципы блочно-модульного формирования техники, стратегии Unit Production (единичное и мелкосерийное производство) и полный переход на электроприводную схему управления движением технологических элементов машин и оборудования.

Рисунок 4.2 – Концепты мобильных энергетических модулей в системе безтракторного земледелия

Основные конкурентные преимущества:

Принцип блочно-модульного формирования техники обеспечивает реализацию различных схем и вариантов машин для различных запросов рынка: от кастомизированных/персонализированных и бюджетных вариантов до «навороченных» роботизированных схем (рис. 4.3 – 4.6).

Рисунок 4.3 – Концепты и технический облик самоходных садовых платформ легкого типа

Самоходная садовая платформа тяжелого типа (тяжелый e-Shuttle)
						Мощность: 48…75 В, 23,9…6,3 кВт Грузоподъемность: 3000 кг Скорость: 0,01-35 км/час Высота подъема трапов: до 3 м Ширина выдвижения трапов: до 3 м
Комплектация и исполнение
Самоходный вариант		Прицепной вариант					Полная загрузка (12 шт.)
Вариант самозагрузки контейнеров					Перегруз для дальнего транспорта
Бюджетный вариант (установка люлек-манипуляторов на контейнеровоз ПТ-5)
Бюджетный вариант (установка люлек-манипуляторов на контейнеровоз ВУК-3)

Рисунок 4.4 — Концепты и технический облик самоходных садовых платформ тяжелого типа

Высококлиренсный е-JethroTull
		Мощность: 48…75 В, 1…23,9…6,3 кВт Скорость: 0,01-35 км/час Высота портала: до 2,5 м
Исполнение и комплектация

Среднеклиренсный е-JethroTull
		Мощность: 48…75 В, 1…23,9…6,3 кВт Скорость: 0,01-35 км/час
Исполнение и комплектацияl
Вариант с гусеницами	Вариант установки технологических модулей		Продольная компоновка

Рисунок 4.5 — Концепты и технический облик высококлиренсных модулей

Технологический энергетический модуль (ТЭМ) е — JethroTull
Портальный е — JethroTull для выкопки саженцев
				Мощность: 75 В, 26,3 кВт Скорость: 0-3 км/час Глубина копания: до 0,3 м Высота саженцев: до 2,0 м
е – JethroTull с движителями-рыхлителями
1 – энергетический модуль, 2 – движители-рыхлители					е – JethroTull с фрезой
Критерии и индикаторы земледелия различных концепций
Эволюция «безтракторного» земледелия на базе энергетической концепции
Ручное земледелие	Механизированное земледелие		Мехатронное земледелие			Роботизированное земледелие

Рисунок 4.6 — Концепты и технический облик технологических модулей

Стратегия Unit Production (единичное и мелкосерийное производство) обеспечивает производство/сборку техники для садоводства под конкретные кастомизированные/персонализированные требования заказчика как на региональном малом предприятии и/или дилерском центре, так и в условиях хозяйства.

Электроприводная схема управления движением технологических элементов садовых машин обеспечивает:

• • высокую степень автономности каждого технологического элемента;
  • широкий диапазон технологических и эксплуатационных характеристик;
  • легкую управляемость;
  • комфортные условия труда;
  • экологичность;
  • потенциальные возможности модернизации и последующей эволюции в части роботизации системы.

Сфера применения создаваемых продуктов

Потенциальные возможности технико-технологических идей «безтракторного земледелия» позволят легко адаптировать и сформировать конкурентные преимущества в других отраслях народного хозяйства (рис.4.3), а именно:

• Тепличные хозяйства.
• Ландшафтные и декоративные питомники.
• Хозяйства (питомники) лесоразведения.
• Фермерские хозяйства различной направленности.
• Коммунальные службы.
• Личные подсобные хозяйства населения.

Конструируемые изделия представляют собой автономные средства механизации, приводимые в движение электромоторами. В качестве источника электроэнергии используется дизельные электрогенераторы с накоплением электроэнергии в аккумуляторных батареях. Разнообразие вариантов средств механизации достигается модульной комбинацией конструкций движителей, их расположения на рамной конструкции и относительно оси движения, а также вспомогательных механизмов.

5. НАПРАВЛЕНИЕ «СИСТЕМА ТИРАЖИРОВАНИЯ И КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТОВ «УМНЫЙ САД»

5.1 Тест полигон «Умный сад»

В 2019-2020 гг. на опытном участке на площади около 1 гектара были заложены:

— маточник клоновых подвоев. Подвои 54-118 и Парадизка Будаговского.

— питомник. Первое и второе поля. Подвои 54-118 и 62-396.

— яблоневый сад на среднерослом клоновом подвое 54-118, хорошо зарекомендовавшем себя во многих регионах страны. Уплотненная для данного типа сада схему посадки деревьев – 4,0 м × 1,5-2,0 м (1250-1667 дер./га). Сорта Лигол и Антоновка обыкновенная. Формы кроны – русское веретено (без опоры), Бибаум (на железобетонных опорах).

— яблоневый сад на подвое Парадизка Будаговского – одном из лучших карликовых подвоев яблони. Экспериментальная, очень плотная схема размещения деревьев – 1,5 м × 0,7 м (9523 дер./га). Посадочный материал – кронированная разветвленная однолетка. Сорта Лобо и Хоней Крисп. Форма кроны – стройное веретено.

— яблоневый сад на подвое Парадизка Будаговского. Экспериментальная, очень плотная схема размещения деревьев – 1,5 м × 0,7 м (9523 дер./га). Посадочный материал – подвои первого товарного сорта с окулировкой на месте. Сорта Лобо и Хоней Крисп.

Инновационная система фиксации стволов:

— традиционные железобетонные опорные конструкции.

— инновационная опора в виде столбов из композитных материалов.

Тест-полигон «Умный сад» на опытном участке НОЦ им. В.И. Будаговского Мичуринского ГАУ

Подвои 54-118	Парадизка Будаговского
Интенсивный шпалерный сад на 54-118, схема 4 × 2 м	Первые плоды сорта Антоновка обыкновенная, крона Би-баум
Интенсивный безопорный сад на 54-118, схема 4 × 1,5 м	Первое плодошение сорта Лигол в интенсивном саду (на 54-118)

Суперинтенсивный сад на ПБ, 1,5 × 0,7 м (9523 шт на 1 га	Суперинтенсивный сад, плодоношение в год посадки
Плодоношение сорта Лобо в суперинтенсивном саду в год посадки	Суперинтенсивный сад, первые плоды Хоней крисп
Будущий суперинтенсивный сад, схема 1,5 × 0,7 м, на ПБ	Проведена высокая окулировка на ПБ
Участок тест-полигона – 1 поле питомника, заокулированные подвои	Участок тест-полигона – 2 поле питомника, Саженцы

5.2 Инновации. Конкурентные преимущества

Маточник клоновых подвоев. Подвои 54-118 и Парадизка Будаговского (ПБ, В9).

Клоновые подвои яблони 54-118 (среднерослый) и Парадизка Будаговского (карликовый) широко известны в России и за рубежом. Основные конкурентные преимущества этих и других форм подвоев селекции Мичуринского ГАУ – очень высокая (беспрецедентная для клоновых подвоев) морозостойкость и зимостойкость корневой системы, а также высокая устойчивость к болезням, в том числе к бактериальному ожогу.

Насаждения планируется использовать как материальную базу для тиражирования ценных генотипов, а также как полигон для испытания инновационного комплекса машин по уходу за маточниками (выполнение операций окучивания, разокучивания, осеннего укрытия, весеннего раскрытия, удаления листьев, отделения отводков).

Все насаждения планируется оборудовать системой капельного полива с инновационными датчиками мониторинга и управления влажностью почвы в зоне расположения корней.

Интенсивный шпалерный сад на 54-118, схема 4 × 2 м.

Использована уплотненная ширина междурядий для среднерослого подвоя (54-118) – 4 м. Такая уплотненная схема может дать повышение урожая до 1,5 раз. Пригодна для тракторов с шириной колеи до 2 м. Для ослабления сильного роста при плотной посадке планируется применение специальных регуляторов роста.

Формируется инновационная в России для среднерослых подвоев крона Би-баум (двойное веретено). Крона широкая, направленная в сторону ряда (поэтому в ряду 2 м). В результате получим сплошную «плодовую стену». Такая крона позволит быстро заполнить площадь питания деревьев, в результате увеличить продуктивность с единицы площади и ускорение вступления в товарное плодоношение минимум на 1 год. Формирование Би-баум требует опоры, поэтому установлена шпалера на традиционной железобетонной опоре.

Используются сорта – Антоновка обыкновенная (контроль, эталон зимостойкости и морозостойкости) и Лигол (очень урожайный европейский сорт с плодами высокого качества).

Интенсивный безопорный сад на 54-118, схема 4 × 1,5 м.

Использована очень уплотненная (инновационная) схема для среднерослого подвоя (54-118), как в междурядьях, так и в рядах. Обычно такие схемы используют для полукарликовых подвоев (типа 62-396). Такая уплотненная схема может дать повышение урожая в 1,5-2 раза и ускорение вступления в товарное плодоношение на 1-2 года. Пригодна для тракторов с шириной колеи до 2 м. Для ослабления сильного роста при плотной посадке планируется применение специальных регуляторов роста.

Формируется известная в России веретеновидная крона Русское веретено. Подвой 54-118 в принципе не требует опоры, поэтому опора не предусмотрена.

Используются сорта – Антоновка обыкновенная (контроль, эталон зимостойкости и морозостойкости) и Лигол (очень урожайный европейский сорт с плодами высокого качества).

Суперинтенсивный сад на ПБ (В9), схема 1,5 × 0,7 м (9523шт./га).

Использована очень уплотненная (инновационная) схема посадки даже для карликового подвоя (Парадизка Будаговского), как в междурядьях, так и в рядах. Ширина междурядий 1,5 м в яблоневых садах до сих пор не применялась в мировой практике. Пригодна только для тракторов и орудий с шириной колеи не более 1 м.

Формируется известная в России и за рубежом веретеновидная крона Стройное веретено. Подвой Парадизка Будаговского при любых обстоятельствах требует опоры, поэтому предусмотрена проволочная шпалера на традиционной железобетонной опоре.

Используются сорта – Лобо (контроль, широко известный в России канадский сорт) и Хоней Крисп (новый урожайный американский сорт с плодами высокого качества).

Для закладки сада использован инновационный посадочный материал – кронированная разветвленная однолетка высокого качества, с развитыми боковыми генеративными веточками (7+). Цена на такие саженцы высокая (250-350 руб.), и при такой плотной системе размещения стоимость посадочного материала для закладки сада составит 2,5-3 млн. рублей на 1 га.

Будущий суперинтенсивный сад, схема 1,5 × 0,7 м, на ПБ.

Для значительного удешевления стоимости посадочного материала на закладку сада использованы отводки карликового подвоя яблони Парадизка Будаговского первого товарного сорта с окулировкой на месте.

Здесь также использована очень уплотненная (инновационная) схема посадки. Однако, при ценах на первосортный подвой 40-50 руб. стоимость посадочного материала для закладки сада составит 0,4-0,5 млн. рублей на 1 га (в 6-8 раз меньше, чем при закладке готовыми саженцами). Пригодна только для тракторов и орудий с шириной колеи не более 1 м.

Будет также формироваться веретеновидная крона Стройное веретено. Поскольку подвой ПБ требует опоры, предусмотрена инновационная система фиксации стволов в виде столбов и проволоки, изготовленных из специальных композитных материалов.

Будут использованы те же сорта – Лобо (контроль, широко известный в России канадский сорт) и Хоней Крисп (новый урожайный американский сорт с плодами высокого качества). В августе текущего года уже сделана окулировка подвоев этими сортами на высоте 20 см («высокая окулировка»).

Поля питомника.

Поля питомника планируется использовать как материальную базу для массового тиражирования ценных генотипов и привойно-подвойных комбинаций, а также как полигон для испытания инновационного комплекса машин по уходу за питомниками, в том числе на высоко клиренсных платформах.

В первое поле питомника высажены подвои яблони 54-118 (среднерослый) и 62-396 (полукарликовый).

Во втором поле на эти подвои привиты наиболее значимые в современном садоводстве зимние сорта яблони средней полосы России – Ветеран, Беркутовское, Лобо, Хоней Крисп, Спартан, Рождественское.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Практическим результатом выполненных работ по проекту на момент даты отчета являются:

— по направлению «Нормативное регулирование цифровой трансформации промышленного садоводства»:

Интерактивная специализированная нормативно-справочная база данных «Машинные технологии промышленного садоводства (ТОП-модель)» в составе автоматизированного рабочего места АРМ «Садовод-технолог» предназначена для систематизации, поиска и хранения информации о машинных технологиях промышленного садоводства (ТОП-модель: «технологии» – «операции» – «приемы»).

Исходным языком разработки программы является Visual Basic for Applications (VBA), в качестве системы управления базами данных (СУБД) используется Microsoft Access 2003-2016. Отдельные модули программы разработаны на языке C# в среде Visual Studio 2017.

Основной функцией программы является накопление и систематизация информации по машинным технологиям промышленного садоводства (ТОП-модель) интерактивного поиска, фильтрации и сравнения результатов.

— по направлению «Сенсорные технологии в промышленном садоводстве»:

Проектно-конструкторская документация на систему дистанционного автоматического контроля влажности почвы и систему управления капельным поливом на основе безпроводного коммуникационного оборудования сети LoRaWAN отечественной компании «ВЕГА Абсолют».

При построении автоматизированной системы контроля и управления используется иерархическая информационная структура с применением на разных уровнях вычислительных средств различной мощности.

Для разработки данной автоматизированной системы контроля и управления выбрана трехуровневая структура комплекса технических средств (КТС).

— по направлению «Глобальная система интеллектуального управления и система поддержки принятия решений»:

Прикладное программное обеспечение локального автоматизированного рабочего места оператора АРМ «Садовод-управленец» на примере управления капельным поливом.

Целью создания системы является повышение экономических показателей за счет усовершенствования системы контроля и управления, оперативной сигнализации и протоколирования хода процесса полива, повышения технологической дисциплины.

Достижение этой цели обеспечивается внедрением на объекте современных средств автоматизации — программно-логического контроллера и персонального компьютера.