Результаты корреляционного и путевого анализов для выявления селекционно-ценных признаков картофеля, влияющих на урожайность

В статье отражены результаты испытания 12 сортов картофеля в условиях Омской области (2022–2024 гг.). Цель исследований – установить методами корреляционного и путевого анализов взаимосвязи между хозяйственно ценными признаками сортов картофеля для дальнейшего использования результатов в программах селекции на повышенную продуктивность. Погодные условия вегетационных периодов отличались по гидротермическому коэффициенту (ГТК): 2022 г. – благоприятный по теплу и влагообеспеченности (ГТК = 1,02); 2023 г. – засушливый (ГТК = 0,78); 2024 г. – переувлажненный (ГТК = 1,63). Согласно основным показателям урожайности дана характеристика сортов для эффективного использования их потенциала. Выделены сорта: Крепыш (Россия) – с высокой урожайностью (30,8 т/га) и массой товарного клубня (88,3 г); Гала (Германия) и Гранд (Россия) – с наибольшим количеством клубней (11,4 и 10,7 соответственно) при небольшой массе товарного клубня, которые можно использовать для переработки. Корреляционная взаимосвязь установлена между урожайностью и массой товарного клубня в 2022 г. (r = 0,418) и 2023 г. (r = 0,504), а в 2024 г. – между урожайностью и количеством клубней на одном кусте (r = 0,434). Для разработки эффективной программы селекции, используя интеграцию статистических методов (расчет путевых коэффициентов) с селекционной оценкой, определена наибольшая селекционная ценность отдельных количественных признаков растений картофеля, связанных с урожайностью. Обнаружен высокий и положительный прямой эффект на урожайность признаков «масса товарного клубня» (2022-2023 гг.) и «количество стеблей на растении» (во влажный 2024 г.); очень низкий (2022-2023 гг.) – «количество стеблей на растении» и незначимый – «товарность урожая». Признак «масса товарного клубня» может быть использован при отборе исходного материала для селекции картофеля на повышенную продуктивность.

1. Мухордова М. Е., Черемисин А. И., Согуляк С. В., Урман М. В. Комплексный подход к анализу перспективного селекционного материала картофеля в условиях Омской области. Овощи России. 2025;(2):20–29. DOI: https://doi.org/10.18619/2072-9146-2025-2-20-29 EDN: RDUFME

2. Анцуто Т. С., Хох Н. А. Адаптивный потенциал сортов картофеля белорусской и зарубежной селекции в условиях западного региона Республики Беларусь. Картофелеводство: сб. научн. тр. Минск, 2020. Т. 27. С. 5–10. Режим доступа: https://belbulba.by/wp-content/uploads/2020/09/Tom-27.pdf

3. Жевора С. В., Казаков О. Г., Мелешин А. А., Дуданов И. И. Генетическая коллекция картофеля федерального исследовательского центра имени А. Г. Лорха. Научные труды по агрономии. 2022;(1):10–15. DOI: https://doi.org/10.35244/2658-7963-2022-7-1-10-15 EDN: GQJOXI

4. Мухордова М. Е., Черемисин А. И., Урман М. В. Комплексная оценка перспективного селекционного материала картофеля в условиях Омской области. Кормопроизводство. 2023;(3):12–17. DOI: https://doi.org/10.25685/krm.2023.97.17.002 EDN: TAIOLP

5. Potarzycki J., Wendel J. The Effect of Sulfur Carriers on Nitrogen Use Efficiency in Potatoes – A Case Study. Agronomy. 2023;13(10):2470. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy13102470

6. Ye Y., Jin L., Bian C., Liu J., Guo H. Monitoring and Optimization of Potato Growth Dynamics under Different Nitrogen Forms and Rates Using UAV RGB Imagery. Agronomy. 2024;14(10):2257. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy14102257

7. Красников С. Н., Черемисин А. И., Согуляк С. В., Красникова О. В. Создание нового исходного материала для селекции картофеля в условиях Омской области. Картофель и овощи. 2025;(1):43–46. DOI: https://doi.org/10.25630/PAV.2025.67.94.006 EDN: PQJRFT

8. Шанина Е. П., Клюкина Е. М., Стафеева М. А., Беляева Н. В., Гончар О. Н. Сравнительный анализ сортов картофеля коллекционного питомника в зависимости от географического происхождения. Достижения науки и техники АПК. 2020;34(6):75–78. DOI: https://doi.org/10.24411/0235-2451-2020-10614 EDN: FYDLHG

9. Hunde N. F., Galalcha D. T., Limeneh D. F. Correlation and path coefficient analyses of tuber yield and yield components among potato (Solanum tuberosum L.) genotypes at Bekoji, southeastern Ethiopia. International Journal of Agricultural Research Innovation and Technology. 2022;12(2):144–154. DOI: https://doi.org/10.3329/ijarit.v12i2.64102

10. Sahu P., Chaurasiya P. C., Rangare N. R., Kumar V., Kumar S. V., Singh T. et al. Study on genetic variability, correlation and path analysis in F1 potato genotypes (Solanum tuberosum L.). The Pharma Innovation Journal. 2023;12(7):1336–1339. URL: https://www.researchgate.net/publication/375671426_Study_on_genetic_variability_correlation_and_path_analysis_in_F_1_potato_genotypes_Solanum_tuberosum_L

11. Osaru F., Karungi J., Odama R., Chelangat D. M., Musana P., Otema M. A. et al. Identification of the key morphological sweetpotato weevil resistance predictors in Ugandan sweetpotato genotypes using correlation and path - coefficient analysis. Crop Science. 2023;63(3):1126–1138. DOI: https://doi.org/10.1002/csc2.20915

12. Иванов Д. А. Применение геостатистических методов при разработке ландшафтно-адаптивного землепользования. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019;20(4):351–367. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2019.20.4.351-367 EDN: DNESSC

13. Gebreselassie H., Ajema L. G. Correlation, Path Coefficient and Multivariate Analysis for Yield and Yieldassociated Traits among Potato (Solanum tuberosum L.) Genotypes Grown in Eastern Ethiopia. New Zealand Journal of Agricultural Research. 2022;8(2):7. DOI: https://doi.org/10.33552/WJASS.2022.08.000684

14. Singh J., Kumar D., Sood S., Bhardwaj V., Kumar R. Kumar S. Genetic variability and association studies for yield and its attributes in cultivated potato (Solanum tuberosum L.). Vegetable Science. 2024;51(1):148–153. DOI: https://doi.org/10.61180/vegsci.2024.v51.i1.20