Агроприемы повышения урожайности и качества зерна ярового ячменя в условиях юго-западной части ЦЧР

При интенсивно развивающемся животноводстве юго-западной части Центрально-Черноземного региона одной из важнейших задач является обеспеченность отрасли качественными, высокоэнергетическими и безопасными кормами. Наряду с кукурузой, соей яровой ячмень (Hordeum sativum L.) является ценной фуражной зерновой культурой, которая широко используется в приготовлении комбикормов для всех видов скота, особенно свиней. Следовательно, проблема увеличения урожайности и качества зерна ярового ячменя на фуражные цели в регионе на сегодняшний день требует решения и является актуальной [1, 2].

Поэтому научные исследования по изучению продуктивности ячменя в зависимости от предшественников и фонов удобренности проводили в 2018–2019 гг. на полях лаборатории по изучению систем земледелия Белгородского ГАУ в многолетнем стационарном опыте. Почва опытного участка — чернозем выщелоченный среднемощный среднесуглинистый на лессовидном суглинке. Полевой опыт включал два фактора (A и B), каждый из которых имел по четыре градации. Фактор A: 1 — кукуруза на зерно — контроль; 2 — подсолнечник; 3 — сахарная свекла; 4 — соя. Фактор B: 1 — N₁₀P₁₀K₁₀ — контроль (низкий фон); 2 — N₃₀P₃₀K₃₀ (средний фон); 3 — N₅₀P₅₀K₅₀ (высокий фон); 4 — N₇₀P₇₀K₇₀ (интенсивный фон). Повторность опыта была трехкратной, размещение делянок — систематическое, площадь учетной делянки 50 м² . Защиту посевов ячменя от сорной растительности проводили в фазу кущения растений соответствующими гербицидами. Основной метод исследований — полевой опыт. Уборку урожая осуществляли поделяночно сплошным методом. Урожайность пересчитывали на 14 %-ную влажность зерна и 100 %-ную чистоту. При оценке качества зерна использовали общепринятые методы и методики, изложенные в сборнике «Методические рекомендации по оценке качества зерна» (Москва, 1977), массу 1000 семян — по ГОСТ 12042-80, белок — по ГОСТ 10846-91. Экономическую эффективность определяли в соответствии с разработанными технологическими картами с использованием нормативов и расценок, действующих в 2018–2019 гг. Полученные экспериментальные данные подвергались статистической обработке методом дисперсионного анализа по Б. А. Доспехову (1985).