Короткий опис(реферат):
Викладені результати порівняльної оцінки існуючих методів визначення площі листкової поверхні рослини 22 нових і перспективних сортів картоплі селекції Сумського НАУ. За об’єктивністю отриманих даних, при порушенні цілісності рослини, встановлена перевага сканування перед методом висічок. Для мінімізації процесу оцінки матеріалу при селекції і сортовивченні картоплі доцільним є математичний метод прогнозування площі листкової поверхні неушкодженої рослини за розробленим рівнянням регресії, яке на 82% пояснює зміну ознаки від квадрату суми лінійних розмірів листка. Изложены результаты сравнительной оценки существующих методов определения площади листовой поверхности растения 22 новых и перспективных сортов картофеля селекции Сумского НАУ. По объективности полученных данных, при нарушении целостности растения, установлено преимущество сканирования перед методом высечек. Для минимизации процесса оценки материала при селекции и сортоизучении картофеля целесообразным является математический метод прогнозирования площади листовой поверхности неповрежденного растения по разработанному уравнению регрессии, которое на 82% объясняет изменение признака от квадрата суммы линейных размеров листа.
Суть розробки, основні результати:
The results comparative evaluation of the existing methods for determines leaf area plants 22 new potato varieties breed SNAU. For objectivity data, in violation of the integrity plants installed scanning advantage before cutting. To minimize the evaluation process material in breeding and potato cultivar is appropriate mathematical method of predicting leaf area from intact plants developed regression equation explains 82% change in sign of the sum the square linear dimensions leaf.
