Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "składowe plonu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Charakterystyka i empiryczne porównanie prostej oraz złożonej analizy ścieżek w ocenie determinacji plonu roślin przez ich cechy plonotwórcze. Część II. Przykład z jęczmieniem jarym
Characteristics and empirical comparison of simple and complex path analysis in grain yield determination by yield - related traits. Part II. Example on spring barley
Autorzy:
Gozdowski, Dariusz
Mądry, Wiesław
Wyszyński, Zdzisław
Kalinowska-Zdun, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41493971.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza ścieżek
cechy plonotwórcze
składowe plonu
path analysis
yield-related traits
yield components
Opis:
Ocena determinacji plonu roślin zbóż jest ważna przy określaniu, które cechy plonotwórcze wpływają na zmienność plonu ziarna i jakie kryteria powinny być uwzględniane w procesie hodowli wysokoplonujących genotypów. W pracy przedstawiono analizę determinacji plonu ziarna jęczmienia jarego przez wybrane cechy plonotwórcze. Analizy wykonano stosując dwa podejścia tj. ścieżki proste, gdzie zakładamy, że wszystkie cechy bezpośrednio wpływają na plon oraz ścieżki złożone, gdzie cechy plonotwórcze zostały podzielone na cechy pierwszego rzędu (bezpośrednio wpływające na plon) i cechy drugiego rzędu. Uzyskane wyniki wykazały, że podejście wykorzystujące prosty model przyczynowo-skutkowy nie powinno być stosowane w przypadku wzajemnego skorelowania cech plonotwórczych kształtujących się na różnych etapach rozwojowych rośliny. W podejściu wykorzystującym ścieżki proste nie wykazano wpływu krzewienia produktywnego i liczby roślin po wschodach, które to cechy niewątpliwie wpływają na wielkość plonu ziarna. Podejście wykorzystujące ścieżki złożone w analizowanym przykładzie okazało się lepsze, ze względu na uwzględnienie ontogenetycznej kolejności kształtowania się poszczególnych cech plonotwórczych.
Evaluation of determination of cereals yield is important for determining, which yield-related traits influence yield variability, and what criteria should be taken in breeding of high-yielding genotypes. This paper shows the determination of spring barley yield by some yield-related traits. The analyses were conducted using two approaches: simple paths, in which we assume that all traits have direct effects on grain yield, and complex paths, where yield-related traits were divided into primary yield-related traits (which have direct influence on yield) and secondary yield-related traits. The obtained results proved that the approach with simple casual model should not be used when yield-related traits formed at different developmental stages are correlated. Using the simple path analysis the effects of tillering and of a number of plants were not proved, although these traits certainly have significant influence on yield variability. The approach with complex paths appeared to be more useful as it relates to the ontogenetic sequence of forming of particular yield-related traits.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 125-132
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Charakterystyka i empiryczne porównanie prostej oraz złożonej analizy ścieżek w ocenie determinacji plonu roślin przez ich cechy plonotwórcze. Część I. Prezentacja stosowanych metod
Characteristics and empirical comparison of simple and complex path analysis in grain yield determination by yield - related traits. Part I. Presentation of methods
Autorzy:
Gozdowski, Dariusz
Mądry, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41494284.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza ścieżek
cechy plonotwórcze
składowe plonu
path analysis
yield-related traits
yield components
Opis:
Ocena determinacji plonu roślin uprawnych przez cechy plonotwórcze jest ważna przy określaniu, które cechy wpływają na zmienność plonu i jakie kryteria powinniśmy przyjąć w procesie hodowli wysokoplonujących genotypów. W pracy przedstawiono podstawy klasycznej analizy ścieżek (zaproponowanej przez S. Wrighta) oraz możliwości i przykłady jej zastosowania do oceny uwarunkowania zmienności plonu roślin uprawnych przez cechy plonotwórcze, które mogą bezpośrednio lub pośrednio wpływać na plon. Przedstawione zostały podejścia z wykorzystaniem ścieżek prostych oraz złożonych (wielopoziomowych), w których plon jest determinowany poprzez różne cechy plonotwórcze. Poza klasyczną analizą ścieżek omówiono w skrócie inne metody powstałe z modyfikacji tej analizy.
Evaluation of determination of crop yield by yield-related traits is important in determining both the traits having influence on the yield variability and suitable criteria for breeding of high-yielding genotypes. This paper shows the basis of classical path analysis (established by S. Wright) as well as possibilities and examples of its using to evaluate determination of variability of yield by yield-related traits, that may have direct or indirect effects on crop yielding. The approaches including simple and complex (multilevel) path analysis, in which the yield is determined by different yield-related traits, are presented. Besides the classic path analysis, another methods being the modifications of this analysis, are shortly described.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 109-124
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza korelacji i współczynników ścieżek w ocenie współzależności plonu ziarna i jego składowych u dwóch odmian jęczmienia jarego
Analysis of correlation and path coefficients in evaluation of relationships between grain yield and its components of two spring barley cultivars
Autorzy:
Gozdowski, Dariusz
Mądry, Wiesław
Wyszyński, Zdzisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41456745.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza ścieżek
jęczmień jary
plon ziarna
składowe plonu
współczynniki korelacji
correlation coefficients
grain yield
path analysis
spring barley
yield components
Opis:
Wyniki badań nad plonem ziarna i jego składowymi pochodzą z doświadczenia polowego z dwiema odmianami jęczmienia jarego (Rasbet — odmiana o ziarnie oplewionym i Rastik — odmiana o ziarnie nieoplewionym). Doświadczenie przeprowadzono na Polu Doświadczalnym SGGW w Chylicach w latach 1999–2002. Do oceny uwarunkowania plonu ziarna każdej z odmian przez jego składowe zastosowano analizę współczynników korelacji i analizę współczynników ścieżek. Wyniki analiz ścieżek wskazują, że liczba kłosów na 1m2 jest składową plonu najsilniej wpływającą bezpośrednio na zmienność plonu jęczmienia, przy czym większą wartość współczynnika ścieżki stwierdzono dla nieoplewionej odm. Rastik (0,909) niż dla odmiany oplewionej Rasbet (0,788). Wpływ pozostałych 2 składowych plonu tj. liczby ziaren w kłosie i MTZ na plon ziarna jest znacznie mniejszy w porównaniu z liczbą kłosów i podobny u obydwu badanych odmian (współczynnik ścieżki dla liczby ziaren w kłosie dla odm. Rasbet był równy 0,537, zaś dla odm. Rastik, 0,494, parametr ten dla MTZ był odpowiednio równy 0,441 i 0,442). Efekty pośrednie wszystkich składowych były relatywnie niewielkie, przy czym nieco większe u odmiany nieoplewionej.
A field experiment with two spring barley cultivars (Rasbet — with hulled grain and Rastik with hulless grain) was conducted at the Experimental Station of Warsaw Agricultural University in Chylice in the years 1999–2002. Correlation coefficient analysis and path coefficients analysis was applied for evaluation of grain yield determination by its components. The results prove the highest direct effect of number of pikes per 1 m2 on grain yield for both cultivars. Path coefficient was equal to 0.909 for Rastik (with hulless grain) and was higher than for Rasbet (0.788). The other two components had small influence on grain yield for both cultivars. Slightly smaller effect was caused by number of kernels per spike, compared with the effect of weight of thousand grains. Values of path coefficients for number of kernels per spike were similar for both cultivars and were equal to 0.537 and 0.494 (Rasbet and Rastik respectively) and for weight of thousand grains 0.441 and 0.442 (respectively for Rasbet and Rastik). Indirect effects of yield components were relatively small, but slightly higher for the hulless cultivar.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 248; 23-31
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Związki między plonem ziarna a jego składowymi w populacji rodów hodowlanych pszenżyta ozimego w trzech stacjach doświadczalnych
Relationships between grain yield and its components in winter triticale advanced lines across three locations
Autorzy:
Mądry, Wiesław
Gozdowski, Dariusz
Rozbicki, Jan
Pojmaj, Mirosław
Samborski, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41348938.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza ścieżek
interakcja genotypowo-środowiskowa
plon ziarna
pszenżyto ozime
rody hodowlane
składowe plonu
zmienność
advanced lines
G×E interaction
grain yield
path analysis
variability
winter triticale
yield components
Opis:
Badania oparto na wynikach doświadczeń przedrejestrowych przeprowadzonych w sezonie 2004–2005 w trzech miejscowościach z 40 rodami hodowlanymi pszenżyta ozimego pochodzącymi z Hodowli Danko. Celem badań była ocena zmienności plonu ziarna i jego trzech podstawowych składowych w badanej populacji rodów hodowlanych oraz ocena zależności między składowymi plonu i plonem, jak również określenie znaczenia składowych plonu w uwarunkowaniu zmienności genotypowej plonu ziarna. Współczynniki zmienności genotypowej dla składowych plonu były wyższe, niż dla plonu ziarna w każdym środowisku, największe z nich stwierdzono dla liczby kłosów na m2. Efekty bezpośrednie każdej składowej plonu na plon ziarna były dodatnie i porównywalne, zaś efekty pośrednie tych składowych były ujemne (świadczące o znacznej kompensacji składowych plonu). Wszystkie wymienione efekty były bardzo podobne w każdej miejscowości.
The investigations were performed based on the data derived from the pre-registered trials including 40 advanced lines of winter triticale developed in Danko plant breeding company. The trials were conducted in the season 2004–2005 at three locations. Variance components of genotypic effects, G×E interaction, error effects on grain yield and its three basic components as well as coefficients of correlation between these traits were estimated. The coefficients of genotypic variability for yield components were higher than those for grain yield in each environment; the highest coefficients were found for a number of spikes per m2. The direct effects of each yield component upon grain yield were positive and comparable, whereas, the indirect effects of the yield components were negative, thereby implicating a substantial compensation within the components. All the considered effects were consistent across locations.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2007, 245; 77-94
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza statystyczna zależności plonu owoców u porzeczki czarnej (Ribes nigrum L.) od dwóch składowych multiplikatywnych
Statistical assessment of determination of fruit yield in blackcurrant (Ribes nigrum L.) by two multiplicative yield components
Autorzy:
Pluta, Stanisław
Mądry, Wiesław
Żurawicz, Edward
Kozak, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41485226.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
Ribes nigrum L.
porzeczka czarna
multiplikatywne składowe plonu
sekwencyjna analiza składowych plonu (SYCA)
plon owoców na roślinie
liczba owoców na roślinie
średnia masa owocu
blackcurrant
multiplicative yield components
sequential yield component analysis (SYCA)
fruit yield per plant
fruit number per plant
mean fruit weight
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki uwarunkowania plonu owoców na roślinie porzeczki czarnej od dwóch multiplikatywnych składowych plonu (liczby owoców na krzewie (szt.) i średniej masy owocu (g), w obrębie zmienności genetycznej oraz łącznie środowiskowej i osobniczej, przy wykorzystaniu sekwencyjnej analizy składowych plonu (SYCA). Badania przeprowadzono na krzewach 14 genotypów w doświadczeniu polowym, założonym jesienią 1996 roku w Sadzie Doświadczalnym Instytutu Sadownictwa i Kwiaciarstwa (ISK) w Dąbrowicach /k Skierniewic. Obserwacje plonu owoców na krzewie i jego dwóch multiplikatywnych wykonano w latach 1998–2001. Sekwencyjna analiza składowych plonu wykazała, że liczba owoców na krzewie determinowała od 50 do 90% genotypowej zmienności plonu, zależnie od warunków pogodowych w latach badań. Średnia masa owocu determinowała tylko od 6% do 24% tej zmienności plonu. Stwierdzone relacje w uwarun-kowaniu środowiskowej zmienności plonu owoców na roślinie badanych genotypów przez obie składowe plonu były podobne do tych wykazanych dla genotypowej zmienności plonu owoców. Liczba owoców na roślinie warunkowała od 72 do 96% środowiskowej zmienności plonu, zaś średnia masa owocu warunkowała tylko od 3 do 20% tej zmienności plonu badanych genotypów.
Results of studies on determination of blackcurrant fruit yield per plant by two multiplicative yield components (number of fruits per plant and mean fruit weight) are presented. The genetic as well as joint environmental and individual variability was considered. A field experiment with 14 genotypes (15 plants per genotype) was established at the Experimental Orchard of the Research Institute of Pomology and Floriculture (RIPF) in Dąbrowice, near Skierniewice, in 1996. Measurements of the fruit yield per plant and its two multiplicative components were performed in 1998–2001. The sequential yield component analysis (SYCA) has shown that the number of fruits per plant had determined 50% to 90% of genotypic variability of the fruit yield, depending on weather conditions in the years of investigation. Mean fruit weight determined only 6% to 24% of genotypic variability of the fruit yield. The relations found in determining the environmental variability pattern for both yield components were similar to those detected for the genotypic variability. The number of fruits per plant determined 72% to 96% of the environmental variability of fruit yield, whereas the mean fruit yield determined only 3% to 20% of this variability among the examined genotypes.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 241-249
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies