SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING

Aizilya Lukmanova; Fanyusya Kadyrova; Radik I. Safin

doi:10.12737/2782-490X-2023-27-33

UDC 631.87

SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING

Published in Agrobiotechnologies and digital farming · Volume 2, Issue 1 · Pages 27–33 · Rubric: AGRONOMY

DOI: https://doi.org/10.12737/2782-490X-2023-27-33

Received: 02.04.2023 Accepted: 24.04.2023 Published: 24.04.2023 Language of publication: RUS

Authors

Aizilya Lukmanova

Fanyusya Kadyrova

Radik I. Safin

Aizilya Lukmanova

Kazan state agrarian university graduate student · Russian Federation · Kazan

Fanyusya Kadyrova

Academic degree: doctor of agricultural sciences

Kazan State Agrarian University Professor · general agriculture, plant protection and breeding · Kazan

Radik I. Safin

Academic degree: doctor of agricultural sciences

Kazan State Agrarian University Professor · General agriculture, plant protection and breeding · Russian Federation · Kazan

ABSTRACT

The paper presents an assessment of the suitability of various genotypes (cultivars) of spring wheat for use in carbon farming. For these purposes, indicators of the carbon footprint and the balance of greenhouse gases in the cultivation of each of the genotypes were determined. The studies were carried out in 2022 on the experimental fields of the Kazan State Agrarian University, under conditions of sufficient moisture, especially in the first half of the plant growing season. Agrotechnology for cultivation of varieties was recommended for the area of the Pre-Kama region of the Republic of Tatarstan. The calculation of the carbon footprint (CFR) was carried out on the basis of greenhouse gas (GHG) emissions in kg of carbon dioxide equivalent (CO2 equivalent) per kg of product (grain). To determine the volume of greenhouse gas emissions, data on the consumption of fuel, synthetic fertilizers, pesticides were used, and direct and indirect N2O emissions associated with the mineralization of wheat plant residues were also taken into account. The objects of research were nineteen genotypes of spring wheat of domestic selection. In the conditions of 2022, the yield of various varieties of spring wheat fluctuated over a wide range (from 2.64 t/ha for the Tulaikovskaya 108 variety to 4.75 t/ha for the Ulyanovsk 105 variety), reaching an average of 3.76 t/ha for all varieties. The results of the assessment of the CFP value showed that on average it amounted to about 0.49 kg CO2 eq. per kg -1, and the coefficient of variation of the indicator for all varieties was 9.99%, which indicates a weak variability. The lowest carbon footprints were found in Khayat (0.40 kg CO2 eq/kg-1), Ulyanovskaia 105 and Ura-Losibirskaya 2 (0.42 kg CO2 eq/kg-1). For most of the studied spring wheat varieties, the greenhouse gas balance was negative (on average -386.08 kg CO2 eq. per ha). However, in the varieties Idelle, Tulaikovskaya Nadezhda and Zlata, the balance was positive, which is associated with the entry into the soil of a significant amount of plant residues and straw in these varieties. Thus, out of 19 varieties of spring wheat, only 3 have prospects for use in carbon farming. The results obtained confirmed the need to study the carbon footprint and balance of greenhouse gases when assessing spring wheat genotypes in breeding programs for carbon farming.

KEYWORDS

greenhouse gases, carbon farming, carbon footprint, breeding, genotyping, spring wheat

Text

Text (PDF)

Read Download

Введение. Среди основных рисков, оказывающих влияние на мировое сельское хозяйство, особое место занимают глобальные климатические изменения. Проблеме оценке влияния изменения климата на сельское хозяйство России посвящено большое количество исследований [1, 2, 3]. В частности, на основании анализа многолетних агрометеорологических данных, было установлено, что среднегодовая температура воздуха в РФ выросла с 1966 по 2020 гг. на 1,69 °С, что привело к увеличению повторяемости опасных метеорологических явлений, в том числе и засух [4]. На территории Татарстана в XXI веке, среднегодовой рост температуры воздуха составил 0,49 ºС, но при этом количество осадков в период вегетации упало на 10%, что свидетельствует об усилении засушливости климата [5].

По мнению ряда ученых [6, 7, 8], в большинстве случаев, основной причиной климатических изменений выделяется деятельность человека, в том числе и в области сельского хозяйства [9]. При этом, основным механизмом антропогенного влияния на климат планеты является выделение в атмосферу парниковых газов (ПГ), важнейшими из которых являются CO₂, CH₄ и N₂O [10]. На глобальную продовольственную систему приходится порядка 21–37% ежегодных выбросов парниковых газов. Так, на сельскохозяйственную деятельность приходится около половины всех антропогенных выбросов метана и около трех четвертей антропогенных выбросов N₂O [11]. В Российской Федерации объемы выбросов парниковых газов, обусловленных деятельностью сельскохозяйственного производства, за период 2015-2019 гг. составили, в среднем 112,2 млн. т СО₂ экв [12].

Один из инструментов, позволяющих всесторонне оценить экологические последствия производства сельскохозяйственной продукции является оценка жизненного цикла (life cycle assessment - LCA) [13]. Углеродный след (CF) используется для оценки объемов выбросов парниковых газов (ПГ), связанных с различными экономическими процессами и продуктами [14]. Его определяют как баланс выбросов ПГ за весь жизненный цикл продукта или процесса его производства. Определение величины углеродного следа при производстве продукции растениеводства получило широкое распространение за рубежом. В частности, в условиях Египта углеродный след для пшеницы составил 0,239, а для кукурузы 0,307 кг CO₂экв на 1 кг урожая зерна [15]. В Финляндии аналогичные показатели для овса оценивались в 0,570 кг CO₂ экв., для ячменя в 0,570 кг CO₂-экв., для пшеницы – 0,590 кг CO₂ экв. и для ржи в 0,87 кг CO₂ экв. на 1 кг зерна [16]. В Китае кукуруза имела самый низкий углеродный след – 0,48 кг CO₂ экв., пшеница – 0,75 кг CO₂ экв., а рис имел самый высокий углеродный след – порядка 1,60 кг CO₂ экв. на единицу урожая [17]. Для расчета углеродного следа при производстве продукции растениеводства разработаны соответствующие калькуляторы [18, 19].

Одним из наиболее интересных направлений, связанных с разработкой приемов по снижению углеродного следа при возделывании сельскохозяйственных культур является создание сортов с минимальными его значениями. Так, детальный анализ, проведенный в Германии, показал, что за более чем три десятилетия, селекционный прогресс привел к значительному сокращению углеродного следа при производстве пшеницы и ржи. Стремительно растущие урожаи компенсировали увеличивающиеся выбросы парниковых газов на единицу площади, а создание сортов с более низким углеродным следом представляет собой одну из мер по смягчению последствий изменения климата в сельскохозяйственном секторе [20]. Именно поэтому, существует необходимость в оценке генотипов (сортов, гибридов) с точки зрения углеродного следа, особенно с точки зрения их использования в системе карбонового (углеродного) земледелия.

Условия, материалы и методы исследований. Расчеты велись для трех парниковых газов (ПГ) двуокиси углерода (CO₂), метана (CH₄) и закиси азота (N₂O) с коэффициентами конвертации – 1, 34 и 298 в CO₂эквивалент (CO₂) [10]. Исследование охватывает выбросы парниковых газов в течение всего жизненного цикла (в системных границах «от начала до конца») в соответствии со стандартом DIN EN ISO 14040, который обобщает все соответствующие соотношения и коэффициенты выбросов (EF) для всех потоков ПГ [21]. При этом учитываются выбросы при производстве ресурсов (топливо, оборудование, семена, удобрения, пестициды) и выбросы на поле (выбросы от сгорания топлива при обработке почвы, посеве, внесении удобрения, защите растений и уборке урожая), а также прямые и косвенные выбросы N₂O согласно методологии The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).

Данные по урожайности приводились к стандартной влажности – 14%. В результате определяются два показателя:

1. общие выбросы ПГ на гектар (GHGL; кг CO₂ экв. га^–1)

2. углеродный след на единицу продукции (CFP; кг CO₂ экв. на кг ^-1) [51], который рассчитывается по следующей формуле:

CFP = GHGL/У, (1)

где CFP – углеродный след на единицу продукции, кг CO₂ экв. на кг ^-1продукции;

GHGL – суммарный выброс ПГ на 1 га, кг CO₂ экв. га^–1.

У – урожайность, кг/га.

Для расчетов использовали следующие коэффициенты, широко применяемые в мире для расчета углеродного следа [18, 22]:

– для дизельного топлива энергоемкость 36,3 МДж л^-1 и выбросы парниковых газов 98,48 г CO₂ МДж^-1, т.е. в среднем при сгорании одного литра дизельного топлива выделяется 0,78 кг CO₂экв;

– выбросы ПГ при производстве удобрений: для азота – 2,9 кг экв. CO₂ кг^-1, для фосфора – 0,71 кг CO₂экв. кг^-1, для калия – 0,46 кг CO₂ экв. кг^-1 . Выбросы N₂O- от внесения азотных удобрений в почву была рассчитаны с использованием коэффициента IPCC, исходя из того, что 2,55% от внесенных в почву азотных удобрений превращается в N₂O;

– выбросы, связанные с производством пестицидов в среднем оцениваются в 17,3 кг CO₂экв. кг^-1. Для биопестицидов аналогичные значения составляли 3,9 СО₂ экв. на 1 кг.

– также прямые и косвенные выбросы N₂O, связанные с минерализацией растительных остатков, согласно методологии IPCC, в среднем для зерновых культур составляют 4,68 кг CO₂экв. кг^-1N (с учетом особенностей накопления азота различными культурами). Для более точного расчета выбросов закиси азота от поступления растительных остатков в почву использовалась следующая формула:

Прямые выбросы N₂O = (У * R *D*D_N)*0,0125*(44/28), (2)

где У – урожайность, кг/га;

R – отношение растительных остатков к массе растениеводческой продукции;

D – доля сухого вещества в культуре;

D_N – доля азота в культуре.

Для оценки связывания СО₂ в почве, учитывался баланс поступления сухого органического вещества (СОВ).

Полевые опыты с яровой пшеницей проводились в 2022 году на опытных полях Казанского ГАУ. Выращивались следующие сорта яровой мягкой пшеницы: Архат; Екатерина. 3. Злата. 4. Иделле. 5. Йолдыз. 6. Казанская юбилейная; 7. Маргарита; Симбирцит; Тулайсковская 108; Тулайсковская надежда. Ульяновская 105; Уралосибирская 2; Хаят; Черноземноуральская 2; Экада 109; Экада 113; Экада 66; Экада 70; Эстер.

Агротехнология возделывания всех сортов одинаковая. Посев проводился 15 мая 2022 года с нормой высева – 5,0 млн. в.с. на 1 га. Обработка почвы – безотвальная (почвоуглубление ПГП-7). Предшественник – озимые зерновые.

Согласно технологической карте, расход материальных ресурсов представлен в таблице 1.

Кроме выбросов парниковых газов, связанных с производством и применением материальных ресурсов, при расчете углеродного следа, учитываются прямые и косвенные выбросы N₂O, связанные с минерализацией растительных остатков.

Таблица 1 – Расход ресурсов и выбросы парниковых газов (ПГ) при возделывании яровой пшеницы, 2022 г

Вид ресурса	Фактически использовались	Расход ресурса на 1 га, кг (л)	Коэффициент перевода в выбросы парниковых газов, кг CO₂экв.	Суммарные выбросы ПГ, кг CO₂экв. /га
Топливо	Дизельное топливо	41,55 л	98,48 г CO₂ МДж^-1	150,8
Удобрения (производство)	Азофоска (N₁₆ Р₁₆К₁₆)	150,0 кг	2,9 кг для N , для фосфора – 0,71 кг, для калия – 0,46 кг	98,4
Удобрения (производство)	Аммиачная селитра (N _34,4)	100,0 кг	2,9 кг для N	99,8
Пестициды (гербициды)	Балерина супер + Ластик Экстра	0,4+0,8 л/га	17,3	20,8
Удобрения (эмиссия закиси азота)	N₅₀_,₄	50,4	7,6	383,0
Семена	Семена	250	0,5	125
Итого:				877,8

Анализ и обсуждение результатов исследований. Результаты оценки урожайности и выбросов парниковых газов для различных сортов яровой пшеницы приведены в таблице 2.

В условиях 2022 года урожайность различных сортов яровой пшеницы колебалась в широком диапазоне (от 2,64 т/га у сорта Тулайковская 108 до 4,75 т/га у сорта Ульяновская 105), в среднем по всем сортам достигнув уровня 3,76 т/га. При этом коэффициент вариации показателя был на уровне 14,75% (средняя вариабельность), что связано с благоприятными погодными условиями для формирования урожая культуры. В тоже время, выход растительных остатков у разных сортов сильно колебался (от 4,54 т/га у сорта Тулайковская 108 до 11,48 т/га у сорта Иделле), причем величина коэффициента вариации достигла уровня 23,83% (значительная вариабельность). Величина отношения растительных остатков/ продукция (коэффициент R) в среднем для яровой пшеницы равна 1,3, тогда как в опытах в среднем она достигла уровня 1,77, что связано с благоприятными условиями для нарастания биомассы растений в условиях 2022 года. При этом у ряда сортов показатель близок к расчетному (у сорта Хаят коэффициент R =1,32, у сорта Экада 66 R =1,50), у других различает почти в 1,5-2 раза (у сорта Иделле R =2,44, у сорта Злата R =2,22, у сорта Тулайковская надежда R =2,25). В целом, коэффициент вариации показателя был на уровне 15,2%. С учетом различия поступления растительной массы почвы, суммарные выбросы ПГ от минерализации растительных остатков и выделения закиси азота колебались от 632,63 (у сорта Тулайковская 108) до 1600,00 (у сорта Иделле) кг CO₂экв /га.

Таблица 2 – Урожайность и выбросы парниковых газов, связанные с минерализацией растительных остатков различных сортов яровой пшеницы, 2022 г

Сорт	Урожайность, т/га	Выход растительных остатков, т/га*	Отношение растительных остатков/ продукция, R	Суммарные выбросы ПГ, кг CO₂экв /га
Архат	3,97	6,35	1,60	884,85
Екатерина	3,02	5,25	1,74	731,19
Злата	3,31	7,33	2,22	1020,68
Иделле	4,70	11,48	2,44	1600,00
Йолдыз	3,85	7,20	1,87	1002,37
Казанская юбилейная	4,18	6,76	1,62	942,27
Маргарита	3,22	4,98	1,55	693,63
Симбирцит	3,67	6,53	1,78	909,74
Тулайсковская 108	2,64	4,54	1,72	632,63
Тулайсковская надежда	3,57	8,04	2,25	1120,36
Ульяновская 105	4,75	8,29	1,75	1155,32
Уралосибирская 2	4,49	7,63	1,70	1062,46
Хаят	4,08	5,38	1,32	749,86
Черноземноуральская 2	4,03	7,24	1,80	1008,39
Экада 109	3,82	6,72	1,76	936,84
Экада 113	3,80	6,79	1,79	946,16
Экада 66	3,33	4,98	1,50	693,46
Экада 70	3,53	5,96	1,69	829,80
Эстер	3,39	5,47	1,61	762,44
Среднее	3,76	6,68	1,77	930,66
Коэффициент вариации, %	14,75	23,83	15,20	23,84

Примечание: * – выход растительных остатков определялся на основании взвешивания во время уборки урожая

С учетом полученных данных по выбросу парниковых газов, был рассчитан показатель углеродного следа на единицу урожая (CFP) яровой пшеницы (табл. 3).

Результаты оценки величины CFP показал, что в среднем он составил порядка 0,49 кг CO₂ экв. на кг ^-1, причем коэффициент вариации был равен 9,99%, что свидетельствует о слабой вариабельности. При этом, при сравнении показателей табл. 2 и 3, видно, что именно величина CFP является наиболее стабильной. В целом, величины CFP в опытах были на одном уровне, с показателями полученными в других странах [15, 16, 17]. Вместе с тем, среди изучаемых сортов можно выделить сорта с минимальными значениями CFP – Хаят (0,40 кг CO₂ экв. на кг ^-1), Ульяновская 105 и Уралосибирская 2 (0,43 кг CO₂ экв. на кг ^-1). У большинства других сортов показатели были близки к средним значениям, причем показатель коэффициента вариации признака был на уровне 9,99%, что говорит о слабой вариабельности.

Таблица 3 – Углеродный след на единицу продукции (CFP), кг CO₂ экв. на кг ^-1продукции сортов яровой пшеницы, 2022 г

Сорт	Урожайность, т/га	Общие выбросы ПГ на гектар (GHGL) кг CO₂ экв. га^–1	CFP, кг CO₂ экв. на кг ^-1
Архат	3,97	1762,65	0,44
Екатерина	3,02	1608,99	0,53
Злата	3,31	1898,48	0,57
Иделле	4,70	2477,80	0,53
Йолдыз	3,85	1880,17	0,49
Казанская юбилейная	4,18	1820,07	0,44
Маргарита	3,22	1571,43	0,49
Симбирцит	3,67	1787,54	0,49
Тулайсковская 108	2,64	1510,43	0,57
Тулайсковская надежда	3,57	1998,16	0,56
Ульяновская 105	4,75	2033,12	0,43
Уралосибирская 2	4,49	1940,26	0,43
Хаят	4,08	1627,66	0,40
Черноземноуральская 2	4,03	1886,19	0,47
Экада 109	3,82	1814,64	0,47
Экада 113	3,80	1823,96	0,48
Экада 66	3,33	1571,26	0,47
Экада 70	3,53	1707,60	0,48
Эстер	3,39	1640,24	0,48
Среднее	3,76	1808,46	0,49
Коэффициент вариации, %	14,75	12,27	9,99

Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что использование показателя углеродного следа на единицу продукции (CFP) может стать одним из методов оценки селекционного материала, в том числе пригодности сортов для углеродного земледелия.

Результаты расчетов поступления сухого органического вещества (СОВ) в почву и объемов связанных в ней ПГ у различных сортов яровой пшеницы представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Баланс поступления СОВ в почву для различных сортов яровой пшеницы, 2022 г

Сорт	Урожайность, т/га	Вынос СОВ с урожаем, т/га	Поступление с корневыми и пожнивными остатками, т/га	Поступление с соломой и половой, т/га	Баланс, т/га	Связано в почве кг CO₂экв. на 1 га
Архат	3,97	3,45	1,49	2,64	0,68	1213,0
Екатерина	3,02	2,63	1,03	2,18	0,58	1034,6
Злата	3,31	2,88	1,13	3,05	1,30	2319,0
Иделле	4,70	4,09	1,60	4,78	2,29	4085,0
Йолдыз	3,85	3,35	1,31	3,00	0,96	1712,5
Казанская юбилейная	4,18	3,64	1,42	2,81	0,59	1052,5
Маргарита	3,22	2,80	1,09	2,07	0,36	642,2
Симбирцит	3,67	3,19	1,25	2,72	0,78	1391,4
Тулайсковская 108	2,64	2,29	0,90	1,89	0,5	891,9
Тулайсковская надежда	3,57	3,11	1,21	3,34	1,44	2568,7
Ульяновская 105	4,75	4,13	1,62	3,45	0,94	1676,8
Уралосибирская 2	4,49	3,91	1,53	3,17	0,79	1409,2
Хаят	4,08	3,55	1,39	2,24	0,08	142,7
Черноземноуральская 2	4,03	3,50	1,37	3,01	0,88	1569,8
Экада 109	3,82	3,32	1,30	2,80	0,78	1391,4
Экада 113	3,80	3,31	1,29	2,82	0,8	1427,1
Экада 66	3,33	2,89	1,13	2,07	0,31	553,0
Экада 70	3,53	3,07	1,20	2,48	0,61	1088,1
Эстер	3,39	2,95	1,15	2,28	0,48	856,2
Среднее					0,80	1422,37

Как видно из данных таблицы 4, в условиях 2022 года, у большинства сортов яровой пшеницы отмечался небольшой положительный баланс поступления СОВ в почву. Однако величина такого баланса у разных сортов была различна. Так, если в среднем для всех сортов баланс был на уровне +0,80 т/га, то для сорта Иделле он составил +2,29 т/га, для сорта Тулайковская надежда + 1,44 т/га и у сорта Злата + 1,30 т/га. У данных сортах отмечались и максимальные значения накопления в почве ПГ (кг CO₂экв. на 1 га).

Для оценки пригодности сортов для углеродного земледелия определялся баланс прихода и выделения ПГ (табл. 5).

Таблица 5 – Баланс ПГ при возделывании различных сортов яровой пшеницы, кг CO₂экв. на 1 га, 2022 г

Сорт	Связано в почве кг CO₂экв. на 1 га	Общие выбросы ПГ на гектар (GHGL) кг CO₂ экв. на га	Баланс ПГ, кг CO₂ экв. на га
Архат	1213,0	1762,65	-549,65
Екатерина	1034,6	1608,99	-574,39
Злата	2319,0	1898,48	420,52
Иделле	4085,0	2477,80	1607,2
Йолдыз	1712,5	1880,17	-167,67
Казанская юбилейная	1052,5	1820,07	-767,57
Маргарита	642,2	1571,43	-929,23
Симбирцит	1391,4	1787,54	-396,14
Тулайсковская 108	891,9	1510,43	-618,53
Тулайсковская надежда	2568,7	1998,16	570,54
Ульяновская 105	1676,8	2033,12	-356,32
Уралосибирская 2	1409,2	1940,26	-531,06
Хаят	142,7	1627,66	-1484,96
Черноземноуральская 2	1569,8	1886,19	-316,39
Экада 109	1391,4	1814,64	-423,24
Экада 113	1427,1	1823,96	-396,86
Экада 66	553,0	1571,26	-1018,26
Экада 70	1088,1	1707,60	-619,5
Эстер	856,2	1640,24	-784,04
Среднее			-386,08

Для большинства сортов яровой пшеницы, баланс ПГ складывался отрицательным (в среднем -386,08 кг CO₂ экв. на га). Однако для сорта Иделле данный показатель был положительным (+1607,2 кг CO₂ экв. на га). Также положительными показатели были у сортов Тулайковская надежда (570,54 кг CO₂ экв. на га) и Злата (420,52 кг CO₂ экв. на га).

Выводы. Проведенные исследования показали, что оценка углеродного следа и баланса парниковых газов при производстве яровой пшеницы может стать одним из методов оценки генотипов культуры, в том числе и с точки зрения их использования в карбоновом (углеродном) земледелии.

Полевые опыты, проведенные в 2022 году показали, что с точки зрения пригодности для углеродного земледелия, из 19 сортов яровой пшеницы, преимущество имели три – Иделле, Тулайковская надежда и Злата

Работа выполнена в рамках реализации проекта «Разработка элементов углеродного земледелия в условиях растущих климатических рисков».

1. Adaptation of Russian agriculture to global climate change / Ed. I.G. Ushachev and A.G. Paptsova. M.: VNIIESKh, 2015. 42 p.

2. Zinchenko A. P., Demichev V. V. Climate change and inclusive development of agriculture in the regions of Russia // Doklady TSHA, Moscow, December 02-04, 2020. Moscow: Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy. K.A. Timiryazev, 2021. S. 278-281.

3. Krasnoshchekov V. N., Olgarenko D. G., Rozhkova O. N. Climate Change and Agriculture in Russia: Problems and Solutions // Prirodoobustroy. - 2017. No. 2. P. 80-88.

4. Klyucherov D. A., Baranov D. A. Climate change in Russia: historical development trends // Agrarian history. 2021. No. 8. pp.57-74.

5. Shaitanov O. L., Nizamov R. M., Zakharova E. I. Assessment of the impact of global warming on the climate of Tatarstan // Leguminous and cereal crops. 2021. No. 4 (40). pp.102-112.

6. Sherstyukov B. G. Climate change: causes and forecast // Earth and Universe. 2017. No. 3. S. 30-44.

7. Causes of observed climate changes / P. V. Sporyshev, V. M. Kattsov, V. P. Meleshko [et al.] // Proceedings of the Main Geophysical Observatory im. A.I. Voeikov. 2014. No. 574. S. 39-124.

8. Revenko L. S. Soldatenkova O. I., Revenko N. S. Global food problem: new challenges for the world and Russia // Economics. Taxes. Right. 2022. №4. pp. 54-55.

9. Konstantinov A. V. The role and place of anthropogenic climate change in the system of ensuring economic security in economic sectors // Socio-economic phenomena and processes. 2014. V. 9. No. 8. S. 61-66.

10. Anthropogenic and natural radiative forcing / G. Myhre, D. Shindell, F.-M. Bréon, et al. // Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group 1 to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, eds T. F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, and J. Boschung, et al. (Cambridge; New York, NY: Cambridge University Press). 2013. R. 659-740.

11. Lynch J., Cain M., Frame D. and Pierrehumbert R. Agriculture's Contribution to Climate Change and Role in Mitigation Is Distinct From Predominantly Fossil CO2-Emitting Sectors/ // Front. Sustain. food system. 2021. 4:518039. doihttps://doi.org/10.3389/fsufs.2020.518039

12. On the state and protection of the environment of the Russian Federation in 2020. State report. Moscow: Ministry of Natural Resources of Russia; Moscow State University named after M.V. Lomonosov, 2021. 864 p.

13. Caffrey K. R., Veal M. V. Conducting an agricultural life cycle assessment-ment: Challenges and perspectives//Sci. World J. 2013. Dec 10;2013:472431. doi:https://doi.org/10.1155/2013/472431.

14. Fantozzi F., Bartocci F. P. Carbon footprint as a tool to limit greenhouse gas emissions // Greenhouse Gases. 2016.

15. Carbon footprint for wheat and corn under Egyptian conditions. Future of Food / A.A. Farag, M. M. H. EL- Moula, M. M. Maze, R . A.El Gendy, H.A. Radwan // Journal on Food, Agriculture and Society. 2018 Vol. 6(2). R. 41-54.

16. Rajaniemi M., Mikkola H., Ahokas J. Greenhouse gas emissions from oats, barley, wheat and rye production // Agronomy Research Biosystem Engi-neering Special Issue. 2011 Vol. 1. R. 189-195.

17. Carbon footprint of grain production in China / D. Zhang, J. Shen, F. Zhang et al. //Sci. Rep. 2017 Vol. 7.4126 https://doi.org/10.1038/s41598-017-04182-x

18. Ho J. A. Calculation of the carbon footprint of Ontario wheat// Studies by Undergraduate Researchers at Guelph. 2011 Vol. 4, no. 2. R. 49-55

19. Peter C. Do greenhouse gas emission calculations from energy crop cultivation reflect actual agricultural management practices? - A review of carbon footprint calculators// Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2017. vol. 67. R. 461-476.

20. Breeding progress reduces carbon footprints of wheat and rye / L. Riedesel, F. Laidig, S. Hadasch, D. Rentel, B. Hackauf, H.-P. Piepho, T. Feike // J. CleanerProd. 2022., P. 377. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134326

21. DIN EN ISO 14040. Umweltmanagement - ¨Okobilanz - Grunds¨atze und Rahmenbedingungen. DIN, 2021. Beuth Verlag GmbH, p. 36.

22. Strategies for reducing the carbon footprint of field crops for semiarid areas. A review / Y. Gan, C. Liang, C. Hamel, H. Cutforth, H. Wang // Agronomy Sust. Developm. 2011 Vol. 31. R.643-656.

PDF JATS XML

Editor-in-Chief, editorial board chair

3336

downloads

GOST

Lukmanova A. A., Kadyrova F. Z., Safin R. I. SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING // Agrobiotechnologies and digital farming. 2023. no. 1. pp. 27-33. DOI: https://doi.org/10.12737/2782-490X-2023-27-33. (Date of access 28.10.2026).

MLA

Aizilya Lukmanova, Kadyrova F. Z., Safin R. I.. "SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING." Agrobiotechnologies and digital farming 2.1 (2023): 27-33. DOI: https://doi.org/10.12737/2782-490X-2023-27-33.

APA

Lukmanova A. A., Kadyrova F. Z., Safin R. I. (2023). SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING. Agrobiotechnologies and digital farming, 2(1), 27-33. https://doi.org/10.12737/2782-490X-2023-27-33

Chicago

Aizilya Lukmanova, Kadyrova F. Z., Safin R. I.. "SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING." Agrobiotechnologies and digital farming 2, no. 1 (2023): 27-33. https://doi.org/10.12737/2782-490X-2023-27-33.

WIKI

{{cite journal | author = Lukmanova A. A., Kadyrova F. Z., Safin R. I. | title = SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING | journal = Agrobiotechnologies and digital farming | year = 2023 | volume = 2 | issue = 1 | pages = 27-33 | doi = 10.12737/2782-490X-2023-27-33 }}

Copy

Export: BibTeX EndNote RefMan RusMARC

SUITABILITY EVALUATION OF DIFFERENT VARIETIES SPRING WHEAT FOR CARBON FARMING

Confirmation