А.И. Новиков, С.В. Ребко, Т.П. Новикова, Е.П. Петрищев
Скачать
№ 2 (50)
Природопользование
Прорастание семян сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) является важным этапом жизненного цикла дерева и определяет последующую продуктивность и выживаемость, в конечном счете влияя на состав растительного сообщества. Всхожесть семян связана с различными биологическими характеристиками семян, включая индивидуальную массу семени. Количество питательных веществ эндосперма, содержащихся в жизнеспособных семенах, может определять энергию, доступную для прорастания. Экспериментальных свидетельств влияния индивидуальной массы семян на прорастание все еще достаточно мало. Для апробации технологии производства посадочного материала с закрытой корневой системой с учетом индивидуальных для каждого сортового семени сосны обыкновенной (P. sylvestris L.) сорта «Негорельская» спектрометрических и морфометрических особенностей три случайных набора по 400 обескрыленных семян (N = 1200) высеяли вручную в 40-ячеистые SideSlit-контейнеры автоматизированного лесного питомника. Для проверки гипотезы о влиянии индивидуальной массы семени сосны обыкновенной (P. sylvestris L.) сорта «Негорельская» на показатели его прорастания в SideSlit-контейнерах на 30-й день использовали однофакторный дисперсионный анализ с проверкой однородности по критерию Ливиня и апостериорным LSD-тестом средних. Размах индивидуальной массы высеянных семян варьировал от 1,0 до 13,3 мг (m ± SD | 60.1 ± 17.5 мг). Средние значения показателя прорастания семян сосны обыкновенной (P. sylvestris L.) сорта «Негорельская» на 30 день в объеме 6, 8, 12, 16, 18, 26 SideSlit-контейнеров статистически (критерий однородности дисперсий Ливиня 6,35; p = 1,98e-22; ANOVA F-критерий 1,291; p = 0,0139; апостериорный критерий LSD p < 0.05) отличаются от показателя во 2, 7, 10, 11, 13, 19, 22, 24, 26, 27, 29 контейнерах. Средние значения индивидуальной массы проросших на 30-й день в ячейках SideSlit-контейнеров автоматизированного лесного питомника 942 семян статистически (статистика Ливиня 11,317;
p = 0,000792; ANOVA F-критерий 12,098; p = 0,000523) отличаются от средних значений индивидуальной массы непроросших 258 семян сосны обыкновенной (P. sylvestris L.) сорта «Негорельская». В будущем будут изучены прорастание семян на 50-й день в SideSlit-контейнерах и комплексные показатели качества полученных сеянцев на 60-й день, включая DQI и RQI.
сосна обыкновенная, сорт «Негорельская», Pinus sylvestris L., индивидуальная масса семени, прорастание семян, контейнерный лесной питомник, улучшение семян, качество сеянца, искусственное лесовосстановление
Влияние индивидуальной массы семян сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) сорта «Негорельская» на 30-дневное прорастание в 40-ячеистых SideSlit-контейнерах / А. И. Новиков, С. В. Ребко, Т. П. Новикова, Е. П. Петрищев // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13. – № 2 (50). – С. 59–86. – Библиогр.: с. 72–83 (76 назв.). – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/4.
1. Драпалюк, М. В. Анализ операционных механизированных технологий сепарации семян при искусственном лесовосстановлении / М. В. Драпалюк, А. И. Новиков // Лесотехнический журнал. – 2018. – Т. 8. – № 4. – С. 207–220. – DOI: https://doi.org/10.12737/article_5c1a3237290288.22345283. – URL: https://elibrary.ru/akvbnm.
2. Ермакова, М. В. Комплексная оценка качества сеянцев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) в лесных питомниках Уральского региона / М. В. Ермакова // Аграрный вестник Урала. – 2009. – № 1 (55). – С. 70–73. – DOI: https://doi.org/10.15421/412117. – URL: https://elibrary.ru/kkpmvb.
3. Морковина, С. С. Инновационная инфраструктура системы лесного хозяйства: лесные селекционно-семеноводческие центры / С. С. Морковина, О. И. Васильев, А. В. Иванова // Лесотехнический журнал. – 2014. – Т. 4. – № 4. – С. 221–230. – DOI: https://doi.org/10.12737/8480. – URL: https://elibrary.ru/tondcn.
4. Морковина, С. С. Инновации в лесном хозяйстве: особенности создания и перспективы / С. С. Морковина, О. М. Корчагин, А. В. Иванова // Лесотехнический журнал. – 2013. – Т. 3. – № 3 (11). – С. 189–199. – URL: https://elibrary.ru/rqqpjb.
5. Новиков, А. И. Влияние сортирования семян сосны обыкновенной по цвету и размерам на их грунтовую всхожесть в контейнерах / А. И. Новиков // Хвойные бореальной зоны. – 2019. – Т. 37. – № 5. – С. 313–319. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42337219.
6. Новиков, А. И. Экспресс-анализ лесных семян биофизическими методами / А. И. Новиков. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2018. – 128 с. – URL: https://elibrary.ru/yzuzgx.
7. Экспресс-анализ семян в лесохозяйственном производстве: теоретические и технологические аспекты / А. И. Новиков, М. В. Драпалюк, С. В. Соколов, Т. П. Новикова. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. – 176 с. – URL: https://elibrary.ru/hmrfvd.
8. Исследование спектрометрических показателей семян как основа интенсификации процесса лесовыращивания культур сосны обыкновенной сорта «Негорельская» : грант РНФ 23-26-00228 / А. И. Новиков, С. В. Ребко, Т. П. Новикова, Е. П. Петрищев. – Москва : Российский научный фонд, 2023. – URL: https://elibrary.ru/jtyxux.
9. Новиков, А. И. Исследование спектрометрических параметров семенной кожуры сосны обыкновенной в ИК-диапазоне / А. И. Новиков, В. В. Саушкин // Лесотехнический журнал. – 2018. – Т. 8. – № 3. – С. 30–37. – DOI: https://doi.org/10.12737/article_5b97a164e41782.20107217. – URL: https://elibrary.ru/votakr.
10. Петрищев, Е. П. Исследование взаимосвязи биометрических параметров ювенильных сеянцев сосны обыкновенной из кондиционных семян при оценке результатов лесовосстановления / Е. П. Петрищев // Лесотехнический журнал. – 2022. – Т. 11. – № 4. – С. 161–169. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2021.4/14. – URL: https://elibrary.ru/bsbcms.
11. Пименов, А. В. Биоразнообразие сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L .) в контрастных экотопах Юга Сибири : дисс. ... д-ра биол. наук / А. В. Пименов. – Красноярск : Институт леса им. В.Н. Сукачева Сибирского отделения Российской академии наук, 2015. – 406 с. – URL: https://elibrary.ru/umuqih.
12. Ребко, С. В. Основные принципы и подходы начального этапа интенсификации процесса лесовыращивания лесных культур сосны обыкновенной сорта «Негорельская» / С. В. Ребко, А. И. Новиков // Лесное хозяйство : матер. 87-й науч.-техн. конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием), Минск, 31 января – 17 февраля 2023 года. – Минск : Белорусский государственный технологический университет, 2023. – С. 322–325. – URL: https://elibrary.ru/jeasdl.
13. Ребко, С. В. Сорт сосны обыкновенной «Негорельская» в Беларуси: первый, единственный, уникальный / С. В. Ребко, Л. Ф. Поплавская, В. Н. Баланчук // Лесные ресурсы - Белорусское полесье : матер. междунар. конференции молодых ученых, посвященной 90-летию Национальной Академии Наук Беларуси и Году малой родины, Гомель, 24–27 сентября 2018 года. – Гомель : ООО «Типография «Белдрук», 2018. – С. 66–68. – URL: https://elibrary.ru/suuwhw.
14. Anniwaer, A. Impacts of snow on seed germination are independent of seed traits and plant ecological characteristics in a temperate desert of Central Asia / A. Anniwaer, Y. Su, X. Zhou, Y. Zhang // Journal of Arid Land. – 2020. – Vol. 12. – № 5. – P. 775–790. – DOI: https://doi.org/10.1007/s40333-020-0059-9.
15. Organic Residues Improve the Quality and Field Initial Growth of Senna multijuga Seedlings / E. F. Araújo, L. B. Sousa, R. S. A. Nóbrega et al. // Journal of Sustainable Forestry. – 2021. – Vol. 40. – № 3. – P. 249–262. – DOI: https://doi.org/10.1080/10549811.2020.1748060.
16. Application of X-ray and gas discharge visualization methods for Picea аbies empty and normal seeds evaluation / M. V. Arkhipov, L. P. Gusakova, N. S. Priyatkin, A. S. Bondarenko // Proceedings of the Saint Petersburg Forestry Research Institute. – 2014. – № 3. – P. 29–35.
17. Coat Colour Grading of the Scots Pine Seeds Collected from Faraway Provenances Reveals a Different Germination Effect / I. V Bacherikov, D. E. Raupova, A. S. Durova et al. // Seeds. – 2022. – Vol. 1. – № 1. – P. 49–73. – DOI: https://doi.org/10.3390/seeds1010006.
18. A Reliable Method to Recognize Soybean Seed Maturation Stages Based on Autofluorescence-Spectral Imaging Combined With Machine Learning Algorithms / T. B. Batista, C. B. Mastrangelo, A. D. de Medeiros et al. // Frontiers in Plant Science. – 2022. – Vol. 13. – № June. – P. 1–14. – DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.914287.
19. Phenotypic trait variation in a long-term multisite common garden experiment of Scots pine in Scotland / J. Beaton, A. Perry, J. Cottrell et al. // Scientific Data. – 2022. – Vol. 9. – № 1. – P. 671. – DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01791-8.
20. Benito Garzón, M. Biogeographical patterns of local adaptation and plasticity of mediterranean pines and their implications under climate change / M. Benito Garzón, N. Vizcaíno-Palomar // Pines and Their Mixed Forest Ecosystems in the Mediterranean Basin. – Springer Verlag, 2021. – P. 71–82. – DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63625-8_4.
21. Deep-Learning Approach for Fusarium Head Blight Detection in Wheat Seeds Using Low-Cost Imaging Technology / R. C. Bernardes, A. De Medeiros, L. da Silva et al. // Agriculture. – 2022. – Vol. 12. – № 11. – P. 1801. – DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture12111801.
22. Bilir, N. Morphological variation and quality in Anatolian black pine seedlings / N. Bilir, D. Çetinkaya // Theoretical and Applied Forestry. – 2022. – Vol. 2. – № 1. – P. 19–21. – DOI: https://doi.org/10.53463/tafor.2022vol2iss1pp19-21.
23. Bockstette, S. W. Impact of genotype and parent origin on the efficacy and optimal timing of GA4/7 stem injections in a lodgepole pine seed orchard / S. W. Bockstette, B. R. Thomas // New Forests. – 2020. – Vol. 51. – № 3. – P. 421–434. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11056-019-09733-w.
24. Are tree seed systems for forest landscape restoration fit for purpose? An analysis of four asian countries / E. Bosshard, R. Jalonen, T. Kanchanarak et al. // Diversity. – 2021. – Vol. 13. – № 11. – P. 575. – DOI: https://doi.org/10.3390/d13110575.
25. Bravo-Oviedo, A. Dynamics, Silviculture and Management of Mixed Forests / A. Bravo-Oviedo, H. Pretzsch, M. del Río // Managing Forest Ecosystems. – Cham : Springer International Publishing, 2018. – Vol. 31. – DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91953-9.
26. Importance and potential of Scots pine ( Pinus sylvestris L.) in 21 st century / J. Brichta, S. Vacek, Z. Vacek et al. // Central European Forestry Journal. – 2023. – Vol. 69. – № 1. – P. 3–20. – DOI: https://doi.org/10.2478/forj-2022-0020.
27. Seedling Growth and Quality of Avicennia marina (Forssk.) Vierh. under Growth Media Composition and Controlled Salinity in an Ex Situ Nursery / B. Budiadi, W. Widiyatno, H. H. Nurjanto et al. // Forests. – 2022. – Vol. 13. – № 5. – P. 684. – DOI: https://doi.org/10.3390/f13050684.
28. Fine-root traits in the global spectrum of plant form and function / C. P. Carmona, C. G. Bueno, A. Toussaint et al. // Nature. – 2021. – Vol. 597. – № 7878. – P. 683–687. – DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03871-y.
29. Çeliktaş, N. Near Infrared Reflectance Spectroscopy and Multivariate Analyses for Fast and Non-Destructive Prediction of Corn Seed Germination / N. Çeliktaş, Ö. Konuşkan // Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology. – 2020. – Vol. 8. – № 8. – P. 1636–1642. – DOI: https://doi.org/10.24925/turjaf.v8i8.1636-1642.3384.
30. Effect of different irradiance levels on anatomy and growth of two Malvaceae species during two seasons / D. R. Contin, E. Habermann, V. M. Alves, C. A. Martinez // Revista Brasileira de Botanica. – 2020. – Vol. 43. – № 2. – P. 257–269. – DOI: https://doi.org/10.1007/s40415-020-00609-4.
31. Effect of different led spectrum regimens on growth and development of Betula pubescens Ehrh. and Rubus idaeus L. in culture in vitro / P. Evlakov, T. Grodeckaya, O. Fedorova et al. // Forestry Engineering Journal. – 2023. – Vol. 12. – № 4. – P. 14–30. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2022.4/2.
32. Detection of Drechslera avenae (Eidam) Sharif [Helminthosporium avenae (Eidam)] in Black Oat Seeds (Avena strigosa Schreb) Using Multispectral Imaging / F. França-Silva, C. H. Q. Rego, F. G. Gomes-Junior et al. // Sensors. – 2020. – Vol. 20. – № 12. – P. 3343. – DOI: https://doi.org/10.3390/s20123343.
33. Influence of exogenous application of abscisic acid in gas exchanges of Hymenaea courbaril L. (Fabaceae) seedlings subjected to water deficit / V. D. M. B. Freitas, S. D. P. Q. Scalon, D. M. Dresch et al. // Floresta. – 2018. – Vol. 48. – № 2. – P. 163. – DOI: https://doi.org/10.5380/rf.v48i2.53076.
34. Recent research progress in geochemical properties and restoration of heavy metals in contaminated soil by phytoremediation / J. tao Fu, D. mei Yu, X. Chen et al. // Journal of Mountain Science. – 2019. – Vol. 16. – № 9. – P. 2079–2095. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11629-017-4752-x.
35. Hacisalihoglu, G. Crop Seed Phenomics: Focus on Non-Destructive Functional Trait Phenotyping Methods and Applications / G. Hacisalihoglu, P. Armstrong // Plants. – 2023. – Vol. 12. – № 5. – P. 1177. – DOI: https://doi.org/10.3390/plants12051177.
36. Managing uncertainty in Scots pine range-wide adaptation under climate change / H. R. Hallingbäck, V. Burton, N. Vizcaíno-Palomar et al. // Frontiers in Ecology and Evolution. – 2021. – Vol. 9. – P. 724051. – DOI: https://doi.org/10.3389/fevo.2021.724051.
37. Applications of machine learning in pine nuts classification / B. Huang, J. Liu, J. Jiao et al. // Scientific Reports. – 2022. – Vol. 12. – № 1. – P. 1–11. – DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12754-9.
38. Seedling Quality in Serbia – Results from a Three-Year Survey / V. Ivetić, Z. Maksimović, I. Kerkez, J. Devetaković // Reforesta. – 2017. – № 4. – P. 27–53. – DOI: https://doi.org/10.21750/REFOR.4.04.43.
39. Ivetić, V. The role of forest reproductive material quality in forest restoration / V. Ivetić, A. I. Novikov // Forestry Engineering Journal. – 2019. – Vol. 9. – № 2. – P. 56–65. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2019.2/7.
40. Seed enhancement technologies for sustainable dryland restoration: Coating and scarification / H. Jarrar, A. El-Keblawy, C. Ghenai et al. // Science of The Total Environment. – 2023. – P. 166150. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166150.
41. Effects of substrate and water availability on the initial growth of Alibertia edulis Rich. / T. S. Jeromini, L. H. de S. Mota, S. D. P. Q. Scalon et al. // Floresta. – 2018. – Vol. 49. – № 1. – P. 089. – DOI: https://doi.org/10.5380/rf.v49i1.57122.
42. Somatic embryogenesis in Abies nebrodensis, an endangered Sicilian fir / N. Jouini, E. Yahyaoui, W. Tarraf et al. // Plant Cell, Tissue and Organ Culture (PCTOC). – 2023. – Vol. 152. – № 2. – P. 393–404. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11240-022-02415-0.
43. Kang, K.-S. Seed orchards (Establishment, Management and Genetics) / K.-S. Kang, N. Bilir. – Ankara, Turkey : OGEM-VAK Press, 2021. – 189 p.
44. Seasonal changes of perlite–peat substrate properties in seedlings grown in different sized container trays / M. Kormanek, S. Małek, J. Banach et al. // New Forests. – 2021. – Vol. 52. – № 2. – P. 271–283. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11056-020-09793-3.
45. Effect of biochar amendment on the properties of growing media and growth of containerized norway spruce, scots pine, and silver birch seedlings / E. Köster, J. Pumpanen, M. Palviainen et al. // Canadian Journal of Forest Research. – 2021. – Vol. 51. – № 1. – P. 31–40. – DOI: https://doi.org/10.1139/cjfr-2019-0399.
46. Tamm Review: Ecological principles to guide post-fire forest landscape management in the Inland Pacific and Northern Rocky Mountain regions / A. J. Larson, S. M. A. Jeronimo, P. F. Hessburg et al. // Forest Ecology and Management. – 2022. – Vol. 504. – P. 119680. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119680.
47. Superação de Dormência e Produção de Mudas de Jatobá (Hymenaea courbaril L.) em Diferentes Substratos / R. de Q. Lemes, P. C. da Silva Filho, P. R. L. Souza, L. W. dos Santos // Uniciências. – 2023. – Vol. 26. – № 2. – P. 120–123. – DOI: https://doi.org/10.17921/1415-5141.2022v26n2p120-123.
48. An effective and friendly tool for seed image analysis / A. Loddo, C. Di Ruberto, A. M. P. G. Vale et al. // The Visual Computer. – 2023. – Vol. 39. – № 1. – P. 335–352. – DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02333-w.
49. Alternative substrates and fertilization doses in the production of Pinus cembroides Zucc. in nursery / R. E. Madrid-Aispuro, J. A. Prieto-Ruíz, A. Aldrete et al. // Forests. – 2020. – Vol. 11. – № 1. – DOI: https://doi.org/10.3390/f11010071.
50. Heat Stress Affects the Physiological and Biochemical Quality of Dalbergia nigra Seeds in vitro / I. Medeiros Simões, J. Oliveira Baptista, T. Lins Monteiro Rosa et al. // Forest Science. – 2021. – Vol. 67. – № 6. – P. 731–739. – DOI: https://doi.org/10.1093/forsci/fxab036.
51. Scots pine’s capacity to adapt to climate change in hemi-boreal forests in relation to dominating tree increment and site condition / M. Mikalajunas, H. Pretzsch, G. Mozgeris et al. // iForest - Biogeosciences and Forestry. – 2021. – Vol. 14. – № 5. – P. 473–482. – DOI: https://doi.org/10.3832/ifor3703-014.
52. Efficiency of the CL, DRIS and CND methods in assessing the nutritional status of Eucalyptus spp. rooted cuttings / T. C. B. de Morais, R. M. Prado, E. I. F. Traspadini et al. // Forests. – 2019. – Vol. 10. – № 9. – DOI: https://doi.org/10.3390/f10090786.
53. Pine nut species recognition using NIR spectroscopy and image analysis / R. Moscetti, D. H. Berhe, M. Agrimi et al. // Journal of Food Engineering. – 2021. – Vol. 292. – P. 110357. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2020.110357.
54. Use of physiological parameters to assess seedlings quality of Eugenia dysenterica DC. grown in different substrates / C. S. Mota, F. G. Silva, P. Dornelles et al. // Australian Journal of Crop Science. – 2016. – Vol. 10. – № 6. – P. 842–851. – DOI: https://doi.org/10.21475/ajcs.2016.10.06.p7501.
55. Assessment of Brassicaceae Seeds Quality by X-ray Analysis / F. Musaev, N. Priyatkin, N. Potrakhov et al. // Horticulturae. – 2021. – Vol. 8. – № 1. – P. 29. – DOI: https://doi.org/10.3390/horticulturae8010029.
56. X-ray analysis of seed quality of Eucommia ulmoides Oliv. of different geographical origin / Q. T. Nguyen, S. G. Sakharova, N. S. Priyatkin, A. V. Zhigunov // Izvestia Sankt-Peterburgskoj lesotehniceskoj akademii. – 2021. – № 234. – P. 134–151. – DOI: https://doi.org/10.21266/2079-4304.2021.234.134-151.
57. Novikov, A. I. The effect of seed coat color grading on height of one-year-old container-grown Scots pine seedlings planted on post-fire site / A. I. Novikov, V. Ivetić // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 226. – P. 012043. – DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/226/1/012043.
58. Dickson Quality Index: relation to technological impact on forest seeds / A. I. Novikov, S. Rabko, T. P. Novikova, E. P. Petrishchev // Forestry Engineering Journal. – 2023. – Vol. 13. – № 1. – P. 23–36. – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.1/2.
59. Performance of Scots pine seedlings from seeds graded by colour / A. I. Novikov, S. V. Sokolov, M. V. Drapalyuk et al. // Forests. – 2019. – Vol. 10. – № 12. – P. 1064. – DOI: https://doi.org/10.3390/f10121064.
60. Novikova, T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology / T. P. Novikova // Inventions. – 2022. – Vol. 7. – № 1. – P. 1. – DOI: https://doi.org/10.3390/inventions7010001.
61. Climate Warming Impacts on Distributions of Scots Pine (Pinus sylvestris L.) Seed Zones and Seed Mass across Russia in the 21st Century / E. I. Parfenova, N. A. Kuzmina, S. R. Kuzmin, N. M. Tchebakova // Forests. – 2021. – Vol. 12. – № 8. – P. 1097. – DOI: https://doi.org/10.3390/f12081097.
62. Gender, reproductive output covariation and their role on gene diversity of Pinus koraiensis seed orchard crops / J.-M. Park, H.-I. Kang, D.-B. Yeom et al. // BMC Plant Biology. – 2020. – Vol. 20. – № 1. – P. 418. – DOI: https://doi.org/10.1186/s12870-020-02632-9.
63. Application of multispectral imaging combined with machine learning models to discriminate special and traditional green coffee / W. Pinheiro Claro Gomes, L. Gonçalves, C. Barboza da Silva, W. R. Melchert // Computers and Electronics in Agriculture. – 2022. – Vol. 198. – P. 107097. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107097.
64. Growth and yield of mixed versus pure stands of Scots pine (Pinus sylvestris L.) and European beech (Fagus sylvatica L.) analysed along a productivity gradient through Europe / H. Pretzsch, M. del Río, C. Ammer et al. // European Journal of Forest Research. – 2015. – Vol. 134. – № 5. – P. 927–947. – DOI: https://doi.org/10.1007/s10342-015-0900-4.
65. Examination of digital X-ray and gas discharge characteristics of English oak acorns (Quercus robur L.) for assessment of their sowing qualities / N. S. Priyatkin, O. Y. Butenko, D. A. Shabunin et al. // Proceedings of the Saint Petersburg Forestry Research Institute. – 2018. – P. 4–17. – DOI: https://doi.org/10.21178/2079-6080.2018.2.4.
66. Przybylski, P. Isozyme polymorphism and seed and cone variability of Scots pine (Pinus sylvestris L.) in relation to local environments in Poland / P. Przybylski, K. Masternak, S. Jastrzębowski // Folia Forestalia Polonica. – 2020. – Vol. 62. – № 2. – P. 88–99. – DOI: https://doi.org/10.2478/ffp-2020-0010.
67. Morphophysiology and quality of Alibertia edulis seedlings grown under light contrast and organic residue / C. C. Santos, A. Goelzer, O. B. da Silva et al. // Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. – 2023. – Vol. 27. – № 5. – P. 375-382. – DOI: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n5p375-382.
68. Effects of five growing media and two fertilizer levels on polybag-Raised camden whitegum (Eucalyptus benthamii maiden & cambage) seedling morphology and drought hardiness / M. N. Shalizi, B. Goldfarb, O. T. Burney, T. H. Shear // Forests. – 2019. – Vol. 10. – № 7. – DOI: https://doi.org/10.3390/f10070543.
69. How Shading and Container Type Influence Ilex paraguariensis A.St.-Hil. Seedling Production / L. Siqueira Walter, M. Melo Moura, M. Moreno Gabira et al. // Forest Science. – 2022. – Vol. 68. – № 5-6. – P. 533–539. – DOI: https://doi.org/10.1093/forsci/fxac036.
70. South, D.B. Why Healthy Pine Seedlings Die after They Leave the Nursery / D. B. South, T. E. Starkey, A. Lyons // Forests. – 2023. – Vol. 14. – № 3. – P. 645. – DOI: https://doi.org/10.3390/f14030645.
71. Controlled-Release Fertiliser and Substrates on Seedling Growth and Quality in Agonandra brasiliensis in Roraima / A. das G. Souza, O. J. Smiderle, R.A. Montenegro et al. // Journal of Agricultural Studies. – 2020. – Vol. 8. – № 3. – P. 70. – DOI: https://doi.org/10.5296/jas.v8i3.16363.
72. Adaptive measures: integrating adaptive forest management and forest landscape restoration / P. Spathelf, J. Stanturf, M. Kleine et al. // Annals of Forest Science. – 2018. – Vol. 75. – № 2. – P. 55. – DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-018-0736-4.
73. Multivariate discriminant analysis of single seed near infrared spectra for sorting dead-filled and viable seeds of three pine species: does one model fit all species? / M. Tigabu, A. Daneshvar, R. Jingjing et al. // Forests. – 2019. – Vol. 10. – № 6. – P. article id 469. – DOI: https://doi.org/10.3390/f10060469.
74. Rapid and non-destructive evaluation of seed quality of Chinese fir by near infrared spectroscopy and multivariate discriminant analysis / M. Tigabu, A. Daneshvar, P. Wu et al. // New Forests. – 2020. – Vol. 51. – № 3. – P. 395–408. – DOI: https://doi.org/10.1007/s11056-019-09735-8.
75. Quantitative magnetic resonance imaging of Scots pine seeds and the assessment of germination potential / T. V. Tuomainen, K. Himanen, P. Helenius et al. // Canadian Journal of Forest Research. – 2022. – Vol. 52. – № 5. – P. 685–695. – DOI: https://doi.org/10.1139/cjfr-2021-0273.
76. A review of the application of near-infrared spectroscopy (NIRS) in forestry / Y. Wang, J. Xiang, Y. Tang et al. // Applied Spectroscopy Reviews. – 2022. – Vol. 57. – № 4. – P. 300–317. – DOI: https://doi.org/10.1080/05704928.2021.1875481.