Введение

Химические стимуляторы роста, представленные на рынке, часто имеют высокую стоимость и могут накапливаться не только в почве, но и в продуктах, что негативно может сказываться на здоровье человека и состояние окружающей среды. Поэтому растет интерес к натуральным биостимуляторам, которые не оказывают негативного воздействия, доступны и просты в применении. Таким биостимулятором является мёд — уникальный природный продукт, богатый не только сахарами, но и ферментами, витаминами, микроэлементами и фитогормонами. Эти компоненты могут оказывать положительное влияние на метаболические процессы в семени, ускоряя пробуждение зародыша и активируя ростовые процессы

Целью исследования являлось изучение влияние различных концентраций мёда на всхожесть семян ячменя — сравнить эффективность растворов мёда разной концентрации на всхожесть и силу роста семян ячменя и определить наиболее благоприятную концентрацию мёда. В исследовании использовались семена ячменя сорта “Зазерский 85”.

1. Всхожесть и сила роста семян

Всхожесть семян — это способность семян давать нормальные проростки за определённый период времени при оптимальных условиях проращивания. Она выражается в процентах от общего количества высеянных семян. Срок определения всхожести указан в ГОСТ 12038–84 «Семена сельскохозяйственных культур. Методы определения всхожести» [1].

Энергия прорастания — это процент семян, которые проросли за более короткий срок, чем требуется для определения всхожести. Для зерновых культур, включая ячмень, энергия прорастания определяется в течение 3 суток, тогда как всхожесть определяется на 7-й день [2]. Силу роста можно считать производной от энергии прорастания.

2. Особенности семян ячменя.

Семена ячменя являются крупными зёрнами — размер 7–10 мм в длину и 2–3 мм в диаметре [3], что облегчает наблюдение за процессом прорастания и снижает влияние случайных факторов.

Зерно ячменя уникально среди хлебных злаков, в первую очередь, высокой концентрацией растворимых диетических волокон, особенно β-глюкана, понижающего холестерин. Ячмень очень питателен, содержит ферменты, витамины групп B, D, E, минеральные вещества [4], а также отличается повышенным содержанием антивирусных и антибактериальных веществ, таких как незаменимая аминокислота лизин и противогрибковый антибиотик гордецин [5].

К влаге ячмень менее требователен, чем овес и пшеница. Для прорастания семян ячменю требуется значительно меньше воды [3].

Недавние исследования [6] показывают, что существует корреляция между содержанием полифенолов в семенах ячменя и показателями прорастания.

3. Цели обработки семян.

Целью предпосевной обработки является создание благоприятных условий для прорастания семян и развития здоровых растений с момента появления всходов. В общем виде, целями являются повышение всхожести, стимуляция роста и защита от болезней и вредителей.

В части увеличения всхожести механизм действия мёда такой:

– Сахара обеспечивают энергию для активации зародыша

– Витамины группы В участвуют в метаболических процессах

– Ферменты ускоряют биохимические реакции

Для повышения силы роста мёд действует следующим образом:

– Натуральные стимуляторы активируют гормональные системы семени

– Повышается интенсивность дыхания

– Ускоряется активация гиббереллинов

Мёд также улучшает качество проростков и ускоряет процесс прорастания.

В качестве защиты от инфекций мёд обладает антибактериальными и противогрибковыми свойствами, а фенольные соединения и флавоноиды проявляют антиоксидантное действие [7]. Дополнительно мёд повышает стрессоустойчивость.

4. Материалы и методы эксперимента

Эксперимент проводили по следующей методике:

1. Тестирование проводилось для 6 групп концентраций раствора мёда — 1 % (1 гр мёда на 100мл H ₂ O), 2 %, 3 %, 4 % и 5 %. Контролем служила дистиллированная вода. Для каждой группы проводилась одинаковая последовательность действий.
2. Замочены семена ячменя на 20 часов в соответствующем растворе объемом 100мл.
3. Выбрано 200 лучших семян из партии, убраны поврежденные, легкие и подозрительные. Разложены по 25 семян на одну полосу влажной широкой фильтровальной бумаги, накрыты с другой стороны влажной узкой полосой фильтровальной бумаги, свернута полоса в рулон. На одну группу сформированы 4 таких рулона и повторности, то есть 8 рулонов.
4. Поставлены в банки 0,5л по 4 рулона вертикально, налито дистиллированной воды до половины.
5. Контроль уровня воды контролировался на протяжении всего эксперимента (подливали воду при необходимости), был соблюден световой режим 16/8. На фотографиях (рис. 1) изображены рулоны на 1, 4 и 7 день проращивания.

Рис. 1. Рулоны на 1, 4 и 7й день проращивания

6. Через 7 дней завершен эксперимент, проведены измерения по каждому семени — длину ростка мм, длину самого длинного корня мм, количество корней. Отдельно по каждому рулону на листе бумаги высушены корни и ростки, после высыхания измерена суммарная биомасса. Результаты занесены в таблицу.

Измерения длины ростков и корня проводились миллиметровой линейкой. Для сравнения трудозатрат также проводились измерения длин в программе ImageJ по фотографиям. Биомасса каждого рулона взвешивалась отдельно. Все данные заносились в электронную таблицу.

Для сравнительного измерения длин ростков и корней дополнительно использовали свободное программное обеспечение ImageJ, разработанное в Национальном Институте Здоровья, США (http://imagej.org).

Всхожесть определяли по ГОСТ 12038–84. Сила роста характеризуется индексом жизнеспособности (Vigor Index, или VI). Этот индекс определяет уровень активности и производительности семян во время прорастания и появления проростков. Универсального метода расчета Vigor Index нет [8–11], так как на жизнеспособность семян влияют разные условия, в том числе вид, генотип и условия окружающей среды. В работе использованы три формулы расчета, основанные на длинах ростков корня и побега, процента всхожести и веса биомассы.

Обозначения: Gp — всхожесть в процентах, μ — среднее арифметическое, RL — длина корня, SL — длина ростка, W — сухой вес результата

VI1=Gp * μ(SL) [12] (1)

VI2=Gp * μ(RL+SL) [13] (2)

VI3=Gp * μ(W) [14] (3)

Для оценки времени трудозатрат измерений использовали средние арифметические значения по части рулонов и категориям измерений.

5. Сравнение результатов всхожести у различных концентраций мёда

Проведем расчет всхожести для разных концентраций в таблице 1. Допускаемое расхождение между результатами двух проб, превышение которого показывает необходимость повторного прорастания, берется из таблицы 3 раздела 5 ГОСТ 12038–84. Одна проба состоит из двух рулонов (50 семян).

Таблица 1

Расчет и анализ всхожести

Результаты показывают, что все расхождения всхожести проб в пределах допустимого, повторного проведения прорастания не требуется. Концентрации мёда 1–3 % повышают всхожесть на 2–2,5 %, а 4–5 % снижают на 1–5,5 %.

Сформируем средние значения длин ростка, корня, числа корней для каждого рулона, добавим значения весов (для рулона в целом). Получены данные по 8 рулонам для каждой концентрации раствора мёда, по которым на новый лист вносим усредненные значения по росткам и корням, а также сумму весов соответствующих рулонов. Также для каждой концентрации рассчитаем 3 значения индексов силы роста VI по формулам 1–3.

Таблица 2

Итоговая таблица измерений для разных растворов

Так как индексы рассчитываются в разных единицах, то для удобства их можно нормализовать на шкалу [0,1.. 1], где 0,1 — минимальное значение ряда, 1 — максимальное.

Рис. 2. Индексы силы роста

Из диаграммы (рис. 2) видно, что по индексам силы роста для длины ростка (VI1) и веса биомассы (VI3) лучшая концентрация мёда 2 %. Для индекса по длине ростка и корня вместе 2 % концентрация третья, а лучший раствор без меда, но его корни тоньше, хотя и длиннее, что выражается и в весе биомассы, у воды он худший. Поэтому помня, что максимальная всхожесть у 2 % и 3 % концентраций, можно считать по общему интегральному индексу из трех, что лучшие показатели силы роста у семян, обработанных раствором 2 % концентрации мёда. Второе-третье место схожи 1 % и 3 % концентрации мёда (2,2 и 3 место; 3,4 и 2 место). Это может подтверждать, что максимум у 2 % концентрации, так как считая % концентрации функцией, получаем спад слева и справа, а значит, это точка локального максимума.

Построим паутинную диаграмму для растворов по нормализованным значениям (с учетом всхожести) на той же шкале [0,1.. 1] (рис. 3).

Рис. 3. Диаграмма параметров для разных растворов

Видно, что среднее число корней, неучитываемый показатель в VI, тоже лучший у 2 % мёда. Максимальную длину корня у воды без мёда (и связанный с этим лучший индекс VI2) можно объяснить, например, стремлением семени найти питательные вещества в почве, (которые другие семена получили из раствора с медом), для чего нужен ускоренный рост корня.

Следует отметить, что у проростков из проб мёда 2 % и 3 % толщина корней на ощупь больше, чем в пробах меньшей концентрации, и они более плотные, несмотря на меньшую длину.

Из таблиц измерений видно отставание 4 % и 5 % растворов мёда и провал раствора воды по весу, по длине корней идет убывание длины с ростом концентрации. По весу заметно преимущество 2 % раствора мёда.

Для построения части диаграмм использовалась библиотека Seaborn для Python [15;16].

Интересно построить матрицу корреляции (или тепловую карту) (рис. 4) из значений таблицы концентраций 2. Близость к единице означает сильно выраженную положительную линейную зависимость, а близость к минус 1 — сильно выраженную отрицательную зависимость.

Рис. 4. Матрица корреляции параметров

Очевидно, что прямые зависимости VI1 от длины ростка, VI2 от длин ростка и корня, а VI3 от веса следуют из формул, что и видно в матрице максимальными значениями — 1, 0.88, 0.9, 0.94. Чуть меньше для всхожести, но тоже большие значения — 0.88, 0.62, 0.83. Длина ростка достаточно коррелирует с весом, в районе 0.5, что логично, с одной стороны, от длины зависит и вес, а вот длина корня обратно пропорциональна весу (-0.4), что помним на примере воды, где длинные корни были тоньше и весили меньше, здесь это нашло подтверждение. Интересно отметить достаточно сильную обратную зависимость числа корней от длины корня (-0.67). Как вариант на примере раствора воды, это можно объяснить стремлением проростка увеличить зону охвата получения питательных веществ из почвы в глубину, на что уходят основные силы, и это негативно сказывается на количестве корней.

Для примера приведена еще диаграмма рассеяния по цветам точек в разрезе концентрации мёда по длине ростка и длине корня (рис. 5).

Рис. 5. Диаграмма рассеяния проростков по длине ростка и длине корня

Из нее тоже видно, что в растворе воды более длинные корни (самый длинный под 175мм), в растворах меда 1 %,2 %,3 % чуть длиннее ростки (самый длинный у 2 % — около 120мм), у 1 % раствора больше проростков с максимальной суммарной длиной ростка и корня, а 4 % и 5 % проигрывает по обоим видам длин.

6. Сравнение измерений инструментов

Проведем оценку погрешности измерений [17] длин ростков и корней в программе ImageJ, если измерения линейкой принимать за эталонные. Взяты 7 рулонов из разных партий для усреднения результата, по каждой партии проведены расчеты абсолютных отклонений длин в мм (отдельно разницы по каждому ростку по модулю, которая покажет инструментальную погрешность, и без модуля, которая будет скрадывать ошибки, если они с разным знаком), средних значений отклонений от среднего ростка, после рассчитывается итоговая средняя абсолютная и относительная погрешности. Ставим обозначение abs (absolute) для измерений по модулю и обозначение rel (relative) для измерений с учетом знака. Результаты в таблице 3.

Таблица 3

Погрешность измерения длин ростка и корня в ImageJ

Средняя погрешность измерения ростка в программе примерно 5 %, а корня — 10 %, что обусловлено более извилистой формой, которую нужно измерять кривой линией. С учетом знака ошибки измерений общая погрешность у ростков ниже, но не столь значимо, а вот у корней становится значительно ниже, почти в 100 раз. Считаем, что относительные погрешности с учетом знака достаточно уменьшают влияние абсолютной ошибки измерений (а для усреднения суммы длин именно относительные отклонения играют роль).

7. Сравнение временных затрат

Проведем сравнительную оценку затрат времени измерений линейкой и в программе ImageJ. Данные в таблице 4 указываются усредненные для одного рулона после измерения нескольких.

Таблица 4

Временные затраты измерений линейкой и ImageJ

Принимая накладные расходы (распаковка из рулона, уборка, выкладка проросших семян на листки) равными для обоих инструментов, сравниваем параметр временных затрат на измерение ростка+корня и внесение данных в таблицу. Для ImageJ измерения ростков проводится на одном фото как прямыми, так и ломаными линиями, поэтому в таблице указано единое значение. Для корней берем измерения кривыми, оно более точное и быстрое. Итого для линейки это будет сумма этапов 2 и 3, а для ImageJ — 4,5,7 и 8.

Таблица 5

Результат временных затрат измерений одного цикла линейкой и ImageJ

Соответственно, для экономии времени измерений стоит применять ImageJ, если устраивает допуск по точности. Выигрыш составит примерно 3минуты 14 секунд на 1 рулон, экономия составит 37 %. Если считать выигрыш от полного цикла обработки 1 рулона, то это 25,4 % времени.

Выводы

1. Проведена предпосевная обработка семян раствором меда и установлено, что мед в определенных концентрациях влияет на всхожесть и силу роста.
2. Лучшие всхожесть и биомасса у семян, обработанных 2 % и 3 % раствором мёда, лучший интегральный индекс силы роста Vigor Index — у 2 % раствора мёда
3. Обработка 4 % и 5 % раствором мёда негативно сказывается на всхожести и силе роста семян.
4. Использование ImageJ для измерений длин по фотографиям позволит сэкономить исследователю до 25 % времени относительно ручных замеров. Суммарная погрешность измерений ориентировочно до 5 %.

Литература:

1. ГОСТ 12038–84 «Семена сельскохозяйственных культур. Методы определения всхожести» ИЗДАНИЕ (июль 2011 г.) с Изменениями № 1, 2, принятыми в июне 1990 г., марте 1995 г. (ИУС 1 0–90, 6 -9 5); Поправками (ИУС 7 -8 6, 10–88)
2. Энергия прорастания и всхожесть семян: от чего зависит и как определить [Электронный ресурс] URL: https://asm-agro.ru/articles/energiya-prorastaniya-i-vshozhest-semyan/ (Дата обращения 15.11.2025)
3. Ячмень культурный: морфология и биология [Электронный ресурс] URL: https://www.pesticidy.ru/Ячмень_культурный (Дата обращения 15.11.2025)
4. Шабурова Г. В., Петросова Е. В., Шленская Т. В., Курочкин А. А. Экструдированный ячмень как компонент функциональных пищевых продуктов // Пищевая промышленность, 2012, № 10, С. 44–45.
5. Павловская Н. Е., Костромичева Е. В., Кулешова Е., Горькова И. В., Гагарина И. Н. Ячмень источник антибиотиков // Вестник аграрной науки, 2012, вып. 37, № 4, С. 70–72.
6. Jovanović, I., Frantová, N., Alba-Mejía, J.E. et al. Role of total polyphenol content in seed germination characteristics of spring barley varieties amidst climate change // Sci Rep., 2024. V. 14, 23818 p. https://doi.org/10.1038/s41598–024–74795–6
7. Биологически активные компоненты меда [Электронный ресурс] URL: https://www.apiworld.ru/1396601227.html (Дата обращения 15.11.2025)
8. Алексейчук Г. Н., Ламан Н. А. Физиологическое качество семян сельскохозяйственных культур и методы его оценки — Мн.: Право и экономика, 2005. — 48 с.
9. Методика определения силы роста семян кормовых культур / В. И. Карпин, Н. И. Переправо, В. Н. Золотарев, В. Э. Рябова, Э. З. Шамсутдинова, Т. В. Козлова. М.: Изд-во РГАУ — МСХА, 2012. 16 с.
10. Алексейчук Г. Н. Сила роста семян зерновых культур и ее оценка методом ускоренного старения — Мн.: Право и экономика, 2009. 44 с.
11. What is the best formula for calculating vigor index? [Электронный ресурс] URL: https://www.researchgate.net/post/What_is_the_best_formula_for_calculating_vigor_index (Дата обращения 15.11.2025)
12. Cao DD, Hu J, Huang XX, Wang XJ, Guan YJ, Wang ZF. Relationships between changes of kernel nutritive components and seed vigor during development stages of F1 seeds of sh2 sweet corn // J Zhejiang Univ Sci B, 2008, no.12, p.964–968. doi: 10.1631/jzus.B0820084
13. Vashisth A., S. Nagarajan. Effect on germination and early growth characteristics in sunflower (Helianthus annuus) seeds exposed to static magnetic field // Journal of Plant Physiology, 2010, no. 167, p.149–156.
14. Kumar B., Verma S. K., Ram G., Singh H. P. (2012): Temperature Relations for Seed Germination Potential and Seedling Vigor in Palmarosa (Cymbopogon martinii) // Journal of Crop Improvement, 2012, vol. 26 no.6, p. 791–801
15. Как рисовать диаграммы в Seaborn [Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/664756/ (Дата обращения 20.12.2025)
16. Seaborn для визуализации данных в Python [Электронный ресурс] URL: https://pythonru.com/biblioteki/seaborn-plot (Дата обращения 20.12.2025)
17. Погрешность измерения [Электронный ресурс] URL: https://romi.center/ru/learning/glossary/measurement-error-info/ (Дата обращения 20.12.2025)