Gross harvest of winter and spring triticale

checked 22.10.2026 · snapshot · rows: 72 · periods: 7 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

Triticale is a hybrid of wheat and rye, whose yield is measured in farms of different types. The table presents data on the gross harvest of the crop in winter and spring crops, as well as a forecast for the next year. The indicator accounts for results in agricultural organizations, peasant farms, and households over the latest reporting periods

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Series: 72, indicators: 7. The breakdown is by the following positions: Russian Federation; Central Federal District; Bryansk Oblast; Smolensk Oblast; Southern Federal District, and others

The five largest values are: Russian Federation (2 828), Central Federal District (1 231), Volga Federal District (964.1), Republic of North Ossetia-Alania (480.1), Belgorod Oblast (416.7). The gap between the largest and smallest is 118.4 times. The top five account for 69.3% of the total for all positions; the distribution is heavily skewed toward the top

All table numbers are series: 72

Series	Сельскохозяйственные организации	из них: малые предприятия	Хозяйства населения	Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели	2025	2024	2025 в % к 2024
Российская Федерация	2 556,06	616,46	3,26	268,60	2 827,92	2 465,75	114,69
Центральный федеральный округ	1 178,17	227,42	1,73	51,41	1 231,31	1 159,07	106,23
Белгородская область	260,48	—	—	11,13	271,62	416,74	65,18
Брянская область	24,35	0,80	1,15	15,11	40,61	74,69	54,37
Владимирская область	178,22	94,42	—	0,34	178,56	139,71	127,81
Воронежская область	88,73	9,79	—	8,74	97,47	77,73	125,41
Ивановская область	3,98	3,98	—	—	3,98	—	—
Калужская область	—	—	—	—	22,94	—	—
Костромская область	0,36	—	—	—	0,36	14,38	2,47
Курская область	12,51	—	—	1,69	14,20	29,13	48,76
Липецкая область	—	—	—	—	24,81	7,41	334,66
Московская область	—	—	—	—	—	12,96	—
Орловская область	197,43	—	—	3,00	200,43	151,41	132,38
Рязанская область	33,74	3,25	—	4,75	38,49	25,19	152,84
Смоленская область	25,98	8,23	0,59	2,29	28,86	22,88	126,16
Тамбовская область	—	—	—	—	—	123,63	—
Тверская область	—	—	—	—	21,43	31,84	67,31
Тульская область	—	—	—	—	14,67	1,71	857,11
Ярославская область	36,96	—	—	—	36,96	—	—
Северо-Западный федеральный округ	43,65	—	—	3,56	47,21	104,31	45,26
Архангельская область	—	—	—	0,20	0,20	—	—
Архангельская область (кроме Ненецкого автономного округа)	—	—	—	0,20	0,20	—	—
Вологодская область	—	—	—	—	—	—	199,05
Калининградская область	—	—	—	—	0,97	—	—
Ленинградская область	—	—	—	—	36,81	47,09	78,18
Новгородская область	—	—	—	—	—	23,91	—
Южный федеральный округ	221,96	109,38	0,03	93,99	315,98	272,62	115,91
Республика Адыгея (Адыгея)	3,30	3,30	—	12,19	15,49	15,38	100,75
Республика Калмыкия	—	—	—	9,93	9,93	5,01	198,26
Республика Крым	—	—	0,03	—	6,07	8,25	73,63
Краснодарский край	84,76	16,46	—	34,89	119,65	119,28	100,31
Астраханская область	—	—	—	7,49	7,49	7,49	100,00
Волгоградская область	—	—	—	—	76,11	60,57	125,66
Ростовская область	76,68	52,25	—	4,56	81,24	56,65	143,41
Северо-Кавказский федеральный округ	56,50	28,11	1,47	30,25	88,23	111,62	79,04
Республика Дагестан	2,88	—	1,47	—	4,36	—	—
Кабардино-Балкарская Республика	—	—	—	9,35	—	—	525,74
Карачаево-Черкесская Республика	0,56	0,56	—	—	0,56	0,51	110,12
Республика Северная Осетия-Алания	13,88	13,88	—	2,00	15,88	3,31	480,14
Чеченская Республика	—	—	—	5,89	—	—	18,68
Ставропольский край	23,01	3,81	—	13,01	36,02	31,11	115,77
Приволжский федеральный округ	884,82	192,78	0,02	79,26	964,10	637,98	151,12
Республика Башкортостан	70,24	32,10	—	24,40	94,64	128,40	73,70
Республика Мордовия	413,17	8,51	—	5,60	418,77	31,16	—
Республика Татарстан (Татарстан)	182,27	54,73	—	13,63	195,90	100,55	194,83
Удмуртская Республика	44,00	6,52	—	—	44,00	17,54	250,85
Чувашская Республика - Чувашия	—	—	0,02	—	11,95	2,96	403,23
Пермский край	35,24	14,08	—	—	35,24	62,66	56,23
Кировская область	—	—	—	—	—	—	49,04
Нижегородская область	—	—	—	—	—	5,58	—
Оренбургская область	72,43	34,29	—	7,13	79,56	61,29	129,81
Пензенская область	11,88	11,83	—	1,11	12,99	18,28	71,06
Самарская область	—	—	—	—	6,72	15,12	44,43
Саратовская область	—	—	—	—	24,25	—	—
Ульяновская область	—	—	—	—	19,19	168,85	11,37
Уральский федеральный округ	20,59	—	—	0,05	20,64	57,11	36,13
Свердловская область	—	—	—	0,05	0,05	—	—
Тюменская область	—	—	—	—	—	—	34,59
Тюменская область (кроме Ханты-Мансийского автономного округа-Югры и Ямало-Ненецкого автономного округа)	—	—	—	—	—	—	34,59
Челябинская область	—	—	—	—	—	43,34	—
Сибирский федеральный округ	119,76	10,77	—	5,15	124,90	94,86	131,67
Алтайский край	55,43	—	—	0,16	55,59	23,41	237,45
Красноярский край	—	—	—	—	2,91	1,51	192,84
Кемеровская область - Кузбасс	—	—	—	0,73	0,73	6,40	11,41
Новосибирская область	45,62	—	—	—	45,62	51,36	88,81
Омская область	—	—	—	—	20,06	12,18	164,76
Дальневосточный федеральный округ	30,61	10,71	—	4,93	35,55	28,19	126,10
Республика Бурятия	4,16	4,16	—	0,85	5,01	20,99	23,89
Забайкальский край	—	—	—	3,23	—	3,07	—
Камчатский край	—	—	—	0,85	0,85	—	—
Приморский край	—	—	—	—	—	0,01	—
Амурская область	—	—	—	—	—	—	482,37

How to read this table

Different rows of the table combine data by federal districts and a number of regions. When comparing data, it is important to consider that indicators for households may differ significantly from those for agricultural organizations due to differences in production scale and technologies. Forecast values for the next period should be compared with actual data to analyze trends

What is visible in these numbers

Table columns: Agricultural organizations; of which: small enterprises; Households; Peasant (farm) holdings and individual entrepreneurs

Out of 175 possible values, 154 are filled (88%). Minor gaps remain where the position was not observed in all periods

The same indicator in other breakdowns (3)

More in the section Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)»

Period and application

Data are provided for reporting periods with a forecast for the next year. Updates are published monthly or quarterly depending on the season of agricultural work. Such information is necessary for agro-industrial enterprises to plan purchases, for processing plants to assess raw material potential, and for government authorities to develop industry support measures

How it is calculated

Data on crops, yields, and livestock are used in planning raw material procurement, estimating harvests, and forecasting food prices

Did you notice an error in this table? The parser is wrong, and most often one correction fixes many pages

Report an error Typo is easier this way: highlight it and press Ctrl + Enter