基于R语言的GGE双标图在江苏省玉米联合体区域试验中的应用

通过基于R语言的GGE双标图法分析了5个玉米新组合的丰产性、稳产性和适应性,同时分析了7个试验点对参试组合的区分力和代表性.结果表明:神龙美玉28高产且稳产;LY1825较高产,但稳产性稍差.综合各试验点的区分力和代表性,东辛试点的区分力和代表性最好,是较理想的试验点.     

基于Genstat的GGE双标图分析大麦区试中品种(系)稳产性和试点代表性

综合评价甘肃省大麦品种(系)的丰产性、稳产性、适应性以及各个参试点的区分力和代表性,为优良大麦品种的推广和种植区域的选择提供理论依据。本研究应用Genstat的GGE双标图对2014—2016年甘肃省联合区试在6个参试地点对10个大麦品种(系)的产量进行分析。结果表明:丰产性和稳产性最好的品系是G3(0416-1)和G1(HF-05-1-11);E2(民乐)是较为理想的试验点,代表性和区分力均较强。Genstat的GGE双标图分析为能够更直观的展示大麦品种(系)的丰产性、稳产性、适应性以及各个参试点的区分力和代表性提供了更为科学有效的方法,为甘肃省大麦品种的合理布局提供理论依据。     

基于GGE双标图对江苏省大麦鉴定试验品种的高产稳产和适应性分析

以2014～2015年江苏省大麦鉴定试验的14个品种在8个试验点的产量数据为材料,采用GGE双标图法分析参试品种的高产、稳产和区域适应性。基于对试验点的区分力和代表性分析发现,尽管各个试验点在区分力方面存在一定的差异,但均具有较强的代表性。通过对参试品种的高产性和稳产性分析,发现苏B1202和连啤9091在区域试验中具有较好的高产性和稳产性,且适宜种植的试验点较多,具有一定的广适性,是大麦生产上具备推广潜力的理想品种。     

用GGE双标图法分析区域试验谷子品种(系)的丰产性、稳定性及参试点代表性

采用GGE双标图法分析了2011年7个谷子品种(系)在山西省7个试点的区试数据资料,对参试品种的丰产性、稳产性、适应性做出了评价,结果表明:太选10号、长农40号、沁黄2号是既高产又稳产的优良品系,其中太选10号表现最为突出,而晋中208综合表现最差,产量最低,稳定性也最差;太原小店试验点对参试品种的区分能力最强,对目标生态区的代表性最好,是所有区试点中最理想的试验点。     

基于R语言的GGE双标图在节水抗旱稻新品种多点试验中的应用

通过研究和评价节水抗旱稻新品种的丰产性、稳产性和适应性,为品种的高产栽培提供理论依据。利用基于R语言的GGE双标图分析了10个节水抗旱稻新品种在上海6个试验点的丰产性、稳产性和适应性,同时分析了6个试验点对参试品种的鉴别力和代表性。结果表明:‘旱优505’平均产量最高,‘沪旱1509’和‘旱优2717’适应性和稳定性好。综合各试验点的鉴别力和代表性,认为E1、E5和E6试验点较好,其中E1和E6试验点的鉴别力最强,E5试验点的代表性最佳。     

基于Genstat的GGE双标图评价花生区试中的品种及试点

为分析花生区试中参试品种的丰产性、稳产性和适应性以及各个试点的区分力和代表性,利用基于Genstat的GGE双标图对2015—2016年国家(北方片)花生区域试验的8个品种,15个试点的荚果产量试验数据进行分析。结果表明:‘开农705’、‘商花11号’和‘郑农花15号’的丰产性和稳产性较好,‘农大511’的产量高稳产性较差,但在生产上仍具有应用价值。15个试点被分为3个类型区,在3个类型区中表现最好的品种分别是‘徐0316’、‘商花11号’和‘开农705’。日照、菏泽和济宁是理想的试点,具有较好的区分力和代表性。     

多主成分玉米区域试验数据的GGE双标图分析

[目的]本研究旨在通过分析辽宁玉米区域试验中基因与环境互作关系,建立针对包含多个主成分试验数据更可靠的分析方法。[方法]对于存在多个主成分的辽宁玉米中晚熟组2年区域试验产量数据进行了GGE双标图分析,做出了品种适宜区域推荐和试验点综合评价,说明了分组分析的优点与注意事项,探讨了对年度重复试验分析的意义。[结果]综合产量和稳定性指标,2018年既高产又稳产的品种是辽东组的荃研1001、沈玉9231,辽西组的15N6065、东1775。东1775连续2年在辽西组表现较高产且稳定,尤其在阜新、朝阳、昌图等环境下表现出较高的G+GE效应,适宜在类似生态区种植。2018年,阜新、于洪可以发挥淘汰品种的功能,昌图是既有区分力又有代表性的区试点。2019年,东陵可以发挥淘汰品种的功能,法库、锦州、营口是既有区分力又有代表性的区试点。[结论]分组分析是针对多主成分区域试验数据的适宜分析方法,能够相对准确评价试验点的区分力和代表性、提供品种适宜区域、初步划分生态区,使用时应参照聚类分析和热图结果,选取尽量少的组别进行分组分析。     

基于Genstat GGE双标图评价甘肃省马铃薯区域试验的参试品种和试点

以2007-2008年甘肃省马铃薯区域试验的9个品种在7个试点的块茎产量为材料,利用基于Genstat的GGE双标图分析评价参试品种(系)的丰产性、稳定性、适应性以及各试点的代表性和区分力。结果表明,参试品种(系)‘陇薯9号’‘L0227-18’‘天薯10号’‘陇薯8号’的丰产性和稳产性较好;7个试点被划分为2个类型区域,在2个类型区域中表现最好的品种分别为‘陇薯9号’和‘陇薯6号’,安定、会川和临夏是比较理想的试点,具有较强的区分力和代表性。     

基于GGE双标图分析评价辽宁省水稻区域试验参试品种及参试地点

为分析辽宁省水稻区试参试品种的丰产性和稳产性及各试点的代表性和鉴别能力,利用Genstat的GGE双标图分析2017～2018连续两年进入省区域试验晚熟组的14品种(品系)在8个试点中的产量数据。结果表明:花粳12H47、锦稻糯325的丰产性和稳产性较好,辽粳1540产量较高但稳产性差,但在特定区域仍能发挥其高产优势。8个试点被划分为2个类型区,在这2个类型区域内表现最好的是辽粳2501、辽粳1540。东港市示范场是理想的试点具有较好的区分能力和代表性。同时东港市农业中心、丹东农业科学院前阳所、大连特种粮所和东港市种子管理站相关性较强,可以酌情降低上述试点的密度。     

基于GGE双标图的甘肃胡麻区试品系稳定性与试点代表性研究

【目的】评价胡麻高代品系在不同试点的适应性、高产性及稳定性,筛选出适应性强的优良高代胡麻品系,为胡麻新品种鉴定及推广工作的完善提供可靠的科学依据。【方法】2017-2018年在甘肃兰州、景泰、榆中、清水、定西、张掖、白银、平凉、镇原9个试点种植甘肃省区域试验的12个胡麻高代品系,收获后测产,采用联合方差分析和Genstat GGE双标图模型对产量性状适应性、高产性和稳定性及试点鉴别力和代表性进行分析。【结果】参试的12个胡麻品系产量在基因型、环境及基因型与环境互作效应均达到极显著水平(P<0.01)。产量性状适应性结果显示,对兰州和景泰适应性最强的品系是99012-3（G10）;对榆中、清水、定西、平凉和镇原适应性最强的品系是10287（G4）;对张掖、白银适应性最强的品系是988-1（G11）。试点间相关性结果显示,榆中、平凉、镇原之间存在着密切正相关关系,兰州、景泰、定西、张掖、白银之间存在密切正相关关系。高产性和稳定性结果显示,参试胡麻品系中高产不稳产的品种有200617-8（G7）、09162（G8）、99012-3（G10）和0523-2-1-3（G12）,低产稳产的品种有0354（G1）、1S×980369（G2）、9894-4（G3）、陇亚13号（G5,对照）、0818-6-13（G6）和1S×QS3（G9）,不稳定且低产品种是988-1（G11）,高产稳产品种有10287（G4）。试点鉴别力和代表性结果显示,景泰和兰州试点对12个胡麻高代品系最具鉴别力和代表性。【结论】GGE能够直观显示胡麻多点多年高代品系试验结果,客观评价品种的适应性、丰产和稳产性及试点的代表性和鉴别力。     

GGE双标图分析在糯高粱品种区域试验中的应用

采用GGE双标图法对2013—2014年全国高粱品种糯高粱组6个试验地点的14个糯高粱品系试验数据进行分析。结果表明:2013年G7(407A/LZ1050R),2014年G10(辽糯14-2)属于高产、稳产较好的品系;在主要农艺性状中,小区产量与糯高粱育性成正相关,育性的高低是影响糯高粱产量的重要指标之一。在6个糯高粱试点中,2013年泸州和贵阳代表性最强,长沙代表性最弱,而武汉、重庆和宜宾代表性居中。2014年重庆代表性最强,而长沙、武汉、贵阳和泸州居中。从两年的区域试验各品种生态区来看,泸州、贵阳和重庆试点兼备较强的鉴别力和较好的代表性。本研究利用GGE双标图能够更加直观地分析糯高粱品种丰产性、稳产性和试点鉴别力、代表性,可为糯高粱品种区域试验数据进行准备地分析提供参考依据。     

基于Genstat的AMMI模型和GGE双标图在玉米区域试验分析中的应用

利用Genstat软件的AMMI模型和GGE双标图对玉米区域试验中15个品种在20个试点的产量变异和高产稳产性进行分析,评价试点的区分力和代表性.结果表明,品种、试点、品种与试点交互作用均达到了极显著水平,试点间的差异是变异的主要来源.品种富尔1602和中单4387具有较强的高产、稳产性.品种屯玉639、东单9573、富育1509、秋乐308适合在吉林九台、吉林陶家、吉林东丰、辽宁本溪、辽宁昌图、辽宁阜新、河北唐山、内蒙巴林左旗、内蒙开鲁种植,且东单9573在这些地区种植可获得高产;品种德单1108和乐农79适合在吉林双辽、吉林德惠、辽宁沈阳、辽宁抚顺、辽宁喀左、河北滦平、山西屯留、山西襄汾、山西忻府、陕西渭南地区种植,且乐农79在这些地区种植可获得高产.吉林九台和吉林双辽、辽宁沈阳、辽宁昌图的生态区域差异较大,理想的试点为陕西渭南、河北滦平、山西忻府.AMMI模型和GGE双标图在品种评价方面结果基本一致,前者能够明确划分平方和,后者则在评价试点的区分力和代表性方面有显著优势.     

区域试验玉米品种(系)产量稳定性和适应性的GGE双标图分析

为准确评价区域试验玉米品种(系)产量稳定性和适应性,研究采用GGE-biplot软件对2012年恩施州玉米品种区域试验11个参试玉米品种(系)和8个试点的试验数据进行分析。结果表明,在主要农艺性状中,产量与穗长、穗粗、百粒重、秃尖长和穗行数呈正相关。在参试玉米品种(系)中,恩玉单8号、G1004和HS10375具有较高产量和较好稳定性。在各区域试验点中,来凤、鹤峰区试点具有较强的品种鉴别能力和生态代表性。GGE双标图能够直观、简洁地显示玉米品种高产性、稳产性和区试点鉴别力、代表性,可为玉米品种鉴定和推广提供参考依据。     

中国西北水地春小麦基因型与环境互作及其产量稳定性分析

【目的】研究我国西北地区水地春小麦基因型与环境的交互作用及其产量的稳定性,为我国西北水地春小麦高效生产提供相关依据.【方法】对2009-2010年由16个试点、15个新品种(系)组成的中国西北水地春小麦区域试验的产量资料进行方差分析和GGE分析.【结果】在我国西北水地春小麦生产区,基因型与环境互作效应对产量变异的影响约为品种效应的4.68倍,品种间丰产性、稳产性均较理想的品种占供试品种的40%,其中稳产性差异较大,但部分品种仍对环境具有一定的特殊适应性.16个试点可划分为3个类型区,其中在宁夏平罗(E_8)为代表的河套平原灌溉区表现最好的品种分别是‘宁春47’(G_6)、‘C78’(G_8)和‘巴丰6’(G_9),以青海西宁(E10)为代表的青藏高原寒旱区表现最好的品种‘银春8’(G_(10)),以甘肃会宁(E4)为代表的黄土高原中部旱作区表现最好的品种‘蒙鉴11’(G_(12)).从环境代表性和对品种鉴别能力两方面分析,环境代表性较理想的试点是青海西宁(E_(10)).鉴别力较好的是新疆塔城(E_(14))、新疆焉耆(E15)、宁夏平罗(E_8)、内蒙古巴盟(E_1)、青海西宁(E_(10))、新疆温泉(E_(16))、青海平安(E_(11))等.【结论】共筛选出‘甘春357786’(G_1)、‘陇春25’(G2)、‘E32-1’(G_3)、‘陇春’(G_5)、‘C78’(G_8)、和‘银春8’(G_(10))高产、稳产性较好的6个品系,‘宁春47’(G_6)在个别试点表现优异;水地春小麦试点中代表性最好的是青海西宁(E_(10)).     

基于AMMI模型和GGE双标图的西北春玉米品种区域试验综合评价

为筛选出西北地区高产稳产的品种和理想的测试点，利用AMMI模型和GGE双标图对2022年西北春玉米品种区域试验中的12个品种在19个试点的丰产性、稳产性和适应性进行分析，评价试点的区分力和代表性。结果表明，产量变异主要包括基因型、环境以及基因型与环境互作，分别占产量变异总平方和的4.39%、74.50%和10.08%。AMMI模型解释了82.76%的品种与试点互作效应。GGE双标图将19个试点分成3个生态区域；其中，甘肃省平凉市、天水市、内蒙古自治区巴彦淖尔、宁夏回族自治区平罗县、陕西省延安市、新疆维吾尔自治区昌吉州和可克达拉市7个试点的区分力和代表性较强。通过AMMI模型和GGE双标图，鉴定出适合西北地区高产稳产的品种为‘DK 2207’和‘玺旺188’。AMMI模型能够充分分解互作效应，并着重评价品种的稳定性，而GGE双标图则在评价试点的区分力和代表性方面有优势。综上，AMMI模型和GGE双标图的综合应用有助于提高西北春玉米品种和测试点评价的可靠性。     

长江中下游水稻育种基地选址的评价研究

[目的]探求育种基地选址的评价方法,为育种基地的选址提供参考。[方法]采用2011—2015年国家南方稻区长江中下游中籼迟熟区域试验产量数据,比较分析13个区试点代表性,以及试点对品种的判别力。[结果]不同试点间产量差异较大。其中,江苏盐城、江苏扬州、安徽芜湖和河南信阳4个试点产量表现与整体产量表现的相关性最强,说明这4个试点具有较强的区域代表性。AMMI分析表明,福建建阳、湖北宜昌、江苏盐城和浙江富阳4个试点的稳定性参数D_j最大,分别为34.72、31.91、31.42和30.89,说明这4个试点对品种的判别力最强。结合试点代表性和试点对品种判别力分析,江苏盐城、湖北宜昌、安徽合肥和河南信阳4个试点不仅具较强的试点代表性,同时其对品种的判别力也较强。[结论]江苏盐城、湖北宜昌、安徽合肥和河南信阳4个试点所在的区域比较适合建设育种基地。     

基于SD-GGE双标图进行饲草燕麦品种归类和区域划分

为明确饲草燕麦品种在不同区域的丰产性及适应性,2017—2019年进行全国饲草燕麦鉴定试验,包括国内外饲草品种20个,分布在全国22个燕麦主产区的试点,采用标准差校正的(standard deviation of means,SD)GGE双标图(SD-GGE)分析。结果显示:参试品种可分为4类,分别为籽粒高产、饲草高产和生育日数较长且株高较高的品种,其余与上述性状相关性差的品种聚为一类。穗铃数和穗粒数与饲草产量均极显著正相关,千粒重与籽粒产量极显著正相关。G1(‘坝莜3号’)和G3 (‘坝燕6号’)为鲜草高产稳产品种,G11(‘陇燕3号’)和G16(‘草莜1号’)为干草高产稳产品种。试点E13(四川省凉山彝族自治州盐源县)和E21(新疆维吾尔自治区昌吉州奇台县)代表性较好。以生产鲜草为目的,试点E1(吉林省白城市)和E20(黑龙江省哈尔滨市)最适宜种植品种为G2(‘坝莜18号’);E17(内蒙古自治区赤峰市)和E18(河北省承德市)最适宜种植品种为G14(‘青引2号’);E3(河北省张家口市张北县)、E6(内蒙古自治区乌兰察布市察右前旗)、E9(山西省忻州市岢岚县)和E10(青海省海东市)最适宜品种为G11;其余试点最适宜品种均为G3。以生产干草为目的,E4(内蒙古自治区呼和浩特市武川县)最适宜品种为G10(‘GL381’);E3、E6、E9、E10和E20最适宜种植品种为G8 (‘远杂1号’);E18、E14(江苏省泰州市)和E15(西藏自治区山南市)最适宜种植品种为G9(‘张燕4号’);E1、E2(河北省张家口市崇礼区)、E13、E21和E22(青海省海北藏族自治州海晏县)最适宜品种为G16;E5(内蒙古自治区兴安盟乌兰浩特市)、E8(山西省怀仁市)和E19(内蒙古自治区通辽市)没有最适宜品种,相对表现较好的品种为G8、G12(‘定燕2号’)和G16。明确20个品种在各个区域的丰产性和适应性,为品种的推广提供依据。     

甘肃省玉米区域试验品系产量稳定性及试点代表性分析

【目的】为了准确评价玉米品系的高产、稳产及适应性.【方法】采用GGE双标图法对2011-2012年甘肃省玉米区域试验的12个玉米品系在12个试点的产量试验数据进行分析.【结果】12个玉米品系中,‘玉源209’和‘2070’品系的高产性及稳产性最好,且平均产量表现均接近理想品种,而‘沈单16’的高产性、稳产性及平均产量表现最差;12个玉米试点中,临洮试点的鉴别力和代表性优于其它试点,而清水和临夏2个试点的鉴别力和代表性最差.【结论】‘品系2070’‘玉源209’以及临洮试点可以作为甘肃省玉米区域试验的参考,并且GGE双标图法可以客观评价玉米参试品系的高产性、稳产性以及试点区域的鉴别力、代表性,从而提高区域试验的准确性,为甘肃玉米品种鉴定与推广提供了理论依据.     

黄淮地区国家油菜区域试验点评价和品种生态区划分

【目的】解析和评价黄淮区油菜各试验点的鉴别力和代表性,为油菜品种评价、试验点选择或生态区划分提供参考。【方法】用GGE双标图法对2010-2015年度油菜黄淮区试产量数据进行分析,以基因与环境互作结果对试验点进行分类,并按照区分能力和代表性对各试验点进行评价。【结果】油菜黄淮区试11个试验点聚为3类,河南省的3个试验点(郑州、遂平和信阳)聚为一类,陕西省的4个试验点(杨凌、宝鸡、富平和大荔)、甘肃省的成县、山西省的运城和江苏省的淮安共7个试验点聚为一类,安徽省的宿州单独为一类。各试验点年季间没有固定的关系。从区分能力和代表性来分析,杨凌区试点是最理想的试验点,该试点的产量与平均产量的相关性达极显著水平。【结论】整个黄淮区不能划分为多个品种生态区。杨凌区试点的区试结果最能反映整个黄淮区试的平均结果,因此在安排多点试验时,杨凌试验点是最好的选择。     

利用AMMI模型评价湖北省水稻区试品种的适应性

对2013年湖北省水稻(Oryza sativa L.)区域试验中的12个品种(V1-V12)在10个环境试点(E1-E10)中的产量数据进行了方差和AMMI模型联合分析。结果表明,环境、基因型与环境的互作、基因型引起的产量变异都达到极显著水平,三者的变异平方和分别占总处理平方和的55.95%、16.48%和21.09%。进而基于AMMI模型对品种与环境间互作效应进行了深入剖析,品种与环境间互作效应可分解为三个显著的主成分轴IPCA1、IPCA2、IPCA3,分别解释了总互作平方和的50.56%、22.57%、13.31%,三者合计占互作总平方和的86.44%。综合品种与环境间互作效应大小及产量表现对品种丰产性和稳定性、试点的鉴别力进行了评价,其中品种V10、V12丰产性、稳产性均表现优良,V4、V6、V7属于丰产性很好但稳产性一般的品种,V9、V11属于稳产性很好但产量一般的品种,V1属于产量一般且稳产性很差的品种,V5属于稳产性很好但产量很低的品种,V2、V3、V8属于丰产性和稳产性均很差的品种;对于试点鉴别力,其中试点E1、E7、E8对品种的鉴别力最强,试点E3、E6、E10对品种的鉴别力最弱,其他试点E2、E4、E5、E9对品种的鉴别力居中。