四川小麦新品系区域试验产量稳定性分析

运用混合线性模型和AMMI模型,对四川小麦新品系两年区域试验的产量进行稳定性分析。结果表明,在混合线性模型中,影响产量的随机效应方差分量以品系与年份互作最大,年份和地点互作也较高。多重比较表明,46548-3、川麦107、98-18、R25和R88的产量显著高于对照川麦28。回归参数和置信区间分析表明,多数品系稳定性表现相似,但以99-1572最好。AMMI模型分别解释了2002和2003年的92.6%和76.9%的互作平方和;其双标图显示,环境改变较品系变异对小麦产量的影响更大。同时,通过AMMI2双标图得到各参试品系与环境间的互作情况。此外,通过稳定性参数Di值和AMMI1的品种排序分析揭示出各参试品系的稳定性表现,其中Y1496-15在两年区试中均表现稳定,而R88和46548-3则呈现出特殊的环境适应性。     

应用AMMI模型分析冬性饲草型小黑麦品种稳定性

[目的]研究饲草型小黑麦区域试验品种稳定性问题.[方法]应用AMMI模型对冬性饲草型小黑麦区域试验产量数据进行分析,并结合稳定性参数Di(j)和双标图对鲜、干草产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行分析.[结果]参试品系在各试点上总体适应性表现较强,6个参试品系中WH07 -2鲜草产量上表现出既高产又稳产,适宜于作为刈割青贮品种.[结论]AMMI模型是分析基因型与环境(G×E)互作的有效方法,应用此方法对饲草型小黑麦区域试验品种(系)进行评价会更加科学完善.     

国家甘蔗品种第九轮区试漳州点新植试验初报

参试的10个甘蔗品种在农艺性状方面整体表现较好,福农0335出苗率表现好,分蘖率除柳城05-136、云蔗05-49表现较弱外,其余品种表现良好。对蔗茎产量、蔗糖分及公顷含糖量综合分析结果表明,云瑞06-189蔗糖分高,蔗茎产量一般;闽糖01-77蔗糖分较好,蔗茎产量高,公顷含糖量高;福农0335蔗糖分高,蔗茎产量高;粤甘42号蔗糖分中等,蔗茎产量高。经田间试验观察,各参试品种病虫害发生率低。     

AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析

应用AMMI模型对6个马铃薯品种的区试产量进行了分析.结果表明:在线型回归分析的条件不具备时,AMMI模型可解释基因型与环境之间的互作.通过AMMI模型双标图和稳定性参数可以比较基因型与环境互作的大小,进而评价各参试品种的稳定性与适应性.     

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。     

AMMI模型在甘蔗区域试验中的应用

甘蔗品种区域试验中基因型(G)和环境(E)互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,可非常有效地补充现有区域试验分析方法的不足。AMMI模型中双标图和特殊互作效应值Dge的引入,为直观、定量地估计环境对基因型的分辩力及基因型对环境的特殊适应性提供了一种非常有效的手段。通过对2003～2004年度国家甘蔗新品种第四轮区域试验结果进行分析,2条显著的主成分轴共解释了61.47%的互作平方和,品种粤农91-600、福农95-1702、闽糖92-505为高产稳产型,云蔗94-375、粤糖91-1102为高产但不稳产,桂糖95-53、粤糖96-244为稳产较好但产量较低,川引97-1为产量低而不稳。从AMMI双标图及互作效应值可看出高产类型品种中,福农95-1702除广西南宁、云南开远外,具有广泛的适应性,粤糖91-1102则仅对广东湛江、福建福州有特殊适应性,云蔗94-375则仅对云南开远、江西赣州有特殊适应性。     

AMMI模型在水稻品种区域试验中的应用

利用AMMI模型及双标图对2009年贵州省粳稻区域试验产量数据进行分析,结果表明:AMMI模型双标图可以形象表述品种的适应性、稳定性和丰产性,对于深入理解品种和试点互作,明确试点间的相互关系、制定育种目标和良种的示范推广具有一定的参考价值,但在实际的区域试验结果分析中,应结合常规区试分析方法,对参试品种作出合理评价。     

优质油菜新品种(系)的稳定性和适应性分析

应用AMMI模型对8个甘蓝型优质油菜新品种(系)区试产量进行了分析.结果表明:AMMI模型解释基因型与环境互作明显优于线性回归模型.通过AMMI 1模型双标图可以看出产量在品种和地点间的变异程度,找出稳定性较好的品种.从AMMI 2双标图上可以找出与每一个地点产量互作最大的品种.     

甘薯品种产量性状的稳定性和适应性分析

利用AMMI模型对2005～2006年江苏省甘薯新品种区域试验结果进行分析,评价品种的稳定性和适应性.结果表明:3个乘积项表达的基因型与环境的交互作用主成分效应均达到极显著水平,分别解释交互作用平方和的50.96%、33.7%和10.65%,可合计共解释95.31%互作平方和.宁11-6、南京J51-11和徐62-4属于高产稳产品种;南京00211属于低产稳产品种;南京99-19属于低产不稳产品种;宁27-5和苏渝303属于高产不稳产品种.根据AMMI双标图及互作效应值,宁13-1和苏渝303有相对广泛的适应性,宁13-1对江苏省农业科学院粮食作物研究所试点有特殊适应性,宁27-5对泰兴市试点有特殊适应性,产量较低的南京99-19对涟水县试点有显著的正向互作效应,表现出特殊适应性.就地点环境而言,泗洪县试点最适宜的品种为苏渝303,徐州中心试点对于各品种有较广泛的适应性.     

AMMI模型在棉花区试数据分析中的应用

在作物品种区域试验中 ,基因型和环境的互作是很普遍的现象。主效可加互作可乘模型 (简称AMMI模型 )作为一种非常有效的分析G×E互作的方法越来越受到重视 ,而双标图是展示AMMI分析结果的一种直观有效的图形工具。然而 ,AMMI分析中仍缺乏评价品种稳定性的定量指标。文章对AMMI模型和双标图作一扼要介绍 ,推荐使用Di 来评价品种的稳定性 ,并采用新的参数Dj和Dij来估计试点对品种的分辨力及品种对试点的特殊适应性。选用 1999～ 2 0 0 0年江苏省中熟棉花品种区试的皮棉产量数据进行分析 ,以加深了解AMMI模型和双标图在区试数据分析中的应用。分析结果表明 ,品种、环境及G×E互作的变异都达极显著水平 ,而且 ,G×E的平方和是品种平方和的 2倍。AMMI2模型解释了G×E平方和的 82 8%。根据稳定性参数判断 ,“通 945 0”和“徐 2 44”的皮棉产量较高而稳产性较差 ,“泗棉 3号”和“宁 8186”稳产性好而产量较低 ,“盐 2 0 0 6”则是既高产又稳产的品种。通过AMMI2最佳适应品种图看出 ,盐 2 0 0 6是具有广泛适应性的品种 ,而“泗阳 16 7”对宿迁市有特殊适应性 ,徐 2 44对徐州市和连云港市有特殊适应性。文章还对利用AMMI模型分析棉花品种区试数据的一些相关问题进行了探讨     

AMMI模型和GGE双标图法在新疆冬小麦区域试验产量分析上的应用

[目的]客观、准确评价区域试验中冬小麦新品系的丰产性和稳定性,探明适合新疆冬小麦区域试验分析的统计模型.[方法]利用AMMI模型和GGE双标图分析2010、2011年北疆冬小麦区域试验中5个试点、12个新品系的产量结果.[结果]基因型、环境及基因型×环境互作的平方和分别占总平方和的6.96;、32.62;和26.82;,均达到极显著水平.通过模型分析,垦冬杂1号和垦冬00(2)号具有较好的稳产性和丰产性,适合在伊宁、塔城和奇台等地区种植;08/7148在安宁渠点和塔城地区种植可获得高产.同时,GGE双标图对新品系丰产性分析结果与田间试验结果趋于一致,相对于AMMI模型能够直观、简单提供新品系的稳定性和适种区域.[结论]GGE双标图法比较适合分析北疆冬小麦区域试验的结果.     

黄淮海糯玉米品种基因型与环境互作效应分析

【目的】分析黄淮海地区糯玉米区域试验品种基因型与环境的互作效应,为黄淮海地区糯玉米品种选育提供理论参考。【方法】利用AMMI模型和GGE双标图对2018年黄淮海糯玉米区域试验中的18个糯玉米品种（g01～g18）在13个试点的农艺性状（鲜穗产量、穗长、鲜百粒重和出籽率）进行分析,以综合评价参试品种基因型与环境的互作效应。【结果】通过AMMI模型分析发现,鲜穗产量丰产性和稳产性均较好的品种为金跃糯58（g06）和景坡82（g07）,苏玉糯2号（g15）是丰产性较差但稳产性最好的品种（对照）;出籽率高且稳定性好的品种为斯达糯44（g18）和郑白甜糯3号（g05）,对照是出籽率居中但稳定性差的品种;鲜百粒重较重且稳定性好的品种为万糯2018（g04）和金跃糯58（g06）,而对照是鲜百粒重居中但稳定性好的品种;穗长较长且稳定性较好的品种为景坡82（g07）和花糯680（g11）,对照是穗长较短但稳定性好的品种;鲜穗产量、出籽率和穗长的基因型、环境及基因型×环境互作效应均达极显著影响（P<0.01,下同）,鲜百粒重的基因型和环境达极显著影响,基因型×环境互作效应达显著影响（P<0.05）;4个农艺性状的3个主成分累计解释基因型和基因型×环境互作效应（G+GE）均达60.00%以上,说明AMMI模型可较好地解释基因型与环境的相互作用。通过GGE双标图分析发现,万糯158（g03）、金跃糯58（g06）和景坡82（g07）是鲜穗产量丰产性和稳产性均较好的品种,郑白甜糯1号（g02）是长穗丰产且稳定性最好的品种,万糯2018（g04）是鲜百粒重较高且稳定性好的品种,中糯336（g16）是出籽率高且稳定性好的品种。【结论】AMMI模型和GGE双标图的侧重点不同,可实现优势互补。基于二者分析结果,综合表现较好的品种为景坡82（g07）和金跃糯58（g06）,可用于丰产稳产型糯玉米品种选育和推广。     

云南省第九套甘蔗品种(勐海点)试验总结

2005/2006两年新植1年宿根12个品种在勐海点试验结果分析表明,云蔗98/236、盈江91/59、云引10号、Q170、Q141均比2对照种增产增糖。其中,云蔗98/236、盈江91/59工农艺性状表现较好,表现出优良品种的种性;云蔗98/46、99/596蔗糖分较高,宿根性一般,工农艺性状表现良好;CP85/1308、云蔗98/7宿根性好,工农艺性状表现良好;云瑞99/113、云蔗98/13、德蔗93/94产量和含糖量均比2对照种低,工农艺性状表现一般。     

AMMI模型在水稻品种稳定性和适应性评价中的应用

利用AMMI模型对2009年贵州省粳稻区域试验结果进行品种稳定性和适应性分析。结果表明:2条显著的IPCA1I、PCA2主成分轴共解释了84.5%的互作平方和,品种毕08-1、YR709产量高但稳定性较差;云光109、滇杂31、毕粳杂2035产量较高且稳定性好;早丰九号稳产性好但产量较低;W025产量低而不稳。高产类型品种中毕粳杂2035除晴隆外,具有广泛的适应性;毕08-1、滇杂31、云光109、云光101对毕节、晴隆、都匀具有特殊适应性,YR709对晴隆、贵阳、都匀具有特殊适应性。     

应用AMMI模型分析广西普通玉米区试品种的稳定性

以不同玉米品种产量资料为基础,应用回归模型和AMMI模型,对2008年春造广西普通玉米品种区域试验A组12个玉米品种的稳定性进行分析评价。结果表明,回归模型在联合回归、基因型回归和环境回归分析中都未达显著水平,因此,回归模型不适用于分析本试验数据;利用AMMI模型分别以1个到多个IPCA主成分轴分析G×E交互作用效应,结果发现当用3个主成分进行分析时,3个IPCA达显著或极显著水平;AMMIⅠ和AMMIⅡ双标图分析结果表明,12个参试玉米品种中,BY789、Z5S31、NX969和YX2774为丰产且稳定性较好的品种,MN4为产量最低、稳定性较差的品种。     

作物品种稳定性分析方法的研究进展

对作物品种稳定性、适应性和基因型与环境交互作用(简称G× E,下同)方面的内容进行了简要的介绍,重点对品种产量稳定性的主要分析方法给予了综述,在充分比较了几类方法优缺点的同时,特别推荐了非线性方法中的主效可加互作可乘模型法、模式分析法以及GGE叠图法,这三种方法是目前国际上较为流行的分析作物品种区试产量数据的方法.     

大豆品种开农豆46丰产性稳产性分析

开豆46是开封市农林科学研究院选育的夏大豆新品种,2018年通过河南省审定,具有优质、高产、稳产、广适等特点。本文介绍了该品种的特征特性、品质和抗性,并根据2015-2016年河南省夏播大豆品种区域试验产量结果,应用AMMI1双标图和Shukla互作方差分析法对开豆46的丰产性和稳定性进行了分析。     

基于AMMI模型分析谷子基因型与环境互作效应

利用AMM I模型及双标图,对2007年西北春谷区谷子早熟及中晚熟组区域试验各品种基因型与环境互作效应进行探讨,并对参试品种的稳定性和试验地点的判别力进行了评价。结果表明：g7（02-567）、g8（06-218）、G1（太选3号）和G3（长农38号）属高产稳产型品种;宁夏西吉县种子公司（e3）和山西省农业科学院高寒作物研究所（e4）对早熟谷子品种判别力较强,辽宁省水土保持研究所（E3）和山西省农业科学院谷子研究所（E6）对中晚熟谷子品种判别力较强,这些地点是鉴定谷子品种稳定性比较理想的地方。