基于GGE双标图和AMMI模型对江苏省水稻区试品种的丰产性和稳定性分析

本研究综合利用GGE双标图方法和AMMI模型对2017年江苏省杂交中粳稻区域试验的12个参试品种的丰产性和稳产性进行了分析。结果表明,基因型、环境及基因型与环境互作效应对杂交中粳稻产量有极显著的影响。在所有参试品种中,杂中区03和杂中区12是丰产稳产的广适性品种,可在粳稻适区进行推广。江苏徐淮地区淮阴农业科学研究所试点代表性最强,而江苏欢腾农业有限公司试点的鉴别力最强。AMMI和GGE双标图的综合运用,可准确直观地评价各品种的丰产性、稳定性和适应性以及各试点的鉴别力和代表性。     

基于R语言的GGE双标图法在甜菜品种区域试验中的应用

为了明确糖用甜菜品种在全国不同区域试验中参试品种的丰产性、稳产性、适应性及各试验点的区分力和代表力。2020年在全国不同生态区域的9个试验基地，以16个引种的KWS系列糖用甜菜品种为试材，采用基于R语言的GGE双标图法对糖用甜菜品种的产糖量指标进行分析。结果表明，在2020年品种区域试验中，KWS 0015(G₁₆)丰产性最佳；KWS 7748(G₆)、KWS 9921(G₁₅)具有较好的稳产性；KWS 0015(G₁₆)适宜种植的区试点最多，具有较强区域适应性，较其他品种高产稳产，为本试验理想品种。此外，呼和浩特(E₉)具有较高区分力和较好代表性，是本研究的理想区试点。GGE双标图法对综合分析糖用甜菜品种基因型、环境与基因型交互效应具有科学合理性。     

GGE双标图对抗寒烤烟品种区域试验的分析

利用2012年南平市抗寒烤烟品种区域试验中各品种在3个不同试验点上的平均产量和平均产值,经过环境中心化后的数据,以GGE双标图的图谱形式阐述了参试品种在各试验点的表现、各试验点环境间关系、各试验点的区分力和代表性及各参试品种平均表现和稳定性。结果表明：（1）‘CB-1’在延平试验点平均产量、平均产值最高,‘NF-1’在邵武、浦城试验点平均产值最高;（2）邵武和浦城试验点之间存在紧密正相关,且与延平试验点均表现为负相关;（3）延平、浦城、邵武各试验点对参试品种均具有较强的区分能力,作为抗寒品种筛选的试验点,浦城和邵武具有较强代表性;（4）5个参试品种中‘NF-2’表现既高产量、高产值又稳定的品系,‘NF-1’表现相对高产和稳定的品系。     

薏苡品种(系)的产量稳定性及地点鉴别力分析

旨在准确、合理的评价基因型与基因型?环境互作效应(G?E)对薏苡产量稳定性及地点鉴别力的影响,为优良品种的鉴定、推荐和登记提供科学依据。采用AMMI模型结合双标图及稳定性参数Dg(e)对第二轮（2012-2014年）国家薏苡区域试验的产量数据进行了分析。结果表明,G1~G6在不同试点的产量变异范围分别：2380.0~6061.0 kg/hm2、1933.3~5790.0 kg/hm2、2192.0~5632.3 kg/hm2、905.3~5485.7 kg/hm2、978.3~4680.0 kg/hm2、991.0~5340.0 kg/hm2;基因型效应、环境效应和基因型×环境交互效应(G×E)均达到极显著或显著水平,环境效应占总变异的55.10%,G×E 交互效应占14.03%,基因型效应占8.41%,IPCA1、IPCA2 和IPCA3 分别解释了交互作用(G?E)的60.97%、18.97%和3.07%,三者加起来解释了全部交互作用的83.01%,而且第一主成分(IPCA1)达到差异极显著水平。AMMI双标图及稳定性参数显示,‘黔薏鉴2 号’、‘安紫薏苡’和‘文薏2 号’属于高产稳定型品种（系）,可作为推荐品种,‘莆薏6 号’产量中等、稳定性最差,‘文薏3 号’、‘金沙1 号’的丰产性较差,综合稳定性一般;此外,云南昆明、福建莆田、贵州兴义和贵州安顺的试点代表性较强;云南文山、贵州凯里、广西百色和福建福州的地点鉴别力相对较弱。     

马铃薯产量组分的基因型与环境互作及稳定性

本研究主要探究基因型和基因型与环境互作(genotype+genotypes and environment interactions, GGE)双标图在马铃薯育种中的应用。综合评价马铃薯品系产量性状在不同环境中的丰产性、稳定性和适应性,筛选出适应不同生态环境的产量性状优良品系。同时评价各试点的区分力和代表性,为试点的选择提供依据。2015年和2016年在甘肃安定区鲁家沟镇、安定区内官镇、渭源县五竹镇3个试点种植国际马铃薯中心引进的101份高代品系和对照青薯9号。收获后记录小区产量、小区大薯产量、小区小薯产量、单株产量、单株大薯产量、单株小薯产量、单株结薯数、单株大薯数、单株小薯数;采用联合方差和GGE双标图对产量性状进行基因型与环境互作分析。方差分析表明,除小区小薯产量在基因型与环境互作效应中无显著差异外,其他产量组分在基因型效应、环境效应和互作效应中均呈现极显著差异(P0.01)。小区产量、小区大薯产量、小区小薯产量、单株产量、单株大薯产量、单株结薯数环境效应平方和占总方差平方和最大;单株小薯产量、单株大薯数和单株小薯数的基因型与环境互作效应平方和占总方差平方和最大。GGE分析结果表明,适应性最强的品系在鲁家沟试点是G86;在五竹镇试点是G65;在内官镇试点是G86。参试品系中丰产品系有G86、G116、G124;稳产品系有G124、G125、G10;高产稳产品系有G86、G116、G124、青薯9号。单株大薯数高的品系有G45、G86、G67,稳定性好的品系有G67、G116、G51,对照青薯9号的单株大薯产量不稳定。综合鉴别力和代表性的强弱,依次为鲁家沟镇2016年、鲁家沟镇2015年、五竹镇2015年、五竹镇2016年、内官镇2015年、内官镇2016年。GGE模型能够直观地展现多年多点品系试验结果,并客观评价参试品系的丰产性、稳定性和适应性,同时可以对试点的代表性和区分力进行评价。以GGE模型综合评价,高产稳产品系有G116、G124、G125、G122、青薯9号;高产不稳定的品系有G86、G10、G121、G106、G107、G72。最理想的生态区试点是鲁家沟镇,对品种的鉴别力最强的试点是五竹镇。     

基于HA-GGE双标图的甘蔗试验环境评价及品种生态区划分

采用遗传力校正的GGE双标图(heritability adjusted GGE,HA-GGE),分析基因型(G)、环境(E)、基因型与环境互作效应(GE)对产量变异的影响,对14个试验点的分辨力、代表性和理想指数进行分析,并对这些试验点的生态区进行划分。结果表明,甘蔗试验环境对产量变异的影响大于基因型和基因型与环境互作;互作因素中以环境×基因型的互作效应最大,基因型×年份的互作效应最小。广东遂溪(E3)和广西崇左(E6)为最理想试验环境,对筛选广适性新品种和鉴别理想品种的效率最高;福建福州(E1)、福建漳州(E2)、广东湛江(E4)、云南保山(E11)、云南临沧(E13)、云南瑞丽(E14)为理想试验环境;广西百色(E5)、广西河池(E7)、海南临高(E10)、云南开远(E12)为较理想试验环境;广西来宾(E8)、广西柳州(E9)为不太理想的试验环境。根据HA-GGE双标图分析结果,可将我国甘蔗生态区划分为3个,即以广西百色、河池、来宾和柳州为代表的华南内陆甘蔗品种生态区,以云南保山、开远、临沧、瑞丽为代表的西南高原甘蔗品种生态区,涵盖福建福州、漳州、广东湛江、遂溪、广西崇左等试点的华南沿海甘蔗品种生态区。     

AMMI模型在玉米品种区域试验中的应用

在农作物品种区域试验中,由于品种的基因型和环境存在着交互作用,用一般的线性回归方程只能解释一小部分交互作用。而AMMI模型把方差分析和主成分分析综合于一个模型中,不仅最大程度地反应互作变异,而且能准确地分析品种的稳定性。本文利用AMMI模型及双标图对2007年贵州省玉米区域试验的产量数据进行分析,进而评价各参试品种的稳定性和适应性。     

AMMI模型在蓖麻杂交育种中的应用

在蓖麻品种的育成与推广过程中,品种产量性状的稳定性是一个重要影响因子。由于品种的基因型和环境存在着交互作用,用一般的线性回归方程只能解释小部分交互作用。主效可加互作可乘模型（AMMI模型）,不仅最大程度地反应互作变异,而且能准确地分析品种的稳定性。本文应用AMMI模型及双标图对4个蓖麻杂交组合2008-2009年多点试验的产量性状进行稳定性分析,进而评价各参试组合的稳定性和适应性。     

GGE双标图在湖南省棉花品种区域试验中的应用

为研究2013年湖南省棉花品种区域试验B组中参试品种与环境的互作关系,科学评价参试品种与试点,从而为品种审定、品种在生产中的有效利用及试点遴选提供理论依据。采用具有直观分析农作物两向数据的GGE双标图软件对参试品种的丰产性与稳定性、理想品种选择、品种适宜种植区域划分、各试点的代表性和鉴别力及理想试点选择等方面进行了分析。结果表明：2013年湖南省棉花品种区域试验B组各品种（系）皮棉产量的基因型、环境（试点）、基因型与环境互作效应均达极显著水平,其中环境主效（试点）、基因型主效及基因型与环境互作效应分别占处理变异平方和的57.99%、13.54%、28.48%;丰产性最好的品种是B3,稳产性最好的品种是B5,但最理想的品种是B3;大通湖管理区、君山和湖南省棉花科学研究所试点为最理想试点。     

基于R语言的GGE双标图在玉米品种区域试验中的应用

为了鉴定高产稳产玉米新品种以及为玉米高产栽培提供理论依据,通过基于R语言的GGE双标图法分析了10个玉米新组合在四川省甘孜州高海拔地区生态条件下的丰产、稳产性和适应性,同时分析了5个试验点对参试组合的辨别力和代表性。结果表明：‘康玉试0903’和CH327 2个组合高产且稳产;而SZ694较高产,但稳产性稍差,在海螺沟试验点有特殊适应性。综合各试验点的区分力和代表性,丹巴、九龙和海螺沟较好：九龙和海螺沟的区分能力强,丹巴试验点的代表性最佳。     

GGE双标图在玉米品种区域实验中的应用

为高产优质玉米新品种筛选以及玉米高产栽培提供理论依据,通过GGE双标图法分析了7个玉米新品种在贵州省高海拔地区生态条件下的丰产性、稳定性和适应性,同时分析了5个参试地点的辨别力和代表性。结果表明：‘盛农4号’产量最高,‘金发玉201212’产量最低,‘水玉108’最稳定,‘胜境847’最不稳定。就综合而言,‘盛农4号’综合性状最为理想。就各试验点的区分力和代表性而言,大方县大方镇关井村和威宁县小海镇卯家村的区分能力最好。赫章县古基乡桃园村的代表性最好。综合起来,‘盛农4号’可算作一个既高产又稳产的品种;大方县大方镇关井村和威宁县小海镇卯家村代表性和分辨力最为理想。     

北部冬麦区冬小麦区试品种（系）的稳定性和适应性分析

为客观准确地评价区域试验中北部冬麦区冬小麦新品种（系）的丰产性和稳产性,以2014-2015年度国家北部冬麦区水地组冬小麦品种（系）区域试验产量数据为资料,应用AMMI模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境（G×E）互作进行了研究。结果表明,稳定性最好的为农大3486、京农12-79,较好的有科遗4174、长6794、中麦93,较差的为航麦109、晋太102、众信7198;试点以天津武清、山西榆次、新疆阿拉尔、河北遵化、山西屯玉分辨力较高,河北固安、河北滦县、北京顺义、北京昌平分辨力较低。在对区域试验中品种（系）稳定性和试点的分辨力进行判定时,综合使用双标图和稳定性参数两种方法,既直观又准确。     

GGE双标图在河南省夏播花生品种区域试验中的应用

笔者研究了河南省夏播花生品种区域试验中参试品种与环境的互作关系,科学评价参试品种与试点,为品种审定及试点遴选提供理论依据。采用可直观分析农作物两向数据的GGE双标图对参试品种的高产稳产性、品种与试验点环境间的关系、各试点的代表性进行了分析。结果表明：2015年河南省夏播花生品种区域试验中理想品种为‘豫花55号’,能有效地选择高产稳产品种的试点是河南省农业科学院经济作物研究所、濮阳市农业科学院、洛阳市农林科学院。     

优良夏玉米品种稳定性和适应性评价

以郑单958为对照，对3个玉米新品种永优1583、永优1593、永优696在河南省13个试点的2年区试数据进行统计分析，通过AMMI模型与AMMI 双标图2种分析方法，分析了品种和试点之间的互作效应，对参试品种的丰产性和适应性进行了综合评价。结果表明，永优696产量突出，适宜种植区域为南乐、汝州、新郑和长葛，但汝州的试点鉴别力较弱；永优1593的产量较高，最佳种植区域为鹤壁、南阳、西华、汝州和新乡；永优1583产量中等，在温县、滑县、长葛等多个区域适应性较好，属于广适性品种；郑单958稳产性较好，在郑州、西华、新乡的适应性最好。     

基于GGE双标图的高粱品种农艺性状和稳产性分析

为了筛选丰产稳产、适应性强的高粱新品种，促进辽西地区高粱产业健康可持续发展。2019-2020年采用随机不完全区组设计（alpha-格子设计），通过R语言GGE双标图分析了30个高粱品种的产量和相关农艺性状。方差分析表明，年份、基因型、基因型与年份互作对高粱产量和相关农艺性状均有显著影响（P<0.05），其产量变异的平方和占总平方和的比例分别为32.1%、41.3%和11.3%，基因型效应对产量和相关农艺性状的变异贡献率最大，株高和穗长指标遗传力较大。GGE双标图分析表明，辽杂19号、平试13和济粱2丰产稳产性较好；辽杂19号和平试13在株高、产量、穗重和穗粒重方面综合性状表现较好；辽杂19号距离“理想品种”最近，其次为平试13。皮尔逊相关分析表明，高粱籽粒产量与株高、穗重、穗粒重和穗粒数均呈极显著正相关（P<0.01）。从参试品种看，辽西半干旱地区高秆品种比矮秆品种更具产量优势。在朝阳地区，辽杂19号、平试13和济粱2具有较高的产量和稳定性。在特定生态区域，基因型是产量和相关农艺性状差异的主要因素。     

AMMI模型和GGE双标图在黄淮海甜玉米中的应用

为分析黄淮海地区甜玉米的丰产性、稳产性和适应性及各试验点的鉴别力和代表性,本研究采用AMMI模型和R语言GGE Biplot GUI软件包两种方法,对2018年黄淮海地区13个甜玉米品种和13个试验点进行分析。结果表明,甜玉米鲜穗产量在不同品种、试点间、品种和试点交互作用均存在极显著差异。‘斯达甜221’(g02)、‘斯达甜222’(g05)、‘郑甜186’(g01)、‘BM380’(g09)和‘沪甜2号’(g04)是丰产稳产性均较好的品种。中国农业科学院作物科学研究所(E1)、天津市农作物研究所(E3)和石家庄市农科院(E11)试点既有很好的代表性又有较强的鉴别力。本研究为黄淮海的甜玉米品种的选育推广及试点布局提供理论依据。     

应用GGE双标图分析我国春小麦的淀粉峰值粘度

将原始数据减去各试点均值后形成的数据集中只含基因型主效G和基因型与环境互作效应GE, 合称GGE. 对GGE做单值分解, 以第一和第二主成分近似, 按第一和第二主成分值将所有品种和试点绘于同一平面图即形成GGE双标图. 以其分析我国春麦区10个试点20个品种淀粉糊化特性的峰值粘度, 结果表明铁春1号在大部分试点峰值粘度表现较好,     

从2011年山西玉米区试结果谈中国的玉米区试制度

为了使玉米新品种在其最适合的区域尽快推广,从不同的角度只对参试品种增产或增产超过5%的试验点的产量进行考察的方法来分析2011年山西玉米区试结果。如中晚熟区（4200密度组）,参试品种各个试验点的产量平均大于5%的比例为0,只统计参试品种大于对照5%试验点的产量其品种比例为100%。如中晚熟预备试验（3500密度组）来说,参试品种各个试验点的产量平均大于5%的比例为19.4%,用增产5%的点平均比例可达69.4%。结果表明,审定的品种数量要增多,但各个品种所能推广的区域将缩小,最终带来的是玉米产量的大幅度提高。这就得改变中国现在实行的玉米区试制度,为玉米新品种的推广提供新的思路。或者改变区试点产量的统计方式,或者可以借鉴国外的品种登记制度,实行品种登记制度和品种销售保证金制度同时进行的办法。这有利于鼓励和督促企业保证所销售的品种在生产上的丰产性和适应性,使中国的玉米产业良性发展。     

黄淮区试试验点油菜主要农艺性状分析

解析黄淮区试各试验点油菜主要农艺性状的基因与环境互作关系,并对各试验点进行评价。本研究用GGE双标图方法对2010—2015 年油菜黄淮区试农艺性状数据进行分析,用油菜产量三因素的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。结果显示,富平试点的产量、单株角果数、株高和分枝部位表现最好。淮安试点的千粒重、单株产量、分枝数和主花序角果数表现最好,成县试点的每果粒数和主花序结角密度表现最好。按单株角果数和千粒重分析,宿州试点都单独聚为1 类;杨凌试点的区分能力和代表性最高。宿州试点被划分为另外一个品种生态区,杨凌试点是最理想的试验点     

利用AMMI模型分析红花花瓣产量性状的基因型与环境互作

基因型与环境的互作效应(G·E)决定作物在多生态环境中产量性状的稳定性,研究红花G·E互作效应对花瓣产量稳定性的影响有重要意义。采用随机区组试验设计,选用7个红花品种,4个试验点,3次重复,测定各品种花瓣产量,运用AMMI模型对红花品种的基因型、环境及G·E互作效应进行了分析。基因型、环境及G·E互作效应均达到极显著水平,基因型占总变异的15.94%、环境效应占16.29%,G·E互作效应占47.64%,表明G·E互作效应对产量变化的影响远大于基因型和环境。互作效应主成分计算出基因型稳定性参数(Dg),顺序为‘YN1805’‘YN2057’‘YN512’‘YN495’‘YN1959’‘YN2527’‘弥渡红花’(CK)。运用AMMI模型有效地解释了红花品种产量性状的基因型、环境和G·E互作效应。根据产量、稳定性参数及AMMI模型分析结果,高产而又稳定的品种有‘YN1805’和‘YN2057’,高产而又不稳定的品种有‘YN512’和‘YN1959’,不高产也不稳产的品种有‘YN495’、‘YN2527’和‘弥渡红花’(CK)。在红花生产中,应选用产量高、适应性强的品种。