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.     

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AMMI1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AMMI2双标图上可以找出与每一个地点产量互作最大的品种。     

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。     

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。     

用GGE双标图分析苦荞品种的产量稳定性及试验地点相似性

【目的】更准确有效地分析苦荞品种适应性,筛选优良苦荞品种和评价试验地点,为苦荞品种推广应用和区域试验试点的科学布局提供参考。【方法】采用变异分析和GGE双标图对国家区域试验中第8轮苦麦区域试验的生育期、株高、主茎分枝数、主茎节数、千粒质量及产量进行分析。【结果】(1)参试品种(系)在生育期、株高、主茎分枝数、主茎节数4个性状上的平均值表现为北方高于南方,而千粒质量和产量的平均值表现为南方高于北方。参试品种(系)间各个性状的变异小,稳定性较好,但类型不丰富。(2)南、北方各有其适宜的高产稳定品种。云荞67、昭苦2号、西苦7-3为适宜于南方的高产稳产品种;西农9940、凉苦-4和威苦02-286为适宜于北方的高产稳产品种。【结论】利用GGE双标图可以对试验地点分组,但对于试验点的评价和取舍要结合地理环境条件进行客观分析。     

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.     

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。     

林木基因型与地点最佳组合选择的研究

分析了林木多点测定线性模型中主要分量的选择意义,提出了同时利用基因型效应值（Ｇ）、基因型×地点互作效应值（ＧＳＩ）和地点效应值（Ｓ）的林木基因型与地点最佳组合选择方法,比较了它与基因型选择和适地适基因型选择方法的优越性,并在毛白杨无性系多点测定中进行了应用．     

基于GGE双标图分析筛选生态适应性好的优质稻品种

为筛选具有生态适应性好的优质水稻,同时评价试点的代表性和区分力,采用GGE(基因型主效应及其与环境互作)双标图法综合分析12个杂交稻品种在6个试验点的产量及品质指标,并讨论试验点环境间的关系。结果表明:深两优5814、德优4727和T优6135表现出丰产、优质的特征。其中深两优5814多点平均产量10 096.25kg/hm~2,垩白粒率和整精米率分别为14%和56.5%且稳定性好。同时GGE分析表明,试验点中万州与梁平,秀山与南川紧密正相关。     

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)).     

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.     

普通玉米蛋白质、淀粉和油分含量的遗传效应分析

【目的】研究玉米蛋白质、淀粉和油分含量的遗传主效应及基因型×环境互作效应。【方法】采用谷物种子性状遗传模型和统计方法,分析10个自交系及90个F1、F2杂交组合在两个种植地点的试验数据。【结果】蛋白质、淀粉、油分含量的遗传主效应方差（VG）和基因型×环境互作方差（VGE）分别占各性状总遗传方差（VG +VGE）的38.5%和61.5%、48.2 %和51.8%、48.2%和51.8%。在遗传主效应中,蛋白质、油分含量同时受控于种子和母体效应;淀粉含量以母体效应为主,种子（胚乳）效应次之;细胞质效应相对较小。在基因型×环境互作效应中,3个品质性状均以种子、母体×环境互作为主,未发现细胞质×环境互作。蛋白质含量以互作遗传力(h2GE）为主;淀粉、油分含量以普通遗传力（h2G）为主。【结论】3个品质性状都不同程度地存在种子（胚乳或胚）、母体植株和细胞质等3套遗传体系的遗传主效应及基因型×环境互作。其中,蛋白质含量主要受基因型×环境互作效应影响;淀粉、油分含量同时受遗传主效应和基因型×环境互作效应的作用。     

AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析

应用AMM I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,AMM I模型可解释基因型与环境之间的互作。通过AMM I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。     

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.     

西北旱作区马铃薯基因型与环境互作分析

GGE双标图法是研究基因型(G)及基因型与环境互作(GE)的统计分析工具。采用GGE双标图对2017—2018年马铃薯多点试验中17个马铃薯参试高代品系在7个试点的产量进行分析。结果表明,在供试的17个品种(系)中,产量以0732-12最高,稳定性以0812-34、0732-12、0732-15较高,0708-12较差。7个试点中,渭源县会川镇试点的区分力最强。代表性以渭源县会川镇、通渭县华家岭、安定区青岚乡等试点表现较强,临洮县连儿湾、通渭县石川乡、岷县禾驮镇等试点较弱。     

中国新育油用亚麻品种（系）木酚素含量研究

 【目的】研究中国新育油用亚麻品种（系）木酚素含量与基因型和地点的关系。【方法】用高效液相色谱（HPLC）测定11个油用亚麻品种（系）2005、2006年在4个代表性试点的木酚素含量。【结果】11个亚麻品种（系）88点次木酚素含量变幅为6.487～13.127 mg?g-1,以97047平均含量最高,伊04的最低;4个地点中以河北坝上点最高,新疆伊犁点最低。方差分析表明,基因型、地点以及基因型×地点互作效应对木酚素含量的影响均达到1%显著水平。不同品种（系）木酚素含量的稳定性存在明显差异,以97047和伊04的稳定性好。【结论】基因型是影响木酚素含量的首要因子,品种选育是提高木酚素含量的首选措施。不同品种有不同的适种地区,参试品种（系）中97047为木酚素含量高且适应性广泛的品种（系）。     

基于GGE双标图的甘肃春小麦区试品系稳产性和试点代表性分析

【目的】鉴定甘肃春小麦区试品系的适应性、稳产性及试点代表性,为优良新品种的推广和品种的区域选择提供理论依据。【方法】利用2007-2014年甘肃省春小麦区域试验40个品系在7个试点的试验数据,采用GGE双标图法分析参试品种(系)的适应性、稳产性及试点的代表性,并分析环境因子及相关农艺性状与产量构成因子的相关性。【结果】环境及品系与环境交互作用对产量的影响均大于品系,分别是品系效应的3.71倍和3.12倍;品系7095属于适应性和稳产性均表现较好的品系;在7个试点中,黄羊点的代表性和鉴别力最好。产量及9个相关农艺性状与5个环境因子间有显著或极显著的相关性。【结论】环境间的差异是造成甘肃春小麦区试试验参试品种(系)产量差异最主要的因子。筛选出了在甘肃局部地区有推广价值的春小麦品种(系)以及具有代表性和良好鉴别力的区试点。     

基于GGE双标图对南方冬大麦区域试验的分析

用GGE双标图对2009—2010年度南方冬大麦品种区域试验进行分析,以图谱的形式阐述了参试品种在各试验点的表现、各品种的平均表现和稳定性、各品种的适应地区、各参试品种的相似性和环境的相似性及两品种之间的比较等问题,很好的解答了品种与环境互作的问题。双标图显示‘苏啤3号’是一个适应性很广的品种。产量相关性状的图谱分析表明：本年度试验中有效穗与产量相关性最高,是影响产量的制约因素。     

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。     

基于GGE双标图分析山西大豆区试品种的稳定性及适应性

为研究山西大豆区域试验中参试品种的高产稳定性及适应性，2019-2020年在山西高平、介休、汾阳、文水、清徐、长治6个试点种植中部复播区的7个大豆品种，收获后测产。采用联合方差分析和GGE双标图模型对产量性状适应性、高产性、稳定性及试点鉴别力和代表性等进行分析。结果表明，参试大豆品种的产量性状在基因型、环境及基因型与环境互作效应均达到显著水平，基因型、基因型与环境互作效应、环境对大豆产量的影响逐渐增强。GGE双标图分析表明：高平、介休、文水和长治4个试点适应性最强的品种是品豆25；汾阳适应性最强的品种是汾豆98；清徐适应性最强的品种是同豆8181，因此要根据品种的特性选择适宜的种植环境，最大限度地发挥地域优势与品种生产潜力。同豆8181既高产又稳产，同时更有区域适应性优势，适宜在山西省中部复播区种植，是一个比较理想的品种。试点间相关性结果显示：高平、介休、文水、长治之间存在着密切正相关关系，说明在试点的选择存在着重复设置问题。试点鉴别力和代表性结果显示，介休试点对7个大豆品种最具鉴别力和代表性，是较为理想的环境。GGE双标图能够直观清晰地显示大豆多点多年品种试验结果和品种的代表性。研究...