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。     

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.     

基于AMMI模型的区域试验玉米新品种的稳定性和适应性评价

以2009年贵州省玉米新品种区域试验C组各承试点的产量为资料,应用AMMI(additive main effects and multiplicative interaction,又称为主效可加互作可乘)模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境(G×E)互作进行了探讨。结果表明:AMMI模型很好地解释了玉米新品种产量性状的基因型效应、环境效应和G×E互作效应。根据AMMI双标图和分析结果可以得出以下结论:小区产量高且稳定的品种有C2、C6和C8(10.689～11.433kg),相对稳定的品种有C7、C10和CK(10.071～10.594kg),高产但较不稳定的品种有C3和C4(10.571～11.055kg),产量低也不稳定的品种是C1、C5和C9(9.543～10.157kg);试点E1、E5和E2的分辨力较强,E6、E7和E3的分辨力较弱。     

多点鉴定试验中玉米品种稳定性和试点分辨力分析

借助AMMI模型对河北省2017年玉米品种多点鉴定试验数据进行分析,研究结果表明:基因型效应(G)、环境效应(E)和基因型×环境交互效应(G×E)均达到极显著水平。其中,环境效应占总变异比例最大为79.79%,基因型与环境互作占10.30%,基因型效应仅占2.84%。基因型与环境互作效应中第一主成分轴(PCA1)、第二主成分轴(PCA2)和第三主成分轴(PCA3)三者共解释了83.14%的互作信息。12个参试品种中,G7(衡玉1587)、G9(沃单901)和G4(沃单818)属于丰产且稳产的品种,对照品种G12(郑单958)稳定性较好但丰产性一般。9个试点中,E2(藁城)试点分辨力最大,E8(永年)试点分辨力最小。     

贵州粳稻育种产量相关性状基因型与环境效应研究

应用AMMI模型对2002-2011年贵州省粳稻区域试验品种(组合)产量相关性状基因型与环境互作效应进行分析。结果表明,基因型、环境、基因型与环境互作对考察的7个性状影响程度各不相同,基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的大小因基因型(参试品种)、试验环境(年份和试点)的不同存在一定的差异。在贵州生态条件下,所研究的7个性状在不同试验环境下差异较大,不同基因型间也存在很大差异,基因型与环境互作差异相对较小。不同性状在不同试验环境下表现出不同的基因型效应、环境效应和互作效应。所研究的7个性状中,株高受基因型效应和环境效应影响为主;生育期、有效穗主要受环境效应影响;产量、穗粒数、结实率和千粒重同时受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应影响,但产量和千粒重受基因型与环境互作效应影响相对较大,穗粒数和结实率受环境效应影响相对较大。贵州粳稻育种中对产量相关性状进行选择时,需针对基因型、环境、基因型与环境互作效应进行,以提高育种效率。     

AMMI模型在亚麻区域试验分析中的应用

在亚麻区域试验中,品种(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,较线性回归分析法更多地解释基因型与环境互作效应,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辨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2005年至2006年云南省亚麻区域试验的产量数据进行分析,结果表明线性回归分析法只解释互作SS的56.91%,而AMMI模型3条主成分轴共解释了96.53%的互作SS.应用AMMI模型分析亚麻品种区域试验是一种行之有效的方法.     

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。     

菜用甘薯产量稳定性及试验点鉴别力综合分析

为了科学评价国家菜用甘薯联合鉴定试验中参试甘薯品种(品系)的丰产性、适应性、稳定性及试验点的鉴别力、代表性，采用AMMI模型和GGE双标图对2018-2019年国家菜用甘薯联合鉴定试验中10个甘薯品种(品系)在2年9个试验点的产量数据进行分析，筛选适合大面积推广的丰产、稳产甘薯品种(品系)及鉴别力、代表性较好的试验点。结果表明，菜用甘薯茎尖产量在基因型效应、环境效应及基因型与环境互作效应方面均极显著，其中环境效应占比最大，其次是基因型与环境互作效应，基因型效应占比最小。湘菜薯3号的丰产性、稳定性均较高，最接近理想品种(品系),适合大面积推广种植；黔菜薯2号、薯绿2号、EC15、海大7798、福菜薯25的丰产性较好，但稳定性一般，适合在特定区域推广，湖南长沙地区最适的甘薯品种(品系)为薯绿2号，其次是海大7798、福菜薯25;湖北武汉、重庆、海南琼海、福建福州和广东广州地区的最适甘薯品种(品系)为黔菜薯2号，其次为EC15。海南琼海、福建福州是菜用甘薯茎尖产量鉴别力、代表性均较强的试验点，更适合作为菜用甘薯的鉴定试验点。研究首次在菜用甘薯产量分析中同时使用AMMI和GGE 2种分析模型，...     

基于GGE双标图的国家冬油菜区试长江中游区环境及品种适应性评价

通过采用GGE双标图方法分析了2017—2018年国家冬油菜品种区域试验长江中游区参试品种的丰产性、稳产性、适应性及各试点的试验代表力、鉴别力和区分能力。结果表明,参试品种的基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应均达极显著水平,4组试验平均环境效应占处理平方和的48.25%,基因型效应占15.15%,基因型与环境互作效应占36.60%。利油杂178、创杂油16号、中油769、华油杂706、中油619、圣光168、渝油39和景油517等品种具有良好的丰产性、稳产性和适应性,在湖南衡阳、常德、岳阳和湖北荆州等试点综合评价值较高,有较强的试点代表力、鉴别力和区分能力。     

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     

基于AMMI模型的红菜薹产量基因型与环境效应研究

为明确红菜薹产量的基因型、环境效应,利用AMMI模型对福建省莆田市6个试验地点种植的6个红菜薹品种的产量进行了分析。结果表明,红菜薹产量的基因型与环境间互作效应、环境效应、基因型效应占总效应的比例分别为51.93%、39.76%、8.31%,不同品种在不同地区的稳定性和互作效应都有一定的差异,因此生产上和推广工作中不仅要重视品种的培育,还要注重品种对种植地区的适应性,才能更好地发挥品种的高产、稳产潜力。根据AMMI模型获得的稳定性参数Di和相应的红菜薹产量综合分析可知,九华红菜薹、科兴浓香菜苔产量高但稳定性一般,生产上应选择合适地点利用有利的基因型与环境互作效应,发挥品种的最大潜力;红靓1号产量低且稳定,从产量考虑不适宜大面积生产。选择特定环境、采取适当技术措施,采用地区控制和品种搭配相结合的策略以提高红菜薹产量的途径更为有效。     

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.     

基于AMMI模型的鲜食大豆百粒重基因型与环境效应研究

为明确鲜食大豆百粒重的基因型、环境的效应，本研究采用一年多点鲜食大豆百粒重田间试验，利用AMMI模型解析鲜食大豆为籽粒百粒重的基因型、环境效应及基因型与环境的互作效应。结果表明：鲜食大豆百粒重受环境、基因型、基因型与环境互作的极显著影响，基因型与环境间互作效应最大，其次为环境效应。根据AMMI模型获得的稳定性参数Di和相应的鲜食大豆百粒重综合分析：兴化豆618百粒重最高但环境变异最大，兴化豆618稳定性最高但百粒重较低，忠门试点鲜食大豆平均百粒重最高，稳定性参数Di最大，对百粒重的鉴别力最高，适合筛选高百粒重的品种区域试验地点。仅从品种选择实现百粒重高且稳定难度大，生产上应采取良种良法配套、选择适合环境、优化栽培措施等综合手段，才能最大程度提升百粒重。     

AMMI模型在芝麻区域试验中的应用

品种区域试验中基因型(G)和环境(E)的互作现象普遍存在,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.通过对2006年度湖北省芝麻新品种区域试验结果进行分析,结果表明,两条主成分轴(IPCAI、IPCA2)共解释了86.66%的互作平方和,03-4067、03H02为高产稳产型材料.     

甘蔗品种的区试蔗茎产量和蔗糖分与环境互作效应分析

利用AMMI(主效可加互作乘积)模型及双标图、Di(品种稳定性参数)以及相应表现型值与Di值的聚类分析,对2005～2006年14个甘蔗品种云南5个试点的2年新植1年宿根甘蔗品种区域化试验蔗茎产量和蔗糖分进行基因环境互作研究分析.结果表明:①产量与环境的互作效应显著,稳定性好的品种有云瑞99-113、德蔗93-94等;甘蔗糖分与环境互作效应较小,稳定性好的品种有云瑞99-113、云蔗98-236等.②根据AMMI双标图,提出了参试品种在参试点的适应性.③根据平均产量和糖分及其Di值聚类分析,参试品种可分为5类.基于AMMI的互作稳定性分析和聚类分析为蔗区甘蔗新品种的推广应用提供了依据.     

用AMMI模型分析小麦品种品质性状的稳定性

用AMMI模型对河南省不同地点种植的6个小麦品种品质指标进行了分析。结果表明,基因型、环境、基因型×环境互作对蛋白质含量、沉降值、形成时间、稳定时间影响均显著;在参加试验的6个品种中,对于蛋白质含量和沉降值,小偃54、豫麦49的稳定性低于豫麦70、豫麦34;对于形成时间和稳定时间,豫麦70、豫麦49、郑州9023的稳定性低于豫麦18、豫麦34、小偃54;豫麦49在唐河,郑州9023在开封、郑州表现出较大的适应性;环境IPCA值(交互效应主成分坐标值)和环境气象因子的相关性分析表明,环境IPCA值与日照、积温、降雨量存在一定的相关性。     

甜玉米区域试验点对品种鉴别能力估计方法的研究

为了比较不同试验点在区域试验中鉴别力的大小,利用变异系数法、回归系数法和AMMI模型Dj值法对福建甜玉米区试点的鉴别力进行了比较研究.结果表明,变异系数法与AMMI模型Dj值法结论大致相同,回归系数法差异较大,而AMMI模型Dj值法相对最准确.试验还表明,Dj值小的试点,其与基因型互作效应弱.     

基于AMMI模型对蓖麻杂交种适应性的分析(英文)

[目的]分析4个蓖麻杂交种的生产适应性和稳定性,探讨AMMI模型在品种评价中的应用方法。[方法]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。[结果]AMMI模型分析表明,交互作用主成分轴奇异值IPCA1、IPCA2两项共解释了92.24%的互作变异,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适应能力和稳产性。[结论]AMMI模型把方差分析和主成分分析结合在一起,相对于传统的方差分析方法提高了精确度。甚至能够对自身没有结果能力的雌性系,也可以通过鉴定其F1代的基因和环境的互作效应,间接评价雌性系的适应性。     

福建省龙岩市杂交早稻产量相关性状的基因型与环境变异

基于龙岩市1997-2002年连续6年在新罗、长汀、连城、上杭、武平和漳平6个不同生态条件的杂交早稻联合区域试验数据资料,应用AMMI模型和相应统计分析方法,分析了产量、生育期、有效穗、株高、穗长、每穗粒数、每穗实粒数、结实率、千粒重等9个产量相关性状的基因型与环境变异.结果表明,环境和基因型与环境互作(G×E)效应对考察的9个性状影响较大.其中,株高以基因型效应为主,产量、穗长、穗总粒数和穗实粒数以环境效应为主,生育期、有效穗、结实率和千粒重以基因型与环境间互作效应为主.穗实粒数、穗总粒数和产量的稳定性在多数年份都是最低的,受栽培环境及G×E互作效应影响较大;千粒重、穗长、生育期和有效穗则相对稳定,受栽培环境及G×E互作效应影响较小.今后选育、引种和利用适合龙岩市杂交早稻品种时,需考虑性状的基因型、环境、基因型与环境间互作效应,才可提高效率.     

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。