棉花不同铃重类型种质主要纤维性状遗传及其变异

以中棉所48的母本S9708与不同铃重大小的父本杂交,配置6个F2群体,采用SAS 8.0软件对各组合亲本、F1和F2的铃重和衣分及纤维品质等数量性状进行统计分析。结果表明:在所有F2群体中纤维性状都有极显著差异。铃重和麦克隆值的变异系数较大,其次是衣分和纤维强度,而纤维长度、伸长率和整齐度变异系数较小。在杂交早代群体中,仍然表现亲本的铃大、衣分高、纤维长、强度高、整齐度好等优良特性。这表明,在杂种优势利用选择亲本时,选择大铃、高衣分、优质纤维材料仍较为重要。     

经验性最佳线性无偏预测(eBLUP)在油菜区域试验品种评价的效果

线性混合模型最佳线性无偏预测(BLUP)不仅适用于数据不平衡和误差方差异质试验的分析,而且对随机效应的排序会更准确。在实际试验分析中由于真实方差参数值未知而采用估计值时,BLUP转变为所谓经验性BLUP(eBLUP)。为了探讨eBLUP在作物区域试验品种评价的效果,本文以我国2012—2014年长江流域油菜区域试验12套产量资料为例,对eBLUP在品种主效应和特定环境中效应的估计、排序及差异比较t测验等方面与方差分析综合比较。结果表明,对品种主效应,eBLUP与方差分析算术平均值仅有较小差异,品种排序在eBLUP与算术平均值法相同;对特定环境中品种效应,eBLUP与算术平均值法有较大差异,品种排序在eBLUP较算术平均值法更准确;用Kenward-Roger法估算基于eBLUP的效应差异t测验的自由度,无论对品种主效应还是对特定环境中品种效应,eBLUP和方差分析有着相近的显著性(α=0.05)测验效果。     

非独立试验数据的一般线性混合模型分析

传统方差分析模型的假设条件之一是试验数据相互独立,实际的试验数据未必能满足其条件,这使方差分析的应用范围和分析的效果受到限制。近年来,一般线性混合模型得到发展,为分析非独立试验数据提供了新途径。本文讨论了一般线性混合模型分析非独立试验数据的方法及其在SAS软件的实现,对小麦品比和玉米灌溉2个不同试验的非独立数据进行了一般线性混合模型与方差分析模型的对比分析。结果表明,与传统方差分析法相比,一般线性混合模型数据拟合效果好,在小麦品比试验使小麦品系效应比较的平均标准误降低18.4%,平均分析相对效率为1.5,而在玉米灌溉试验使灌溉效应比较和品种×灌溉交互效应比较的平均标准误降低9.1%￣10.8%,平均分析相对效率均约为1.2。因此,对非独立试验数据,一般线性混合模型分析的准确性和效率要比传统方差分析模型高。     

具有时空效应土壤养分试验分析方法的探讨

以土壤耕作方式对三叶草中氮素在土壤矿化影响试验为例,论述了涉及空间和时间效应的土壤养分试验的特点、可能的分析方法及线性混合模型分析的程序,并对方差分析与线性混合模型分析在该类试验统计测验结果的差异状况进行了比较。结果表明,该类试验的误差在不同深度土层间和时段间存在相关性和异质性, 其相关性随着土层间距和时段间距减小而增大。相对线性混合模型分析法,方差分析法分析该试验时,依测验的效应不同会导致第一类或第二类统计错误率的增大。线性混合模型分析法能考虑该类试验数据误差相关和异质的特性而对数据拟合效果好,所以利用其分析该类试验结论更可靠。     

不同荞麦品种生长模型和生长特性的比较研究

选用Logistic、Gompertz、Richards、Mitscherlich和Korf等5种理论生长方程对榆荞2号、九江苦荞和西农9920荞麦品种的植株生长发育变化进行模拟,并对拟合效果进行对比分析。结果表明,除Mitscherlich对榆荞2号和西农9920地上部干重变化的拟合精度较低以外,其它模型拟合各品种地上部干重变化的精度都在0.90~0.94之间,拟合株高变化的精度都在0.96~0.992之间。其中Logistic模型的拟合精确度最高。     

非独立试验数据的一般线性混合模型分析

传统方差分析模型的假设条件之一是试验数据相互独立,实际的试验数据未必能满足其条件,这使方差分析的应用范围和分析的效果受到限制。近年来,一般线性混合模型得到发展,为分析非独立试验数据提供了新途径。本文讨论了一般线性混合模型分析非独立试验数据的方法及其在SAS软件的实现,对小麦品比和玉米灌溉2个不同试验的非独立数据进行了一般线性混合模型与方差分析模型的对比分析。结果表明,与传统方差分析法相比,一般线性混合模型数据拟合效果好,在小麦品比试验使小麦品系效应比较的平均标准误降低18.4%,平均分析相对效率为1.5,而在玉米灌溉试验使灌溉效应比较和品种×灌溉交互效应比较的平均标准误降低9.1%￣10.8%,平均分析相对效率均约为1.2。因此,对非独立试验数据,一般线性混合模型分析的准确性和效率要比传统方差分析模型高。     

空间统计分析在作物育种品系选择中的效果

为了研究空间统计分析法在作物育种田间试验品系选择中的效果,采用剩余误差空间相关线性混合模型对一个具有56个品系的小麦育种随机区组设计田间试验产量资料进行了空间统计分析。运用地理统计学中的半变异函数法确定剩余误差空间协方差的函数。结果表明,试验的剩余误差存在着典型的空间相关性,利用剩余误差空间协方差结构的信息可降低品系效应估计的误差和提高品系效应差异F检验与t检验的效率。此外,空间分析法对品系效应估计受试验条件不均匀的影响小,可导致较经典方差分析法不同的品系排序和优系选择结果。     

玉米区域试验中误差方差的异质性及其对品种评价的影响

为了研究我国玉米区域试验中误差方差的异质性存在状况及其对品种评价的作用, 以2003-2006年东北和华北16组玉米区域试验资料为依据,对玉米区域试验各环境试验误差方差差异状况及误差方差同质模型和异质模型的拟合效果进行了验证,并对品种效应差异显著性测验在误差同质模型和误差异质模型分析结果的差异状况进行了比较。结果表明,在分析的所有试验中,试验误差方差在环境间具有较大差异;误差方差异质模型比误差方差同质模型对试验数据拟合效果普遍较好;模型是否考虑误差方差的异质性对品种-环境交互效应测验结果有较大影响,而对品种主效应测验结果影响极小;误差方差异质模型比误差方差同质模型测验效率高。     

西藏气候变化及其对作物产量潜力的影响

以西藏1971—2010年6个代表性气象站气象资料为依据,运用线性倾向率方法分析了近40年来西藏气候变化的特征,同时分析了6个农业主产区40年来青稞、小麦的光温与气候生产潜力的变化趋势,并结合现实生产力数据分析了青稞和小麦的增产空间。结果表明：（1）1971—2010年 40年间,西藏温度和降水量均表现为升高趋势,6个农业主产区平均气温升高了2．26℃,远大于全国1．1℃?100a －1的平均气温升高速度;（2）伴随着温度的升高,青稞和小麦的光温生产潜力分别以每年53 kg?hm －2和107 kg?hm －2的速度增加,气候生产潜力也随着降水量的小幅升高而有所增加,平均每年增加94 kg?hm －2和110 kg?hm －2 ;（3）青稞与小麦的光温和气候生产增产空间均表现为减小的趋势,但至目前,青稞的光温和气候增产空间仍有10385 kg?hm －2和5969 kg?hm －2 ,小麦的光温和气候增产空间仍有9040 kg?hm －2和5197 kg?hm －2 。     

基于协方差阵结构优选的作物品种区域试验分析

论述了线性混合模型方差协方差结构与作物品种区域试验分析模型的对应关系,以我国2005-2006年东北华北玉米8组区域试验资料为例,按照线性混合模型分析原理及模型拟合信息量准则与似然比测验,对区域试验品种方差协方差的结构特性及不同方差协方差结构模型在品种效应估计与评价的差异状况进行了探讨。结果表明,在分析的所有试验中,环境间品种效应方差协方差均不符合方差分析模型假设的同质性结构,而是呈现为各种异质性结构;产量效应测验差异显著的品种对数目在方差分析模型与最佳方差协方差结构线性混合模型间的一致率平均为86%,品种产量效应排序在两种模型间也存在明显不同,品种产量效应估计的平均误差在最佳方差协方差结构线性混合模型小于在方差分析模型。