基于AMMI模型的水稻品种区域试验分析

基于更合理的欧氏距离值Di和Dj的计算方法，利用AMMI模型分析了广东省1999年晚造杂交稻弱感光组区试试验数据资料，结果表明，就品种稳定而言，博优880、博优998、博优611等3个组合具有较好的品种稳定性；就区域试验点对品种的判别力而言，新兴、阳江和惠来等3个试点则具有较强的品种判别力，是较为理想的水稻弱感光组区域试验点。     

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。     

AMMI模型分析贵州省水稻区试品种稳定性及适应性

运用AMMI模型对2018年贵州省杂交水稻区试迟熟D组区试试验中12个品种在10个试验点上稳定性及适应性进行分析。结果表明：通过各个品种稳定性分析得到g-3(贵丰优33号)、g-5(正优236)、g-6(贵丰优3785)、g-8(凯丰优4001)、g-9(YS516)品种稳定性比较好;通过各个试点鉴别力分析得到鉴别力最大的点是e-9(兴义);其次是e-10(关岭)。结合产量进行综合考虑： g-8(凯丰优4001)属于丰产稳产品种,g-12(粮两优1378)属于稳产性居中,丰产性很高的品种。     

甜玉米品种稳定性的AMMI模型分析

采用方差分析和AMMI模型分析，对不同地点随机区组试验中甜玉米株高，穗长和产量的品种差异显著性。试验精确度和品种稳定性进行研究。结果表明，在单年单点随机区组试验中除了呈贡和石林的穗长以外，其余各点性状的品种差异都是极显著的，同一性状不同地点的品种间差异表现不一致，这是基因型与环境互作所致，石林点试验精确度最高，其余两点的次之，超甜20号在3个性状上的表现最稳定。黑甜糯产量最不稳定，白甜糯株高和穗长最不稳定。株高，穗长，产量的互作效应主成分（IPCA）的平方和分别占交互作用平方的93.2%,90.9%和80.3%。解释了大部分基因型与环境交互作用。由此计算获得的稳定性参数（Di)是可靠的。     

基于AMMI模型的黑粒花生产量遗传稳定性分析

为了探究不同黑粒花生品种(系)产量性状遗传的品种和环境交互效应,以山西南部5个试点的8个黑粒花生品种(系)为研究对象,应用AMMI模型分析不同品种的稳定性及试点分辨力。结果表明,品种河津三粒黑和新品系临黑丰1号、临黑3号在各试点具有较好的品种稳定性和环境适应性,且田间产量较高;大阳镇、韩村、阳村乡3个试点对参试品种(系)有较好的分辨力;河津三粒黑、太谷绿宝黑、临黑丰1号、临黑3号对大阳镇试点的特殊适应性较好。AMMI分析结果可为黑粒花生新品种选育及引种栽培提供依据。     

应用AMMI模型评价水稻区试点对品种的判别力

以ＡＭＭＩ模型中达显水平的主成分轴上的环境分量Ｄｊ作为衡量区试点对品种的判别力的参数指标,对１９９９年南方稻区水稻区试早灿早中熟组１６个区试点进行了分析。依据Ｄｊ值大小,可将１６个区试点对品种判别力大致分为强、较强和一般三个层次。     

花生品种产量性状的稳定性分析

[目的]筛选适合吉林省种植的花生品种。[方法]以花生大粒型品种和小粒型品种为试验材料,采用AMMI模型分析大粒型品种和小粒型品种的产量稳定性。[结果]大粒型花生花育25号、花育22号在吉林省表现为高产稳产,可以在生产中广泛应用;小粒型花生花育28号、花育23号和花育20号属高产稳产型,可以在生产上应用。[结论]采用AMMI模型分析评价花生品种稳定性和地区适应性,明确了基因型、基因型与环境互作对产量的影响,可为品种引进应用提供理论依据。     

应用AMMI模型分析安徽省油菜区试品种的稳定性

通过将AMMI模型应用于2005~2006年度安徽省油菜区试C组参试品种稳定性评价,结果表明:AMMI模型优于传统的回归分析法,10个参试品种产量稳定性最好的是驰丰1号,稳定性最差的为笑油3号。讨论AMMI模型在分析品种稳定性时应注意的问题。     

基于AMMI模型的家蚕品种稳定性分析

将AMMI模型应用于家蚕品种稳定性评价研究,得到如下结果：AMMI分析与传统法比较结果表明,AMMI分析与生态价（ecovalue）方法、稳定性方差法和平均等级差法在评价品种稳定性差异方面的结果有较好的一致性;5个参试品种万头收茧量稳定性最好的品种A,其品质性状解舒率的稳定性却最差,万头收茧量稳定性排序结果与解舒率稳定性排序结果的Spearman等级相关系数为-0.70,这表明在稳定性指标上家蚕产量稳定性与品质性状稳定性可能为负相关关系。     

AMMI模型应用于油菜区域试验的分析研究

AMMI模型是一种有效的加性主效应和乘积交互作用（Additive main effects and multiplicative interaction,简记为AMMI）模型，它发展了分析基因型与环境互作的统计方法。本文以1996和1997年（秋播）的云南省油菜区域试验的小区产量为资料，应用AMMI模型分析研究油菜区域试验。通过分析得出：使用AMMI模型能提高估计的准确性、提高选择的概率。例如，此组区域试验用线性回归模型分析时，剩余残差点交互作用的74.60%；而在AMMI模型中，残差仅占交互作用的16.63%。在AMMI分析中，显著的主成分轴（PCA1-3）用尽量小的自由度捕捉尽量大的SS（其中，PCA1用24%的互作自由度捕捉了48.72%的互作SS），而剩余大自由度对应小的SS，作为试验误差处理，提高试验精确度。特别是AMMI模型利用对应分析图可以直观评价品种的稳定性和较适应地区，为其推广某一品种和在某一区域推广一品种等科学决策提供依据。当显著的PCA轴多于3个以上时，可通过D值的大小来确定品种的稳定性。由此得出结论，此模型可提高试验精确度，减少试验重复数，评价品种更精确，选择出的品种更可靠，且能够直观地得出各参试品种的稳定性和较适应地区。它是一种花费小、简便易行、经济实用的统计分析方法。     

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。     

Relationship of chemical properties of different peanut varieties to peanut butter storage stability

This study examined the effect of peanut quality on the storage stability of peanut butter. The quality of 17 varieties of peanuts was analyzed, and each was used to prepare peanut butter. For different storage temperatures and durations, stability of the peanut butter was measured according to three indicators: peroxide value, acid value, and centrifugal rate. The correlation between peanut components and peanut butter storage stability was also investigated. The results indicated significant differences in fatty acid composition between different varieties of peanut. Peanut butter prepared with high oleic peanuts (Kainong 17-15) had a significantly longer shelf life than that of other varieties. The significant correlation between the stability of peanut butter and peanut quality suggests that oleic acid and linoleic acid were the main influencing factors on stability. This study finds that the high oleic peanuts (HOP) is the most suitable variety for making peanut butter, which can allow farmers and processors to choose the specific variety for better product and shelf life.     

2009年全国南方区花生新品种区域试验

【目的】对11个供试花生品种进行产量性状、品质性状、抗逆性和适应性鉴定,为品种引进和推广提供依据。【方法】采用随机区组法,3次重复。栽培管理均按当地耕作习惯和水平进行。生长期调查其农艺性状、抗倒性、耐旱性、耐涝性及抗病性,收获时进行考种、测产,并进行脂肪酸含量分析。【结果】汕油250、汕油188、粤油52、粤油645、闽花9号、湛油93等6个品种的干荚果和籽仁产量均较对照汕油523有不同幅度的增产,且综合农艺性状表现较优。【结论】初试品种汕油250、粤油52、粤油645、闽花9号、湛油93可进行下一步的试验推广种植,复试品种汕油188可参加2010年的南方区花生新品种生产试验。     

AMMI模型与BLUP方法相结合评价河北省冬小麦品种丰产性和稳定性

为有效鉴定和评价河北省冬小麦品种的丰产性、稳定性和适应性,筛选出适宜河北省推广种植的优良小麦品种,采用稳定性指数（WAASB）和同时选择指数（WAASBY）对2018—2019年河北省冬小麦节水组14个参试品种在10个试点产量数据信息进行综合分析。结果表明,环境效应是引起产量变异的主要来源,其次是基因型与环境互作效应,基因型效应所占比例最小。通过卡方检验发现,AMMI 2和GGE 2分别为AMMI家族和GGE模型的适宜模型,基因型与环境互作信号和GGE信号比例分别占84.06%和85.25%。各种稳定性因子主成分分析表明,前2个主成分轴共计解释了方差变量的72.3%。产量与基于混合效应模型稳定因子以及几何适应性指数均呈现出高度正相关。‘衡H1704’‘中农202’‘众信8482’ ‘MG729’‘金禾16415’和‘石Ta14’等品种被籽粒产量×稳定性指数双标图选为丰产性突出、稳定性好的品种。其中,‘众信8482’的WAASBY同时选择指数得分最高,是参试品种中表现最好的。而‘邯科4242’的WAASBY得分最低,是表现最差的品种。大曹庄、深州、永年等试点适宜种植的冬小麦品种为‘衡H1704’和‘中农202’,藁城、武邑、南皮和邢台等试点适宜种植的冬小麦品种为‘博麦11号’‘邯生414’和‘科茂60’,邯郸和鹿泉等试点适宜种植的品种是‘邯科4242’和‘MG729’,‘众信8482’适宜在深州、辛集、邢台和永年等试点种植。综上,采用混合线性模型稳定性指数（WAASB）和同时选择指数（WAASBY）可为河北省冬小麦品种示范和推广提供依据。     

用AMMI模型分析马铃薯淀粉品质性状的稳定性

运用AMMI模型分析方法对北方一作区的8个马铃薯品种淀粉品质性状的区试验数据进行稳定性分析。结果表明,延97-8淀粉含量最高、稳定性最好。而且延97-8淀粉产量最高,稳定性较好,并在西宁、兰州和克山地区有最好的适应性;陇薯3号和克新12号的淀粉产量较高,但稳定性较差。     

2000年广东省早造优质水稻品种区域试验

为了筛选适宜我省各地种植的优质高产水稻新品种，加快水稻品种试验、审定和推广步伐，优化水稻品种结构，2000年广东省种子总站在韶关、梅州、汕头、惠州、佛山、广州、阳江、肇庆、新会、雷州、南雄、龙川、惠来等市（县）农科所和清远市、高州市良种场及罗定市农业局开展了广东省早造优质水稻品种区域试验，现将试验结果报道如下。