基于AMMI模型的品种稳定性分析

ＡＭＭＩ模型发展了分析基因型与环境互作的统计方法,但缺乏度量品种稳定性的定量指标。本文提出一个度量品种稳定性的新参数Ｄｉ。实例分析表明,Ｄｉ与生态价方法和稳定性方差法的分析结果有很好的一致性。讨论了ＡＭＭＩ模型在分析品种稳定性方面的意义以及应用新参数时应注意的问题。     

应用AMMI模型分析水稻区域试验

采用AMMI模型分析方法对2009年度贵州省水稻新品种区域试验晚熟组的产量数据进行分析。结果表明:3条显著的主成分轴共解释了75.7%的互作平方和,香6优2855、黔南702、Ⅱ优838属于高产稳产型品种;湘优726平均产量较低,稳产性较差。从AMMI模型互作效应值可看出,遵义农科所(E8)、铜仁地区农科所(E6)、思南县种子站(E5)、黔西南州农科所(E7)对品种的分辨力较强;关岭县种子站(E1)、黔南州农科所(E4)、省农科院水稻所(E2)、黔东南州农科所(E3)对品种的分辨力较弱。     

新型缓释尿素的缓释特性及其在土壤中转化研究

为探究基于改性基质材料研制的缓释尿素的氮素释放和形态转化特征,笔者通过室内淋溶和土壤培养试验,分析其氮素淋失、氨挥发及氮素形态转化特征。结果表明：砂柱淋溶试验中,普通尿素在第2次淋溶时氮素累积释放率达98.9%,而缓释尿素处理为62.4%。土柱淋溶试验中,缓释尿素前3次氮素淋溶量显著低于普通尿素处理,之后缓释尿素氮素淋溶量总体上高于普通尿素处理;缓释尿素累积氮素淋溶量(144.3 mg N)与普通尿素处理(146.9 mg N)无显著差异。缓释尿素和普通尿素处理的氨挥发速率均在第3天达到峰值,但缓释尿素可使氨挥发损失显著降低41.6%。尿素中的改性基质材料对氮素形态转化无明显影响。因此,该新型缓释尿素的作用机理主要是材料中的网状结构对养分的吸附而表现出保肥效果。     

AMMI模型在啤酒大麦区域试验中的应用

运用AMMI模型分析2002~2004年西北及内蒙古啤酒大麦联合区域试验,结果表明:在参试环境范围内,9919和甘啤4号属高产稳产型;甘啤3号稳定性好,产量较高;来色依产量最差,稳定性较低;对照品种法瓦维特产量较高,但稳定性差。从品种对试点的特殊适应性分析,甘啤4号特殊适应性最广。从产量水平角度来看,甘啤4号表现较佳,其次为甘啤3号、9919、法瓦维特、来色依,与实际推广情况相符。     

AMMI模型在棉花区域试验中的应用

应用AMMI模型对2002年河南省春棉区域试验产量结果进行了分析,并对基因型与环境间的互作分析进行了探讨。结果表明,通过AM MI模型的分析结果能更有效地解释品种和环境间的交互作用,显著地提高综合评价棉花区域试验中参试品种的稳定性的能力,使区试结果更客观地反映品种的情况。     

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。     

区域试验中试验点的质量评估

用１９８４～１９８９年度６个环境和１９９０～１９９４年度９个环境的资料对试验环境的质量进行评估。评价模型是Ｂｒｏｗｎ ＫＤ提出的一个线性回归模型。试验结果表明,具有高的回归系数的地点可能对基因型有较高的辨别能力。     

基因型、地点及其互作对内蒙古小麦主要品质性状的影响

选用来自我国春播麦区高、中、低3种筋力类型的9个品种, 于2003和2004年分别种植在内蒙古6个代表性地点, 研究了不同品种在年份和地点间籽粒硬度、蛋白质含量、和面仪参数和淀粉糊化特性等主要品质性状的变化规律。结果表明, 所测品质性状受基因型和地点效应的影响均达极显著水平, 除籽粒蛋白质含量外, 其他品质性状受基因型和地点互作效应的影响达显著或极显著水平。强筋类品种的蛋白质含量、灰分含量、沉降值、和面时间、耐揉性和峰值黏度均较高, 出粉率和稀澥值中等。中筋类品种出粉率、和面时间和耐揉性较高, 灰分含量、峰值黏度和稀澥值较低。弱筋类品种的灰分含量、峰值黏度和稀澥值较高, 籽粒硬度、蛋白质含量、出粉率、沉降值、和面时间、耐揉性低。所有品种品质性状在地点间存在较大差异, 乌海市灰分含量、和面时间和耐揉性高, 籽粒硬度、沉降值、峰值黏度和稀澥值较低。杭锦后旗出粉率高, 蛋白含量和沉降值较低, 其他性状表现中等。呼和浩特市籽粒硬度、蛋白含量、面粉灰分、沉降值、和面时间和耐揉性高, 出粉率、峰值黏度和稀澥值低。赤峰市多数性状表现中等。通辽市籽粒硬度、蛋白质含量、峰值黏度、稀澥值和耐揉性较高, 其他性状表现中等。额尔古纳市蛋白含量和沉降值较高, 和面时间和耐揉性低。初步认为强筋和中筋类品种较适于种植在呼和浩特市与乌海市, 不适于种植在额尔古纳市; 2个弱筋类品种在6个地点均不太适宜种植。     

黄花烟草的遗传型和环境的互作——Ⅰ.线性模型分析

黄花烟草 Nicotiana rustica 的两个品种 V_2和 V_(12)以及它们的衍生世代 F_1、F_2、B_(c2)和 B_(c12)计6个世代16个家系种植在16个不同的环境中。方差分析表明:母性效应不是变异的主要原因,世代间和环境间的差异以及它们的互作都是极显著的。株高这一性状,在早期只是加性基因起作用,但随着时间的推移,方向显性也逐渐变为重     

甜玉米区域试验点对品种鉴别能力估计方法的研究

摘要：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,包含较少的互作信息。     

大粒花生品种区域试验的AMMI模型分析

运用AMMI模型分析了2015-2016年国家北方片花生区域试验荚果产量数据,结果表明,品种、试验地点、品种与试验地点互作、交互效应主成分值（IPCA）均达极显著水平。不同花生品种在各试验地点的稳定性和不同试验地点对品种的分辨力差异较大,开农705的稳定性参数最大（D_g=32.9718）,对照品种花育33号的稳定性参数最小（D_g=11.3287）;8个花生品种中高产稳产的品种是商花11号和郑农花15号,产量高而稳定性一般的品种是开农705和龙花二号,稳产但不高产的品种是花育33号;19个试验地点中山东日照和河南洛阳的分辨力强,河南漯河和安徽固镇的分辨力较差。     

基于AMMI模型的黄淮海夏大豆国家区试产量分析

为了解黄淮海夏大豆国家区试中各品种丰产性、 稳产性以及各试点鉴别力, 推动该地区大豆育种和推广工作, 利用 AMMI模型对 17个品种 （系） 在 8个试点的大豆产量表现进行分析。结果表明, 品种(g)、 试点(E), 品种×试点(g×E)互作、 交互效应主成份值(IPCA)均达极显著水平。丰产性前 3位品种依次为 ：‘SFy0803’ 、‘中黄 37’ 、‘沧豆 11’ , 稳定性前 3位品种依次为 ：‘邯豆 5号’ 、‘沧豆 11’ 、‘中作 J8032’ ,试点鉴别力前 3位依次为： 临猗、 临汾、 潍坊。试点的稳定性参数与经纬度、 生育期内平均气温、 降水、 日照的相关系数不显著。     

品种区域试验中算术平均值、 BLUP和AMMI估值的精度比较

利用1982年以来我国棉花、小麦、水稻和玉米的60套区域试验数据,采用交叉验证方法,对区域试验中算术平均值、最佳线性无偏预测值(best linear unbiased predictor,BLUP)和AMMI(additive main effects and multiplicative interaction)模型估值的预测精度进行比较,结果表明,与算术平均值相比,AMMI估值精度的增益倍数(gain     

Evaluation of Genotype × Environment Interactions in Chinese Spring Wheat by the AMMI Model, Correlation and Path Analysis

An understanding of the characteristics of crop varieties and advanced lines could help improve their cultivation and to further enhance their potential. The objectives of this study were to estimate the genotype (G), environment (E) and genotype × environment (GE) interactions on the grain yield of Chinese spring wheat genotypes in 2000 and 2001 by the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model, and to evaluate the relationships between yield and its components by correlation and path analysis. Grain yield varied from 3.9 to 5.2 t ha^?1, among which SW8188 had the highest yield performance, followed by 58769‐6 and Chuannong 16. Three interaction principal components (IPC) accounted for a total of 79.99 % and 72.96 % of the interactions with 41.05 % and 52.08 % for the corresponding degrees of freedom in 2000 and 2001, respectively. When IPC3 was significant, the stability coefficient D_i was more useful in the evaluation of the stability of each genotype. The estimates of D_i in the 2 years indicated that the D_i values varied between genotypes and years. The D_i values ranged from 1.804 to 14.665 and 2.497 to 12.481 in 2000 and 2001 respectively. The suitable locations (environments) for all genotypes were characterized. These results would be useful for improving the Chinese spring wheat cultivation and improvement.     

应用AMMI模型分析烤烟区试品种稳定性

AMMI模型在分析基因型与环境互作效应方面有明显的优势,可定量地描述各品种稳定性差异以及各地点对品种鉴别力的大小。为筛选适应河南省特定生态条件下的优良烤烟新品种,应用AMMI模型对2010年河南省烤烟区域试验4个试点7个参试品种的丰产性及稳产性进行分析。结果表明,所有参试新品种产量均值均高于对照‘NC89’,其中,‘Y106’和‘H8190’具有丰产稳产的特性,‘Y102’产量最高,但稳定性较差;‘8182’丰产性差,稳定性好;‘8122’丰产性较差,稳定性较差;‘优选一号’丰产性差,稳定性较好;对照‘NC89’丰产性差,稳定性一般。     

GGE叠图法—分析品种×环境互作模式的理想方法

本文介绍一种分析作物区域试验结果的方法—GGE叠图法。首先,将原始产量数据减去各地点的平均产量,由此形成的数据集只含品种主效应G和品种-环境互作效应GE,合称为GGE。对GGE作单值分解,并以第一和第二主成分近似之。按照第一和第二主成分值将各品种和各地点放到一个平面图上即形成GGE叠图。借助于辅助线,可以直观回答以     

GGE叠图法─分析品种×环境互作模式的理想方法

本文介绍一种分析作物区域试验结果的方法－ＧＧＥ叠图法。首先，将原始产量数据减去各地 点的平均产量，由此形成的数据集只含品种主效应Ｇ和品种－环境互作效应ＧＥ，合称为ＧＧＥ。对ＧＧＥ 作单值分解，并以第一和第二主成分近似之。按照第一和第二主成分值将各品种和各地点放到一个平 面图上即形成ＧＧＥ叠图。借助于辅助线，可以直观回答以下问题：（１）什么是某一特定环境下最好的 品种；（２）什么是某一特定品种最适合的环境；（３）任意两品种在各环境下的表现如何；（４）试验中品 种×环境互作的总体模式是怎样的；（５）什么是高产、稳产品种；（６）什么是有利于筛选高产、稳产品 种的环境。     

用AMMI模型分析杂交水稻基本性状的稳定性

以近年来生产上的5个不育系和9个恢复系配组成45个F1, 进行3地点试验; 运用AMMI模型对产量、穗粒性状等的稳定性进行分析, 结果表明: (1) 各性状G×E互作均达到显著水平; 产量及大部分性状的变异以环境效应为主, 其次是基因型效应, G×E互作效应最小; 千粒重的环境效应和基因型效应相当. (2) 互作效应的构成, 即"线性作用/非     

作物区试中品种稳定性评价的秩次分析模型

本文提出了一种用于作物区域试验中度量非参数资料品种稳定性的模型。 介绍了 品种稳定性评价的统计数估算、 统计检验及品种稳定性分类的具体方法。