用AMMI双标图分析糜子品种的产量稳定性及试点代表性

为准确评价基因型和环境互作效应对糜子品种产量稳定性及试点对品种分辨力的影响,采用AMMI模型结合双标图和稳定性参数Dg(e)对第8轮(2006—2008年)国家糜子(粳性)品种区域试验的6个品种和9个试点的试验数据进行了分析。结果表明:基因型效应、环境效应和基因型×环境交互效应(G×E)均达到极显著水平,环境效应占总变异的52.85%,G×E交互效应占6.26%,基因型效应占2.76%。交互效应中IPCA1、IPCA2、IPCA3解释了92.58%基因与环境互作信息。试验也表明不同糜子品种在各试点的稳定性及不同试点对糜子品种的分辨力差异较大。6个参试品种中,"榆糜3号"(CK)、"伊8414-1-2-1"属于高产稳产型品种;"甘9109-6-1-1-2"、"固01-391"产量较高,但稳定性较差;"甘9133-1-3-4-1"稳产性好,但产量较低;"固02-25"产量低且稳定性差。在9个试点中,陕西府谷、宁夏同心、陕西榆林、内蒙赤峰4个试点对品种的分辨力较强,宁夏固原、宁夏盐池、甘肃会宁、山西五寨、内蒙鄂尔多斯5个试点对品种的分辨力较弱。     

甜荞产量性状综合评价及AMMI分析

为了评价全国区域试验甜荞品种（系）在山西不同生态区的性状表现、品种稳定性及适应性,本研究以2019—2020年全国甜荞区试的6个参试品种（系）为试验材料,在山西省榆次（E1）、忻州（E2）、大同（E3）3个生态区种植,对参试品种的产量、每公顷株数、株高、主茎分枝、主茎节数、单株粒数、单株粒重、千粒重、生育期等9个主要性状进行考察;采用加性主效应乘积交互作用（AMMI）模型分析和双标图对3个试点进行产量稳定性、适应性及试点鉴别力分析,并对产量相关性状进行变异性分析和遗传相关分析。结果表明,在6个参试品种（系）中,丰产性、稳定性和适应性较好的品种为白荞3号和平荞2号。3个区试点均适宜甜荞品种鉴选,但相比榆次和大同,忻州试点的鉴别力最大。不同试验年份3个试点甜荞品种的产量及相关性状变异较大,6个品种（系）9个性状的变异范围在8.71%～35.80%,平均变异系数达19.34%。其中,变异系数较大的为主茎分枝,然后依次是每公顷株数、单株粒数和单株粒重,株高和生育期变异系数较小。对产量相关性状的遗传相关性分析也表明,株高与主茎分枝、单株粒数与单株粒重、单株粒数与产量以及单株粒重与产量均呈正向遗传...     

GGE双标图在我国旱地春小麦稳产性分析中的应用

GGE双标图法是研究基因型与环境互作以及不同环境下作物品种产量稳定性的新型有力工具。对2005年由17个试点、9个新品种(系)组成的国家旱地春小麦区域试验的产量资料进行方差分析和GGE分析表明:在我国旱地春小麦产区的大环境尺度下,品种与环境互作效应对产量变异的影响约为品种效应的5.37倍,品种间的稳产性差异很大,丰产性、稳产性均较理想的品种只占供试品种的11%,但有些品种对某些环境具有特殊适应性。17个试点可划分为3个类型区,其中在黄土高原中部旱作区表现最好的品种是"8821-1-1"和"陇春9143",在青藏高原寒旱区和华北旱作区表现最好的品种分别是"青春193"和"乌麦7号"。从环境代表性和对品种鉴别能力两方面分析,较理想的试点为甘肃省榆中县和青海省互助县。在7个环境因子中,生育期的降雨量与产量关系最为密切。     

基于GGE双标图和马克隆值选择的棉花区域试验环境评价

棉纤维马克隆值是与纤维成纱品质密切相关的重要品质指标,也是长江流域棉花品质改良的主要制约因子。选择利用对目标环境代表性强的试验点进行区域试验布局有助于提高马克隆值育种效率和节省试验成本。GGE双标图是进行试验点代表性评价和选择最有效的统计和图形展示工具,已经在多种作物区域试验中用于品种稳定性和试验环境相似性分析,但在基于马克隆值选择的棉花区域试验环境评价中应用报道较少。本文采用GGE双标图方法对2000—2010年期间27组长江流域国家棉花区域试验中的15个试验环境基于马克隆值选择的鉴别力、代表性和理想指数进行综合评价与分析。结果表明:各试验环境依理想度指数优劣排序为荆州市>黄冈市>南通市>九江市>岳阳市>射洪县>常德市>安庆市>武汉市>南阳市>南京市>慈溪市>襄阳市>简阳市>盐城市;从中筛选出最理想试验环境为湖北省荆州市,较理想试验环境为湖北省黄冈市、江苏省南通市和江西省九江市,这些试验环境对以长江流域为目标环境的广适性新品种选育和作为区域试验点鉴别理想品种的效率最高;而位于江浙沿海棉区的江苏省盐城市和浙江省慈溪市不适宜作为针对长江流域的马克隆值选择与推荐环境。本研究充分展示了GGE双标图在区域试验环境评价方面的应用效果,也为以长江流域棉区为目标环境的广泛适应性和特殊适应性品种的马克隆值选择和应用提供理论依据。     

利用GGE双标图和综合选择指数划分棉花品种生态区

为提高农作物品种多性状选育和应用的可靠性,本研究基于品种选择指数,应用GGE双标图进行了棉花品种生态区划分。首先依据国家棉花品种审定标准构建通用性强的品种选择指数(SI),即SI=0.40×皮棉产量+0.13×纤维比强度+0.09×(纤维长度+马克隆值)+0.11×枯萎病+0.09×黄萎病+0.10×霜前花率。然后,采用GGE双标图方法对2000—2013年期间39组(含585个单点试验)长江流域国家棉花区域试验中品种选择指数的基因型与环境互作效应及环境间关系进行综合评价与分析。研究结果将长江流域棉区划分为四川盆地生态区、南襄盆地生态区、浙江省沿海生态区和长江中下游生态区。其中,长江中下游生态区为长江流域的主要品种生态区,对长江流域的总体环境代表性最强,涵盖了湖南省环洞庭湖棉区、湖北省江汉平原和鄂东南岗地棉区、江西省环鄱阳湖棉区、安徽省沿江棉区、江苏省宁镇丘陵及沿江和沿海棉区;四川盆地生态区、南襄盆地生态区和浙江省沿海生态区均为特殊生态环境条件下的品种生态区,对总体环境代表性较差。因此,将以长江流域棉区为广谱适应性育种目标环境的棉花品种综合性状选择试验优先安排在长江中下游生态区中,有利于提高育种的总体选择效果,而其余品种生态区不适宜作为以长江流域为目标环境的品种综合性状选择环境,可侧重于特殊适应性品种选育。本研究充分展示了GGE双标图在品种生态区划分方面的应用效果,合理划分了长江流域基于选择指数的棉花品种生态区,可为长江流域棉区的品种多性状选择和推荐策略提供决策依据,也为其他棉区和作物品种生态区划分提供参考。     

基于GGE双标图和比强度选择的棉花品种生态区划分

由于农作物品种区域试验是品种审定和推广应用的前提,而区域试验中基因型与环境的互作效应是普遍存在的,因而探索和利用试验环境在鉴别基因型遗传差异和对品种在目标环境中的平均表现代表性方面的作用以辅助品种选育和推广的问题,越来越受到植物育种家和农技推广人员的高度关注。我们采用GGE双标图分析方法对2000—2010年期间27组长江流域国家级棉花品种区域试验的目标环境中可能存在的基于棉纤维比强度选择的品种生态区进行探索与划分,并对品种生态区划分结果进行信息比(IR)校正,以提高品种生态区划分的可靠性。结果表明:(1)基于纤维比强度选择的GGE双标图分析的总体有效拟合度为68.4%,其中有13次出现过度拟合或拟合不充分现象,总体拟合可靠性一般。而基于IR-GGE模型的总体拟合度为73.7%,比GGE双标图的有效拟合度提高6.0%,说明采用IR对双标图分析的结果进行优化和校正可以提高品种生态区划分的可靠性。(2)根据GGE双标图分析结果,我国长江流域棉区大致可划分为4个基于纤维比强度选择的品种生态区,第1个品种生态区包括安庆、襄樊、南通和岳阳,第2个品种生态区包括常德、九江和武汉,第3个品种生态区包括慈溪、南京、黄冈、荆州和盐城,第4个品种生态区包括南阳、简阳和射洪。而基于IR较正的GGE模型则可划分为3个品种生态区:第1个为主体品种生态区,包括安庆、武汉、九江、襄樊、南阳、岳阳、常德、黄冈、荆州、南京和慈溪11个试验点,第2个品种生态区包括南通和简阳,第3个品种生态区包括盐城和射洪。IR校正后长江流域棉区的品种生态区划分更准确可靠,地理区域特性也更明显,说明地理环境因素对纤维比强度的选择效果仍然有很大的影响力,四川盆地棉区和江苏沿海棉区并不适宜开展针对整个长江流域棉区的广适性棉花纤维比强度选择,从而为长江流域棉区棉花纤维比强度的选择和推荐策略提供了科学的决策依据。     

钾镁硫复肥生物学效应的研究——Ⅰ．钾镁硫复肥对甘蔗产量和品质的影响

本论述了从卤水中提取的钾镁硫(KMgS)复肥对甘蔗产量和品质的影响。结果表明,发育于硅质岩的酸性硅质砂壤土,其K、Mg、S含量均潜在不足,施用KMgS复肥对甘蔗有显着的增产效果,蔗茎产量达102．3t／hm^2,比光施NP增产57．9％,比NP KCI增产11％,且能改善甘蔗品质,使蔗糖分含量增加,还原糖含量降低,从而提高浸出糖的比例,经济效益显着。     

GGE双标图的信息比校正原理与应用*——以长江流域棉花品种生态区划分为例

GGE双标图方法在农作物品种区域试验中被广泛地应用于品种评价、环境评价和品种生态区划分的统计分析和图形直观展示,但GGE双标图分析只能局限于前两个主成分,不能根据信息比准则恰当地取舍主成分数,因而无法保证对数据的最优拟合效果。本研究以长江流域国家棉花区域试验数据为例,选择信息比IR≥1的主成分对GGE双标图模型进行校正,通过试验环境主成分得分的欧氏距离矩阵的聚类分析,校正通过双标图分析的品种生态区划分方案。结果表明,GGE双标图恰当拟合试验数据的比例仅为28.6%,在68.6%的试验中拟合不足,并在2.9%的试验中拟合过度。信息比校正的GGE(IR-GGE)模型总体拟合度提高了8.7%,而在GGE双标图拟合不足或拟合过度的试验中校正了12.2%的失拟度。GGE双标图模型的离优度系数为15.9%,对区域试验的总体模拟效果较好,仍可以展示基因型与环境互作的基本模式;但IR-GGE模型的拟合度更高,分析结果也更可靠。GGE双标图模型和IR-GGE模型对棉花品种生态区划分的总体架构相似,都将南襄盆地和四川盆地棉区划分为特定生态区,但在长江中下游棉区的划分细节上存在较大差异。IR-GGE模型的生态区划分方案与地理区域和生态特征更加吻合,实用性更强。本研究为GGE双标图的信息比校正研究和应用提供了范例,是对GGE双标图应用的重要补充,在基于GGE双标图的农作物品种区域试验数据分析和利用等方面具有重要的理论意义和应用价值。     

基于DSSAT-Canegro模型的广西来宾市甘蔗生长对气象干旱的响应

旱灾是制约甘蔗高产高糖的主要自然灾害之一,研究甘蔗生长过程对气象干旱的响应机制是实现其旱灾风险智慧管理、提高中国蔗糖业发展的一个关键科学问题.该研究基于来宾市1979—2018年0.1°格点及地面气象站点的多源气象要素数据,计算逐日标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotr...     

基于NIR和GIS的甘蔗含糖量与种植条件关系研究

为监测较大区域内甘蔗产量及含糖量的时间、空间变化情况,了解地区、环境及土壤成分与甘蔗含糖量的关系,为甘蔗栽培提供指导,以日本琉球群岛南大东岛甘蔗栽培区为对象,用NIR方法测定甘蔗含糖量及其他成分含量,采用GIS技术建立地块位置、甘蔗产量、含糖量及P、K含量和土壤K含量数据库。在此基础上,建立3个栽培年度甘蔗含糖量、单产与甘蔗汁P、K含量的空间分布图,发现甘蔗含糖量与降水量及种植区水环境密切相关。对甘蔗含糖量及P、K含量和土壤K含量的相关分析表明,甘蔗含糖量与甘蔗汁P含量呈正相关,而与甘蔗汁和土壤K含量均呈负相关。     

不同栽培法和收割期对甘蔗单产及含糖量影响的分析

本研究利用1975～2008年33年间日本南大东岛甘蔗生产数据, 分析了甘蔗栽培方法[新苗种植(包括夏植和春植)、宿根]和收割时期对其产量、品质和经济性的影响.结果表明, 不同栽培法甘蔗多年平均产量依次为夏植>宿根>春植; 新植甘蔗的种植期越早产量越高; 宿根甘蔗产量与前茬甘蔗的收割期呈二次函数曲线关系, 前茬甘蔗收割过早或过迟均对宿根甘蔗生长不利; 宿根甘蔗产量随宿根次数增加呈下降趋势; 宿根甘蔗含糖量通常高于新植甘蔗, 且不同栽培法下3月下旬前收获的甘蔗含糖量随收割期后延而逐渐增加.在此基础上, 建立了依据栽培方法、收割时期预测甘蔗单产和含糖量的数学模型, 模型对我国甘蔗种植业具有理论和实际的参考价值.     

Analysis of potential yields and yield gaps of rainfed soybean in India using CROPGRO-Soybean model

To assess the scope for enhancing productivity of soybean (Glycine max L. Merr.), the CROPGRO-Soybean model was calibrated and validated for the diverse soybean-growing environments of central and peninsular India. The validated model was used to estimate potential yields (water non-limiting and water limiting) and yield gaps of soybean for 21 locations representing major soybean regions of India. The average water non-limiting potential yield of soybean for the locations was 3020 kg ha⁻¹, while the water limiting potential was 2170 kg ha⁻¹ indicating a 28% reduction in yield due to adverse soil moisture conditions. As against this, the actual yields of locations averaged 1000 kg ha⁻¹, which was 2020 and 1170 kg ha⁻¹ less than the water non-limiting potential and water limiting potential yields, respectively. Across locations the water non-limiting potential yields were less variable than water limited potential and actual yields, and strongly correlated with solar radiation during the season (R² = 0.83, p ≤ 0.01). Both simulated water limiting potential yield (R² = 0.59, p ≤ 0.01) and actual yield (R² = 0.33, p ≤ 0.05) had significant but positive and curvilinear relationships with crop season rainfall across locations. The gap between water non-limiting and water limiting potential yields was very large at locations with low crop season rainfall and narrowed down at locations with increasing quantity of crop season rainfall. On the other hand, the gap between water limiting potential yield and actual farmers yield was narrow at locations with low crop season rainfall and increased considerably at locations with increasing amounts of rainfall. This yield gap, which reflects the actual yield gap in rainfed environment, is essentially due to non-adoption of improved crop management practices and could be reduced if proper interventions are made. The simulation study suggested that conservation of rainfall and drought resistant varieties in low rainfall regimes; and alleviation of water-logging and use of water-logging tolerant varieties in high rainfall regimes will be the essential components of improved technologies aimed at reducing the yield gaps of soybean. Harvesting of excess rainfall during the season and its subsequent use as supplemental irrigation would further help in increasing crop yields at most locations.