多年多点区试中一种分析品种稳定性的方法

本文探讨了作物品种多年多点试中几种基因型与环境互作（Ｇ×Ｅ）方差的部分方法及其相应的稳定性含义，提出以地点内品种×年份（Ｖ×Ｙ）和年份内品种×地点（Ｖ×Ｓ）的互作变异系数来评价品种稳定性，同时以Ｓｈｕｋｌａ方法为基础，发展了一套分解Ｖ×Ｙ和Ｖ×Ｓ方差到品种的方法，并以黄河流域棉花区试的一套资料为例进行分析。最后对本文方法在实际应用中的问题作了讨论。     

不同基因型小麦新品系主要性状稳定性分析

利用AMMI模型对5个绵阳小麦新品系的生育期、株高、单位面积有效穗数、穗粒数、成穗率、千粒重和产量等7个主要性状在四川不同试点的表现及其品种稳定性与适应性进行了研究,以期评选出综合性状优良、丰产性和适应性好的优良小麦新品系。结果表明,小麦生育期、株高、穗粒数、千粒重等性状的基因型效应>环境效应>基因型×环境互作效应;对于产量性状则表现为环境>基因型×环境>基因型,所占百分比分别为81.9%、12.3%和5.8%;各基因型在7个试点中产量最高的是MY1227-185(6093kg/hm2)和ML2652(6082kg/hm2),极显著高于对照川麦107(5202kg/hm2);品种稳定性最高(Di≤0.42)的是ML2652、ML1131-95和MY1227-185,其次是ML1403-84(Di=0.45)和MY68942(Di=0.75),稳定性均优于对照(Di=0.85)。综合考虑各性状表现、稳定性和产量等因素,MY1227-185和ML2652丰产性和品种稳定性最优,可大面积推广以提高四川冬麦区产量及其稳定性。     

长江下游地区小麦品种产量稳定性的研究

1984～1986年度在长江下游地区7个地点研究了70年代以来育成和推广的10个小麦品种(系)的产量潜力和稳定性。结果表明,年度间气候因素的变异是影响产量及其稳定性的主要因素。要有效地鉴别品种产量和稳定性间的差异,进行多年试验是必须的。利用线性回归模型较为全面地测定了品种的产量潜力和稳定性,适应性参数和变异系数也有同等的效率,且计算简便。将70年代以来推广的品种相比,近期育成或推广的品种产量增加幅度不大,对有利环境反应比较敏感。产量的稳定性取决于产量构成因素的稳定性和缓冲性及其不同方式的互作。     

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。     

黄淮北片冬麦区小麦产量的基因型×环境互作效应分析

本文用Eberhart and Russell(1966)的模式和G·C·C Tai(1979)的模武分析了黄淮北片水地高肥组1990-1991年度区域试验中13个小麦品种的基因型×环境互作效应,结果表明,Eberhart and Russell模式中,bi对品种稳定性的评价较为笼统,而Tai(1979)的基因型×环境互作效应的分解,对新品种的推广和利用提供了更多、更精确的信息,用此方法分析区域试验的数据有助于更精确地评价品种,使其得到合理的推广和利用,同时,在栽培管理方法上可以提供科学依据。     

用基因型与天气互作选择小麦品种

性能优良的作物品种应该适应气候不同的地区，但基因型与天气互作常常限制着对亚区的适应性。我们的目的在于将成对品种间的基因与天气互作效应定量化，然后在规定的置信范围内鉴定出新品种比老品种增产的亚区。以天气变量与新、老品种间产量差异（Ｄ）的回归来定量基因型与天气互作效应，天气变量来源于冬小麦品种性能试验结果。假设以预测值Ｄ估计某一设想群体在特定地点－年份生能试验中的平均数Ｅ（Ｄ）。如果Ｅ（ＤＳ）９５％的     

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。     

杂交小麦和纯系品种产量响应的回归与聚类分析

采用 Eberhart & Russell 模式及聚类分析方法,比较分析了14个冬小麦 F_1杂种和10个纯系(亲本)品种在5种不同地点籽粒产量的基因型×环境互作及其稳定性。结果表明,在基因型×环境互作的模式与性质上,杂交种和纯系品种均主要表现为非线性响应,但互作的程度杂交种明显小于纯系品种。杂交种的产量表现比纯系品种稳定。在产量响应上,纯系品种对有利环境条件的反应比杂交种更为敏感。回归分析和聚类分析法各有所长,综合运用,效果更好。     

作物稳定性研究进展

稳定性研究是基因型与环境互作研究中的热点,是对作物品种进行客观而合理评价的理论基础。本文综述了作物稳定性研究中有关稳定性的评价模型、评价参数和分析方法,分析了进行稳定性评价时应注意的问题。     

化学杂交剂BAU9403诱导小麦雄性不育及与小麦不同品种互作效应的研究

以18个小麦品种和化学杂交剂BAU9403的不同剂量为处理，研究了BAU9403的杀雄效果及其不同基因型小麦对BAU9403反应的遗传差异。结果表明，适宜的BAU9403喷施剂量与时期，供试品种均能诱导大于95％的雄性不育率；对大多数品种而言，适宜的时期范围为雌雄蕊原基分化期，适宜的剂量范围为0.75-1.0kg/hm^2，以1.0kg/hm^2效果为好。BAU9403对不同基因型小麦品种之间存在着互作效应。     

作物品种区试数据分析的主效可加互作可乘模型（AMMI）图形

对一些常用的主效可加互作可乘模型（ＡＭＭＩ）图形作了介绍,有助于利用ＡＭＭＩ模型对品种区试数据的分析。     

冬小麦谷粒产量,谷粒蛋白产量,谷粒蛋白含量和稳定性分析

基因型与环境的互作对基因型筛选具有重要作用,并且使品种筛选变得复杂.本文对法国27个冬小麦品种在27个生长环境中获得的试验数据进行了分析比较,同时对高谷粒产量(GY),谷粒蛋白产量(GPY),谷粒蛋白含量(GPC)和稳定性的几种方法进行了筛选:Kang秩和方法(指标1:相同权重的3种谷粒性状和Shukla稳定性方差δ2)以及5种衍生的秩和指标(指标2～6:3种谷粒性状高于δ2 2～6倍的权重),稳定性方差(s2)和回归系数(b),研究它们之间的秩相关性以及它们与3种谷粒性状的相关性.结果表明:3种稳定性统计δ2,s2和b对同时筛选3种谷粒性状指标和稳定性都是非常有用的方法.对于GPY的筛选,指标1秩和方法比稳定性方差s2略保守.指标2比指标1和稳定方差s2更好地筛选到高GY和高GPY.指标3,指标4,指标5和指标6更适合于初始筛选3种谷粒性状.所有的稳定性统计方法都能很好与3种谷粒性状秩相关.稳定性方差s2和回归系数b之间在除了GY之外的3种谷粒性状中秩相关性不高,稳定性方差δ2和稳定性方差s2之间在3种谷粒性状中都具有很强的秩相关性.3种稳定性统计在高产和低产的环境中重复性不高,同样,在2个年份之间的重复性也可以忽略.但是,在随机抽取的4个环境之间的重复性却非常高.     

AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析

应用AMMI模型对6个马铃薯品种的区试产量进行了分析.结果表明:在线型回归分析的条件不具备时,AMMI模型可解释基因型与环境之间的互作.通过AMMI模型双标图和稳定性参数可以比较基因型与环境互作的大小,进而评价各参试品种的稳定性与适应性.     

AMMI模型在马铃薯品种区试中的适用性分析

应用AMM I模型对6个马铃薯品种的区试产量进行了分析。结果表明:在线型回归分析的条件不具备时,AMM I模型可解释基因型与环境之间的互作。通过AMM I模型双标图和稳定性参数可以比较基因型与环境互作的大小,进而评价各参试品种的稳定性与适应性。     

优质油菜新品种(系)的稳定性和适应性分析

应用AMMI模型对8个甘蓝型优质油菜新品种（系）区试产量进行了分析。结果表明：AMMI模型解释基因型与环境互作明显优于线性回归模型。通过AMMI1模型双标图可以看出产量在品种和地点间的变异程度,找出稳定性较好的品种。从AMMI2双标图上可以找出与每一个地点产量互作最大的品种。     

黄淮冬麦区新育成品种的基因型×环境交互效应分析

本文选用Shukla (1971)的稳定性方差δ~2参数,Eberhart and Russell (1966)的b、S_d~2二参数和Tai(1975)的基因型×环境互作效应值V_1、V_2、V_3、三参数等三种方法测定冬小麦产量的基因型与环境交互作用。研究结果表明,稳定性方差δ~2与S_d~2之间有着显著的正相关。b与V_1之间有级显著的正相关。绝大多数品种V_1>V_2和V_3;环境效应r_1绝对值和变异幅度显著的大于r_3和r_2。因此黄淮冬麦区亩穗数的不同是造成地区间产量差异的主要原因,选择对r_1反应不敏感的品种,将具有广泛适应性。     

冬播小麦品种主要品质性状的基因型与环境及其互作效应分析

 选择冬播麦区9个小麦主产省份有代表性的9个品种,分别在9个省份种植,对其品质性状进行系统分析表明,品质指标在不同小麦品种以及不同地点之间存在显著差异;其中蛋白质含量、形成时间的环境作用大于基因型作用;沉降值、硬度、稳定时间、延伸性和拉伸面积的基因型作用大于环境作用。通过AMMI模型(主效可加互作可乘)对基因型和环境互作对部分品质性状的影响进行分析,品种和环境互作程度比较大的为四川试点,比较小的为陕西和河南试点;同时,不同品种的不同品质指标有不同的适宜区,对于沉降值而言,陕65在四川有好的适宜性,对于稳定时间     

基于AMMI模型和GGE双标图对玉米品种产量稳定性和适应性选择评价

为有效鉴定和评价黄淮海玉米品种产量丰产性、稳定性和适应性,筛选出适宜黄淮海地区推广种植的优良玉米品种,采用AMMI模型稳定性参数和非参数方法对黄淮海玉米区域试验15个参试品种在6个省12个试点进行产量稳定性评价,同时利用GGE双标图对参试品种进行适应性分析。结果表明：方差分析变异来源中基因型（G）、环境（E）以及基因型与环境互作（GEI）均达到了极显著差异（P＜0.01）和显著差异（P＜0.05）,其中环境效应在总平方和中占比最大,为85.02%,其次是基因型与环境互作效应,占比为10.74%,基因型所占比例最小,为4.25%。对基因型与环境互作效应进行分解,前5个交互主成分（IPCA 1~IPCA 5）差异达到了显著和极显著水平,共计解释了85.41%的互作效应。基于Spearman相关分析,非参数统计因子和参数统计因子内部各指标之间存在着显著的相互关系。生物干重与非参数统计因子S^（6）、Z₁、Z₂、NP^（2）、NP^（3）、NP^（4）、KR间均呈显著负相关（P＜0.05）,与S^（1）和S^（2）则呈显著正相关（P＜0.05）。AMMI双标图显示,参试品种整株生物干重范围在18 000~22 000 kg/hm² ,‘渝单805’‘正大511’‘青秀001’和‘皖农科青贮8号’丰产性较好,‘金诚6’丰产性最差。‘正大511’‘雅玉7758’‘KNX22002’和‘青秀001’等参试品种稳定性较强,山东德州较其他试点有较好的辨别力,而山东泰安和河南濮阳等试点辨别力较差。GGE双标图分析表明‘正大511’属于丰产性和稳定性均较好的品种,为黄淮海地区的理想品种,其次为‘青秀001’和‘渝单805’,而‘安科青2号’离圆心位置最远,为参试品种中最不理想的品种。综上,采用AMMI模型和GGE双标图评价可为黄淮海地区玉米品种示范和推广提供依据。