北部冬麦区冬小麦区试品种（系）的稳定性和适应性分析

为客观准确地评价区域试验中北部冬麦区冬小麦新品种（系）的丰产性和稳产性,以2014-2015年度国家北部冬麦区水地组冬小麦品种（系）区域试验产量数据为资料,应用AMMI模型对小区产量的基因型、环境和基因型与环境（G×E）互作进行了研究。结果表明,稳定性最好的为农大3486、京农12-79,较好的有科遗4174、长6794、中麦93,较差的为航麦109、晋太102、众信7198;试点以天津武清、山西榆次、新疆阿拉尔、河北遵化、山西屯玉分辨力较高,河北固安、河北滦县、北京顺义、北京昌平分辨力较低。在对区域试验中品种（系）稳定性和试点的分辨力进行判定时,综合使用双标图和稳定性参数两种方法,既直观又准确。     

应用AMMI模型分析评判贵州省马铃薯区试品种的稳定性和适应性

利用AMMI模型及双标图对2008～2009年贵州省马铃薯区域试验的产量数据进行分析,评价各参试品种的稳定性和适应性。结果表明,丰产、稳产、适应性广的优良品种(系)是B01-31-9和9902-4,适宜在贵州省推广种植。     

AMMI模型对啤酒大麦品种稳定性的分析

主效可加互作可乘模型(additive main effect and multiplic-ative interaction model,简称AMMI型)是对作物区域试验中品种(基因型)×环境互作分析的有效方法.本文应用AMMI模型结合双标图和稳定性参数Di(j)对新疆啤酒大麦第六轮区域试验的产量数据进行了稳定性分析,有关品种的稳定性和适应性可供育种和生产单位参考.实践证明,应用这种方法分析区域试验的资料,会对品种评价更加科学完善.     

利用AMMI模型分析冬小麦品种区试数据的稳定性

利用AMMI模型、双标图以及稳定性参数Di(i)对2002～2003年度河南省超高产小麦良种区试的数据进行了稳定性分析.结果表明:在参试的品种中,品种稳定性的排序为豫麦47号＞温9519＞丰舞981＞睢科2号＞内乡991＞01中89＞豫同M023＞豫麦49号＞国麦1号＞花培1号＞郑9405＞周92031＞郑9694＞偃师9906.即豫麦47号最稳定,偃师9906在某些试点具有特殊的适应性.在参试地点中,地点对品种鉴别力的大小顺序为郸城所＞温县所＞济源所＞中棉所＞宝丰所＞五二农场＞洛阳所.即郸城所、温县所、济源所适合作为区试地点.     

AMMI模型分析夏谷品种适应性

利用AMMI模型和双标图对2012年国家华北夏谷区谷子品种区域试验的16个品种和11个试点的试验数据进行了分析。结果表明：济0506和安10-4172黄属高产稳产型品种,安09-8525产量较高,但稳定性稍差,C258、航谷8号和H332产量低且稳定性差;11个试点中,洛阳市农林科学院和中国农科院作科所对谷子品种差异的分辨力较强,河北省农科院旱作所分辨力较弱。     

福建省夏大豆区试品种稳定性与适应性分析

应用AMMI模型对2020年福建省夏大豆品种区域试验中的11个品种、7个试验地点进行综合评价,分析参试品种的丰产性、稳定性及试点的鉴别力。结果表明,华夏10号、苏闽夏2号和闽诚豆8号属高产稳产品种。福清、尤溪2个试点对品种鉴别力较强,较适合开展品种区域试验。基因型效应、环境效应和基因型×环境交互效应均达到极显著水平,AMMI模型中的主成分值,共解释总互作平方和的91.65%,有效地分析了基因与环境互作效应。     

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。     

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。     

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模型对青贮玉米区域试验稳定性和适应性分析

以2017年贵州省青贮玉米新品种区域试验生物产量为资料,6个试点及11个青贮玉米品种为研究对象,应用AMMI模型分析11个供试青贮玉米品种的稳定性、丰产性和适应性。结果表明,环境变异占总变异的83.44%,品种变异占总变异的4.90%,品种和试点的交互作用的变异占总变异的7.43%。g 1、g 2、g 5、g 10属于高产稳产品种,g 7属于高产不稳产品种,g 8、g 9平均产量较低,稳定性也较差。     

用AMMI模型分析作物区域试验中的地点鉴别力

为了比较不同试验点在区域试验中鉴别力的大小,利用AMMI模型中地点的得分向量长度衡量地点鉴别力,并与传统的联合线性回归模型中的斜率进行了比较。以1995~96和1997~2000年度黄淮南片春水组小麦区域试验4年的产量数据为例进行了地点鉴别力分析。结果表明, AMMI模型比联合线性回归模型能更好地解释基因型与环境互作效应;多     

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。     

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     

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。     

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。     

小麦区域试验产量性状及其稳定性分析

为了评价小麦品种的丰产性和稳定性,运用作物品种区域试验非平衡资料的统计分析方法,利用2008年和2009年的江苏省淮北地区小麦区域试验资料,对各参试品种的产量性状及其稳定性进行了分析。方差分量分析结果表明,试点和年份×试点互作对产量及其构成因素的影响较大。参试小麦品种的平均产量变幅为7078.35~7798.11 kg/hm2,品种V2、V3、V13和V14的产量显著高于对照,其中品种V13的平均产量居首位,比对照品种V21增产500.97 kg/hm2,增产率为6.87%;品种V8和V18的产量较低但与对照品种的差异未达显著水平。产量的稳定性方面,品种V14对环境指数的反应较敏感,品种V4和V6的一致性表现较差,其余参试品种的稳定性表现相似。综观参试小麦品种两年的产量表现,丰产性和稳产性较好的品种有V2和V13,品种V14的产量较高但稳定性表现较差。此外,开展多年多点试验,对于客观评价小麦区试参试品种的产量性状及其稳定性是十分必要的。