品种区域试验的产量稳定性分析

<正> 为了鉴定不同环境条件下作物品种的适应性而进行区域试验时,由于基因型与环境的互作,品种的相对产量,在不同环境条件下常常是变化的,以致不易对品种作出恰当的评价.应用统计学的语言清晰地描述品种产量的稳定性,是区域试验资料总结的一个重要方面,有助于客观地评价品种,提高选择效率.检验品种稳定性的方法,早期由Plaisted和Peterson(1959)对品种逐个进行联合方差分析,当品种数较多时,计算是比较繁琐的,近年较广泛地应用回归分析.Finlay和wilkinson(1963)提出环境指数,研究大麦品种的表型稳定性;Eberhart和Russell(1966)加以修改,对玉米杂种进行产量稳定性试验;Perkins和Jinks(1968)提出以基因型×环境互作对环     

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。     

三种评价品种稳定性方法的比较

运用线性回归Eberhart和Russell模型、主效可加互作可乘(AMMI)模型以及高稳系数法(HSC)同时分析2002~2003年度重庆市油菜新品种区域试验参试组合的产量稳定性,对3种评价品种稳定性的方法进行了比较。结果表明,线性回归Eberhart和Russell模型和高稳系数法(HSC)可以为选择高产、稳产的油菜新品种提供有益的参考,但两者都有不足之处;AMMI模型通过从加性模型的残差中分离模型误差与干扰,可以提高估计的准确性,并且借助于双标图可以直观地描绘和分析基因型与环境互作的模式;三者中,AMMI模型是一种较为理想的品种稳定性评价方法。     

黑龙江省大豆近期区试品种蛋白质和脂肪含量的分析

根据黑龙江省大豆品种区域试验3个试点15个参试品种的蛋白质和脂肪含量的测定结果,研究了各性状的品种(基因型)、地点、品种×地点互作效应相对变异。结果表明,蛋白质含量、脂肪含量和蛋白脂肪总含量在品种间、地点环境间均存在极显著差异,而且存在品种×地点交互作用。蛋白质含量以品种效应的相对变异最大,脂肪含量以品种×地点交互作用的相对变异最大,蛋白脂肪总含量的各效应中以地点效应的相对变异最大。将品种×地点互作效应分解为各参试品种的品种×地点互作效应发现,参试品种的蛋白质含量和脂肪含量均存在品种×地点互作效应,并且有些品种的互作效应较大。     

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。     

宁夏水稻品质性状的综合分析

根据宁夏1999年水稻品种区域试验5点10个参试品种11项品质性状的测定结果,研究了品质性状的品种(基因型)效应、地点效应及品种×地点互作效应的相对变异.结果表明精米率、粒长、垩白率和直链淀粉含量以品种效应为主;整精米率的品种效应相对变异较小,以环境(地点)效应较大;糊化温度存在较大的品种×地点互作效应;糙米率、透明度、胶稠度和蛋白质含量的品种、地点及品种×地点均不显著;通过试点环境对水稻品质性状的影响分析(SSR检验),定性分析了宁夏不同地区环境条件对整精米率、垩白面积、垩白率等品质性状的影响.     

玉米杂交种基因型与环境的互作及其在育种中的应用

本试验于1981～1986年以10个玉米单交组合为材料,用 Eberhart 和 Russell方法进行产量稳定性分析,鉴别基因型与环境的互作效应。结果表明:不同遗传型的品种,其基因型与环境互作效应不同,在玉米育种工作中,既要选育适应不同范围的品种,也要注意选育具有丰产性又较稳产的品种。试验说明,玉米基因型和环境的互作效应相吻合,品种的丰产性和稳产性是相对独立的性状。在玉米育种工作中,选育相对高产品种的前提下,选育出稳产性好的品种是完全可能的。     

Eberhart和Russell模型在玉米区域试验中的应用

本文采用Eberhart和Russell模型对2008年四川省玉米品种区域试验平丘5组的试验数据进行稳定性分析,结果表明,基因型与环境互作的线性部分为极显著,离回归部分很小,玉米区试品种间产量稳定性存在明显差异.其中,贵玉2号和DT6508产稳定性好、适应性强,为平均稳定品种,05162为超平均稳定品种,QW67×QW92和NH1201为不稳定品种.     

基因型×环境互作效应对水稻茎秆抗倒性杂种优势的影响

用包括基因型×环境互作效应的加性—显性—加性×加性上位性遗传模型和统计方法 ,对水稻茎秆抗倒性杂种优势进行了研究 .结果表明 ,评价水稻茎秆抗倒性的 5个性状 (秆长、茎粗、茎基抗折力、秆型指数和抗倒指数 )的杂种优势既由基因型控制也受环境 (年份 )互作效应影响 .茎粗对环境的敏感性较弱 ,表现较低的正向群体平均优势和负向群体超亲优势 .基因型×环境互作效应影响了秆型指数和抗倒指数杂种优势表达的程度和方向 .秆长、茎基抗折力在不同环境中均表现正向基因型×环境互作效应 ,这表明随着环境的改善均可增强杂种优势     

吉林省水稻中早、中熟品种品质性状的综合分析

根据吉林省2003年中早、中熟4个品种区域试验点38个参试品种12项品质性状的测定结果,研究了各品质性状的品种(基因型)、地点、品种×地点互作效应相对变异。结果表明,垩白性状、直链淀粉含量、精米率、粒长的国家一级达标率极低;各品质性状在品种间、环境(地点)间都有极显著差异,而且各品质性状均存在品种×地点交互作用;参试品种均以品种效应为主,品种效应最大的是直链淀粉含量,环境效应最大的是整精米率。     

玉米果穗出籽率遗传效应分析

采用朱军包括基因型×环境互作效应的加性.显性.母体遗传模型(ADM模型)分析方法,研究玉米果穗出籽率性状遗传主效应及其与环境互作遗传效应.结果表明:玉米果穗出籽率主要受显性效应遗传体系控制,其次受加性效应遗传效应控制,同时还受加性×环境互作效应、显性×环境互作效应、母体×环境互作效应等不同遗传控制体系基因型×环境互作效应显著影响.对果穗出籽率性状的选择效果受环境影响较大,宜在较晚世代进行选择.育种中根据亲本果穗出籽率在不同环境中遗传效应预测值组配杂交组合,育成适应不同地区或某一特定地区的新品种,提高育种效率.     

四川省凉山州小麦新品种(系)产量稳定性评价

应用Ｅｂｅｒｈａｒｔ＆Ｒｕｓｓｅｌ模式估算了１９９５年四川凉山州８个小麦新品种（系）在７个不同生态区的产量稳定性，表明：品种（系）产量存在极显著的基因型×环境互作。西辐五号为高产稳定型品种，９１γ—３６３和８８—１６—２为中产稳定型品种（系）。７５５９和３０３３的基因型×环境互作同环境的关系存在非线性关系。基因型×环境互作效应的稳定性方差σ２ｉ分析表明，７５５９为高产不稳定型品种（系）。阐明了回归分析模型是测定基因型对于环境响应稳定性的一种有效方法，为凉山州选择小麦生产品种提供了依据     

玉米穗高系数遗传主效应及与环境互作效应分析

采用朱军提出的包括基因型×环境互作效应的加性-显性-母体遗传模型(ADM模型)分析方法,研究玉米穗高系数性状遗传主效应及其与环境互作遗传效应.结果表明玉米穗高系数受加性效应、显性效应、母体效应遗传体系共同控制,同时还受显性×环境互作效应、母体×环境互作效应等不同遗传控制体系基因型×环境互作效应显著影响.对穗高系数性状的选择效果受环境影响较大,宜在较晚世代进行选择.育种中根据亲本穗高系数在不同环境中遗传效应预测值组配杂交组合,提高穗高系数育种效率.     

贵州粳稻育种产量相关性状基因型与环境效应研究

应用AMMI模型对2002-2011年贵州省粳稻区域试验品种(组合)产量相关性状基因型与环境互作效应进行分析。结果表明,基因型、环境、基因型与环境互作对考察的7个性状影响程度各不相同,基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应的大小因基因型(参试品种)、试验环境(年份和试点)的不同存在一定的差异。在贵州生态条件下,所研究的7个性状在不同试验环境下差异较大,不同基因型间也存在很大差异,基因型与环境互作差异相对较小。不同性状在不同试验环境下表现出不同的基因型效应、环境效应和互作效应。所研究的7个性状中,株高受基因型效应和环境效应影响为主;生育期、有效穗主要受环境效应影响;产量、穗粒数、结实率和千粒重同时受基因型效应、环境效应、基因型与环境互作效应影响,但产量和千粒重受基因型与环境互作效应影响相对较大,穗粒数和结实率受环境效应影响相对较大。贵州粳稻育种中对产量相关性状进行选择时,需针对基因型、环境、基因型与环境互作效应进行,以提高育种效率。     

稻米淀粉RVA谱的基因型×环境互作效应分析

 用包括基因型×环境互作效应的种子性状遗传模型研究了稻米淀粉粘滞性谱（ＲＶＡ谱）的３个特征参数（最高粘度、热浆粘度和冷胶粘度）的遗传基础。结果表明．ＲＶＡ谱的遗传变异主要受遗传主效应控制，另外还受到基因型与环境互作效应的影响。基因型×环境互作效应主要表现为胚乳基因型×环境和母体基因型×环境互作，而不存在细胞质× 环境互作。ＲＶＡ谱的遗传力在 ６５．３％～７４．８％之间．其中胚乳遗传力比母体遗传力和细胞质遗传力之和都大。不同亲本遗传效应的线性对比表明直链淀粉含量对稻米ＲＶＡ谱的影响很大。     

淮稻10号的适栽地区与产量稳定性分析

[目的]为淮稻10号的进一步推广提供参考。[方法]对江苏省2006年水稻区域试验产量结果资料进行处理分析,分析基因型和环境效应在年度间的变化情况,用方差分析和主成分分析法,研究该水稻品种在不同环境下的产量表现,探讨淮稻10号的稳产性以及适宜栽种地区。[结果]结果表明,淮稻10号品种及互作效应均达到极显著水平(P<0.01),地点×基因互作、地点和基因型分别占33.86%、32.80%和25.53%,三者中以基因型和环境(G×E)的交互作用为最大。2006年淮稻10号在盐都、练湖、泰州、南京的产量表现突出,在白马湖、高邮、三河的产量位居中上等,其他地方表现为一般。[结论]淮稻10号在南京地区表现优异,具有推广价值。     

福建省杂交中稻产量相关性状的基因型与环境变异

基于福建省2006～2010年连续5年10个不同生态条件的杂交中稻联合区域试验数据资料,应用AMMI模型和相应统计分析方法,分析了产量及其相关性状的基因型与环境互作,结果表明:以基因型效应为主的有千粒重,以环境效应为主的有生育期、产量、穗长、株高、穗实粒数,以基因型与环境间互作效应为主的有有效穗;千粒重、穗长、有效穗性状的稳定性好,受栽培环境及G×E互作效应影响较小,其次为生育期和株高,第三为穗实粒数,最差的为产量,受栽培环境及G×E互作效应影响大,因此选育、引种和利用适合福建省杂交中稻品种时,需考虑性状的基因型、环境、基因型与环境间互作效应,才可提高育种效率。     

AMMI模型在亚麻区域试验分析中的应用

在亚麻区域试验中,品种(G)和环境(E)互作现象普遍存在,AMMI模型作为一种分析G×E互作关系的方法,较线性回归分析法更多地解释基因型与环境互作效应,AMMI模型中双标图和特殊互作效应值Dge的引入,为直观、定量地估计环境对基因型的分辨力及基因型对环境的特殊适应性提供了一种非常有效的手段.通过对2005年至2006年云南省亚麻区域试验的产量数据进行分析,结果表明线性回归分析法只解释互作SS的56.91%,而AMMI模型3条主成分轴共解释了96.53%的互作SS.应用AMMI模型分析亚麻品种区域试验是一种行之有效的方法.     

福建省龙岩市杂交早稻产量相关性状的基因型与环境变异

基于龙岩市1997-2002年连续6年在新罗、长汀、连城、上杭、武平和漳平6个不同生态条件的杂交早稻联合区域试验数据资料,应用AMMI模型和相应统计分析方法,分析了产量、生育期、有效穗、株高、穗长、每穗粒数、每穗实粒数、结实率、千粒重等9个产量相关性状的基因型与环境变异.结果表明,环境和基因型与环境互作(G×E)效应对考察的9个性状影响较大.其中,株高以基因型效应为主,产量、穗长、穗总粒数和穗实粒数以环境效应为主,生育期、有效穗、结实率和千粒重以基因型与环境间互作效应为主.穗实粒数、穗总粒数和产量的稳定性在多数年份都是最低的,受栽培环境及G×E互作效应影响较大;千粒重、穗长、生育期和有效穗则相对稳定,受栽培环境及G×E互作效应影响较小.今后选育、引种和利用适合龙岩市杂交早稻品种时,需考虑性状的基因型、环境、基因型与环境间互作效应,才可提高效率.     

水稻产量的基因型×环境互作分析及生态类型区的划分

用方差分桥和稳定性分析法,研究了两年共9个水稻品种在不同生态环境下的产量表现。结果表明:产量变异中环境效应最重要,基因型×环境互作效应次之,基因型效应居第;产量基因型值和环境效应值在年份间变化趋势一致,而基因型×环境互作效应在年份间的变化趋势不同;品种在多地点上的稳定性因年份不同而异;不同基因型的丰产性和稳产性不同,桂朝2号在这两方面最好,A311次之,两年结果一致。本文还在基因型×环境互作分析的基础上,探讨了以多个基因型平均产量为指标划分生态类型区的可行性,并用系统聚类分析法把18个地点分为4个生态类型区,结果与中国稻作区划大体一致。