经验性最佳线性无偏预测(eBLUP)在油菜区域试验品种评价的效果

线性混合模型最佳线性无偏预测(BLUP)不仅适用于数据不平衡和误差方差异质试验的分析,而且对随机效应的排序会更准确。在实际试验分析中由于真实方差参数值未知而采用估计值时,BLUP转变为所谓经验性BLUP(eBLUP)。为了探讨eBLUP在作物区域试验品种评价的效果,本文以我国2012—2014年长江流域油菜区域试验12套产量资料为例,对eBLUP在品种主效应和特定环境中效应的估计、排序及差异比较t测验等方面与方差分析综合比较。结果表明,对品种主效应,eBLUP与方差分析算术平均值仅有较小差异,品种排序在eBLUP与算术平均值法相同;对特定环境中品种效应,eBLUP与算术平均值法有较大差异,品种排序在eBLUP较算术平均值法更准确;用Kenward-Roger法估算基于eBLUP的效应差异t测验的自由度,无论对品种主效应还是对特定环境中品种效应,eBLUP和方差分析有着相近的显著性(α=0.05)测验效果。     

基于协方差阵结构优选的作物品种区域试验分析

论述了线性混合模型方差协方差结构与作物品种区域试验分析模型的对应关系,以我国2005-2006年东北华北玉米8组区域试验资料为例,按照线性混合模型分析原理及模型拟合信息量准则与似然比测验,对区域试验品种方差协方差的结构特性及不同方差协方差结构模型在品种效应估计与评价的差异状况进行了探讨。结果表明,在分析的所有试验中,环境间品种效应方差协方差均不符合方差分析模型假设的同质性结构,而是呈现为各种异质性结构;产量效应测验差异显著的品种对数目在方差分析模型与最佳方差协方差结构线性混合模型间的一致率平均为86%,品种产量效应排序在两种模型间也存在明显不同,品种产量效应估计的平均误差在最佳方差协方差结构线性混合模型小于在方差分析模型。     

宽幅硬茬播种对冬小麦生长、产量及品质的效应

为了解小麦宽幅硬茬播种的效应,2011-2012年在陕西凤翔县农技中心试验站,以中麦349为试验材料,比较分析了宽幅硬茬(玉米收获后不犁地直接播种,播幅10cm,行宽30cm)、宽幅软茬(玉米收获犁地后播种,播幅10cm,行宽30cm)和条播(玉米收获犁地后进行传统的15cm等行距条播)三种种植方式对小麦苗生长、产量及籽粒和面粉品质相关指标的影响。结果表明,与条播相比,宽幅硬茬播种可改善小麦个体生长和抗倒伏性能,增产12.6%,并显著提高籽粒容重、硬度及沉淀值、湿面筋含量、吸水率、面团最大抗延力等籽粒和面粉品质的指标值,但对面粉蛋白质含量和面团延展性没有显著影响。宽幅软茬播种较条播对小麦生长、产量及品质也具显著促进或改善作用,但总体效果不如宽幅硬茬。     

线性混合模型在作物育种无重复试验数据实证分析中的应用

【目的】提出针对无重复试验数据进行分析的方法,并演示用SAS提供的Proc mixed程序分析无重复试验数据的过程。【方法】基于国际标准统计分析软件(SAS)的Proc mixed过程和实际试验设计,应用线性混合模型对作物育种中的无重复试验数据进行分析,在分析植物育种无重复试验数据特点和传统方差分析法应用缺陷的基础上,将线性混合模型分析法中利用协方差结构反映试验误差特征的原理,用于植物育种无重复试验数据的统计与分析中,采用模型拟合信息量准则选择最优的试验误差协方差结构模型,最后进行实证分析。【结果】线性混合模型分析法给出了植物育种无重复试验品系产量效应估计及其差异显著性测验的结果;采用效应估计值得到的品系效应排序及入选优良系,与直接采用品系产量观测值法所得的结果存在较大差异;误差协方差结构模型的选择,对无重复试验分析结果的影响较大。【结论】利用线性混合模型原理和SAS软件的Proc mixed程序,可实现对植物育种无重复试验数据的分析,能解决植物育种无重复试验品系间可比性差及不能进行效应差异显著性统计测验的问题。     

黑龙江二龙山农田土壤养分状况研究

对黑龙江二龙山农场区1050个土样的土壤有机质含量进行了测定,为农场耕地可持续发展提供科学依据。结果表明,黑龙江二龙山农场区农田土壤肥力较高,但是磷肥投入略显不足。基于此,提出＂视壤施肥、比例施肥和实行培肥＂的建议。