顏昌蘭，白文琴，郭　超，高金鋒，

高小麗1，楊　璞1，王鵬科1

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 陜西 楊凌 712100； 2.青海畜牧獸醫(yī)職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 青海 湟源 812100)

?

青稞品種穩(wěn)定性及適應(yīng)性的AMMI模型分析

顏昌蘭1，2，白文琴1，郭超1，高金鋒1，

高小麗1，楊璞1，王鵬科1

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 陜西 楊凌 712100； 2.青海畜牧獸醫(yī)職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 青海 湟源 812100)

摘要：運(yùn)用AMMI模型對(duì)2009—2011年第三輪國(guó)家青稞品種區(qū)域試驗(yàn)中10個(gè)品種在8個(gè)試點(diǎn)上的穩(wěn)定性、試驗(yàn)試點(diǎn)辨別力以及品種的特殊適應(yīng)性等進(jìn)行分析。結(jié)果表明：① 在參試環(huán)境范圍內(nèi),0376(Hiploy/沈村二棱)屬高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型；9642產(chǎn)量最高,穩(wěn)定性一般，具有區(qū)域普遍適應(yīng)性；9640產(chǎn)量較高，但穩(wěn)定性最差，具有特殊適應(yīng)性。② 試點(diǎn)對(duì)于品種的分辨力不同，青海西海鎮(zhèn)試點(diǎn)的分辨力最強(qiáng)，對(duì)于品種具有較好的鑒別力，是鑒定青稞品種穩(wěn)定性比較理想的地方。③ AMMI模型較好地?cái)M合了本試驗(yàn)數(shù)據(jù)，但利用AMMI模型分析應(yīng)結(jié)合AMMI雙標(biāo)圖和穩(wěn)定性參數(shù)準(zhǔn)確地進(jìn)行判定。

關(guān)鍵詞：青稞；穩(wěn)定性及適應(yīng)性；AMMI模型；區(qū)域試驗(yàn)

青藏高原地區(qū)海拔高，氣候冷涼，環(huán)境因素復(fù)雜，自然條件差。而青稞早熟、耐寒、耐旱、耐堿和耐瘠薄，是青藏高原地區(qū)自然生態(tài)環(huán)境的優(yōu)勢(shì)作物。自20世紀(jì)80年代中后期開(kāi)始，西藏、青海、川西藏區(qū)、迪慶、甘南等不同生態(tài)區(qū)域推廣應(yīng)用了青稞新品種，如藏青336、藏青320、北青3號(hào)、昆侖1號(hào)、昆侖2號(hào)、昆侖3號(hào)、康青3號(hào)、甘南3號(hào)、青海黃等50多個(gè)，逐步替代了原來(lái)生產(chǎn)上利用的一些農(nóng)家種并相繼進(jìn)行了3—5次品種更新[1-2]。近年來(lái),青藏高原青稞主要產(chǎn)區(qū)在經(jīng)歷了多種生產(chǎn)技術(shù)措施應(yīng)用推廣特別是幾次生產(chǎn)品種更換,以現(xiàn)代科技為主導(dǎo)的青稞生產(chǎn)技術(shù)體系已基本形成，廣大農(nóng)牧民對(duì)青稞優(yōu)良品種的需求也更加的迫切[3-4]。因此，選育高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、適應(yīng)性廣的青稞品種將對(duì)于青藏高原青稞生產(chǎn)具有重要意義。

作物高產(chǎn)性、穩(wěn)定性和適應(yīng)性主要決定于作物基因型與環(huán)境互作(G×E)效應(yīng)的大小。生產(chǎn)上常用標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、穩(wěn)定性參數(shù)和適應(yīng)性參數(shù)、Shukla互作方差分解法、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法、秩次分析法、高穩(wěn)系數(shù)法、主效可加互作可乘(AMMI)模型等作為區(qū)試穩(wěn)定性統(tǒng)計(jì)分析；其中，AMMI模型(additive main effects and multiplicative interaction Mode，又稱(chēng)主效可加互作可乘模型)是目前分析作物品種區(qū)試數(shù)據(jù)非常有效的模型[5]。AMMI模型是將主成分分析與方差分析相結(jié)合，將乘積形式的交互作用加入常規(guī)的基因型與環(huán)境的加性模型中，不僅能分析交互作用的顯著性，還能估計(jì)出交互作用的特點(diǎn)及形態(tài)。AMMI模型現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于研究基因型與環(huán)境(G×E)互作效應(yīng)、農(nóng)作物區(qū)域試驗(yàn)中[6-16]，但在青稞跨省區(qū)聯(lián)合區(qū)域試驗(yàn)上尚未報(bào)道。本研究將AMMI模型應(yīng)用于2009—2011年度第三輪國(guó)家青稞品種區(qū)域試驗(yàn)品種產(chǎn)量的穩(wěn)定性分析，為青稞品種區(qū)域試驗(yàn)穩(wěn)定性分析提供有效的分析方法，以期客觀評(píng)價(jià)青稞參試品種的產(chǎn)量性能及穩(wěn)定性，為國(guó)家青稞品種鑒定與推廣提供理論依據(jù)。

1材料與方法

1.1材料

參試材料來(lái)源于2009—2011年第三輪國(guó)家青稞品種區(qū)域試驗(yàn)，參試品種10個(gè)，試點(diǎn)8個(gè)，具體名稱(chēng)見(jiàn)表1。

表1　試驗(yàn)品種和地點(diǎn)的平均產(chǎn)量及代碼

1.2方法

試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)，小區(qū)面積10 m2(2 m×5 m)，條播，行距20 cm，播種深度3～5 cm，各試點(diǎn)根據(jù)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)情況確定播種密度(一般基本苗控制在300～375 萬(wàn)·hm-2)。

1.3數(shù)據(jù)分析

1.3.1AMMI模型在作物品種區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析中，模型如下：

(1)

其中，Yij是第i個(gè)基因型在第j個(gè)環(huán)境中的平均產(chǎn)量，μ為總平均值，gi是第i個(gè)基因型的主效應(yīng)，ej是第j個(gè)環(huán)境的主效應(yīng).倍加性參數(shù)λs為第s個(gè)交互作用主成分軸奇異值的平方根。yis為第s軸的基因型特征向量，δjs為環(huán)境特征向量，θij殘差。

1.3.2穩(wěn)定性參數(shù)特定基因型(或環(huán)境)在IPCA的k維空間中圖標(biāo)離原點(diǎn)的歐氏距離公式：

(2)

式中，m為顯著的IPCA個(gè)數(shù)，Dg(e)為第g個(gè)基因型或第e個(gè)環(huán)境在m個(gè)IPCA上的得分。式中距離Dg(e)是度量第g個(gè)基因型或第e個(gè)環(huán)境的相對(duì)穩(wěn)定性，基因型Dg值越小越穩(wěn)定,環(huán)境的De值越大對(duì)基因型的分辨力越強(qiáng)(即De值越大,基因型在環(huán)境中表現(xiàn)出的遺傳差異越大, 越有利于充分發(fā)揮基因型的特性)。

所有數(shù)據(jù)均使用Excel和DPS統(tǒng)計(jì)軟件[17]處理。

2結(jié)果與分析

2.1線(xiàn)性回歸和AMMI模型分析

試驗(yàn)品種在各個(gè)地點(diǎn)的平均產(chǎn)量表現(xiàn)見(jiàn)表1，可以看出品種之間以及地點(diǎn)之間的平均產(chǎn)量具有很大差異，對(duì)產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，基因型、環(huán)境和基因型與環(huán)境(G×E)交互作用均達(dá)極顯著水平，說(shuō)明參試品種的產(chǎn)量水平存在明顯的差異，且環(huán)境對(duì)產(chǎn)量的影響較大。同一品種在不同環(huán)境(試點(diǎn))的產(chǎn)量水平存在明顯波動(dòng)效應(yīng)。從線(xiàn)性回歸來(lái)看，聯(lián)合回歸、基因回歸和環(huán)境回歸三者加起來(lái)解釋了互作SS的42.78%,殘差仍然很大，占57.22%，說(shuō)明回歸模型解釋的互作少，回歸模型對(duì)本試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合不夠理想。

用AMMI模型對(duì)G×E互作進(jìn)行分解，表2可看出，IPCA1、IPCA2軸極顯著,分別解釋了G×E互作SS的46.64%、35.01%，IPCA3軸顯著，解釋了G×E互作SS的8.85%，3個(gè)IPCA軸加起來(lái)解釋了G×E互作SS的90.50%，殘差為9.5%。這說(shuō)明AMMI模型比較透徹地分析了G×E互作信息，從而有效地克服線(xiàn)性回歸分析方法在評(píng)價(jià)品種穩(wěn)定性方面所存在的局限性。

表2　線(xiàn)性回歸分析和AMMI模型分析

2.2品種的穩(wěn)定性分析

品種的穩(wěn)定性可通過(guò)AMMI雙標(biāo)圖和依據(jù)公式(2)得出的穩(wěn)定性參數(shù)來(lái)分析。雙標(biāo)圖又稱(chēng)偶圖,是依據(jù)幾個(gè)品種在e個(gè)地點(diǎn)中的表現(xiàn)( 表型值或互作值),將每個(gè)品種和每個(gè)地點(diǎn)都作為同一平面上的點(diǎn)或向量聯(lián)合顯示出來(lái)的表達(dá)方式[18]。將AMMI模型的分析結(jié)果，即IPCA值(交互作用主成分值)聯(lián)合投影到同一平面圖上,就形成了AMMI雙標(biāo)圖。有2種常見(jiàn)的雙標(biāo)圖：AMMI1雙標(biāo)圖，可以直觀地分析品種的產(chǎn)量、穩(wěn)定性、試點(diǎn)的辨別力及品種特殊適應(yīng)性。x軸是品種和試點(diǎn)的產(chǎn)量,y軸是品種和試點(diǎn)的IPCA1值。品種沿x軸方向越遠(yuǎn)離y軸，產(chǎn)量越高；品種圖標(biāo)越接近IPCA1的0值線(xiàn),品種越穩(wěn)定；試點(diǎn)圖標(biāo)越接近IPCA的0值線(xiàn),試點(diǎn)分辨力越差；品種圖標(biāo)越接近于某些試點(diǎn)，即該品種對(duì)這些試點(diǎn)具有特殊適應(yīng)性。AMMI2雙標(biāo)圖，x軸對(duì)應(yīng)于品種和試點(diǎn)的IPCA1值，而y軸則對(duì)應(yīng)于相應(yīng)的IPCA2值，可共同解釋G×E交互作用，對(duì)于分析品種穩(wěn)定性、試點(diǎn)的辨別力及品種特殊適應(yīng)性直觀有效。品種圖標(biāo)越接近坐標(biāo)原點(diǎn)，品種越穩(wěn)定；試點(diǎn)圖標(biāo)越接近坐標(biāo)原點(diǎn)，分辨力越弱；品種的特殊適應(yīng)性由品種在試點(diǎn)與原點(diǎn)連線(xiàn)的投影到原點(diǎn)的距離確定，距離越短即該品種對(duì)這些試點(diǎn)具有特殊適應(yīng)性。

由圖1可以看出，在橫軸方向上試點(diǎn)的圖標(biāo)遠(yuǎn)比品種圖標(biāo)分散，說(shuō)明試點(diǎn)的變異遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于品種的變異，即同一品種在各地表現(xiàn)的產(chǎn)量差異較大。品種g9產(chǎn)量最高，其次是g6、g2、g8、g5、g10、g7，g3產(chǎn)量最低。縱軸方向上品種g10的IPCA1 值最靠近橫軸, 說(shuō)明這個(gè)品種的基因型和環(huán)境交互作用小，表現(xiàn)最為穩(wěn)定，其次是g2、g5、g7和g8。而品種g1、g3、g4和g9的IPCA1值距橫軸較遠(yuǎn), 說(shuō)明這些品種對(duì)環(huán)境敏感，品種g6距橫軸最遠(yuǎn)，穩(wěn)定性最差。IPCA1僅能解釋品種和環(huán)境交互作用的46.64%，而在圖2中，IPCA1和IPCA2可共同解釋交互作用的81.65%。在圖2中根據(jù)品種圖標(biāo)離坐標(biāo)原點(diǎn)的距離可以直觀地看出品種g7的穩(wěn)定性最好,其次為g8、g10、g2，再次為g1、g4、g3、g5、g9，品種g6的穩(wěn)定性最差。

AMMI雙標(biāo)圖只能直觀地了解品種和環(huán)境的交互作用, 為了有效、準(zhǔn)確地推斷品種的穩(wěn)定性，須結(jié)合穩(wěn)定性參數(shù)對(duì)品種穩(wěn)定性進(jìn)行度量，穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)越小，品種的穩(wěn)定性越好。由表2可知，IPCA1和IPCA2的變異(平方和)占3個(gè)IPCA總變異(平方和)的90.22%，還有9.78%為IPCA3所擁有。將3個(gè)顯著的IPCA得分和對(duì)各個(gè)基因IPCA1～3在空間內(nèi)的投影點(diǎn)與相應(yīng)坐標(biāo)原點(diǎn)的距離，即各基因IPCA1～3的穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)列于表3。依穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)進(jìn)行排序，g6>g5>g8>g1>g4>g9>g3>g2>g10>g7。即g7、g10、g2在各試點(diǎn)上的綜合穩(wěn)定性較好。

結(jié)合AMMI1雙標(biāo)圖、AMMI2雙標(biāo)圖、穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)以及品種產(chǎn)量均值，g2屬高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品種；g9產(chǎn)量最高，但穩(wěn)定性一般；g10、g7穩(wěn)定性好，但產(chǎn)量較低；g6穩(wěn)定性最差，但產(chǎn)量較高；g3產(chǎn)量低穩(wěn)定性差。

圖1　AMMI1雙標(biāo)圖

圖2　AMMI2雙標(biāo)圖

2.3試點(diǎn)分辨力分析

利用AMMI雙標(biāo)圖和試點(diǎn)的穩(wěn)定性參數(shù)(De值)可以對(duì)試點(diǎn)對(duì)于品種的判別力進(jìn)行分析。在AMMI1雙標(biāo)圖中,試點(diǎn)圖標(biāo)離IPCA的零值線(xiàn)越近,對(duì)品種的分辨力越差。圖1表明，試點(diǎn)e3、e6、e2分辨力較弱，e5較強(qiáng)，e4的分辨力最強(qiáng)；在AMMI2雙標(biāo)圖中，試點(diǎn)圖標(biāo)越接近坐標(biāo)原點(diǎn)分辨力越弱。在圖2中，試點(diǎn)e2分辨力最弱，e4、e3較強(qiáng)。與品種的穩(wěn)定性分析相類(lèi)似，AMMI1和AMMI2顯示的試點(diǎn)分辨力信息往往是不完全的。將各環(huán)境在顯著IPCA1～3得分及分辨參數(shù)De列于表4，對(duì)其值進(jìn)行排序：e3>e4>e5>e1>e8>e7>e6>e2。即試點(diǎn)e3分辨力最強(qiáng)，其次是試點(diǎn)e4，試點(diǎn)e2分辨力最弱。

結(jié)合AMMI雙標(biāo)圖和試點(diǎn)的穩(wěn)定性參數(shù)(De值)，試點(diǎn)e4的分辨力最強(qiáng)，對(duì)于品種具有較好的鑒別力，其次是試點(diǎn)e5；試點(diǎn)e2對(duì)品種的鑒別力最弱，其次是試點(diǎn)e6。

表4　試點(diǎn)在極顯著互作主成分軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)(De值)

2.4品種的特殊適應(yīng)性分析

品種與試點(diǎn)的交互作用是品種特殊適應(yīng)性的具體表現(xiàn)，其互作效應(yīng)是確定品種推廣應(yīng)用區(qū)域的重要依據(jù)。在AMMI1雙標(biāo)圖中，品種與其臨近的試點(diǎn)一般具有正的互作，也就是說(shuō)該品種對(duì)試點(diǎn)有一定程度的特殊適應(yīng)性。即從AMMI1雙標(biāo)圖可以初步看出各品種在各試點(diǎn)的特殊適應(yīng)性。如品種g6對(duì)試點(diǎn)e4、e1具有特殊適應(yīng)性。在AMMI2雙標(biāo)圖中，品種對(duì)試點(diǎn)的特殊適應(yīng)性由品種在試點(diǎn)與原點(diǎn)連線(xiàn)的投影到原點(diǎn)的距離確定。如從圖2中看出：品種g10對(duì)試點(diǎn)e2、e6有特殊適應(yīng)性；品種g8對(duì)試點(diǎn)e6、e8、e7、e5有特殊適應(yīng)性，而在試點(diǎn)e3、e4和e1表現(xiàn)為負(fù)交互作用，不適宜在這些地區(qū)種植。對(duì)其他品種情況可作類(lèi)似推斷。

同樣，品種與環(huán)境的互作效應(yīng)值則是所有顯著的值得出的互作信息，是確定優(yōu)良品種應(yīng)用區(qū)域的重要依據(jù)，也是模型作為互作效應(yīng)的一種重要標(biāo)志。表5為品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)值(Dge)，從表5可以看出，如品種g1在試點(diǎn)e7上有較大的正交互作用,對(duì)試點(diǎn)e7有特殊適應(yīng)性,而在試點(diǎn)e4和e6上負(fù)交互作用較大,不宜在試點(diǎn)e4和e6上種植。同理,品種g3對(duì)試點(diǎn)e5有特殊適應(yīng)性,而不宜在試點(diǎn)e1、e3和e4上種植。其它品種和試點(diǎn)的情況可作類(lèi)似推斷。試點(diǎn)e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8最適宜種植品種分別為g6、g8、g2、g6、g3、g5、g1、g10，最不適宜種植品種分別為g3、g4、g5、g1、g9、g6、g6、g6。10個(gè)品種中，g1、g5相對(duì)于其它品種與試點(diǎn)的負(fù)交互效應(yīng)少，因此，這2個(gè)品種相比較而言具有較好的廣適應(yīng)性。結(jié)合AMMI雙標(biāo)圖和試點(diǎn)的穩(wěn)定性參數(shù)(Dge值)，g1對(duì)試點(diǎn)e7和試點(diǎn)e5、g2對(duì)試點(diǎn)e3、g3和g4對(duì)試點(diǎn)e5、g6對(duì)試點(diǎn)e4和e1、g9對(duì)試點(diǎn)e1有特殊適應(yīng)性。

3結(jié)論與討論

AMMI模型集方差分析和主成分分析于一體，在對(duì)地點(diǎn)和品種互作的分析中獨(dú)具優(yōu)勢(shì)，AMMI雙標(biāo)圖直觀地描述了品種與地點(diǎn)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性及其互作效應(yīng)，為研究具體的品種與環(huán)境互作及品種穩(wěn)定性差異評(píng)價(jià)提供了一條方便的途徑[19]。

AMMI模型對(duì)2009—2011年度第三輪國(guó)家青稞品種區(qū)域試驗(yàn)品種產(chǎn)量結(jié)果的分析表明,在參試環(huán)境范圍內(nèi)，g2屬高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品種；g9產(chǎn)量最高，但穩(wěn)定性一般；g10、g7穩(wěn)定性好，但產(chǎn)量較低；g6穩(wěn)定性最差，但產(chǎn)量較高；g3產(chǎn)量低穩(wěn)定性差。各個(gè)試點(diǎn)對(duì)于品種的判別力不同，試點(diǎn)e4的分辨力最強(qiáng)，對(duì)于品種具有較好的鑒別力；試點(diǎn)e2對(duì)品種的鑒別力最弱。各個(gè)參試品種對(duì)于試驗(yàn)地點(diǎn)具有其特殊的適應(yīng)性，以及不同試點(diǎn)上也有其不適宜種植的品種。綜合分析，g1對(duì)試點(diǎn)e7和試點(diǎn)e5、g2對(duì)試點(diǎn)e3、g3和g4對(duì)試點(diǎn)e5、g6對(duì)試點(diǎn)e4和e1、g9對(duì)試點(diǎn)e1有特殊適應(yīng)性。g9和 g6由于其平均產(chǎn)量高，已經(jīng)通過(guò)2012年國(guó)家小宗糧豆品種鑒定委員會(huì)的鑒定。AMMI雙標(biāo)圖及穩(wěn)定性參數(shù)顯示，g9產(chǎn)量最高，但穩(wěn)定性一般，并且對(duì)于試點(diǎn)e1、e2、e3、e4等試點(diǎn)具有普遍適應(yīng)性，因此具有區(qū)域推廣應(yīng)用的前景；g6產(chǎn)量較高，但其穩(wěn)定性差，因此具有區(qū)域特殊的適應(yīng)性，在特定的區(qū)域內(nèi)具有一定的推廣應(yīng)用價(jià)值。

表5　品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)值(Dge)

AMMI圖形雖直觀簡(jiǎn)潔，便于理解，但所表達(dá)的基因型穩(wěn)定性、環(huán)境判別力以及品種特殊適應(yīng)性的信息往往是局限的[20]。例如本試驗(yàn)品種穩(wěn)定性分析中，g3在雙標(biāo)圖中表現(xiàn)穩(wěn)定性很差，但在穩(wěn)定性參數(shù)(Dg值)上卻較好，g5在雙標(biāo)圖中表現(xiàn)穩(wěn)定性很好，但在穩(wěn)定性參數(shù)(Dg值)上卻較差；在試點(diǎn)分辨力分析中，e3在AMMI1雙標(biāo)圖上表現(xiàn)為對(duì)品種的分辨力最弱，但在AMMI2雙標(biāo)圖和穩(wěn)定性參數(shù)(De值)上卻表現(xiàn)為分辨力是最強(qiáng)的；同樣，在品種的特殊適應(yīng)性分析中，例如g5在雙標(biāo)圖中均未觀察出與e1、e6具有較好的特殊適應(yīng)性，但在穩(wěn)定性參數(shù)(Dge值)上卻為正效應(yīng)，且數(shù)值較大。因此，利用AMMI雙標(biāo)圖分析，應(yīng)將AMMI雙標(biāo)圖與依據(jù)所有顯著的乘積項(xiàng)得出的基因型穩(wěn)定性參數(shù)結(jié)合起來(lái)推斷分析才有意義。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]強(qiáng)小林,巴桑玉珍,扎西羅布.青藏高原區(qū)域青稞生產(chǎn)現(xiàn)狀調(diào)研考察初報(bào)[J].西藏農(nóng)業(yè)科技，2011,33(1)：36-38.

[2]江春艷,嚴(yán)冬,譚進(jìn),等.青稞的研究進(jìn)展及應(yīng)用現(xiàn)狀[J].西藏科技，2010,(2):14-16.

[3]強(qiáng)小林,馮繼林.青藏高原區(qū)域青稞生產(chǎn)與發(fā)展現(xiàn)狀[J].西藏科技，2008,(3):11-17.

[4]柴巖,萬(wàn)富世.中國(guó)小雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告[M].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2007:71-83.

[5]張澤,魯成,向懷中.基于AMMI模型的品種穩(wěn)定性分析[J].作物學(xué)報(bào),1998,24(3):304-309.

[6]包奇軍.AMMI模型在啤酒大麥區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].作物雜志,2012,(2):130-134.

[7]董開(kāi)居.AMMI模型在蠶豆區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].雜糧作物,2006,26(5):340-345.

[8]何代元,胡寧,馬兆錦,等.AMMI模型在玉米區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].玉米科學(xué),2009,(4):144-147，152.

[9]張?bào)w剛,李之凡,胥嵐,等.AMMI模型在油菜品種區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1999,17(2):172-175.

[10]羅俊,鄧祖湖,闕友雄,等.國(guó)家甘蔗第七輪區(qū)域試驗(yàn)品種的豐產(chǎn)性及穩(wěn)定性[J].應(yīng)用與環(huán)境生物學(xué)報(bào)，2012，18(5):734-739.

[11]劉麗華,王新兵,湯鳳蘭,等.水稻產(chǎn)量及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性及高產(chǎn)相關(guān)性分析[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2013,31(5)：84-88，94.

[12]常磊,柴守璽.AMMI模型在旱地春小麥穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2006,26(11)：3677-3684.

[13]Gauch, H.G.Jr 著.王磊,等譯.產(chǎn)量區(qū)域試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析因子設(shè)計(jì)的AMMI分析[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)科技出版社,2001.

[14]楊仕華,沈希宏,王磊,等.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)的AMMI模型分析[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1998,20(4):422-426.

[15]高海燕,王書(shū)子,王翠珍,等.AMMI模型在旱地小麥區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].麥類(lèi)作物學(xué)報(bào),2003,23(4):43-46.

[16]陳霞.應(yīng)用AMMI模型分析若干超級(jí)稻品種產(chǎn)量性狀穩(wěn)定性[D].南昌：江西農(nóng)業(yè)大學(xué),2013.

[17]唐啟義,馮光明.實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析及其數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[M].北京:科學(xué)技術(shù)出版社,2002：262-267．

[18]黃英姿,毛盛賢.基因型與環(huán)境研究的新進(jìn)展[J].作物學(xué)報(bào),1992,18(2):116-124.

[19]曾獻(xiàn)英.AMMI模型在棉花區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].棉花學(xué)報(bào),2004,(4):233-235.

[20]許乃銀,陳旭升,郭志剛,等.AMMI模型在棉花區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用[J].江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2001,17(4):205-210.

AMMI model analysis on the stability and adaptability of highland barley variety

YAN Chang-lan1,2, BAI Wen-qin1, GUO Chao1, GAO Jin-feng1,GAO Xiao-li1, YANG Pu1, WANG Peng-ke1

(1.CollegeofAgronomy,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China;2.QinghaiVocational-TechnicalCollegeofAnimalHusbandry&VeterinaryMedicine,Huangyuan,Qinghai, 812100,China)

Abstract：In this research, the AMMI model was used to analyze the stability, discriminative power and adaptability on ten highland barley varieties on trial at eight regional stations during 2009—2011. The results showed that within the trial, variety 0376 (Hiploy/Shencunerleng) gained a high and stable yield; variety 9642 showed the highest yield, good stability, and wide adaptability; variety 9640 exhibited a high yield but low stability and specific adaptability. Additionally, different stations were indicated to have different discriminative powers. The station at West Town in Qinghai may be good for trail by having the strongest discriminative power on varieties. In conclusion, the AMMI model fits well with the experimental data. However, AMMI biplot and stability parameters should be combined for accurate prediction.

Keywords:highland barley; stability and adaptability; AMMI model; regional trial

中圖分類(lèi)號(hào)：S332.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

作者簡(jiǎn)介：顏昌蘭(1989—)，女，青海西寧人，碩士研究生，主要從事雜糧高產(chǎn)生態(tài)生理研究。 E-mail:729204169@qq.com。通信作者：王鵬科(1963—)，男，陜西岐山人，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事小雜糧遺傳育種研究。 E-mail:ylwangpk@163.com。

基金項(xiàng)目：陜西省科技統(tǒng)籌項(xiàng)目“旱作覆蓋保墑及適水施肥栽培技術(shù)集成與示范”(2014KTZB02-03-03)；陜西省小雜糧產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)(2009-2015)

收稿日期：2015-02-24

doi:10.7606/j.issn.1000-7601.2016.02.26

文章編號(hào)：1000-7601(2016)02-0157-06