黃大明 謝雄澤 白桂萍

摘要：利用GenStat Version 18.1的AMMI模型及GGE雙標圖對2017年度湖北省油菜區(qū)域試驗中參試品種的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行分析，綜合評價了參試品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性及各試點的鑒別力和代表性。結(jié)果表明，品種產(chǎn)量在不同品種、試點間存在極顯著差異，品種和試點之間存在極顯著互作效應。豐產(chǎn)性較好的品種有圣光168、華高油1號、華油雜702、利油雜6號、圣光136；穩(wěn)定性較好的品種有利油618、華油雜9號、華油雜652、陽光160、華高油1號。在品種的適應性方面，產(chǎn)量較高但穩(wěn)定性相對較差的品種圣光168適宜在孝感綜合試驗站、黃岡綜合試驗站、襄陽綜合試驗站、中國農(nóng)業(yè)科學院油料作物研究所幾個試點種植。綜合評價較好的品種有圣光168、華油雜702、圣光136、華高油1號。在試點的功能形態(tài)方面，鑒別力較好的試點有沙洋綜合試驗站、潛江綜合試驗站、孝感綜合試驗站、宜昌綜合試驗站，代表性較好的試點有黃岡綜合試驗站、中國農(nóng)業(yè)科學院油料作物研究所、孝感綜合試驗站、隨州綜合試驗站，綜合性較好的試點有孝感綜合試驗站、黃岡綜合試驗站、隨州綜合試驗站、宜昌綜合試驗站。綜合利用AMMI模型及GGE雙標圖可以為品種多系布局篩選優(yōu)異品種在適宜區(qū)域種植提供參考，同時為篩選廣適性優(yōu)良新品種提供有效的方法和理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：油菜；區(qū)域試驗；AMMI模型；GGE雙標圖；產(chǎn)量

中圖分類號：F303.2 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2018）12-0024-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.12.007

Abstract： This study analyzed the yield data of tested varieties in the 2017 Hubei rape regional trial by the AMMI model of GenStat Version 18.1 and GGE biplot， to comprehensively evaluate the yielding ability and stability of tested varieties， as well as the discriminability and representativeness of each test location. The results showed that， yields were significantly different for different varieties and test sites， and there was a very significant interaction between varieties and test sites. Shengguang168， Huayougao1， Huayouza702， Liyouza6 and Shengguang136 had better yielding ability， Liyou618， Huayouza9， Huayouza652， Yangguang160 and Huagaoyou1 had better stability. In variety adaptability， the variety Shengguang136 with better yielding ability and worse stability was suitable for planting in Xiaogan， Huanggang， Xiangyang and Zhongyousuo. Variety Shengguang168， Huayouza702， Shengguang136 and Huayougao1 had best comprehensive evaluation. In the functional form of the pilot， the pilots with better discrimination were Shayang， Qianjiang， Xiaogan and Yichang， the pilots with better representativeness were Huanggang， Zhongyousuo， Xiaogan and Suizhou， the pilots with better comprehensiveness included Xiaogan， Huanggang， Suizhou and Yichang. Comprehensive utilization of the AMMI and GGE biplot could provide reference for screening excellent varieties in suitable areas and offer an effective method and theoretical basis for screening new improved varieties with wide adaptability.

Key words： rape； regional trial； AMMI model； GGE biplot； yield

近年來，湖北省油菜種植面積在113.33萬hm2左右，總產(chǎn)量約250萬t，連續(xù)多年位居全國前列。由于受市場影響，勞動力、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用柴油等價格上漲，農(nóng)民生產(chǎn)成本不斷增加，再加上極端氣候頻發(fā)導致油菜畝產(chǎn)不穩(wěn)，油菜種植效益不斷下滑[1-3]，油菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨嚴峻的挑戰(zhàn)[4，5]。因此，培育高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的地方油菜新品種對維護國內(nèi)油料產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展，保障農(nóng)民的種植效益意義重大。

油菜新品種的審定要通過多年多點的區(qū)域試驗以確定新品種適宜的種植區(qū)域及推廣價值。因此，科學、合理、有效地評價參試品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性、適應性、抗性、品質(zhì)等各種農(nóng)藝性狀及試驗地點的鑒別力和代表性十分必要[6-8]。在作物的區(qū)域試驗中，受不同試點、不同生態(tài)因子的影響，各個品種的表現(xiàn)存在不同程度的差別，這說明基因型（G）與環(huán)境（E）共同決定了作物品種的實際性狀表現(xiàn)[9，10]。如何能夠準確評價作物品種基因型與環(huán)境（G×E）的互作效應是評價其豐產(chǎn)性和穩(wěn)定性的關(guān)鍵。AMMI（Additive main effects and multiplicative interaction）模型近年來被廣泛應用于各種作物品種多年多點試驗基因型與環(huán)境（G×E）交互作用的分析[11]。該模型將主成分分析與方差分析相結(jié)合，重點考慮基因型與環(huán)境的互作效應，從加性模型互作項中分離出若干個乘積項之和來提高估計的準確性[12]。但該模型卻較少從品種選育和推廣角度對基因型進行全面評價，往往選擇的是穩(wěn)定高產(chǎn)或穩(wěn)定低產(chǎn)的品種， 一些高產(chǎn)但穩(wěn)定性較差的品種容易受到忽略[13]。而GGE雙標圖能夠同時考慮基因型和基因環(huán)境之間的互作關(guān)系，有效評價各試點的鑒別力和代表性，有利于對各試驗品種進行生態(tài)區(qū)的劃分[14-16]。利用AMMI模型和GGE雙標圖對分析結(jié)果進行綜合比較，可以挖掘一些高產(chǎn)但穩(wěn)定性不高的品種在適宜生態(tài)區(qū)種植，更有利于提高區(qū)試數(shù)據(jù)分析的科學性與準確性，為品種多系布局篩選優(yōu)異品種在適宜區(qū)域應用提供參考[17，18]。

本研究利用GenStat Version 18.1中AMMI模型和GGE雙標圖分析2017年度湖北油菜區(qū)域試驗的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，綜合評價參試品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性及各試點的鑒別力和代表性，為油菜新品種的選育及推廣提供更加科學的方法和理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料來源于2017年度湖北省油菜品種區(qū)域試驗。本研究選取區(qū)域試驗中的常規(guī)品種和雜交品種進行數(shù)據(jù)分析（早熟品種未納入分析之列），共20個評定品種（表1），對照品種為華油雜9號；試驗試點共11個（表2），分布在湖北地區(qū)油菜生產(chǎn)區(qū)的各縣（市）。

1.2 試驗設(shè)計

參試品種采用完全隨機區(qū)組排列，3次重復，小區(qū)長方形，寬度不小于1.5 m，試驗小區(qū)凈面積為13.34 m2（不包括溝和走道）。采用直播的種植方式，密度控制在39～45萬株/hm2。試驗四周設(shè)1 m以上的保護行。適時播種，抗旱排漬，保證全苗，及時中耕松土、施肥、防蟲，按成熟期的早晚適時收獲，收獲后進行實收測產(chǎn)。按以下公式計算油菜產(chǎn)量（kg/hm2）指標（結(jié)果保留兩位小數(shù)）：

油菜產(chǎn)量=小區(qū)產(chǎn)量/小區(qū)面積×666.7×15 （1）

1.3 分析方法

1.3.1 AMMI模型 本研究利用Excel對參試品種的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行整理，用GenStat Version 18.1軟件對產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行方差分析，在品種、試點及品種與試點互作效應達到極顯著水平的基礎(chǔ)上，利用AMMI模型進行穩(wěn)定性分析。根據(jù)分析結(jié)果，引入定量指標值（主成分效應達到顯著水平的參數(shù)IPCA在多維空間離原點的距離）來度量品種的穩(wěn)定性及試點的鑒別力[19]，其數(shù)學公式為：

式中，n為達到顯著水平的IPCA個數(shù)，評價品種的穩(wěn)定性時，？酌is為第i個品種在第s個IPCA上的得分；評價地點的鑒別力時，？酌is為第i個試點在第s個IPCA上的得分。但Di值在評價品種和試點時意義不同，它與品種的穩(wěn)定性成反比，與地點的鑒別力成正比。利用達到顯著水平的主成分Di值可以有效判斷品種的穩(wěn)定性和試點的鑒別力。

1.3.2 GGE雙標圖 運用主成分分析的運算模型對參試品種的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行特征值分解，然后以數(shù)據(jù)中心化的形式將解釋變異最多的2個主成分（PC1和PC2）做成2D散點圖，即得到可以有效解釋環(huán)境（G）和基因環(huán)境互作（G×E）變異的GGE雙標圖。通過在雙標圖中添加不同的輔助線，可以獲得從不同角度評價品種和試點的功能圖[20，21]。圖中各品種的位點在平均環(huán)境軸上的垂足位置表示品種的豐產(chǎn)性，位置越往正方向，說明品種豐產(chǎn)性越好；品種位點到垂足之間的垂線段表示品種的穩(wěn)定性，線段越短，說明品種的穩(wěn)定性越好。環(huán)境位點距離原點的長度表示地點的鑒別力，長度越長，說明該試點的鑒別力越好；環(huán)境向量與平均環(huán)境軸之間的夾角表示試點的代表性，夾角越小，說明該試點代表性越好。有鑒別力但沒有代表性的試點可以淘汰不穩(wěn)定的品種，既有鑒別力又有代表性的試點利于選擇高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的品種。

2 結(jié)果與分析

2.1 品種、試點的AMMI模型分析

2.1.1 品種產(chǎn)量的AMMI模型分析 品種產(chǎn)量方差分析和AMMI分析結(jié)果（表3）表明，產(chǎn)量與基因型和環(huán)境之間存在極顯著差異，基因型與環(huán)境之間存在極顯著的互作效應。其中，基因型平方和占處理平方和的14.08%，環(huán)境平方和占處理平方和的34.41%，基因與環(huán)境互作效應的平方和占處理平方和的51.51%。說明在產(chǎn)量構(gòu)成因素中，基因型變異的貢獻相對較小；環(huán)境變異的貢獻較為主要；而基因與環(huán)境互作效應產(chǎn)生的變異對產(chǎn)量的形成至關(guān)重要?；プ餍鞒煞州SIPCA（Interaction principal component snalysis）顯著性測驗結(jié)果表明，有8個IPCA軸達到極顯著水平，這些主成分軸合計解釋了99.27%的互作平方和；未達到顯著水平的IPCA軸的變異則合并為殘差[22]。

2.1.2 品種穩(wěn)定性及試點鑒別力的AMMI模型雙標圖與值分析 在AMMI雙標圖（圖1）中，X軸為品種的平均產(chǎn)量，Y軸為IPCA1的值，雙標圖中品種和試點的位置比較分散，說明品種與試點均存在較大變異。品種的位點越往正方向，說明該品種在各試點的平均產(chǎn)量越大，從各品種的位置分布來看，平均產(chǎn)量從大到小依次為G07、G10、G14、G19、G13、G16、G20、G18、G08、G17、G03、G01、G11、G05、G04、G15、G02、G06、G09、G12，該結(jié)果與品種穩(wěn)定性參數(shù)（表4）各品種平均產(chǎn)量的位次一致。品種到X軸的垂直距離表示各品種的穩(wěn)定性，距離越小，穩(wěn)定性越好；各試點到X軸的垂直距離表示各試點的鑒別力，距離越大，鑒別力越好。各品種的穩(wěn)定性從優(yōu)到劣的排序為G10、G13、G01、G03、G08、G15、G07、G20、G14、G04、G02、G12、G05、G09、G11、G16、G06、G19、G17、G18；各試點的鑒別力從大到小的排序為SY、QJ、WX、YC、XY、SZ、XG、HG、XA、HN、ZYS。但圖1只考慮了IPCA1主成分軸的變異，該成分軸的變異占所有8個顯著成分軸總變異的47.99%，而剩下52.01%的變異由其余7個顯著成分軸貢獻，如果忽略這7個顯著性測驗均達到極顯著水平的成分軸來度量品種的穩(wěn)定性顯然是不夠嚴謹?shù)?。因此，本研究依?jù)式（2）將品種的8個達到極顯著水平的IPCA1～IPCA8在空間中的投影點到原點的距離計算出來見表4。由表4可以看出，各品種的穩(wěn)定性從優(yōu)到劣的排序為G03、G20、G15、G08、G10、G01、G04、G12、G13、G05、G11、G07、G14、G09、G02、G06、G19、G17、G16、G18。此排序與圖1所示的排序顯然存在較明顯的差異，這種差異是在衡量品種穩(wěn)定性過程中所利用信息的多少決定的。從理論上來說，計算所有達到顯著水平的IPCA值能真實地反映品種的穩(wěn)定性。從表5的位次則可以明顯看出，各試點鑒別力從大到小的排序依次為SY、QJ、XG、WX、YC、SZ、HG、XY、XA、HN、ZYS。

2.2 品種、試點的GGE雙標圖分析

本研究獲得的雙標圖可以有效解釋環(huán)境（G）和基因環(huán)境互作（G×E）的67.25%的變異。

2.2.1 品種的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性分析 從GGE雙標圖中各品種的位點向平均環(huán)境軸引垂線即構(gòu)成品種豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性功能圖（圖2）。各品種在平均環(huán)境軸上的垂足位置表示品種的豐產(chǎn)性，位置越往正方向說明品種豐產(chǎn)性越好；垂足到品種位點之間的垂線段表示品種的穩(wěn)定性，線段越短說明品種的穩(wěn)定性越好。從圖2可以看出，各品種按豐產(chǎn)性排序依次為G07、G10、G19、G16、G14、G18、G13、G20、G03、G08、G17、G04、G05、G15、G11、G01、G02、G12、G09、G06；各品種按穩(wěn)產(chǎn)性排序依次為G12、G09、G06、G02、G14、G01、G15、G08、G13、G03、G16、G20、G04、G10、G11、G05、G07、G19、G18、G17。

2.2.2 品種適應性分析 將GGE雙標圖中同一方向上距離原點最遠的品種位點連接起來，形成一個封閉的多邊形，確保其他所有品種都位于多邊形內(nèi)。從原點向多邊形的各邊作垂線，將多邊形劃分為6個扇形區(qū)，即構(gòu)成品種適應性功能圖（圖3）。環(huán)境位點分布在其中的4個扇形區(qū)，位于同一扇形區(qū)的試點在理論上可以歸為同一生態(tài)區(qū)。扇形區(qū)域內(nèi)位于頂點的品種為該扇形區(qū)域內(nèi)的試點環(huán)境下名義上最高產(chǎn)的品種，而位于原點附近的品種則是對環(huán)境不敏感的品種。從圖3可以看出，G11、G05、G07、G17為幾個生態(tài)區(qū)內(nèi)表現(xiàn)最好的品種，G01、G02、G06、G09、G12、G15沒有落在任何環(huán)境扇形區(qū)內(nèi)，因此在各個試點的表現(xiàn)都差。而G08、G03比較靠近原點，其產(chǎn)量不太受試點環(huán)境的影響。

2.2.4 試點功能形態(tài)分析 在GGE雙標圖中作垂直于平均環(huán)境軸的參考線，即得到試點鑒別力和代表性功能圖（圖4）。用環(huán)境位點距離原點的長度表示地點的鑒別力，長度越長，說明該試點的鑒別力越好；環(huán)境向量與平均環(huán)境軸之間的夾角表示試點的代表性，夾角越小，說明該試點代表性越好。從圖4可以看出，各試點鑒別力從大到小的排序為QJ、XG、SY、YC、HG、SZ、ZYS、HN、WX、XY、XA；代表性從大到小的排序為HG、ZYS、XG、SZ、HN、YC、QJ、XY、XA、WX、SY。

2.2.5 品種、試點綜合分析 以GGE雙標圖中平均環(huán)境軸的箭頭為圓心作擴散的同心圓，即得到品種綜合排名功能圖（圖5）和試點綜合排名功能圖（圖6）。圖中距離同心圓圓心越近的品種/試點，綜合排名越高。從圖5、圖6可以明顯看出，綜合排名較高的品種為G07、G14、G16、G10、G13；綜合排名較高的試點為XG、HG、SZ、YC、ZYS。

3 結(jié)論與討論

本研究結(jié)合AMMI模型和GGE雙標圖對2017年度湖北省油菜區(qū)域試驗的部分品種的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行綜合分析。在品種的豐產(chǎn)性評價方面，兩種分析模型的結(jié)果比較一致，產(chǎn)量排名較高的品種為G07、G10、G14、G19、G16。在品種的穩(wěn)定性評價方面，兩種分析模型的結(jié)果存在明顯的差異，其中AMMI模型能夠有效解析互作效應所有達到顯著水平的成分軸，理論上來說，品種穩(wěn)定性分析更傾向于采用AMMI模型的分析數(shù)據(jù)，結(jié)果用穩(wěn)定性參數(shù)衡量更為全面、準確。因此，穩(wěn)定性較好的品種有G03、G20、G15、G08、G10。在品種的適應性方面，產(chǎn)量較高但穩(wěn)定性較差的品種G07適宜在XG、HG、XY、ZYS幾個試點種植。綜合評價較好的品種有G07、G14、G16、G10。就環(huán)境的功能形態(tài)評價而言，鑒別力較好的試點有SY、QJ、XG、YC，代表性較好的試點有HG、ZYS、XG、SZ，綜合性較好的試點有XG、HG、SZ、YC。

本研究為選擇高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的品種及優(yōu)秀的試點提供了一種相對客觀、全面的研究方法，但從分析結(jié)果中也可以看出兩種模型在作結(jié)論決策時存在一定的差異，導致產(chǎn)生這種結(jié)果的原因應該與兩種模型解析算法不盡相同有關(guān)。在實際生產(chǎn)中，原則上應當將其作為一種建立假說的參考而不是嚴格按照結(jié)果排序作出最終決策。優(yōu)異品種及試點的選擇還是應當根據(jù)其多年多點的綜合表現(xiàn)予以評判。

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