謝 銳，路戰(zhàn)遠，金曉蕾，林團榮，郭斌煜，郭景山，張志成，韓志剛，周繼鴻

（1.內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010031；2.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，河北保定 071001；3.烏蘭察布市農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院，內(nèi)蒙古集寧 012209；4.巴林左旗農(nóng)牧局，內(nèi)蒙古林東 025450）

馬鈴薯（Solanum tuberosumL.）原產(chǎn)于南美洲安第斯山區(qū)，是全球繼水稻、玉米、小麥后的第四大糧食作物，在我國已有400 多年的栽培歷史。該作物適宜在冷涼地區(qū)栽培，但對生長條件較為敏感，易受地域、環(huán)境的影響[1-2]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性以及適應(yīng)性受多種因素影響，因此在新品種推廣過程中，需通過品種區(qū)域試驗鑒定和評價品種表現(xiàn)，從而確定各品種的優(yōu)劣以及適宜推廣區(qū)域[3]。通常情況下，品種的豐產(chǎn)性較穩(wěn)定性和適應(yīng)性易于評價，前者一般采用方差分析和多重比較的方法，后者由于基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的復(fù)雜性易造成評價過程較為復(fù)雜，另外，還需考慮評價方法的準(zhǔn)確性[4]。通常線性回歸模型只能解釋較少的一部分互作效應(yīng)，對試驗獲得的信息沒有充分挖掘，結(jié)果具有很大局限性。對于更精準(zhǔn)鑒定品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性而言，GAUCH[5]提出的AMMI模型，即主效可加互作可乘模型，是目前較為可靠的評價工具。

AMMI模型分析方法將方差分析和主成分分析高效結(jié)合，為提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，將乘積形式的互作效應(yīng)加入基因型與環(huán)境的加性模型，利用雙標(biāo)圖對參試品種、試點初步評價，進一步通過品種穩(wěn)定性參數(shù)Dg和試點鑒別力參數(shù)De定量化的分析，綜合以上兩步對作物品種的穩(wěn)定性和適應(yīng)性進行客觀評價[6-7]。近年來，AMMI模型已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛用于水稻[8-9]、玉米[10-11]、小麥[12-13]、大豆[14]、燕麥[15]、煙草[16-17]等糧食作物及經(jīng)濟作物的區(qū)域試驗、品質(zhì)性狀等方面評價，在馬鈴薯新品種豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性、適應(yīng)性、抗旱性及淀粉品質(zhì)穩(wěn)定性方面也有報道[18-20]。

內(nèi)蒙古中西部地區(qū)是我國重要的馬鈴薯種薯和商品薯基地，種植面積大、生產(chǎn)上應(yīng)用品種多。本試驗利用AMMI模型對內(nèi)蒙古中西部地區(qū)4 個環(huán)境條件下13 個馬鈴薯新品種（系）2019年的產(chǎn)量進行穩(wěn)定性分析，評價供試新品種（系）在主產(chǎn)區(qū)不同生態(tài)條件下的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性及適應(yīng)性，以期為馬鈴薯新品種（系）的評價和推廣提供理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 供試材料

本試驗共引進13 個馬鈴薯品種（系），分別為D860、同薯29、晉1021-5、D943、D518、冀張薯2013-53-2、東農(nóng)310、京張薯2 號、BF07047.41、L1039-6、BF1020.1、晉0905-14、BF0743.13，以克新1 號為對照進行評價。各品種（系）來源見表1。

表1 供試馬鈴薯品種（系）及來源

1.2 試驗方法

1.2.1 試驗地點

試驗于2019年5—9月在內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣城關(guān)鎮(zhèn)、武川縣可鎮(zhèn)，烏蘭察布市集寧區(qū)，包頭市固陽縣金山鎮(zhèn)4 個試驗點開展。各試點信息見表2。

表2 各試點信息

1.2.2 試驗設(shè)計

試驗采用隨機區(qū)組設(shè)計，3 次重復(fù)，5 行區(qū)，行距90 cm，株距25 cm，行長5 m，每行20 株，每小區(qū)100 株，小區(qū)面積22.5 m2。試驗區(qū)四周設(shè)2 行保護行。播種方式為機器開溝，人工播種，機器覆土。適時收獲，收獲時按小區(qū)實測實收（包括10 株考種），記錄小區(qū)產(chǎn)量。

1.2.3 田間管理

開溝時施入復(fù)合肥（N∶P2O5∶K2O=17∶17∶17）900 kg/hm2，6月25日追施復(fù)合肥（N∶P2O5∶K2O=17∶17∶17）600 kg/hm2。幼苗破土?xí)r培土，中耕除草2 次。8月2日、12日噴施68%銀法利1.125 L/hm2，用于防治晚疫病。灌溉方式采用高壟滴灌，其他管理按當(dāng)?shù)卮筇锷a(chǎn)管理方式實施。

1.2.4 數(shù)據(jù)分析

采用Excel 2010 軟件進行數(shù)據(jù)處理并作圖，利用DPS 7.05 軟件進行AMMI模型分析。

AMMI模型公式為[21]

式中，yge表示在某試點e中某一基因型g的平均產(chǎn)量；μ 為總個體平均值；αg為基因型平均偏差；βe為環(huán)境平均偏差；λn為第n個主成分特征值的平方根；γgn為第n個主成分的環(huán)境特征值；δgn為第n個主成分的基因型特征值；θge為殘差；εger為誤差。

穩(wěn)定性參數(shù)是品種或試驗地點的交互效應(yīng)主成分值（interaction principal component axis，IPCA）在多維空間中圖標(biāo)與原點的歐式距離，依據(jù)劉衛(wèi)星等[7]的計算方法，公式為

式中，n表示達到顯著水平的IPCA 個數(shù)；Dg(e)用來度量基因型或環(huán)境的相對穩(wěn)定性，為基因型或環(huán)境在n個IPCA 上的歐式距離。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同馬鈴薯品種（系）產(chǎn)量聯(lián)合方差分析

對和林格爾、武川、固陽、集寧4 個生態(tài)條件下的14 個參試品種（系）產(chǎn)量進行聯(lián)合方差分析（表3）?；蛐?、環(huán)境、基因型與環(huán)境互作方差均達到極顯著水平（P<0.01），說明品種（系）間存在較大差異，選擇的4 個試點具有代表性，不同試點對品種（系）產(chǎn)量影響差異較大。另外，基因型變異平方和（SS）占總平方和的69.16%，環(huán)境即試點變異平方和僅占6.45%，而環(huán)境和基因型交互作用的平方和占18.83%，說明在本試驗中遺傳變異對產(chǎn)量的影響占主導(dǎo)，而交互作用的變異又明顯大于試點間的變異，因此，需對基因型與環(huán)境交互作用進一步分解分析。

表3 方差分析和AMMI模型分析

2.2 AMMI模型分析

利用AMMI模型評價各品種（系）的相對穩(wěn)定性，采用AMMI模型2 個主成分軸（IPCA1、IPCA2）對基因型與環(huán)境交互作用效應(yīng)進行分析。由表3 可知，IPCA1和IPCA2 均達到極顯著水平（P＜0.01），共解釋了基因型與環(huán)境交互作用的86.37%，其中IPCA1 占總變異的49.81%，IPCA2 占總變異的36.56%。由此可見，IPCA1、IPCA2 軸可解釋基因型與環(huán)境互作中的絕大部分變異，AMMI模型可較好地分析基因型與環(huán)境互作。

2.3 AMMI 雙標(biāo)圖穩(wěn)定性分析

IPCA1-產(chǎn)量雙標(biāo)圖1 的橫坐標(biāo)代表不同試點、不同品種（系）塊莖產(chǎn)量，縱坐標(biāo)代表品種和試點的IPCA1 值。橫坐標(biāo)方向的值表示平均產(chǎn)量，即橫坐標(biāo)值越大，表明該品種（系）產(chǎn)量越高，豐產(chǎn)性越好；IPCA1 值反映了互作效應(yīng)的差異，即縱坐標(biāo)IPCA1值越接近0，該品種（系）穩(wěn)定性、適應(yīng)性越好。品種和試點在IPCA1 值的同側(cè)互作效應(yīng)為正，在IPCA1 值的兩側(cè)互作效應(yīng)為負。由圖1 可知，在水平方向上各參試品種（系）較試點分布范圍廣泛，說明品種（系）間的變異遠大于試點間的變異；在豐產(chǎn)性方面參試品種（系）由低到高依次為G4、G14、G13、G9、G6、G10、G7、G5、G12、G1、G2、G3、G11、G8，只有G4 產(chǎn)量低于CK，其他參試品種（系）產(chǎn)量均高于CK；在穩(wěn)產(chǎn)性方面，參試品種（系）由低到高依次為G11、G1、G12、G5、G2、G4、G8、G6、G9、G14、G13、G10、G7、G3，G3 表現(xiàn)最好，G11、G1 表現(xiàn)最差，與環(huán)境互作效應(yīng)較大，產(chǎn)量容易受環(huán)境因素影響。在試點分辨力方面，E1＞E3＞E4＞E2；從垂直方向上看，G11、G12、G5、G6、G13、G10 在試點E3、E4 具有較好的適應(yīng)性，G1、G2、G4、G8、G14、G7、G3 在試點E1、E2 具有較好的適應(yīng)性，表明試點環(huán)境對于增加相應(yīng)品種（系）的產(chǎn)量具有正向作用。

圖1 AMMI 雙標(biāo)圖（IPCA1-產(chǎn)量）

由于IPCA1-產(chǎn)量雙標(biāo)圖只能解釋互作效應(yīng)的49.81%，因此，構(gòu)建能解釋大部分互作信息的IPCA1-IPCA2 雙標(biāo)圖可共同解釋互作效應(yīng)的86.37%，且品種（系）越靠近原點越穩(wěn)定，環(huán)境越偏離原點分辨力越強。由圖2 可知，14 個品種（系）穩(wěn)定性表現(xiàn)為G13＞G14＞G9＞G4＞G3＞G10＞G8＞G6＞G5＞G7＞G2＞G12＞G1＞G11，4 個試點的分辨力高低表現(xiàn)為E1＞E3＞E2＞E4。品種（系）G12 與試點E4、品種（系）G11 與試點E3 具有較大的正向互作，品種（系）G11 與試點E2 具有較大的負向互作。

2.4 AMMI 穩(wěn)定性參數(shù)分析

穩(wěn)定性參數(shù)可以定量化描述各參試品種的穩(wěn)定性和試驗點的鑒別能力，AMMI 雙標(biāo)圖能直觀地描述品種和環(huán)境的交互作用，兩者結(jié)合對品種穩(wěn)定性進行評價，才能更加有效、準(zhǔn)確地推斷品種的穩(wěn)定性。計算各品種穩(wěn)定性參數(shù)Dg和各試點的分辨力參數(shù)De，其中，Dg值越小，與原點的距離越小，則品種穩(wěn)定性越好；De值越大，與原點的距離越大，試點鑒別力越強，能充分發(fā)揮品種的特性。由表4 可知，參試品種（系）的穩(wěn)定性參數(shù)Dg值大小依次為G11＞G1＞G12＞G2＞G7＞G5＞G6＞G8＞G10＞G3＞G4＞G9＞G14＞G13，即品種（系）G13、G14、G9、G4、G3 穩(wěn)產(chǎn)性較好，綜合其豐產(chǎn)性可知，G3 屬于高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品種（系），G11、G1、G12、G8 產(chǎn)量可觀但穩(wěn)產(chǎn)性較差，G13 雖穩(wěn)產(chǎn)但豐產(chǎn)性較差。

由表5 可知，各試點的De值大小依次為E1＞E3＞E2＞E4，說明E1（和林格爾）具有較強分辨力，E4（固陽）分辨力較差，與圖2 結(jié)果一致。

表5 試點的分辨力參數(shù)

3 結(jié)論與討論

利用AMMI模型對2019年內(nèi)蒙古中西部地區(qū)馬鈴薯區(qū)域試驗產(chǎn)量結(jié)果進行穩(wěn)定性分析，結(jié)果表明，在品種（系）穩(wěn)定性方面，G13＞G14＞G9＞G4＞G3＞G10＞G8＞G6＞G5＞G7＞G2＞G12＞G1＞G11，其中，G13穩(wěn)定性最好，G14（CK）次之，G11 最差；產(chǎn)量方面只有G4 低于CK，其他均高于CK；G3 屬于高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品種（系），G1、G11、G12 產(chǎn)量可觀但穩(wěn)產(chǎn)性較差，適宜在特定區(qū)域種植，G13 雖穩(wěn)產(chǎn)但豐產(chǎn)性較差。各試點分辨力順序為E1＞E3＞E2＞E4，其中對品種（系）選擇性最高的是E1（和林格爾），對品種（系）選擇性最低的是E4（固陽）。另外，產(chǎn)生試點鑒別力高低差異的原因除環(huán)境因素外，試驗?zāi)甓葰夂蛱禺愋约疤镩g管理等也是重要因素。

區(qū)域試驗的變異來源主要為基因型、環(huán)境以及基因型與環(huán)境互作。基因型與環(huán)境互作由多因素協(xié)調(diào)控制，是較為復(fù)雜的生物學(xué)過程，如何準(zhǔn)確、高效地分解出基因型、環(huán)境及其互作效應(yīng)是育種和推廣工作中面臨的重要科學(xué)問題[14]。利用AMMI模型對品種與環(huán)境的互作進行方差分析和主成分分析，運用AMMI 雙標(biāo)圖直觀地表現(xiàn)出品種與試點互作效應(yīng)，可以明確品種的穩(wěn)定性及試點的分辨力。從本試驗結(jié)果可以看出，豐產(chǎn)性好的馬鈴薯品種（系）穩(wěn)定性可能出現(xiàn)差異，穩(wěn)定性強的品種（系）產(chǎn)量可能表現(xiàn)差，這些現(xiàn)象是由多種因素影響產(chǎn)生的。在新品種選育、推廣工作中，品種豐產(chǎn)性與穩(wěn)定性均不可或缺，同時還要兼顧品種的適應(yīng)性，只有三者結(jié)合才能發(fā)揮品種的豐產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)潛力。

AMMI模型是基于數(shù)學(xué)原理的模型，數(shù)據(jù)的波動可能造成分析誤差，在收集數(shù)據(jù)時要盡可能減小數(shù)據(jù)誤差，增加重復(fù)次數(shù)。本試驗只對一年多點的馬鈴薯品種（系）產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行了分析，在下一步研究的過程中還要全面收集并分析與產(chǎn)量相關(guān)因子數(shù)據(jù)，并開展多年多點綜合試驗分析，以提高數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，對馬鈴薯品種（系）進行全面、有效的評價。

品種穩(wěn)定性評價的方法眾多，且不同作物其收獲的經(jīng)濟器官不同，所用評價方法各異。周宇飛等[22]利用GGE 雙標(biāo)圖法對2012—2013年在沈陽地區(qū)種植的18 個具有代表性的高粱品種試驗數(shù)據(jù)進行綜合分析，評價了參試品種的豐產(chǎn)性和穩(wěn)定性。常磊等[23]以冬小麥為試驗材料，對比GGE、AMMI、Shukla和Ebehart-Russell 模型在穩(wěn)定性評價上的差異，認為GGE 模型最優(yōu)。楊濤等[24]利用Ebehart-Russell 和AMMI模型、高穩(wěn)系數(shù)法（HSC）對2年油菜新品種區(qū)域試驗數(shù)據(jù)進行比較分析，認為AMMI模型是一種較為理想的品種穩(wěn)定性評價方法。不同的數(shù)學(xué)模型依據(jù)的原理和分析方法有所不同，在設(shè)計試驗以及后期試驗數(shù)據(jù)分析過程中要充分考慮分析方法的合理性和準(zhǔn)確性。本試驗只運用了AMMI模型，并未開展不同模型對比研究，因此，下一步工作的重點應(yīng)圍繞不同模型，以篩選出評價馬鈴薯的最優(yōu)模型。