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    貴州省干椒新品種區(qū)域試驗(yàn)的基因與環(huán)境互作分析

    2016-11-21 06:10:31牟玉梅賴衛(wèi)劉崇政姜虹楊紅
    長(zhǎng)江蔬菜 2016年20期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)圖獨(dú)山基因型

    牟玉梅,賴衛(wèi),劉崇政,姜虹,楊紅

    (貴州省辣椒研究所,貴陽(yáng),550006)

    貴州省干椒新品種區(qū)域試驗(yàn)的基因與環(huán)境互作分析

    牟玉梅,賴衛(wèi),劉崇政,姜虹,楊紅

    (貴州省辣椒研究所,貴陽(yáng),550006)

    為了篩選出適合貴州推廣應(yīng)用的辣椒新品種,采用AMMI模型和雙標(biāo)圖分析法,對(duì)2015年貴州省干椒區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,分析10個(gè)辣椒新品種的穩(wěn)定性及豐產(chǎn)性,以及8個(gè)試點(diǎn)的鑒別力和代表性。試驗(yàn)結(jié)果表明,黔椒11號(hào)產(chǎn)量最高、綏椒2011產(chǎn)量最低、黔椒11號(hào)最不穩(wěn)定、獨(dú)山線椒2號(hào)最穩(wěn)定,綜合品種產(chǎn)量和穩(wěn)定的指標(biāo),遵辣2164屬于高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)型品種,適應(yīng)性廣;試點(diǎn)表現(xiàn)上,貴陽(yáng)試驗(yàn)點(diǎn)區(qū)分能力最強(qiáng),銅仁試驗(yàn)點(diǎn)區(qū)分能力最弱,獨(dú)山試驗(yàn)點(diǎn)代表性最好,綜合而言獨(dú)山試驗(yàn)點(diǎn)是最理想的試驗(yàn)地點(diǎn)。因此,利用AMMI模型和雙標(biāo)圖分析法能有效地分析基因與環(huán)境的互作效應(yīng)。

    辣椒;基因;環(huán)境;互作;產(chǎn)量;適應(yīng)性;穩(wěn)定性

    辣椒是一種重要的茄果類蔬菜,富含多種維生素、口感獨(dú)特,深受人們的喜愛(ài),年均消費(fèi)量逐年增加。貴州省作為全國(guó)辣椒第一大產(chǎn)區(qū),辣椒種植規(guī)模、產(chǎn)量、加工產(chǎn)品產(chǎn)值均全國(guó)領(lǐng)先位置,種植歷史悠久,常年種植面積在33萬(wàn)hm2左右,年產(chǎn)量在600萬(wàn)t以上。辣椒是貴州省的主要經(jīng)濟(jì)作物,在貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中貢獻(xiàn)巨大,產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)明顯。貴州省氣候特殊、生態(tài)環(huán)境和地形地貌多樣,需要豐富多樣的辣椒生態(tài)類型和適應(yīng)類型,但近年來(lái),貴州省各辣椒產(chǎn)區(qū)主栽品種單一,許多地方品種逐漸被外來(lái)品種所取代,外來(lái)品種因生態(tài)條件的變化往往不能發(fā)揮其最大的價(jià)值,各產(chǎn)地品種也逐漸失去其原有的特點(diǎn),嚴(yán)重制約了貴州辣椒產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展,因此亟需篩選出適應(yīng)貴州各地特定生態(tài)條件的優(yōu)良辣椒新品種,加快品種的更新?lián)Q代,優(yōu)化栽培布局,更好地適應(yīng)未來(lái)辣椒產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

    品種區(qū)域試驗(yàn)作為良種繁育推廣的重要環(huán)節(jié),可以準(zhǔn)確地鑒定品種在各地區(qū)的適應(yīng)性、穩(wěn)定性、應(yīng)用價(jià)值等,從而客觀評(píng)價(jià)參試新品種,選出適宜本地區(qū)的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)、抗本地主要病害的優(yōu)良品種,為品種審定、良種推廣和區(qū)域化布局提供可靠依據(jù)。在區(qū)域試驗(yàn)中,品種的表現(xiàn)除與自身基因型緊密相關(guān)外,還與所處環(huán)境有關(guān),存在著顯著的基因型與環(huán)境的交互作用。采用適當(dāng)?shù)姆治龇椒?,有助于客觀公正地評(píng)價(jià)參試品種、試驗(yàn)環(huán)境,現(xiàn)有的分析方法包括SHMM模型分析、AMMI模型分析、方差分析、線性回歸分析等,其中以AMMI模型和雙標(biāo)圖最佳,已廣泛應(yīng)用于多種作物品種的產(chǎn)量及品質(zhì)性狀與環(huán)境的互作效應(yīng)分析[1~4]。

    AMMI模型最早由Gauch提出[5],是基于數(shù)學(xué)原理將方差分析與主成分分析結(jié)合在一起,通過(guò)采用雙向中心化后的數(shù)據(jù),分析基因型與環(huán)境互作來(lái)評(píng)價(jià)參試品種,由于基因型與環(huán)境互作是一個(gè)非常復(fù)雜的生物學(xué)現(xiàn)象,受多種因素控制,僅分析互作效應(yīng)難以從品種選育的角度對(duì)基因型進(jìn)行全面評(píng)價(jià),可靠的品種評(píng)價(jià)必須同時(shí)考慮基因型和基因型與環(huán)境互作,沒(méi)有基因型的研究,無(wú)法有效分析品種穩(wěn)定性,因此AMMI模型存在一定的局限性[6~8],需要使用雙標(biāo)圖加以補(bǔ)充。雙標(biāo)圖采用矩陣處理后的數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)只含基因型(G)主效應(yīng)和基因型與環(huán)境(E)互作效應(yīng),在一張圖上同時(shí)給出試點(diǎn)和品種的圖標(biāo),結(jié)合品種和試點(diǎn)在坐標(biāo)系中的空間關(guān)系,表達(dá)基因型與環(huán)境之間的互作模式,不僅可以清晰地分析不同因素之間的關(guān)系,將各因素間復(fù)雜的互作模式直觀地表現(xiàn)出來(lái),還可同時(shí)顯示各品種的高產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性,以及試驗(yàn)點(diǎn)的代表性和區(qū)分力,克服了AMMI模型忽視基因型主效而抽象研究基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的缺點(diǎn),在綜合考慮G和G×E效應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行品種評(píng)價(jià)和試驗(yàn)環(huán)境評(píng)價(jià),拓寬了基因型與環(huán)境互作效應(yīng)研究的范疇,從而增強(qiáng)了評(píng)價(jià)結(jié)果的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值[9]。因此,本研究采用AMMI模型和雙標(biāo)圖對(duì)2015年貴州省區(qū)試干椒品種區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),對(duì)參試品種和試點(diǎn)進(jìn)行合理、有效的評(píng)價(jià),為是否推廣和在什么地區(qū)推廣該品種提供科學(xué)依據(jù)。

    表1 參試品種及供種單位

    1 材料與方法

    1.1試驗(yàn)材料

    參試新品系共計(jì)10份,對(duì)照品種為遵辣6號(hào)和獨(dú)山線椒2號(hào)(表1)。

    1.2試驗(yàn)方法

    試驗(yàn)材料于2015年在貴州各個(gè)辣椒區(qū)試點(diǎn)種植,全省共有8個(gè)承試點(diǎn):貴陽(yáng)市農(nóng)委蔬菜種子管理站、遵義縣辣椒產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心、關(guān)嶺縣農(nóng)業(yè)局果蔬站、獨(dú)山縣農(nóng)村工作局、黃平縣農(nóng)業(yè)局經(jīng)作站、銅仁市農(nóng)科所、大方縣農(nóng)業(yè)局和冊(cè)亨縣農(nóng)業(yè)局,各試點(diǎn)分布在貴州省各不同小氣候區(qū)域。

    按試驗(yàn)統(tǒng)一實(shí)施方案執(zhí)行,3月上旬進(jìn)行冷床蓋小拱棚(或漂?。┯?,6片真葉時(shí)移栽,種植地塊必須地力均勻,采用隨機(jī)區(qū)組排列、廂植2行、單株定植,不設(shè)走道,小區(qū)面積10.8 m2(每小區(qū)3廂,長(zhǎng)×寬=3.0 m×1.2 m),3次重復(fù),重復(fù)間設(shè)走道,寬70 cm,走道和廂溝深35 cm),試驗(yàn)地四周設(shè)置保護(hù)行(2行以上)。按當(dāng)?shù)刂猩系仍耘喙芾硭竭M(jìn)行田間管理,各試點(diǎn)同一項(xiàng)管理措施要求在同一天完成,移栽前苗期可防蟲(chóng)防病,移栽大田后防蟲(chóng)不防病,除草不去雜,具體調(diào)查項(xiàng)目和標(biāo)準(zhǔn)按《2015年貴州省辣椒(干椒和鮮椒)新品種區(qū)域試驗(yàn)和生產(chǎn)試驗(yàn)實(shí)施方案》[10]執(zhí)行。

    1.3統(tǒng)計(jì)分析

    采用Excel進(jìn)行產(chǎn)量平均值計(jì)算,利用DPS v9.5統(tǒng)計(jì)軟件[11]和GenStat軟件分析新品種的豐產(chǎn)性及穩(wěn)產(chǎn)性。

    2 結(jié)果與分析

    2.12015年貴州辣椒干椒區(qū)試參試品種產(chǎn)量表現(xiàn)

    由表2可知,不同試驗(yàn)點(diǎn)參試品種平均產(chǎn)量變幅為3 456.00~4 932.30 kg/hm2,說(shuō)明在不同環(huán)境下產(chǎn)量差異較大,試驗(yàn)點(diǎn)產(chǎn)量最高比最低高出42.72%。除ZXJ1306、綏椒2011和獨(dú)山線椒2號(hào)(CK2)外,其余參試品種的產(chǎn)量均高于遵辣6號(hào)(CK1,4 044.30 kg/hm2),其中以黔椒11號(hào)的平均產(chǎn)量最高,為4 932.30 kg/hm2。8個(gè)參試點(diǎn)中,貴陽(yáng)試驗(yàn)點(diǎn)參試品種平均產(chǎn)量最高,為9 597.00 kg/hm2),關(guān)嶺縣試驗(yàn)點(diǎn)參試品種平均產(chǎn)量最低,為973.80 kg/hm2。此外,從表2中還可知,品種遵辣ZLAB-2×ZLR-2、遵辣2164和遵辣2165平均產(chǎn)量非常接近,但各參試品種在各試點(diǎn)產(chǎn)量水平差異明顯,說(shuō)明環(huán)境對(duì)產(chǎn)量水平的影響大,存在基因型×環(huán)境交互作用,有必要進(jìn)行模型分析。

    表2 2015年參試品種在各試點(diǎn)的平均產(chǎn)量 kg/hm2

    2.2回歸模型和AMMI模型分析

    由表3可知,基因型(G)、環(huán)境(E)及基因型與環(huán)境的互作方差均達(dá)極顯著差異水平,說(shuō)明各參試品種間產(chǎn)量存在明顯的差異,不同參試品種對(duì)環(huán)境有不同的適應(yīng)性和要求。同時(shí),環(huán)境型的平方和與基因型、環(huán)境的互作平方和相當(dāng),有必要進(jìn)一步分析產(chǎn)量的穩(wěn)定性。此外,基因型、環(huán)境和基因型與環(huán)境三者的平方和總和占總變異平方和的98.70%,殘差僅占1.30%,說(shuō)明AMMI回歸模型解釋的互作多,對(duì)本文數(shù)據(jù)擬合得很好,且試驗(yàn)中對(duì)產(chǎn)量總變異起作用的大小順序依次為環(huán)境(E)>基因型×環(huán)境(G×E)>基因型(G),環(huán)境對(duì)品種產(chǎn)量變化影響最大,交互作用次之,基因型影響最小,即在本次區(qū)域試驗(yàn)中,產(chǎn)量的差異主要來(lái)自于環(huán)境因素的影響,同一品種栽植在不同環(huán)境產(chǎn)量水平有明顯差異,表明試點(diǎn)的選擇對(duì)產(chǎn)量有重要的意義,交互作用的變異大于品種間的變異,這與Romagosa等[12]的研究結(jié)果一致,因此應(yīng)對(duì)產(chǎn)量差異進(jìn)一步進(jìn)行AMMI模型分析。

    表3 參試品種的基因型和環(huán)境互作效應(yīng)分析

    由AMMI模型分析結(jié)果可以看到,PCA1、PCA2和PCA3軸均達(dá)極顯著差異水平,分別解釋了基因型×環(huán)境互作平方和的49.15%、33.70%、10.61%,前面2個(gè)PCA軸解釋了絕大部分交互作用的變異,3個(gè)PCA軸相加共解釋了基因型×環(huán)境互作平方和的93.46%,殘差較小,互作效應(yīng)真實(shí)存在。而采用線性回歸模型分析,只能解釋6.54%的基因型×環(huán)境互作平方和,是AMMI模型的6.99%,這充分說(shuō)明AMMI模型更能透徹地分析基因型×環(huán)境互作的信息。

    2.3雙標(biāo)圖分析

    雖然雙標(biāo)圖分析法在理論上較科學(xué),在應(yīng)用上直觀簡(jiǎn)便,但也存在一些缺陷。由于采用二維平面作圖,往往會(huì)損失一部分G×E互作變異信息,據(jù)此推斷具有一定的風(fēng)險(xiǎn),如果前2個(gè)主成分代表的G+G×E互作變異信息不足80%時(shí),應(yīng)該考慮通過(guò)數(shù)據(jù)或多維作圖等方式補(bǔ)充其他主成分軸的變異信息,這樣才能得出較全面可靠的結(jié)論[13]。在本研究中,雙標(biāo)圖法分析結(jié)果表明,第一主成分(PC1)的效應(yīng)為 47.85%,第2主成分 (PC2)的效應(yīng)為36.48%,表明雙標(biāo)圖可解釋基因和基因與環(huán)境互作效應(yīng)的84.33%,大于80%,由此可見(jiàn)主成分分析能較透徹地分析G×E互作信息,由此推斷結(jié)果具有真實(shí)性和可靠性。

    圖1主要是按照品種與環(huán)境的互作來(lái)說(shuō)明各地點(diǎn)產(chǎn)量最高的品種,它的存在是劃分品種生態(tài)區(qū)的重要依據(jù)[14,15]。把各個(gè)方向上距離最遠(yuǎn)的點(diǎn)用直線連接起來(lái),構(gòu)成了一個(gè)五邊形,以中心向5條邊做5條垂線,并延伸出去,將雙標(biāo)圖分為了5個(gè)扇區(qū),其中4個(gè)扇區(qū)有品種分布,圖中的試驗(yàn)點(diǎn)被垂線分在了2個(gè)扇區(qū),即分成了2個(gè)組,E1(貴陽(yáng))、E3(關(guān)嶺)和E8(冊(cè)亨)為一組,其他5個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)為一組,扇區(qū)內(nèi)的品種為該扇區(qū)的適宜栽培品種,10個(gè)品種中有5個(gè)品種對(duì)應(yīng)的扇區(qū)沒(méi)有試驗(yàn)點(diǎn),也就是說(shuō)這5個(gè)品種的最適宜栽植區(qū)域不在扇區(qū)內(nèi),它們?cè)谒性圏c(diǎn)表現(xiàn)均不好。圖中位于多邊形頂角上的品種是該扇區(qū)內(nèi)各環(huán)境名義上表現(xiàn)最好的品種,對(duì)環(huán)境變化不敏感的是多邊形內(nèi)部靠近原點(diǎn)的品種[16],故G2(遵辣ZLAB-1×ZLR-1)在環(huán)境E1(貴陽(yáng))、E3(關(guān)嶺)和E8(冊(cè)亨)產(chǎn)量最高,在E2(遵義)、E4(獨(dú)山)、E5(黃平)、E6(銅仁)和E7(大方)5個(gè)試點(diǎn)中表現(xiàn)最好的品種是G3(黔椒11號(hào))。

    圖1 “哪個(gè)贏在哪里”功能形態(tài)的雙標(biāo)圖

    圖2用于直觀分析各試驗(yàn)點(diǎn)之間在品種評(píng)價(jià)上的相似性。兩環(huán)境線段之間的夾角的余弦值與兩環(huán)境之間的遺傳相關(guān)系數(shù)值接近,夾角小于90°表示正相關(guān),說(shuō)明兩環(huán)境對(duì)品種排序相似,大于90°表示負(fù)相關(guān),表示兩環(huán)境對(duì)品種排序相反,等于90°說(shuō)明兩環(huán)境不相關(guān)[9]。從圖2可知,E4(獨(dú)山)和E6(銅仁)完全緊密正相關(guān),說(shuō)明兩環(huán)境對(duì)品種的排序相似,參試品種與這些試點(diǎn)的互作效應(yīng)是一樣的,相互可以取代,E4(獨(dú)山)和E6(銅仁)試驗(yàn)點(diǎn)重復(fù)設(shè)置,應(yīng)在不影響對(duì)品種評(píng)價(jià)的情況下,去掉其中1個(gè)試驗(yàn)點(diǎn);E4(獨(dú)山)、E6(銅仁)、E7(大方)和E3(關(guān)嶺)、E8(冊(cè)亨)存在正相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明各環(huán)境對(duì)品種排序相似,E3(關(guān)嶺)和E4(獨(dú)山)、E6(銅仁)存在微弱正相關(guān)關(guān)系;E1(貴陽(yáng))和E2(遵義)、E7(大方)負(fù)相關(guān),說(shuō)明3個(gè)環(huán)境對(duì)品種的排序相反,3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)可能分別屬于不同的品種生態(tài)區(qū),這3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的存在,能幫助我們分析參試品種在這幾個(gè)不同生態(tài)區(qū)的適應(yīng)性表現(xiàn)。

    圖2 環(huán)境之間的關(guān)系圖

    圖3 區(qū)分力和代表性功能圖

    區(qū)域試驗(yàn)中,品種的正確合理評(píng)價(jià)與試點(diǎn)的選擇直接相關(guān),圖3中,平均環(huán)境向量箭頭所指的方向是對(duì)試驗(yàn)點(diǎn)區(qū)分能力和代表性兩方面的綜合評(píng)價(jià)[17]。平均環(huán)境軸和試驗(yàn)點(diǎn)與原點(diǎn)連接線段的角度可以度量目標(biāo)環(huán)境的代表性,角度越大,該試驗(yàn)點(diǎn)的代表性越弱,反之試驗(yàn)點(diǎn)的代表性越強(qiáng),該角度越小。如果一個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)和平均環(huán)境軸的夾角為鈍角,則它不適合作為試驗(yàn)點(diǎn)[18]。連接原點(diǎn)和各環(huán)境的直線稱為環(huán)境向量,環(huán)境向量的長(zhǎng)度是試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)品種區(qū)分能力的度量,通過(guò)其長(zhǎng)度可以直觀地判斷試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)品種的分辨力,線段越長(zhǎng),區(qū)分能力越強(qiáng),相反線段越短,區(qū)分能力越弱,該試驗(yàn)點(diǎn)存在的意義不大。從圖3可知,E1(貴陽(yáng))區(qū)分能力最強(qiáng)(線段最長(zhǎng)),E6(銅仁)最弱,就代表性而言,E4(獨(dú)山)最好(與平均軸夾角最小),E1(貴陽(yáng))最差,綜合而言,E4(獨(dú)山)和E7(大方)作為試驗(yàn)點(diǎn)均較好,既有區(qū)分力又有代表性,尤其是E4(獨(dú)山),是理想的試驗(yàn)地點(diǎn),具備了2個(gè)條件,一是對(duì)參試品種有較強(qiáng)的區(qū)分能力,二是對(duì)目標(biāo)生態(tài)區(qū)有較強(qiáng)的代表性,能用來(lái)有效地選擇高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的品種。E2(遵義)、E3(關(guān)嶺)、E6(銅仁)、E8(冊(cè)亨)試驗(yàn)點(diǎn)有區(qū)分能力但是沒(méi)有代表性,可用于淘汰產(chǎn)量不穩(wěn)定的品種,但不能用于選擇優(yōu)良品種。

    圖4 高產(chǎn)性與穩(wěn)產(chǎn)性功能形態(tài)的雙標(biāo)圖

    在特定品種生態(tài)區(qū)內(nèi),理想的品種應(yīng)當(dāng)既高產(chǎn)又穩(wěn)產(chǎn),圖4中的小圓圈代表“平均環(huán)境”,帶單箭頭的直線是環(huán)境平均軸,環(huán)境平均軸所指的方向是品種在所有環(huán)境下的近似平均產(chǎn)量的走向,圖中環(huán)境平均軸上從左到右各品種垂線的順序與品種平均產(chǎn)量的排序一致(即沿環(huán)境平均軸越靠右的品種平均產(chǎn)量越高)[19]。從圖4可知,G3(黔椒11號(hào))平均產(chǎn)量最高,G6(綏椒2011)產(chǎn)量最低,品種G5(遵辣2164)的平均產(chǎn)量接近試驗(yàn)各品種總平均值。圖4中與環(huán)境平均軸垂直的直線代表各環(huán)境與各品種互相作用的傾向性,越偏離平均環(huán)境軸越不穩(wěn)定(即品種與平均環(huán)境軸之間的垂線越長(zhǎng),表示品種越不穩(wěn)定,對(duì)環(huán)境越敏感)。所以,圖4中G3(黔椒11號(hào))產(chǎn)量最不穩(wěn)定(線段最長(zhǎng)),其次是G8(湘研702),G10(獨(dú)山線椒2號(hào))最穩(wěn)產(chǎn)(與平均環(huán)境軸的垂線最短),對(duì)各種環(huán)境均有較好的適應(yīng)性,比較穩(wěn)產(chǎn)的是G1(ZXJ1306)和G9(遵辣6號(hào))。綜合品種產(chǎn)量和穩(wěn)定性指標(biāo),可以看出,G5(遵辣2164)是一個(gè)比較高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的品種;G3(黔椒11號(hào))最高產(chǎn),但最不穩(wěn)產(chǎn),受環(huán)境與品種間的互作效應(yīng)影響大;G10(獨(dú)山線椒2號(hào))穩(wěn)產(chǎn) (它幾乎就在平均環(huán)境軸上面),但產(chǎn)量很低。

    3 結(jié)論與討論

    品種的產(chǎn)量表現(xiàn)是基因型和環(huán)境共同作用的結(jié)果。由于受到環(huán)境刺激、生物脅迫、非生物脅迫及表現(xiàn)型可塑性等多種因素影響,相同的基因型在不同的試驗(yàn)點(diǎn)生長(zhǎng)環(huán)境表現(xiàn)各不相同,產(chǎn)量性狀差異明顯,產(chǎn)量排列次序不同[20]。本研究中,參試品種干椒平均產(chǎn)量變幅為3 456.00~4 932.30 kg/hm2,黔椒11號(hào)、湘研702和遵辣ZLAB-1×ZLR-1是平均產(chǎn)量表現(xiàn)較高的3個(gè)品種,其中黔椒11號(hào)產(chǎn)量最高,綏椒2011最低,而遵辣2164的平均產(chǎn)量接近試驗(yàn)各參試品種總平均值。

    作物品種的穩(wěn)定性和適應(yīng)性,決定著一個(gè)品種的推廣價(jià)值和生產(chǎn)效益。一個(gè)作物品種要在某一個(gè)生態(tài)區(qū)域內(nèi)持續(xù)應(yīng)用,不僅要求品種具有較高的產(chǎn)量,也要求在一定時(shí)段內(nèi)、在廣泛變異的環(huán)境下,能穩(wěn)定發(fā)揮其增產(chǎn)的潛力[21]。在本研究的品種穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中,黔椒11號(hào)產(chǎn)量最不穩(wěn)定,其次是湘研702,獨(dú)山線椒2號(hào)最穩(wěn)定(其對(duì)各種環(huán)境均有較好的適應(yīng)性),比較穩(wěn)定的是品種ZXJ1306和遵辣6號(hào)。

    綜合品種產(chǎn)量和穩(wěn)定性兩項(xiàng)指標(biāo)分析,品種遵辣2164豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性相對(duì)最好,目標(biāo)種植區(qū)域大,有足夠的種子市場(chǎng)和種植適宜區(qū),適宜推廣種植;品種黔椒11號(hào)最高產(chǎn),但最不穩(wěn)產(chǎn),受環(huán)境與品種間的互作效應(yīng)影響大,在幾個(gè)特定環(huán)境中豐產(chǎn)性表現(xiàn)突出,具有較好的特殊適應(yīng)性,適合局部推廣;獨(dú)山線椒2號(hào)雖然穩(wěn)產(chǎn),但是產(chǎn)量太低,不宜廣泛推廣。

    在8個(gè)參試點(diǎn)中,貴陽(yáng)試驗(yàn)點(diǎn)參試品種平均產(chǎn)量最高,關(guān)嶺縣試驗(yàn)點(diǎn)參試品種平均產(chǎn)量最低,且所有參試品種的產(chǎn)量均表現(xiàn)為最低,相互之間也無(wú)顯著性差異,這可能與關(guān)嶺試驗(yàn)點(diǎn)2015年長(zhǎng)期遭遇暴雨、多次暴發(fā)洪澇有關(guān),對(duì)該試點(diǎn)區(qū)分能力和代表性的評(píng)價(jià)還需更長(zhǎng)時(shí)間的觀察。獨(dú)山和銅仁試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)品種的產(chǎn)量排序相似,可以在不影響對(duì)品種的評(píng)價(jià)下,去掉其中1個(gè)試驗(yàn)點(diǎn),減少試驗(yàn)成本;貴陽(yáng)、遵義和大方試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)品種產(chǎn)量的排序相反,3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)可能分別屬于不同的品種生態(tài)區(qū),這3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的存在,能幫助我們分析參試品種在這幾個(gè)不同生態(tài)區(qū)的適應(yīng)性表現(xiàn)。

    區(qū)分能力的表現(xiàn)上,貴陽(yáng)試驗(yàn)點(diǎn)最強(qiáng),產(chǎn)量性狀的基因型變異在總變異中所占比例高,能顯著提高參試品種的選擇精度和效率;銅仁試驗(yàn)點(diǎn)區(qū)分能力最弱,遺傳力低。就代表性而言,各參試品種在獨(dú)山試驗(yàn)點(diǎn)的產(chǎn)量表現(xiàn)接近于各試點(diǎn)的平均值,代表性最好,貴陽(yáng)試驗(yàn)點(diǎn)代表性最差,比較難選出適應(yīng)多環(huán)境的新品種。綜合而言,獨(dú)山和大方試驗(yàn)點(diǎn)作為試驗(yàn)點(diǎn)均較好,既有區(qū)分力又有代表性,尤其是獨(dú)山試驗(yàn)點(diǎn)更為合適,試驗(yàn)結(jié)果具有合理性和科學(xué)性,篩選出的品種符合多環(huán)境的需要;遵義、關(guān)嶺、銅仁和冊(cè)亨試驗(yàn)點(diǎn)有區(qū)分能力但是沒(méi)有代表性,可用于淘汰不穩(wěn)定的品種,但不能用于選擇優(yōu)良品種。

    在對(duì)品種的評(píng)價(jià)中,本研究?jī)H以品種產(chǎn)量高低作為評(píng)價(jià)品種好壞的指標(biāo),在實(shí)際應(yīng)用時(shí),應(yīng)該結(jié)合辣椒產(chǎn)量水平、果實(shí)品質(zhì)、熟性、抗?。ㄏx(chóng))能力等指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)、審定和推廣應(yīng)用該新品種,因此,在推廣的過(guò)程中,各地應(yīng)以產(chǎn)量為先,結(jié)合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)、情況,選擇適宜的品種進(jìn)行更新?lián)Q代,突出當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn),加快新品種的推廣應(yīng)用。在對(duì)試點(diǎn)的評(píng)價(jià)中,本研究只對(duì)1 a的區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,未充分考慮多種因素的影響,結(jié)論不夠準(zhǔn)確,在實(shí)際應(yīng)用時(shí),試點(diǎn)對(duì)品種的區(qū)分能力和代表性受多種因素影響,例如氣候因子(溫度、降雨量、光照和濕度等)、土壤條件(灌溉水平、施肥水平、土壤類型等)、田間管理水平,也包括病蟲(chóng)害發(fā)生頻率、程度、類型等,這些因素年際之間變化很大[22],因此,以后還需進(jìn)一步長(zhǎng)期的觀察試點(diǎn)情況,積累更多的資料,在不同的時(shí)期,結(jié)合各種不同的因素綜合評(píng)判試點(diǎn),為以后合理有效地應(yīng)用試點(diǎn)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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    Analysis on Interaction of Genotype and Environment on Dry Pepper Regional Trial in Guizhou

    MOU Yumei,LAI Wei,LIU Chongzheng,JIANG Hong,YANG Hong
    (Guizhou Pepper Institute,Guiyang 550006)

    In order to select the new cultivar that was most suitable for local promotion and application,AMMI model and Biplot were adopted to analyze the data of dry pepper regional trial in Guizhou in 2015.This paper analyzed the stability and yielding ability of 10 new pepper cultivars,as well as discriminability and representativeness of 8 testing sites.The results showed that Qianjiao No.11 had the highest yield,while Suijiao 2011 had the lowest yield.Qianjiao No.11 had the lowest stability,while Dushanxianjiao No.2 had the highest stability.Zunjiao 2164 belongs to the high yield,stable yield cultivar,had extensive adaptation.The best discrimination capacity was on Guiyang testing site,the worst was on Tongren testing site.While Dushan testing site was the best representative.In terms of comprehensive,Dushan area was the most ideal testing sites.AMMI model and Biplot can effectively analyze the interaction effect between environment and gene.

    Pepper;Gene;Environment;Yield;Adaptability;Stability

    10.3865/j.issn.1001-3547.2016.20.025

    S641.3

    A

    1001-3547(2016)20-0065-07

    貴州省農(nóng)業(yè)攻關(guān)項(xiàng)目“辣椒優(yōu)異種質(zhì)創(chuàng)新及新組合選育”[黔科合NY(2014)3040];貴州省農(nóng)科院專項(xiàng)“辣椒種子中拮抗青枯菌的可培養(yǎng)內(nèi)生細(xì)菌多樣性分析”[黔農(nóng)科院院專項(xiàng)(2015)25]

    牟玉梅(1989-),女,碩士,實(shí)習(xí)研究員,主要從事辣椒育種與栽培研究工作,電話:15285612113

    賴衛(wèi)(1979-),通信作者,男,本科,助理研究員,主要從事辣椒育種與栽培研究工作,電話:13985221397,

    E-mail:lai13985221397@163.com

    2016-07-31

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