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    浙江省糯玉米品種穩(wěn)定性、適應(yīng)性和試點(diǎn)綜合評(píng)價(jià)

    2017-07-31 21:09:59李潞潞徐海明
    關(guān)鍵詞:糯玉米區(qū)域試驗(yàn)性狀

    李 燕,林 峰,李潞潞,徐海明*

    (1.浙江省種子管理總站,杭州310020;2.浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院作物科學(xué)研究所,杭州310058)

    浙江省糯玉米品種穩(wěn)定性、適應(yīng)性和試點(diǎn)綜合評(píng)價(jià)

    李 燕1,林 峰2,李潞潞2,徐海明2*1

    (1.浙江省種子管理總站,杭州310020;2.浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院作物科學(xué)研究所,杭州310058)

    為明確品種、地點(diǎn)、年份因子對(duì)浙江省糯玉米產(chǎn)量性狀和構(gòu)成產(chǎn)量相關(guān)性狀的貢獻(xiàn)率,本研究利用基于混合線性模型的統(tǒng)計(jì)分析方法,對(duì)2013—2015年浙江省糯玉米區(qū)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從試點(diǎn)的生產(chǎn)水平、精度、分辨力、代表性和穩(wěn)定性等5方面對(duì)浙江省糯玉米8個(gè)區(qū)試點(diǎn)進(jìn)行初步的綜合評(píng)價(jià)研究,同時(shí)對(duì)29個(gè)糯玉米參試品種進(jìn)行豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性和適應(yīng)性評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:8個(gè)試點(diǎn)的精確度較高,試驗(yàn)均有效;8個(gè)試點(diǎn)的生產(chǎn)水平有高有低,代表著不同的地點(diǎn)生產(chǎn)水平;嘉善、杭州、淳安等3個(gè)試點(diǎn)對(duì)糯玉米產(chǎn)量性狀的分辨力較高;東陽(yáng)、江山、淳安、杭州等4個(gè)試點(diǎn)對(duì)糯玉米產(chǎn)量性狀具有較高的普遍代表性,宜鑒別廣泛適應(yīng)性的品種;東陽(yáng)、嘉善2個(gè)試點(diǎn)的適宜性較好,穩(wěn)定性較高;品種、地點(diǎn)、品種與地點(diǎn)互作效應(yīng)、年份與地點(diǎn)互作效應(yīng)對(duì)糯玉米產(chǎn)量性狀有顯著影響,品種和地點(diǎn)互作效應(yīng)對(duì)糯玉米產(chǎn)量構(gòu)成的農(nóng)藝性狀沒(méi)有顯著影響。品種產(chǎn)量性狀穩(wěn)定性和豐產(chǎn)性分析結(jié)果表明,糯玉米品種“科甜糯2號(hào)”的產(chǎn)量和穩(wěn)定性都較好。

    糯玉米;農(nóng)藝性狀;區(qū)域試驗(yàn);試點(diǎn)評(píng)價(jià);品種評(píng)價(jià);混合線性模型

    Summary Waxy maize is an importanteconomic crop in Zhejiang Province.Agronomic traits,especially the yield and yieldrelated traits ofwaxy maize are the focus of attention paid by both waxy maize breeders and producers.Most agronomic traits of waxy maize are quantitative traits affected by environment,variety-by-location interaction,variety and location-by-year interaction.It is very important to understand the contribution rates of each factor to agronomic traits of waxy maize,so as to screen appropriate varieties for Zhejiang Province.

    In this study,a regionalvariety testwith random complete block design was implemented in multiple locations from 2013 to 2015.Totally,29 waxy maize varieties and eight test locations were arranged with three blocks in each location.The yield and seven yield-related traits,ear length,ear diameter,net ear rate,rows per ear,row grains,fresh 1 000-grain mass,and seed producing rate were investigated.Based on the location effects,variety effects,year effects,location-by-year interaction effects, variety-by-location interaction effects,predicted by a mixed linear model,the stability and adaptability of the 29 varieties were analyzed,and the eight locations were comprehensively evaluated using productive level,precision,distinguishing ability, representation and stability.SAS and QTModelsoftwares were applied forthe analysis.

    The results of variance analysis showed that the location effects,variety effects,year effects,year-by-location interaction effects and variety-by-location interaction effects were significantforyield trait,and the variety-by-location interaction effects for seven yield-related traits were not significant.Wherein,67.6%of variance for rows per ear was from variety effects,36.3%of variance for yield from location effects.Additionally,the location related effects explained 6.9%-62.0%ofthe totalvariance for each agronomic trait.In accordance with the contribution rate of location?related effects,the traits from high to low contributions were the yield,seed producing rate,row grains,fresh 1 000-grain mass,net ear rate,ear diameter,ear length, rows per ear,respectively.The results for comprehensive evaluation on location showed that productive levels in the eight locations were diverse;the trial precisions in the eight locations were high,showing that the trials were all valid.In these test locations,Jiashan,Hangzhou and Chun’an possessed high distinguishability;Dongyang,Jiangshan,Chun’an and Hangzhou possessed high representativeness;Dongyang and Jiashan possessed high stability and productive level.

    On evaluation of variety stability and yield-ability,according to the results of multiple comparisons by Tukey method for yield trait,the varieties marked by“a”were regarded as appropriate ones,and among them,those with yield mean value equalto or larger than the average ofallappropriate ones were determined as the mostappropriate varieties.Based on the variety effects and variety-by-location interaction effects,the stability of the variety was estimated.As a result,“Ketiannuo 2”was the most appropriate variety for Zhejiang Province.

    作物品種區(qū)域試驗(yàn)是通過(guò)多環(huán)境(多地點(diǎn)或多年多點(diǎn))的試驗(yàn)來(lái)鑒定參試品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性和適應(yīng)性,以及其他綜合特性,以確定參試品種推廣應(yīng)用價(jià)值和適宜種植區(qū)域,為品種審定和推廣提供重要依據(jù)。在區(qū)域試驗(yàn)布局中,試點(diǎn)分辨力的大小是一個(gè)重要的考慮因素,選擇具有代表性的試驗(yàn)點(diǎn)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)參試品種的特性,不僅可以減少不必要的布點(diǎn)數(shù)量,同時(shí)也節(jié)省了人力和物力[1]。糯玉米是浙江省重要的鮮食旱糧作物,在浙江省糧食生產(chǎn)中占有重要地位。玉米農(nóng)藝性狀主要包括穗行數(shù)、行粒數(shù)、凈穗率、鮮千粒質(zhì)量、出籽率等農(nóng)藝指標(biāo),從不同側(cè)面詮釋了糯玉米的產(chǎn)量性狀。由于這些性狀受到環(huán)境、基因型(品種)以及基因與環(huán)境互作等多因子的共同影響,明確各因子對(duì)糯玉米農(nóng)藝性狀的貢獻(xiàn),對(duì)更好地完成區(qū)試工作,篩選優(yōu)良品種,提高浙江省糯玉米種植的經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

    品種評(píng)價(jià)和試點(diǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性直接影響著優(yōu)良品種的篩選和鑒定評(píng)價(jià)。品種的穩(wěn)定性和適應(yīng)性是評(píng)價(jià)品種優(yōu)劣的重要方面,同時(shí),試點(diǎn)的分辨力、代表性、穩(wěn)定性是衡量一個(gè)地點(diǎn)能否準(zhǔn)確評(píng)價(jià)參試品種特性的重要標(biāo)準(zhǔn),但是由于多環(huán)境(年份和地點(diǎn))下品種和環(huán)境的互作效應(yīng)、年份與地點(diǎn)的互作效應(yīng)形成機(jī)制的復(fù)雜性,關(guān)于區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析目前還沒(méi)有普遍認(rèn)可的最佳模型和方法[2]。長(zhǎng)期以來(lái),作物區(qū)域試驗(yàn)分析中較為常用的分析模型有Eberhart-Russell模型[3]、主效可加互作可乘模型(additive main effects and multiplicative interaction, AMMI)[4]、Finlay-Wilkinson模型[5]等。李本貴等[6]利用AMMI模型分析了小麥區(qū)域試驗(yàn),羅學(xué)芳等[7]采用Eberhart-Russell模型對(duì)四川省一年多點(diǎn)玉米區(qū)試進(jìn)行了聯(lián)合方差分析,何代元等[8]對(duì)黃淮海夏玉米區(qū)試產(chǎn)量采用AMMI模型分析,都表明基因與環(huán)境互作效應(yīng)達(dá)到極顯著水平,篩選出了豐產(chǎn)性高、穩(wěn)定性好的品種。雖然Eberhart-Russell模型和AMMI模型都能解釋品種與環(huán)境的互作效應(yīng),但張群遠(yuǎn)等[9]指出,Eberhart-Russell模型雖然應(yīng)用廣泛,但往往會(huì)碰到模型不適合的問(wèn)題;AMMI模型理論上精確度高,但參數(shù)個(gè)數(shù)不固定,且必須借助圖形分析,不能有效構(gòu)建簡(jiǎn)潔的指標(biāo)。目前,地點(diǎn)分辨力的分析方法主要有變異系數(shù)法、回歸系數(shù)法和AMMI模型Dj值法。樊龍江等[1]、紀(jì)榮昌等[10]采用AMMI模型Dj值法、變異系數(shù)法、回歸系數(shù)法對(duì)區(qū)域試驗(yàn)點(diǎn)進(jìn)行試點(diǎn)分辨力研究,結(jié)果表明:用AMMI模型Dj值法估算試點(diǎn)分辨力更科學(xué),可以得到環(huán)境與基因型獨(dú)立的分量估計(jì);變異系數(shù)法以表型為分析對(duì)象,而表型是基因與環(huán)境互作以及基因型綜合作用的結(jié)果,其參數(shù)估計(jì)不能獨(dú)立評(píng)估環(huán)境分量;回歸系數(shù)法假設(shè)的前提是互作效應(yīng)為線性函數(shù),應(yīng)用效果不太理想。上述模型和方法都不能具體地估算出基因與環(huán)境的互作效應(yīng)值、試點(diǎn)與年份的互作效應(yīng)值、地點(diǎn)效應(yīng)值等,特別是對(duì)多年多點(diǎn)的多環(huán)境區(qū)域試驗(yàn),無(wú)法對(duì)環(huán)境與基因型進(jìn)行獨(dú)立準(zhǔn)確的估計(jì),從而影響對(duì)試點(diǎn)分辨力、試點(diǎn)穩(wěn)定性、品種穩(wěn)定性的準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)。

    本研究對(duì)浙江省糯玉米多年多點(diǎn)的田間區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,采用基于混合線性模型的統(tǒng)計(jì)分析方法,解決了上述方法無(wú)法獨(dú)立估算基因與環(huán)境的互作效應(yīng)值、年份與地點(diǎn)互作效應(yīng)值等其他因子效應(yīng)值的問(wèn)題。利用該統(tǒng)計(jì)方法剖析試點(diǎn)、品種、年份與試點(diǎn)互作以及品種與試點(diǎn)互作等因子對(duì)糯玉米產(chǎn)量性狀以及產(chǎn)量相關(guān)性狀的貢獻(xiàn)率,分析各品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性、適應(yīng)性,各試點(diǎn)的穩(wěn)定性、代表性、分辨力,為區(qū)試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析提供一套科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法,并提出理想?yún)^(qū)試點(diǎn)的建議。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    田間試驗(yàn)于2013、2014、2015年實(shí)施,共8個(gè)試點(diǎn):淳安(L1)、東陽(yáng)(L2)、嘉善(L3)、江山(L4)、寧海(L5)、杭州(L6)、嵊州(L7)、仙居(L8)。29個(gè)參試糯玉米品種分別為:麗都1號(hào)(G1)、綠玉糯2號(hào)(G2)、美玉8號(hào)(G3)、浦甜糯1號(hào)(G4)、錢江糯3號(hào)(G5)、天貴糯161(G6)、天糯828 (G7)、新甜糯88(G8)、浙糯1202(G9)、浙糯1302(G10)、花甜糯K10-1(G11)、花甜糯8013(G12)、豇玉糯6號(hào)(G13)、京科糯569(G14)、京科糯929(G15)、科甜糯2號(hào)(G16)、南粵花糯(G17)、天香3號(hào)(G18)、浙糯1201(G19)、彩花糯11-3(G20)、黑糯181(G21)、花甜糯001(G22)、花甜糯2號(hào)(G23)、科糯082(G24)、美玉15號(hào)(G25)、美玉16號(hào)(G26)、錢江糯2號(hào)(G27)、甜彩糯1號(hào)(G28)、浙甜糯615(G29)。其中,2015年8個(gè)試點(diǎn)種植品種為G1~G10共10個(gè)品種,2014年8個(gè)試點(diǎn)(產(chǎn)量性狀不包含L3)種植品種為G11~G19、G3、G5、G8、G9共13個(gè)品種,2013年8個(gè)試點(diǎn)種植品種為G20~G29、G3、G11、G14、G16共14個(gè)品種。

    田間種植采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),3次重復(fù),小區(qū)面積20 m2,密度為4 000株/667 m2,播種、移栽等田間管理按當(dāng)?shù)亓?xí)慣進(jìn)行。

    1.2 分析方法

    田間試驗(yàn)農(nóng)藝性狀選取糯玉米產(chǎn)量性狀、穗粗、穗長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)、凈穗率、鮮千粒質(zhì)量、出籽率等指標(biāo)。產(chǎn)量性狀(其他農(nóng)藝性狀不含區(qū)組效應(yīng))采取以下混合線性模型進(jìn)行方差分析和效應(yīng)值估算[11-12]:

    其中:Yijkh為第h個(gè)年份第j個(gè)試點(diǎn)第k個(gè)區(qū)組內(nèi)第i個(gè)品種的性狀表型值;u為總體均值;Gi為第i個(gè)品種的品種效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),Gi~(0,σG2);Lj為第j個(gè)試點(diǎn)的效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),Lj~(0,σL2);Yh為第h個(gè)年份的效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),Yh~(0,σh2);GLij為第i個(gè)品種與第j個(gè)地點(diǎn)的互作效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),GLij~(0,σGL2);YLjh為第h個(gè)年份與第j個(gè)地點(diǎn)的互作效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),YLjh~(0,σYL2);Bk(jh)為第h個(gè)年份第j個(gè)地點(diǎn)內(nèi)第k個(gè)區(qū)組效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),Bk(jh)~(0,σB2);eijkh為殘差效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),eijkh~(0,σ2e)。

    采取最小二次無(wú)偏估計(jì)(MINQUE)法估算模型(1)中各效應(yīng)的方差分量,基于方差分量采用調(diào)整的無(wú)偏預(yù)測(cè)法(AUP)預(yù)測(cè)隨機(jī)效應(yīng)值?;陬A(yù)測(cè)出的效應(yīng)值進(jìn)行試點(diǎn)分辨力、試點(diǎn)穩(wěn)定性、品種穩(wěn)定性、品種豐產(chǎn)性等指標(biāo)分析。對(duì)預(yù)測(cè)出的第j個(gè)試點(diǎn)與品種的互作效應(yīng)值(GLij)、第i個(gè)品種效應(yīng)值(Gi)與該品種和各個(gè)地點(diǎn)互作效應(yīng)值(GLij)的合成值分別進(jìn)行方差分析,估計(jì)σGL2和σi

    2,并作為衡量試點(diǎn)分辨力和品種穩(wěn)定性的指標(biāo)。對(duì)于品種豐產(chǎn)性評(píng)價(jià),對(duì)模型預(yù)測(cè)出的品種效應(yīng)值用Tukey法進(jìn)行多重比較,適宜品種的選擇標(biāo)準(zhǔn)為多重比較結(jié)果中標(biāo)有“a”的品種。在適宜的品種中,選取效應(yīng)值高于所有適宜品種效應(yīng)值的品種作為最適宜品種?;谀P?1),將試點(diǎn)效應(yīng)(Lj)作為固定效應(yīng),品種效應(yīng)(Gi)作為隨機(jī)效應(yīng),對(duì)預(yù)測(cè)出的Lj進(jìn)行多重比較,可以篩選出最適宜的地點(diǎn);利用第j個(gè)試點(diǎn)效應(yīng)值(Lj)和該試點(diǎn)與不同年份的互作效應(yīng)值(YLjh)的合成值進(jìn)行方差分析,得到的方差σj2作為衡量試點(diǎn)穩(wěn)定性的標(biāo)準(zhǔn)。

    分別對(duì)每一試點(diǎn)的性狀觀察值采取以下混合線性模型進(jìn)行試驗(yàn)精確度分析[11-12]:

    其中:Yikh為第h個(gè)年份第k個(gè)區(qū)組內(nèi)第i個(gè)品種的性狀值;GYih為品種與年份的互作效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),GYih~(0,σGY2);Bk(h)為第h個(gè)年份內(nèi)第k個(gè)區(qū)組效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)),Bk(h)~(0,σB2);其余效應(yīng)值與模型(1)中的效應(yīng)值一致。對(duì)模型(2)方差分析得出的誤差項(xiàng)均方(mean square error,MSE)按照陳洪梅等[13]的方法計(jì)算試驗(yàn)誤差變異系數(shù)(coefficient of error variation,CEV),公式如下:

    式中:CEV為衡量試驗(yàn)精確度的指標(biāo);Yˉ為單個(gè)試點(diǎn)所有品種的性狀均值。

    統(tǒng)計(jì)分析采用QTModel軟件[14](http://ibi.zju. edu.cn/software)和SAS 9.0軟件的MIXED模塊。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 農(nóng)藝性狀方差分析

    糯玉米產(chǎn)量、穗粗、穗長(zhǎng)、穗行數(shù)、行粒數(shù)、凈穗率、鮮千粒質(zhì)量、出籽率等農(nóng)藝性狀指標(biāo)方差分析見(jiàn)表1。結(jié)果表明:品種效應(yīng)除凈穗率外,其他性狀均達(dá)到極顯著水平,貢獻(xiàn)率在7.4%~67.6%之間,說(shuō)明品種效應(yīng)對(duì)各農(nóng)藝性狀影響差異較大,對(duì)各農(nóng)藝性狀的貢獻(xiàn)程度大小為穗行數(shù)(67.6%)>穗長(zhǎng)(39.9%)>行粒數(shù)(29.4%)>穗粗(23.1%)>產(chǎn)量(14.7%)>鮮千粒質(zhì)量(13.8%)>出籽率(13.6%)>凈穗率(7.4%),可以看出穗行數(shù)和穗長(zhǎng)主要受品種影響,品種間差異較大,凈穗率基本不受品種影響;年份效應(yīng)對(duì)產(chǎn)量、穗長(zhǎng)、鮮千粒質(zhì)量達(dá)到顯著水平,其余農(nóng)藝性狀未達(dá)到顯著水平,對(duì)鮮千粒質(zhì)量貢獻(xiàn)率達(dá)到17.2%,對(duì)其余農(nóng)藝性狀貢獻(xiàn)率很小(基本都在4%以下),說(shuō)明年份效應(yīng)對(duì)鮮千粒質(zhì)量之外的農(nóng)藝性狀影響很?。坏攸c(diǎn)效應(yīng)除穗行數(shù)未達(dá)到顯著水平外,其他性狀均達(dá)到極顯著水平,貢獻(xiàn)率在1.9%~36.3%之間,說(shuō)明地點(diǎn)效應(yīng)對(duì)各農(nóng)藝性狀影響差異比較大,對(duì)各農(nóng)藝性狀的貢獻(xiàn)程度大小為產(chǎn)量(36.3%)>行粒數(shù)(29.3%)>鮮千粒質(zhì)量(27.5%)>出籽率(19.1%)>穗粗(15.4%)>凈穗率(13.0%)>穗長(zhǎng)(8.3%)>穗行數(shù)(1.9%),可以看出產(chǎn)量受地點(diǎn)影響較大,穗行數(shù)和穗長(zhǎng)基本不受地點(diǎn)影響;品種與地點(diǎn)互作效應(yīng)只有產(chǎn)量性狀達(dá)到極顯著水平,貢獻(xiàn)率為10.3%,其他性狀未達(dá)到顯著水平,貢獻(xiàn)率基本在5%以下,說(shuō)明品種與地點(diǎn)互作效應(yīng)對(duì)產(chǎn)量性狀影響較大,對(duì)其他性狀影響較小;年份和地點(diǎn)互作效應(yīng)除穗粗和穗行數(shù)達(dá)到顯著水平外,其余性狀均達(dá)到極顯著水平,貢獻(xiàn)率基本都在15%以上,大小依次為出籽率(37.1%)>產(chǎn)量(25.7%)>凈穗率(20.7%)>行粒數(shù)(16.5%)>穗粗(15.4%)>穗長(zhǎng)(15.1%)>鮮千粒質(zhì)量(10.8%)>穗行數(shù)(5.0%),說(shuō)明年份與地點(diǎn)互作效應(yīng)對(duì)穗行數(shù)影響最小,對(duì)其余性狀都有較大影響,特別是出籽率、產(chǎn)量和凈穗率。地點(diǎn)相關(guān)效應(yīng)(年份與地點(diǎn)互作效應(yīng)+地點(diǎn)效應(yīng))貢獻(xiàn)率在6.9%~62.0%之間,不同農(nóng)藝性狀之間地點(diǎn)相關(guān)效應(yīng)貢獻(xiàn)率差異較大,其中對(duì)產(chǎn)量貢獻(xiàn)率最高,為62.0%,對(duì)構(gòu)成產(chǎn)量相關(guān)農(nóng)藝性狀的貢獻(xiàn)率依次為出籽率(56.2%)>行粒數(shù)(45.8%)>鮮千粒質(zhì)量(38.3%)>凈穗率(33.7%)>穗粗(30.8%)>穗長(zhǎng)(23.4%)>穗行數(shù)(6.9%),說(shuō)明產(chǎn)量、出籽率、行粒數(shù)主要受地點(diǎn)相關(guān)效應(yīng)影響。

    表1 糯玉米農(nóng)藝性狀效應(yīng)方差估計(jì)值及表型方差百分率Table1 Estimated variances and theirpercentages ofphenotypic variance forwaxy maize agronomic traits

    2.2 品種評(píng)價(jià)

    品種評(píng)價(jià)主要是對(duì)品種的穩(wěn)定性、生產(chǎn)水平和適應(yīng)性等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。優(yōu)良品種不僅要在有利的條件下保持高產(chǎn),在不利的條件下也應(yīng)具有相對(duì)高產(chǎn)的能力。所以,一個(gè)應(yīng)用范圍廣的品種應(yīng)具有高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、適應(yīng)性強(qiáng)的基本特征。根據(jù)分析結(jié)果可以看出,基于產(chǎn)量性狀分析的糯玉米品種數(shù)量多達(dá)29個(gè),所以在實(shí)際生產(chǎn)中建議選取最適宜或者部分適宜的品種,并且參考其他相關(guān)指標(biāo)(穩(wěn)定性)來(lái)決定是否推廣種植。

    2.2.1 品種豐產(chǎn)性

    品種豐產(chǎn)性是指品種的生產(chǎn)水平,即一個(gè)品種在整個(gè)區(qū)域中的平均生產(chǎn)能力。按照模型(1)對(duì)糯玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)品種的產(chǎn)量性狀均值(小區(qū)產(chǎn)量)用Tukey法進(jìn)行多重比較,結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)多重比較結(jié)果,選取標(biāo)有“a”的品種作為產(chǎn)量性狀較優(yōu)者,適宜在浙江省推廣和種植,其中標(biāo)有“*”的品種為最適宜品種,宜重點(diǎn)推廣和示范。從表2中可以看出,產(chǎn)量性狀適宜性好的品種有天糯828 (G7)、科甜糯2號(hào)(G16)、京科糯569(G14)、新甜糯88(G8)等4個(gè)品種。

    2.2.2 品種穩(wěn)定性

    品種穩(wěn)定性是指品種在不同環(huán)境下表現(xiàn)出的變異特性。用模型(1)預(yù)測(cè)出的各品種效應(yīng)值(Gi)、品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)值(GLij)計(jì)算,評(píng)價(jià)各品種的地點(diǎn)穩(wěn)定性。從表2可以看出,各品種的值有所差別,其中:浙糯1201(G19)、南粵花糯(G17)、科甜糯2號(hào)(G16)、美玉8號(hào)(G3)等4個(gè)品種的值較小,穩(wěn)定性較高;花甜糯8013(G12)、美玉15號(hào)(G25)、天貴糯161(G6)、浙糯1202(G9)等4個(gè)品種的值較大,穩(wěn)定性較差。

    2.3 試點(diǎn)評(píng)價(jià)

    2.3.1 試點(diǎn)總體精度

    試點(diǎn)精度是指試驗(yàn)中相同處理的重復(fù)觀測(cè)值間相互接近的程度,直接反映了區(qū)域試驗(yàn)的質(zhì)量;試驗(yàn)精確度越高,品種間差異的鑒別越準(zhǔn)確。以試點(diǎn)產(chǎn)量為依據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,用模型(2)計(jì)算出誤差項(xiàng)均方(MSE),用式(3)計(jì)算誤差變異系數(shù)(CEV),結(jié)果見(jiàn)表3。誤差變異系數(shù)(CEV)越小,試驗(yàn)精確度越高。一般而言,田間試驗(yàn)的CEV若小于10%,說(shuō)明試驗(yàn)誤差控制得較好,通常在區(qū)域試驗(yàn)中可容忍的CEV為12%。從表3中可以看出,該輪區(qū)域試驗(yàn)(8個(gè)試點(diǎn))的 CEV均低于10%,試驗(yàn)的總體CEV為4.63%,小于10%:說(shuō)明浙江省糯玉米品種區(qū)域試驗(yàn)的整體水平較高,試驗(yàn)誤差控制得較好,數(shù)據(jù)可信。

    表2 各品種產(chǎn)量均值多重比較和穩(wěn)定性分析Table2 Multiple comparison of the mean value and analysis of the Table 2 stability for yield ofvariety

    2.3.2 試點(diǎn)生產(chǎn)水平

    試點(diǎn)生產(chǎn)水平是指一個(gè)試點(diǎn)產(chǎn)量水平的高低,反映了該試點(diǎn)的環(huán)境條件(包括試驗(yàn)條件)是否適宜參試品種的生長(zhǎng),一般用一個(gè)試點(diǎn)所有參試品種的產(chǎn)量均值來(lái)表示。2013、2014和2015年區(qū)試各試點(diǎn)所有參試品種的產(chǎn)量均值見(jiàn)表3。從中可以看出:8個(gè)試點(diǎn)產(chǎn)量均值存在較大差異,說(shuō)明不同試點(diǎn)的生產(chǎn)水平有高有低,平均產(chǎn)量越高,生產(chǎn)水平越高;嵊州的生產(chǎn)水平最高,杭州的生產(chǎn)水平最低,其余試點(diǎn)的生產(chǎn)水平中等。

    2.3.3 試點(diǎn)分辨力

    試點(diǎn)分辨力是指一個(gè)試點(diǎn)上參試品種所表現(xiàn)的變異大小。分辨力高的試點(diǎn),品種間的變異大,表明該試點(diǎn)的環(huán)境條件有利于充分展現(xiàn)參試品種間的差異,有利于不同品種的比較。地點(diǎn)分辨力研究主要是考察基因型(品種)與地點(diǎn)互作效應(yīng)的大小,對(duì)產(chǎn)量性狀單個(gè)試點(diǎn)各個(gè)品種與地點(diǎn)互作效應(yīng)進(jìn)行方差分析求出σGL2,其值越大,該試點(diǎn)對(duì)品種的分辨能力越強(qiáng)。從表3中可以看出:各個(gè)試點(diǎn)對(duì)品種的分辨能力有所差別,嘉善、杭州、淳安等3個(gè)試點(diǎn)的σGL

    2值均較大,具有較強(qiáng)的品種分辨力,其中嘉善的分辨力最強(qiáng);寧海、仙居2個(gè)試點(diǎn)的σGL2值較小,對(duì)參試品種的分辨力較弱。

    2.3.4 試點(diǎn)代表性

    試點(diǎn)代表性分為2種,分別為普遍代表性和特殊代表性。普遍代表性是指一個(gè)試點(diǎn)上的試驗(yàn)結(jié)果與整個(gè)區(qū)試結(jié)果的一致程度,反映了試點(diǎn)對(duì)整個(gè)區(qū)試環(huán)境的代表程度。相反,特殊代表性是指一個(gè)試點(diǎn)上的試驗(yàn)結(jié)果與整個(gè)區(qū)試結(jié)果的不一致程度,反映了試點(diǎn)對(duì)某一類特殊環(huán)境的代表程度。試點(diǎn)代表性用每一個(gè)地點(diǎn)的各品種表型值與各品種總體均值的相關(guān)系數(shù)來(lái)表示,相關(guān)系數(shù)越大,試點(diǎn)普遍代表性越高,反之,試點(diǎn)特殊代表性越高。用模型(1)預(yù)測(cè)的產(chǎn)量性狀品種效應(yīng)值(Gi)、地點(diǎn)效應(yīng)值(Lj)、品種與地點(diǎn)互作效應(yīng)值(GLij)合成值之間的相關(guān)系數(shù)(表3)作為評(píng)價(jià)試點(diǎn)代表性的標(biāo)準(zhǔn)。從中可以看出:東陽(yáng)、江山、淳安、杭州4個(gè)試點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)較高,普遍代表性較好,宜鑒別廣泛適應(yīng)性的品種;嵊州、嘉善2個(gè)試點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)較低,特殊代表性較高,適于鑒別一些特殊性狀的品種。

    2.3.5 試點(diǎn)穩(wěn)定性和效應(yīng)值綜合評(píng)價(jià)

    試點(diǎn)穩(wěn)定性是指一個(gè)試點(diǎn)在不同年份試驗(yàn)中表現(xiàn)出的變異程度,反映了試點(diǎn)的試驗(yàn)環(huán)境條件的穩(wěn)定性,包括試點(diǎn)環(huán)境對(duì)不同氣候條件的緩沖能力[9]。選取糯玉米產(chǎn)量性狀,用模型(1)預(yù)測(cè)出的地點(diǎn)效應(yīng)均值(Lj)和地點(diǎn)與年份互作效應(yīng)(GLij)計(jì)算,評(píng)價(jià)各試點(diǎn)的穩(wěn)定性,以及對(duì)地點(diǎn)效應(yīng)均值(Lj)用Tukey法進(jìn)行多重比較。值越大,試點(diǎn)穩(wěn)定性越差,越小,試點(diǎn)穩(wěn)定性越高。從表3中可以看出:嵊州產(chǎn)量均值最高,但穩(wěn)定性最差;東陽(yáng)穩(wěn)定性最好,產(chǎn)量均值中等偏高;嘉善穩(wěn)定性和產(chǎn)量均值處于中等水平。

    表3 試點(diǎn)精度、平均產(chǎn)量、分辨力、代表性、穩(wěn)定性分析及試點(diǎn)效應(yīng)的多重比較Table3 Analysis ofprecision,mean yield,distinguishability,representativeness,stability oflocations and multiple comparison oflocation effect

    3 討論

    糯玉米的農(nóng)藝性狀受到基因型、環(huán)境(年份和地點(diǎn))以及基因型與環(huán)境互作等多因子共同影響。前人的研究多注重平均值的比較,不涉及多產(chǎn)區(qū),品種、地點(diǎn)效應(yīng)作為固定效應(yīng)。區(qū)域試驗(yàn)中采用不同的分析模型對(duì)結(jié)果有較大影響,甚至達(dá)到嚴(yán)重差異。通常,區(qū)試的目標(biāo)在于篩選出性狀綜合表現(xiàn)較好、在生態(tài)區(qū)可推廣應(yīng)用的新品種,以及適合區(qū)試的理想試點(diǎn)。因此,一般將品種作為固定效應(yīng),而年份、地點(diǎn)及其與品種的互作效應(yīng)都作為隨機(jī)效應(yīng),當(dāng)參試品種數(shù)目較多時(shí),品種也可作隨機(jī)效應(yīng)處理。無(wú)論是多年多點(diǎn)、多年單點(diǎn)或單年多點(diǎn)的作物區(qū)域試驗(yàn),采用基于混合線性模型的分析策略較為合適。

    目前,多環(huán)境區(qū)試資料分析常采用AMMI模型[7-8],能分析品種與環(huán)境的互作效應(yīng),但AMMI模型是一個(gè)固定模型,只適用于分析單年多點(diǎn)的區(qū)試,不適合分析多年多點(diǎn)的試點(diǎn)資料。胡希遠(yuǎn)等[2,15]指出,Eberhart-Russell模型、AMMI模型并不適合所有試驗(yàn)資料,而混合線性模型可借助多種方差-協(xié)方差結(jié)構(gòu)來(lái)反映各類試驗(yàn)數(shù)據(jù),能很好適應(yīng)方差同質(zhì)和異質(zhì)的情況。本研究是一個(gè)多年多點(diǎn)的區(qū)域試驗(yàn),采用基于混合線性模型的方法,運(yùn)用QTModel軟件和SAS軟件分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)。基于預(yù)測(cè)出的各效應(yīng)分量值分析試點(diǎn)穩(wěn)定性、代表性、分辨力、均值差異以及品種穩(wěn)定性、均值差異。對(duì)于各試點(diǎn)的穩(wěn)定性,一般用不同年份間同一組參試品種性狀的相關(guān)系數(shù)表示;試點(diǎn)分辨力,一般用試點(diǎn)對(duì)品種指數(shù)的回歸系數(shù)或各試點(diǎn)參試品種間的遺傳變異系數(shù)來(lái)表示;品種的穩(wěn)定性,采用各試點(diǎn)觀測(cè)值對(duì)環(huán)境指數(shù)的簡(jiǎn)單回歸進(jìn)行分析[3],但是這些分析方法都沒(méi)有將具體的效應(yīng)值分離進(jìn)行計(jì)算,無(wú)法獨(dú)立分析試點(diǎn)穩(wěn)定性、分辨力以及品種穩(wěn)定性。我們通過(guò)估算品種效應(yīng)值、試點(diǎn)效應(yīng)值,以及品種與試點(diǎn)互作效應(yīng)值、試點(diǎn)與年份的效應(yīng)值,對(duì)各具體指標(biāo)進(jìn)行了獨(dú)立分析。例如,基于各試點(diǎn)效應(yīng)值、試點(diǎn)與各年份的互作效應(yīng)值進(jìn)行試點(diǎn)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià),基于各品種效應(yīng)值、品種與不同地點(diǎn)的互作效應(yīng)值進(jìn)行品種的穩(wěn)定性評(píng)價(jià),使得分析更為簡(jiǎn)潔直觀。

    根據(jù)浙江省2013—2015年糯玉米區(qū)試結(jié)果,我們對(duì)浙江省8個(gè)區(qū)試點(diǎn)29個(gè)參試品種進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià):8個(gè)試點(diǎn)的生產(chǎn)水平有較大差異,其中生產(chǎn)水平較高的試點(diǎn)為嵊州和江山;8個(gè)區(qū)試點(diǎn)的試驗(yàn)誤差變異系數(shù)均較小,試驗(yàn)均有效;嘉善、淳安等2個(gè)試點(diǎn)具有較強(qiáng)的品種鑒別力,寧海、仙居等2個(gè)試點(diǎn)對(duì)品種鑒別力較弱;東陽(yáng)、江山、淳安、杭州等4個(gè)試點(diǎn)普遍代表性高,適于鑒別具有廣泛適應(yīng)性的品種,是理想的糯玉米區(qū)試點(diǎn)和育種點(diǎn);嵊州、嘉善等2個(gè)試點(diǎn)特殊代表性高,適于鑒別一些特殊性狀的品種;東陽(yáng)、江山等2個(gè)試點(diǎn)在產(chǎn)量性狀上穩(wěn)定性好、生產(chǎn)水平高。通過(guò)產(chǎn)量性狀篩選出適宜浙江省種植的品種為天糯828、科甜糯2號(hào)、京科糯569、新甜糯88等4個(gè)品種,穩(wěn)定性較好的品種為浙糯1201、南粵花糯、科甜糯2號(hào)、美玉8號(hào)等4個(gè)品種,綜合考慮穩(wěn)定性及產(chǎn)量因素,認(rèn)為科甜糯2號(hào)為適宜浙江省種植的糯玉米品種。

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    LI Yan1,LIN Feng2,LI Lulu2,XU Haiming2*
    (1.Seed Management Station of Zhejiang Province,Hangzhou 310020,China; 2.Institute of Crop Science,College of Agriculture and Biotechnology,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China)

    waxy maize;agronomic trait;regionaltrial;location evaluation;variety evaluation;mixed linearmodel

    ):李燕(http://orcid.org/0000-0002-6078-6944),E-mail:liyan00@163.com

    2016-11-21;接受日期(Accepted):2016-12-08

    S 513;S 338

    A

    10.3785/j.issn.1008-9209.2016.11.211

    浙江省“三農(nóng)六方”科技協(xié)作項(xiàng)目[CTZB-F150922AWZ-SNY1(2)]。

    *通信作者(Corresponding author):徐海明(http://orcid.org/0000-0002-0675-4087),E-mail:hmxu@zju.edu.cn

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