張遠(yuǎn)蓋 顧勇 夏春 夏建華 張永輝 彭勇 雷曉 張明金 趙錦超 唐珊 蔣勝
摘要 為科學(xué)定量分析環(huán)境、品種因素、GEI對煙葉種植產(chǎn)量變異的影響,研究了4個主要煙葉品種的穩(wěn)定性和地點的敏感度。利用AMMI模型雙標(biāo)圖對四川省敘永縣、古藺縣、興文縣,貴州省金沙縣的云煙87、云煙85、云煙99、云煙105品種穩(wěn)定性和地點分辨力進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,云煙87為高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)品種,云煙85和云煙99具有廣適性,云煙99的產(chǎn)值穩(wěn)定且在瀘州有較好的表現(xiàn);宜賓興文縣對品種產(chǎn)量差異敏感,畢節(jié)金沙縣對品種產(chǎn)值差異的分辨力較強。
關(guān)鍵詞 AMMI;雙標(biāo)圖;品種;穩(wěn)定性;分辨力
中圖分類號:S338 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2095-3305(2018)02-068-03
DOI: 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.02.029
國內(nèi)外眾多學(xué)者[1-4]認(rèn)為,AMMI模型對于分析品種穩(wěn)定性具有理想的效果,可將方差分析和主成分分析有機地結(jié)合在一起,并借助雙標(biāo)圖和互作效應(yīng)值直觀而定量地描述GEI(基因型與環(huán)境的互作),進(jìn)而對品種的穩(wěn)定性和試點分辨力做出評價[5]。目前該模型被廣泛用于基因型與環(huán)境互作效應(yīng)分析、農(nóng)作物[6-13]區(qū)域試驗的產(chǎn)量性狀分析和作物性狀配合力分析[14-16]。文中擬用AMMI模型對四川省瀘州、宜賓、貴州省畢節(jié)3個植煙區(qū)4個烤煙品種的產(chǎn)量、產(chǎn)值進(jìn)行研究,定量分析了環(huán)境、品種因素、GEI對產(chǎn)值量變異的影響,以驗證品種的穩(wěn)定性和地點的分辨力。
1 材料與方法
1.1 試驗設(shè)計
參試烤煙品種4個,分別為:云煙87(g1)、云煙85(g2)、云煙99(g3)、云煙105(g4);參試地點4個,分別為:瀘州敘永縣(e1)、瀘州古藺縣(e2)、 宜賓興文縣(e3)、畢節(jié)金沙縣(e4)。采用隨機區(qū)組設(shè)計,3次重復(fù),每品種各小區(qū)種植60株,設(shè)為3行區(qū),每行20株,栽培規(guī)格為1.2 m×0.5 m,折算667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值。
1.2 統(tǒng)計方法
AMMI模型中,主效應(yīng)可加,GEI采用若干個乘積項之和進(jìn)行估算,公式如下:
式中,yge為是在環(huán)境e中品種g的產(chǎn)量,μ為總體平均值,αg為品種平均偏差(各個環(huán)境的平均值減去總的平均值),λn為是第n個主成分分析的平均值,δgn為第n個主成分的品種主成分得分,γδn為第n個主成分的環(huán)境主成分得分,n是在模型主成分分析中主成分因子軸的總個數(shù),θge為殘差。
采用DPS 9.01統(tǒng)計分析軟件的AMMI模型分析模塊進(jìn)行分析。
2 結(jié)果與分析
2.1 品種、試點的667 m2產(chǎn)量、667 m2產(chǎn)值變異及變異分量
從表1可以看出,煙草4個品種在4個環(huán)境進(jìn)行的產(chǎn)量試驗存在極顯著的品種、環(huán)境互作效應(yīng),其變異的平方和占總處理平方和的38.63%,變異的平方和占總處理平方和的52.80%,環(huán)境變異的平方和占總處理平方和的8.57%,這表明品種間的差異是引起產(chǎn)量差異的主要原因。
產(chǎn)值聯(lián)合方差分析表明:品種和GEI存在極顯著差異,與環(huán)境間的差異不顯著,品種變異的平方和占總處理平方和的54.07%,GEI變異的平方和占總處理平方和的43.54%,這表明品種間的差異是引起產(chǎn)值差異的主要原因。
AMMI模型分析表明,前面2個IPCA軸達(dá)到極顯著水平,不顯著的IPCA軸的變異合并為殘差,即噪聲。兩者累計解釋交互作用的99%以上,而667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值線性回歸模型僅分別解釋了74.67%和42.29%的GEI平方和,這說明AMMI模型分析GEI更加有效。
2.2 品種穩(wěn)定性和地點分辨力
2.2.1 以667 hm2產(chǎn)量為x軸 AMMI1雙標(biāo)圖(圖1)橫坐標(biāo)反映667 m2產(chǎn)量高低,品種圖標(biāo)比地點圖標(biāo)分散,表明同一地點、不同品種的667 m2產(chǎn)量差異大,而同一品種在不同地點的667 m2產(chǎn)量差異相對較小;縱坐標(biāo)反映GEI差異,以IPCA1=0做一條水平線,圖標(biāo)越接近IPCA1零值,則品種的穩(wěn)定性越好或地點的分辨力越低,品種的穩(wěn)定性g1>g3>g2>g4,地點的分辨力e4>e1>e2>e3;在垂直方向,作IPCA1=0水平線,品種與同在該水平線一側(cè)的地點有正的互作,與另一側(cè)的地點有負(fù)的互作,g1、g4在試點e4有較好的適應(yīng)性,g2、g3在試點e1、e2、e3有較好的適應(yīng)性。
AMMI1雙標(biāo)圖代表了79.16%的GEI變異信息,基本能夠推斷品種穩(wěn)定性和地點分辨力,AMMI2雙標(biāo)圖(圖2)代表了99.89%的GEI變異,在該基礎(chǔ)上進(jìn)行推斷更加準(zhǔn)確,在AMMI2雙標(biāo)圖中,離坐標(biāo)原點越近,品種越穩(wěn)定,試點分辨力越低。穩(wěn)定性最好的品種是g1,分辨力最高的試點是e3。
2.2.2 以667 hm2產(chǎn)值為x軸 由圖3可以看出,在反映667 m2產(chǎn)值高低的橫坐標(biāo)軸上,品種圖標(biāo)比試點圖標(biāo)分散,表明同一地點、不同品種的667 m2產(chǎn)值差異大,而同一品種在不同地點的667 m2產(chǎn)值差異相對較??;在反映GEI變異的縱坐標(biāo)軸上,品種的穩(wěn)定性g2>g3>g1>g4,地點分辨力e4>e1>e2>e3;g4在e3、e4試點有較好的適應(yīng)性,g1、g2、g3在e1、e2試點有較好的適應(yīng)性。
AMMI1雙標(biāo)圖代表了73.19%的GEI變異信息,基本能夠推斷品種穩(wěn)定性和地點分辨力,AMMI2雙標(biāo)圖(圖4)代表了99.77%的GEI變異,在該基礎(chǔ)上進(jìn)行推斷更加準(zhǔn)確,圖中顯示,穩(wěn)定性最好的品種是g3,分辨力最高的地點是e4。
3 結(jié)論與討論
試驗結(jié)果表明,以667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值作為衡量指標(biāo),供試烤煙品種的貢獻(xiàn)率大于環(huán)境,其他品種需要做進(jìn)一步的試驗驗證。云煙87具有較高且穩(wěn)定的產(chǎn)量,但是產(chǎn)值的穩(wěn)定性稍差;云煙85和云煙99具有廣適性,其中云煙99的產(chǎn)值穩(wěn)定且在瀘州有較好的表現(xiàn);宜賓興文縣對品種產(chǎn)量差異敏感,畢節(jié)金沙縣對品種產(chǎn)值差異的分辨力較強。
參考文獻(xiàn)
[1] 黃英姿、毛盛賢. 基因型與環(huán)境互作研究進(jìn)展[J].作物學(xué)報, 1992,18(2):116-125.
[2] 王磊, 張群遠(yuǎn), 張曉東. 產(chǎn)量區(qū)域試驗統(tǒng)計分析-因子設(shè)計的AMMI分析[J].北京:中國農(nóng)業(yè)科技出版社, 2001.
[3] 胡秉民, 耿旭.作物穩(wěn)定性分析法[J].北京:科學(xué)出版社,1993.
[4] 張群遠(yuǎn), 孔繁玲. 作物品種區(qū)域試驗統(tǒng)計分析模型的比較[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2002, 35(4):365-371.
[5] 張澤,魯成,向仲懷. 基于AMMI模型的品種穩(wěn)定性分析[J].作物學(xué)報,1998,24(3) :304-309.
[6] ROBINSON J, JALLI M. Sensitivity of resistance to net blotch in barley[J].Journal of Phytopathology, 1999, 147:235-241.
[7] NEWMAN G, HARRIS I M, EDWARDS J G. Determining the physical properties of flax fibre for industrial applications:the influence of agronomic practice[M]. Annals of Applied Biology, 2006, 149:15-25.
[8] 郭天財,馬冬云,朱云集,等.冬播小麥品種主要品質(zhì)性狀的基因型與環(huán)境及其互作效應(yīng)分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2004, 37(7):948-953.
[9] 蔣開鋒,鄭家奎,趙甘霖,等.基于AMMI模型的NCⅡ交配設(shè)計試驗的配合力分析[J].作物學(xué)報, 2000, 26(6):959-962.
[10] 萬向元,胡培松,王海蓮,等,水稻品種直鏈淀粉含量糊化溫度和蛋白質(zhì)含量的穩(wěn)定性分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2005, 38(1):1-6.
[11] 曾獻(xiàn)英. AMMI 模型在棉花區(qū)域試驗中的應(yīng)用[J].棉花學(xué)報, 2004,16(4):233-235.
[12] 屠曾平.水稻光合特性研究與高光效育種[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 1997,30(3):28-35.
[13] WAMATU J N, THOMAS E. The influence of genotype×environment interaction on the grain yields of 10 pigeonpea cultivars grown in Kenya[J]. Journal of Agronomy and Crop Science, 2002, 188:25-33.
[14] SUDARIA, IMID S, VRATARI M. Characterization of genotype by environment interactions in soybean breeding programmes of southeast Europe[J]. Plant Breeding, 2006, 125:191-194.
[15] FAN L J,HU B M,SHI C H,et al. A method of choosing locations based on genotype×environment interaction for regional trials of rice[J]. Plant Breeding, 2001, 120:139-142.
[16] ADUGNA W, LABUSCHAGNE M T. Genotype×environment interactions and phenotypic stability analyses of linseed in Ethiopia[J]. Plant Breeding, 2002, 121:66-71.
責(zé)任編輯:劉赟