江蘇省小麥品種(系)籽粒產(chǎn)量基因型與環(huán)境互作分析

姚金保，張 鵬，余桂紅，馬鴻翔，楊學(xué)明，周淼平，張平平

(1. 江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院糧食作物研究所/江蘇省農(nóng)業(yè)生物學(xué)重點實驗室，江蘇南京 210014； 2. 揚州大學(xué)江蘇省糧食作物現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇揚州 225009)

小麥?zhǔn)墙K省種植面積僅次于水稻的重要糧食作物，常年小麥種植面積穩(wěn)定在220萬hm2，總產(chǎn)約 1 000萬t以上，面積、產(chǎn)量均居全國前列，為全國的糧食生產(chǎn)安全與穩(wěn)定起到了重要作用。江蘇地處長江、淮河下游，全省麥作以淮河-蘇北灌溉總渠為界，分屬麥作兩大生態(tài)類型區(qū)，其中淮北地區(qū)為黃淮平原冬麥區(qū)，淮南地區(qū)為長江中下游平原冬麥區(qū)。江蘇兩大麥作區(qū)地域廣闊，耕作制度、土壤類型以及生態(tài)環(huán)境復(fù)雜多樣，地區(qū)間產(chǎn)量波動較大，品種的遺傳背景、生態(tài)型差異明顯，如何準(zhǔn)確篩選豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性好的小麥品種是育種工作者關(guān)注的問題。長期以來，小麥區(qū)域試驗對品種產(chǎn)量分析通常采用方差分析法，即利用新復(fù)極差估測參試品種間產(chǎn)量的差異顯著性，常常忽略了對品種穩(wěn)定性分析。品種穩(wěn)定性主要取決于基因型(G)與環(huán)境(E)互作效應(yīng)的大小，互作效應(yīng)越大，說明品種對地點的環(huán)境因子越敏感，產(chǎn)量越不穩(wěn)定[1]。在農(nóng)作物品種多點試驗中，由于基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的存在，常常發(fā)現(xiàn)一個基因型在某一特定環(huán)境條件下表現(xiàn)良好，但在其他環(huán)境中可能表現(xiàn)較差，導(dǎo)致表型值與遺傳數(shù)值之間的關(guān)系降低，從而使育種家對基因型效應(yīng)的評估存在偏差[2-3]。Yates和Cochran[4]最早采用線性回歸模型分析基因型與環(huán)境互作，但該方法只能解釋基因型與環(huán)境互作方差中很小的部分，對分析結(jié)果造成較大誤差[5]。加性主效和乘積交互作用模型(addition main effects and multiplication interaction model，簡稱AMMI模型)通過方差分析(ANVOA)與主成分分析(PCA)相結(jié)合，能夠解釋較大部分的基因型與環(huán)境互作信息，與方差分析和線性回歸模型分析相比，該模型應(yīng)用范圍更廣且更有效[6-8]。目前國內(nèi)外學(xué)者已將AMMI模型應(yīng)用到水稻[9]、小麥[10]、大麥[11]、玉米[12]、棉花[13]、油菜[14]、大豆[15]、甘薯[16]、豌豆[17]等作物的試驗分析研究，但該模型在江蘇省小麥區(qū)域試驗中的應(yīng)用尚未見報道。本研究擬利用AMMI模型對2018-2019年度江蘇省小麥區(qū)域試驗產(chǎn)量資料進行分析，以期為江蘇小麥新品種合理利用、試點科學(xué)設(shè)置提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

參試材料來源于2018-2019年度江蘇省小麥良種區(qū)域試驗，其中淮南區(qū)域試驗A組參試品種(系)15個，對照品種為揚麥20，試點共12個，試點分布在江蘇省淮河以南地區(qū)；淮北區(qū)域試驗C組參試品種(系)14個，對照品種為淮麥20，試點共12個，試點分布在江蘇省淮河以北地區(qū)。江蘇兩大麥作區(qū)具有不同的氣候條件，本年度江蘇淮南地區(qū)小麥全生育期積溫2 372.2 ℃，較常年多193.3 ℃；降水量454.2 mm，較常年少42.4 mm，日照時數(shù)883.8 h，較常年少217.1 h。江蘇淮北地區(qū)小麥全生育期積溫2 484.9 ℃，較常年多213.4 ℃，降水量230.3 mm，較常年少31.2 mm，日照時數(shù)1 218.2 h，較常年少88.2 h。在小麥生育期間，降水量分布極不均勻：出苗至返青拔節(jié)期雨水偏多，光照少；拔節(jié)至灌漿成熟期間以晴好天氣為主，溫度適宜，光照充足，有利于籽粒灌漿充實，粒重較常年明顯提高。各品種(系)、試點的代碼和平均產(chǎn)量見表1。

1.2 試驗設(shè)計

試驗均采用隨機區(qū)組設(shè)計，重復(fù)3次，小區(qū)面積13.3 m2。各試點基本苗控制在225 萬株·hm-2。各試點總施氮量(純N)為270～300 kg·hm-2，氮肥分基肥、苗肥和拔節(jié)孕穗肥3次施用，三者比例為5︰2︰3。氮肥︰磷肥(P2O5)︰鉀肥(K2O)施用比例為1︰0.5︰ 0.5，磷、鉀肥基施。田間記載和室內(nèi)考種按江蘇省小麥區(qū)域試驗統(tǒng)一方案執(zhí)行，成熟后按小區(qū)收獲、脫粒、曬干、揚凈后稱重計產(chǎn)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

AMMI模型分析參照王磊等[18]的方法，穩(wěn)定性參數(shù)D參照張澤等[19]的方法計算，數(shù)據(jù)處理采用DPS軟件(16.05版)[20]。

表1 參試品種(系)、試點及平均產(chǎn)量Table 1 Varieties(lines),testing locations and average yield of wheat in the regional trial

2 結(jié)果與分析

2.1 參試品種(系)產(chǎn)量的AMMI模型分析

經(jīng)聯(lián)合方差分析，淮南區(qū)試A組參試小麥品種(系)產(chǎn)量的基因型(G)、環(huán)境(E)和基因型×環(huán)境(G×E)交互效應(yīng)均達極顯著水平(P<0.01)，其中環(huán)境的平方和占處理平方和的89.55%，而基因型的平方和僅占3.10%，G×E交互作用的平方和占7.35%(表2)。這表明小麥產(chǎn)量的環(huán)境間變異遠(yuǎn)大于基因型間變異，而G×E交互效應(yīng)是基因效應(yīng)的2.37倍，也說明G×E交互作用對合理評價品種(系)關(guān)系重大。對互作主成分得分(IPCA)的顯著性測驗結(jié)果表明，有5個乘積項表達的基因型和環(huán)境互作信息達極顯著水平(P< 0.01)，將剩余不顯著的IPCA合并為殘差。IPCA1、IPCA2、IPCA3、IPCA4和IPCA5的平方和分別占互作平方和的39.31%、21.23%、 14.19%、13.37%和4.69%，合計解釋了92.79%的互作平方和。

由表3可知，淮北C組區(qū)試基因型、環(huán)境、 G×E交互作用的平方和分別占處理平方和的 12.89%、70.91%和16.19%，且三者的P值均小于0.01。其中，環(huán)境的變異遠(yuǎn)高于基因型間的變異，在總變異中占主導(dǎo)地位；G×E交互作用的變異是基因型間變異的1.26倍。對互作主成分得分(IPCA)的顯著性測驗結(jié)果表明，IPCA1～IPCA3均達到極顯著水平(P<0.01),三者的平方和共占交互作用平方和的72.32%。

表2 淮南小麥品種區(qū)域試驗產(chǎn)量方差分析和AMMI模型分析Table 2 Analysis of variance and AMMI model analysis of wheat variety in the Huainan regional trial

表3 淮北小麥品種區(qū)域試驗產(chǎn)量方差分析和AMMI模型分析Table 3 Analysis of variance and AMMI model analysis of wheat variety in the Huaibei regional trial

2.2 參試品種(系)的穩(wěn)定性分析

2.2.1 AMMI雙標(biāo)圖分析

圖1和圖2給出的是基于淮南和淮北兩組區(qū)試小麥品種(系)和地點平均產(chǎn)量和IPCA1值的AMMI1雙標(biāo)圖。從圖1中看出，在反映產(chǎn)量高低的橫坐標(biāo)上，試點圖標(biāo)遠(yuǎn)比品種(系)圖標(biāo)分散，表明環(huán)境間的產(chǎn)量變異遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于品種(系)間的產(chǎn)量變異。品種(系)中，V1產(chǎn)量最高，其次是V12、V8和V14，V9產(chǎn)量最低；環(huán)境中，E2產(chǎn)量最高，其次是E8、E7和E5，E1產(chǎn)量最低?？v坐標(biāo)方向反映的是基因型與環(huán)境交互作用(GEI)的差異，圖標(biāo)越接近IPCA1橫軸，表示GEI越小，品種(系)的穩(wěn)定性越好。品系V11、V4、V2、V8的IPCA值最靠近橫軸，說明這4個品系的GEI小，穩(wěn)定性好；而品系V9的IPCA1值離橫軸最遠(yuǎn)，說明該品系對環(huán)境敏感，穩(wěn)定性最差。從圖2可以看出，品系V5的產(chǎn)量最高，其次是V12、V4和V6，V10產(chǎn)量最低；環(huán)境E12的產(chǎn)量最高，其次是E4、E1和E7，E11產(chǎn)量最低。品系V11的IPCA1值最靠近橫軸，穩(wěn)定性最好，其次是V3和V13，而V10和V6的穩(wěn)定性較差。

圖1 淮南小麥區(qū)試產(chǎn)量AMMI1雙標(biāo)圖Fig.1 AMMI1 biplot of wheat yield in Huainan

圖2 淮北小麥區(qū)試產(chǎn)量AMMI1雙標(biāo)圖Fig.2 AMMI1 biplot of wheat yield in Huaibei

AMMI1雙標(biāo)圖只分別代表了淮南39.31%和淮北36.27%的GEI變異信息，由此推斷的品種穩(wěn)定性不夠全面。而利用IPCA1和IPCA2所作的AMMI2雙標(biāo)圖(圖3和圖4)則分別解釋了淮南和淮北GEI平方和的60.54%和56.53%，其結(jié)果較為可靠。在AMMI2雙標(biāo)圖中，品種(系)越接近原點，說明該品種(系)穩(wěn)定性越好。由圖3可以看出，品系V2的穩(wěn)定性最好，其次為V14、V15和V12，V9離原點最遠(yuǎn)，穩(wěn)定性最差。在圖4中，穩(wěn)定性最好的品系為V11，較好的品系有V3、V14和V8，V10穩(wěn)定性最差。

圖3 淮南小麥區(qū)試產(chǎn)量AMMI2雙標(biāo)圖 Fig.3 AMMI2 biplot of wheat yield in Huainan

圖4 淮北小麥區(qū)試產(chǎn)量AMMI2雙標(biāo)圖Fig.4 AMMI1 biplot of wheat yield in Huaibei

2.2.2 穩(wěn)定性參數(shù)法

AMMI雙標(biāo)圖只能直觀地了解品種(系)和環(huán)境的交互作用，為了更全面、準(zhǔn)確地評判品種(系)的穩(wěn)定性，須結(jié)合穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)對品種(系)穩(wěn)定性進行度量，Dg值越小，品種(系)的穩(wěn)定性越好。由表2和表3可知，IPCA1和IPCA2的變異平方和分別占淮南和淮北所有顯著的IPCA總變異平方的65.25%和78.17%，還分別有34.75%和21.83%為其他顯著的IPCA所擁有。因此，利用淮南A組和淮北C組區(qū)試各品種(系)所有顯著的IPCA得分，計算各品種(系)穩(wěn)定性參數(shù)(Dg)(表4和表5)。由表4可知，淮南A組區(qū)試參試品種(系)穩(wěn)定性排序為V2>V12>V15>V14>V10>V13>V1>V3>V4>V5>V11>V8>V6>V7>V9，即V2、V12、V15、V14和V10穩(wěn)定性較好。由表5可知，淮北C組區(qū)試各品種(系)穩(wěn)定性表現(xiàn)為V11>V14>V3>V5>V9>V12>V1> V4>V6>V7>V2>V13>V8>V10，表明V11、V14、V3、V5、V9穩(wěn)定性較好。

表4 淮南小麥區(qū)域試驗品種(系)在顯著互作主成分軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)Table 4 Score and stability parameters of wheat varieties(lines) in the principle component axis of significant interaction in Huainan

表5 淮北小麥區(qū)域試驗品種(系)在顯著互作主成分軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)Table 5 Score and stability parameters of wheat varieties(lines) in the principle component axis of significant interaction in Huaibei

結(jié)合AMMI雙標(biāo)圖、Dg值以及品種(系)平均產(chǎn)量，淮南A組區(qū)試V2(寧紅1479)、V12(金豐1701)和V14(鹽麥0816)屬于高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品系，其產(chǎn)量較所有參試品種(系)平均產(chǎn)量分別增加0.85%、2.52%和1.95%；V15(揚麥20，CK)和V10(寧紅1119)穩(wěn)定性好，但產(chǎn)量偏低；V1(寧麥1512)、V3(寧麥資15318)、V11(農(nóng)麥178)和V13(宏麥1703)屬于穩(wěn)產(chǎn)性一般、產(chǎn)量較高的品系；V8(揚15-128)和V6(鎮(zhèn)14034)雖然產(chǎn)量較高，但穩(wěn)定性較差；V7(鎮(zhèn)15044)和V9(揚15-9)產(chǎn)量低而不穩(wěn)?；幢盋組區(qū)試V3(淮核16174)、V11(保麥1702)屬于既高產(chǎn)又穩(wěn)產(chǎn)品系，其產(chǎn)量較全部品種(系)平均產(chǎn)量分別增加1.13%和 1.34%；V14(淮麥20，CK)穩(wěn)產(chǎn)性好，但產(chǎn)量較低；V4(泗1516)、V5(徐麥14123)、V7(佳育麥101)和V12(徐麥302)產(chǎn)量較高，但穩(wěn)產(chǎn)性一般；V10(冀5265)、V13(寧洪209)屬于低產(chǎn)不穩(wěn)產(chǎn)品系。

2.3 試點鑒別力分析

2.3.1 AMMI雙標(biāo)圖法

在AMMI1雙標(biāo)圖中，試點圖標(biāo)離IPCA的零值線越近，對品種(系)的鑒別力越差?；茨螦組區(qū)試試點E7、E6、E2和E11的鑒別力較弱，E3、E5、E4和E8較強，E10的鑒別力最強(圖1)。在AMMI2雙標(biāo)圖中，試點圖標(biāo)離坐標(biāo)原點越近，對品種(系)的鑒別力越弱，反之則越強?；茨螦組區(qū)試試點E7、E6、E11和E9的鑒別力較弱，E3、E5較強，E10的鑒別力仍最強(圖3)。淮北C組區(qū)試試點E3、E8和E11的鑒別力較弱，E1、E5、E12較強，E10和E7的鑒別力最強(圖2)。試點E8、E11、E3和E2的鑒別力較弱，E6、E5、E1較強，E10和E7的鑒別力仍最強(圖4)。

2.3.2 鑒別力參數(shù)法

與品種(系)的穩(wěn)定性分析相類似，AMMI雙標(biāo)圖表達的試點鑒別力信息往往是不完整的。將淮南和淮北兩組區(qū)試各環(huán)境在顯著的IPCA上得分及鑒別力參數(shù)(De)分別列于表6和表7?；茨螦組區(qū)試各試點De表現(xiàn)為E10>E5>E3>E8>E12>E4>E9>E7>E1>E2>E11>E6，即試點E10鑒別力最強，其次是E5和E3，試點E6鑒別力最弱(表6)?；幢盋組區(qū)試各試點De表現(xiàn)為E7>E5>E4>E10>E6>E12>E1>E2>E9>E3>E8>E11，說明試點E7對品種(系)的鑒別力最強，其次是E5、E4，E8和E11對品種(系)的鑒別力最弱(表7)。

結(jié)合AMMI雙標(biāo)圖和試點的穩(wěn)定性參數(shù)(De)值，淮南A組試點E10(南通)的鑒別力最強，其次是E3(揚州)和E5(金湖)，E6(大豐)和E11(泰州)對品種(系)的鑒別力最弱?；幢盋組試點E7(響水)的鑒別力最強，其次是E5(徐州)和E10(宿豫)，E8(豐縣)和E11(淮安)對品種(系)的鑒別力最弱。

表6 淮南小麥區(qū)域試驗試點在顯著互作主成分軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)Table 6 Score and stability parameters of locations in the principle component axis of significant interaction in Huainan

2.4 品種(系)的特殊適應(yīng)性

2.4.1 AMMI雙標(biāo)圖法

品種(系)與試點的交互作用是品種(系)特殊適應(yīng)性的具體表現(xiàn)。在AMMI1雙標(biāo)圖中，品種(系)與其臨近的試點一般具有正向互作，即該品種(系)對試點有一定程度的特殊適應(yīng)性。在實際的區(qū)域試驗中，僅對高產(chǎn)品種(系)作具體分析。由圖1可見，淮南高產(chǎn)品系V1對E3具有特殊適應(yīng)性；由圖2可知，淮北高產(chǎn)品系V5對E5和E7具有特殊適應(yīng)性。在AMMI2雙標(biāo)圖中，品種(系)對試點的特殊適應(yīng)性由品種(系)在試點與原點連線的投影到原點的距離確定。如從圖3中看出，淮南高產(chǎn)品系V12在試點E5、E12、E11、E4、E6上有特殊適應(yīng)性，而在E7、E9、E3等試點上表現(xiàn)為負(fù)互作，即不適宜在這些地點種植。圖4表明，淮北高產(chǎn)品系V12在試點E6、E4、E10、E9、E1上有特殊適應(yīng)性，而在E5、E3、E8、E11等試點上表現(xiàn)為負(fù)交互作用。對兩組區(qū)試其他高產(chǎn)品系的情況可作類似推斷。

2.4.2 互作效應(yīng)分析

品種(系)與環(huán)境的互作效應(yīng)值(Dge)則是基于所有顯著的IPCA值得出的互作信息，比AMMI雙標(biāo)圖確定的互作信息更加完善，是確定優(yōu)良品種(系)推廣應(yīng)用區(qū)域的重要依據(jù)。從表8和表9中可以看出每個品種(系)與地點組合的互作情況，如淮南高產(chǎn)品系V1在試點E10、E9、E3上有較大的正交互作用，對E10、E9、E3具有特殊適應(yīng)性，而在試點E1、E6、E8上負(fù)交互作用較大，不宜在E1、E6、E8試點上種植；V12對E5、E12等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E2、E7、E10、E11等試點上種植；V8對E2、E3、E4、E7等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E12、E11、E10、E9等試點上種植；V14對E2、E8、E12等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E7、E4、E5等試點上種植?；幢备弋a(chǎn)品系V5對E7、E4、E12等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E1、E3、E9等試點上種植；V12對E10、E1、E2等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E1、E5、E11等試點上種植；V4對E4、E10、E6等試點具有特殊適應(yīng)性，而不宜在E8、E11、E12、E3、E7試點上種植。其他高產(chǎn)基因型和環(huán)境的情況可作類似推斷。

3 討 論

同一時代育成的小麥新品種(系)產(chǎn)量差異的影響因子中，經(jīng)AMMI模型方差分析表明，環(huán)境、基因型和基因型與環(huán)境互作效應(yīng)三者對產(chǎn)量的影響均達到極顯著水平(P<0.01)，但環(huán)境差異是引起小麥產(chǎn)量差異的主要原因，其次是基因型與環(huán)境互作效應(yīng)，這與國內(nèi)外學(xué)者在水稻[21]、大麥[22]、玉米[23]、棉花[24]、油菜[25]、向日葵[26]等農(nóng)作物品種上的研究結(jié)果基本一致，也與施萬喜[27]對隴東旱地冬小麥、常磊和柴守璽[28]對國家旱地春小麥區(qū)域試驗以及Mladenov等[29]利用10個小麥品種連續(xù)2年在塞爾維亞3個地點和Singh等[30]采用50個小麥品種在印度9個環(huán)境條件下的研究結(jié)果完全一致。這說明在小麥新品種篩選和示范推廣過程中，首先考慮環(huán)境因素的影響，選擇穩(wěn)產(chǎn)性好的小麥品種，并高度重視基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)，選擇好一個新品種的適應(yīng)種植區(qū)域，因地制宜地選擇與當(dāng)?shù)丨h(huán)境條件良好耦合的品種。需要指出的是，雖然從江蘇淮南和淮北兩組區(qū)域試驗24個試點分析結(jié)果來看，基因型效應(yīng)對產(chǎn)量穩(wěn)定性的影響遠(yuǎn)小于環(huán)境效應(yīng)，也小于基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)，但在同一試點的不同品種(系)間產(chǎn)量相差仍然比較大，淮南小麥品種(系)間平均相差15.39%，最高試點達23.99%；淮北小麥品種(系)間平均相差14.19%，最高試點為23.60%，因此通過選擇優(yōu)良品種實現(xiàn)小麥豐產(chǎn)性與穩(wěn)產(chǎn)性相統(tǒng)一不容忽視。

表9 淮北小麥區(qū)域試驗品種(系)與試點的互作效應(yīng)值(Dge)Table 9 Effect value of interaction between variety and location in Huaibei(Dge)

本試驗結(jié)果表明，不同小麥品種(系)在各試點的產(chǎn)量穩(wěn)定性和不同試點對小麥品種(系)鑒別力差異較大。15個淮南參試小麥品種(系)中，寧紅1479的穩(wěn)定性參數(shù)最小(5.25)，揚15-9的穩(wěn)定性參數(shù)最大(36.38)，兩者相差6.93倍，屬于高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的品系有寧紅1479、金豐1701和鹽麥0816。14個淮北參試小麥品種(系)中，保麥1702的穩(wěn)定性參數(shù)最小(3.62)，冀5265的穩(wěn)定性參數(shù)最大(27.32)，兩者相差7.55倍，屬于高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的品系有保麥1702、淮核16174。12個淮南試點中，南通試點的穩(wěn)定性參數(shù)最高(40.59)，大豐試點最低為8.93，兩者相差4.55倍；12個淮北試點中，響水試點的穩(wěn)定性參數(shù)最高為32.43，淮安試點最低為9.73，兩者相差3.33倍。有關(guān)品種和試點在穩(wěn)定性參數(shù)上的差異與前人在不同作物上得到的結(jié)果基本一致[31-34]。試點鑒別力的差異可能與土壤條件、氣候因子、生育期間病蟲害等環(huán)境因素以及田間管理等因素有關(guān)，這也為品種最適種植區(qū)域規(guī)劃提供了依據(jù)。

雖然AMMI雙標(biāo)圖能直觀地反映品種(系)的穩(wěn)定性和試點鑒別力，但在本試驗中，AMMI1雙標(biāo)圖只代表了不足40%(IPCA1)的基因型與環(huán)境互作變異信息；利用IPCA1和IPCA2所作的AMMI2雙標(biāo)圖也只分別代表了淮南60.54%和淮北56.53%基因與環(huán)境互作變異信息。由于沒有考慮淮南(IPCA3-IPCA5)和淮北(IPCA3)上的顯著互作信息，因此導(dǎo)致雙標(biāo)圖分析和穩(wěn)定性參數(shù)分析結(jié)果不完全一致。如圖2所示，V13穩(wěn)定性好，而從穩(wěn)產(chǎn)性參數(shù)分析結(jié)果(表5)可見，V13穩(wěn)定性參數(shù)很高(22.60)，排在參試品種(系)的第12位。又如由圖4可知，穩(wěn)定性較好、排在前5位的品種(系)分別為V11、V3、V14、V8和V2，而從穩(wěn)定性參數(shù)排序(表5)來看，排在前5位穩(wěn)定性較好的品種(系)分別為V11、V14、V3、V5和V9。前人研究認(rèn)為，當(dāng)顯著的IPCA個數(shù)大于等于3個時，雙標(biāo)圖并不能反映全部有效的交互信息，應(yīng)該利用所有顯著的IPCA計算出穩(wěn)定性參數(shù)，這樣更能真實地反映參試品種(系)的穩(wěn)定性差異以及試點的代表性[35-37]。

品種(系)穩(wěn)定性與適應(yīng)性密切相關(guān)，但并不等同。大面積生產(chǎn)上評判一個品種(系)適應(yīng)性是否廣泛既要考慮它的穩(wěn)定性，又要考慮它的豐產(chǎn)性，在高產(chǎn)前提下的穩(wěn)產(chǎn)品種(系)才具有廣泛適應(yīng)性，而低產(chǎn)品種(系)即使穩(wěn)定性很好，在生產(chǎn)上也沒有推廣應(yīng)用價值，因此也談不上適應(yīng)性好。在多環(huán)境下表現(xiàn)既高產(chǎn)又穩(wěn)產(chǎn)，并具備廣泛適應(yīng)性的基因型是最理想的品種(系)，但在實際試驗中常常發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)兼?zhèn)鋸V適性的品種(系)很少。本試驗選用的江蘇淮南和淮北共27個小麥基因型都是通過一年預(yù)備試驗或一年區(qū)試豐產(chǎn)性表現(xiàn)較好而晉級的優(yōu)良品系。雖篩選出寧紅1479、金豐1707、鹽麥0816、保麥1702和淮核16174等5個高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)型品系，但這些品系都不具備廣泛適應(yīng)性。試驗發(fā)現(xiàn)，有些在多環(huán)境下穩(wěn)定性一般或較差的品種(系)卻在某些環(huán)境下豐產(chǎn)性表現(xiàn)相當(dāng)突出，具有明顯的特殊適應(yīng)性，如淮南高產(chǎn)但穩(wěn)定性一般的品系寧1512對E3(南通)、E9(白馬湖)、E10(南通)具有明顯特殊適應(yīng)性，又如淮北高產(chǎn)但穩(wěn)定性較差的品系淮麥608對E4(銅山)、E8(豐縣)、E9(連云港)、E3(宿豫)具有特殊適應(yīng)性。這些品系在局部地區(qū)推廣更能發(fā)揮它們的增產(chǎn)潛力。

4 結(jié) 論

利用AMMI模型分析了2018-2019年度特定氣候條件下江蘇省淮南和淮北兩組小麥區(qū)域試驗的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基因型與環(huán)境存在明顯互作，篩選出淮南高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)品系3個即寧紅1479、金豐1701和鹽麥0816；淮北高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)品系2個即保麥1702和淮核16174?；茨仙鷳B(tài)環(huán)境條件下對品種鑒別力強的有南通、揚州和金湖等3個試點；淮北生態(tài)環(huán)境條件下對品種(系)鑒別力強的有響水、徐州和宿豫等3個試點，即在這些試點能得到較理想的小麥品種(系)區(qū)域試驗結(jié)果。品種對試點具有明顯的特殊適應(yīng)性。