基于R語言的GGE雙標(biāo)圖在江蘇省玉米聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)中的應(yīng)用

趙青 孫杰 王朋 張志高

摘 要：通過基于R語言的GGE雙標(biāo)圖法分析了5個(gè)玉米新組合的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性，同時(shí)分析了7個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)參試組合的區(qū)分力和代表性。結(jié)果表明：神龍美玉28高產(chǎn)且穩(wěn)產(chǎn);LY1825較高產(chǎn)，但穩(wěn)產(chǎn)性稍差。綜合各試驗(yàn)點(diǎn)的區(qū)分力和代表性，東辛試點(diǎn)的區(qū)分力和代表性最好，是較理想的試驗(yàn)點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：玉米;GGE雙標(biāo)圖;R語言;聯(lián)合體;區(qū)域試驗(yàn)

中圖分類號(hào) S513 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2021）23-0105-03

Application of GGE-biplot Based on R Language for Regional Trial on Maize Varieties Consortium in Jiangsu

ZHAO Qing et al.

（Jiangsu Dahua Seed Enterprise Co.， Ltd Breeding Research Institute， Lianyungang 222344， China）

Abstract： This paper used GGE-biplot based on R language to analyze high-yield，stability and adaptability of maize yield，with five new maize hybrid combinations planted in Jiangsu Province. Meanwhile， representativeness and discrimination of seven different testing sites was analyzed. The results showed that， ‘Shennongmeiyu28’ was both the combination with a high and stable yield，and ‘LY1825’ had a relatively high yield also， but its stability was a bit poor. In terms of discrimination and representativeness， Dongxin had the best discrimination and representativeness and it was the best testing site.

Key words： Maize; GGE biplot; R language; Consortium; Regional trial

2016年1月，全國農(nóng)技中心頒布了《關(guān)于受理國家審定主要農(nóng)作物品種聯(lián)合體試驗(yàn)申請(qǐng)的通知》[1]，提倡并鼓勵(lì)科企積極組建聯(lián)合體自主安排試驗(yàn)，進(jìn)一步擴(kuò)寬了審定渠道，促進(jìn)了種業(yè)的科學(xué)化發(fā)展[2]。玉米聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)是評(píng)價(jià)玉米新品種優(yōu)劣的重要步驟，目前我國玉米聯(lián)合體試驗(yàn)所采用的分析方法多為算數(shù)平均值法，此方法不能解釋基因型以及基因型和環(huán)境互作效應(yīng)。Yan于2001年提出基因型主效加基因型與環(huán)境互作效應(yīng)模型（GGE模型）的雙標(biāo)圖[3]，被廣泛應(yīng)用于評(píng)價(jià)水稻、小麥[4]、玉米[5]、大豆[6]等農(nóng)作物新品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性。

本研究利用基于R語言的GGE雙標(biāo)圖對(duì)2020年江蘇省玉米聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)進(jìn)行分析，比較各參試組合的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性和適應(yīng)性，以及各試點(diǎn)的區(qū)分力和代表性，為評(píng)價(jià)江蘇省玉米聯(lián)合體試驗(yàn)中優(yōu)良品種和參試地點(diǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)時(shí)間、地點(diǎn) 2020年在江蘇省組織開展大華玉米聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)，試驗(yàn)點(diǎn)共11個(gè)，其中有4個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)受澇嚴(yán)重，做報(bào)廢處理，未列入統(tǒng)計(jì)分析。7個(gè)區(qū)域試驗(yàn)地點(diǎn)分別位于崗埠（E1）、東辛（E2）、徐州銅山（E3）、徐州豐縣（E4）、宿遷（E5）、沭陽（E6）、濱海（E7）。

1.2 試驗(yàn)材料 參試玉米品種共5個(gè)，分別是LY1825（G1）、大華3176（G2）、神龍美玉16（G3）、神龍美玉28（G4）和鄭單958（G5），其中G5為對(duì)照品種。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 試驗(yàn)小區(qū)采取隨機(jī)區(qū)組排列，每個(gè)參試品種種1個(gè)小區(qū)，3次重復(fù)，小區(qū)面積20m2，5行區(qū)，等行，密度67500株/hm2;純作，四周設(shè)保護(hù)行，收獲時(shí)全小區(qū)計(jì)產(chǎn)，3次重復(fù)的平均產(chǎn)量換算成單位面積的產(chǎn)量。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析 使用R軟件（版本號(hào)：4.0.3）的GGEBiplotGUI包對(duì)5個(gè)聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)參試組合和各個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)間的關(guān)系進(jìn)行GGE雙標(biāo)圖分析。將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為3列表形式，第1列為參試組合（Gen）、第2列為試驗(yàn)地點(diǎn)（Env）、第3列為產(chǎn)量（Yield）。運(yùn)行完各命令行后會(huì)出現(xiàn)交互界面，通過鼠標(biāo)操作可得各種GGE雙標(biāo)圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同玉米組合的產(chǎn)量 由表1可知，4個(gè)參試組合的平均產(chǎn)量在7930.1～8811.2kg/hm2，G1產(chǎn)量最高，G2產(chǎn)量最低。在各試點(diǎn)間，E1平均產(chǎn)量最高為9511.8kg/hm2，E7平均產(chǎn)量最低為6330.5kg/hm2，E1比E7高50.3%。從表2可以看出，品種、試點(diǎn)、品種-試點(diǎn)互作分別能解釋11.6%、82.2%、4.0%的變異，均達(dá)極顯著水平。試點(diǎn)成為影響品種產(chǎn)量最主要的因素，品種-試點(diǎn)的互作也是影響品種產(chǎn)量很重要的因T素。從圖1GGE雙標(biāo)圖可以看出，橫坐標(biāo)解釋了89.92%的G（品種）+GE（品種-試點(diǎn)互作），縱坐標(biāo)解釋了6.41%的G+GE，兩者可以解釋96.33%的G+GE。

2.2 不同組合產(chǎn)量表現(xiàn)和試驗(yàn)點(diǎn)劃分 圖1將距離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的品種順次連接形成一個(gè)多邊形，過原點(diǎn)向多邊形每條邊做垂線，這樣把多邊形分成若干個(gè)扇區(qū)，在同一扇區(qū)的試點(diǎn)在相同的生態(tài)區(qū)。7個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)分成2組，E1和E6為一組，E2、E3、E4、E5和E7為一組。各區(qū)內(nèi)位于多邊形頂角上的組合是本區(qū)內(nèi)各環(huán)境下最高產(chǎn)的組合，即G1在E1和E6兩個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)產(chǎn)量最高，G4在E2、E3、E4、E5和E7這5個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)產(chǎn)量最高，G5（對(duì)照種）所在扇區(qū)不包含任何試驗(yàn)點(diǎn)，表明對(duì)照種在所有試點(diǎn)的表現(xiàn)都不好。

2.3 各試驗(yàn)點(diǎn)之間的關(guān)系 環(huán)境相關(guān)性評(píng)價(jià)可以直觀地分析各試點(diǎn)生態(tài)環(huán)境的相似性，圖2中連接原點(diǎn)和各試點(diǎn)的直線稱為向量，2個(gè)試點(diǎn)向量夾角的余弦值近似于它們的相關(guān)系數(shù)，若2個(gè)試點(diǎn)向量間夾角小于90°表示正相關(guān)，說明2個(gè)試點(diǎn)對(duì)品種的排序相似;若2個(gè)試點(diǎn)向量間夾角大于90°表示負(fù)相關(guān)，說明2個(gè)試點(diǎn)對(duì)品種的排序相反。若2個(gè)試點(diǎn)向量間夾角接近90°表示無相關(guān)，無相關(guān)和負(fù)相關(guān)以為這可能存在不同品種生態(tài)區(qū)。從圖2可以看出，7個(gè)試點(diǎn)之間都存在正相關(guān)，E2和E7之間存在緊密正相關(guān)，表明有些試驗(yàn)點(diǎn)也許是重復(fù)設(shè)置的，可以去掉這些重復(fù)設(shè)置的試驗(yàn)點(diǎn)，這樣可以節(jié)約成本且不影響對(duì)品種的評(píng)價(jià)。

2.4 各試驗(yàn)點(diǎn)的區(qū)分力和代表性 在區(qū)試地點(diǎn)的選擇上，我們希望試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)參試品種有較強(qiáng)的區(qū)分力，還希望試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)目標(biāo)生態(tài)區(qū)有比較強(qiáng)的代表性。圖3中的小圓圈代表“平均環(huán)境”，它的位置由各試點(diǎn)坐標(biāo)的平均值所決定，用這個(gè)平均環(huán)境來代表目標(biāo)試點(diǎn)，過雙標(biāo)圖的原點(diǎn)和平均環(huán)境的直線稱為平均環(huán)境軸。各試驗(yàn)點(diǎn)向量的長(zhǎng)度表示的是試點(diǎn)的區(qū)分能力，向量長(zhǎng)度越長(zhǎng)，則試點(diǎn)區(qū)分力越強(qiáng)，反之越弱。因此本試驗(yàn)中E1、E2試點(diǎn)的區(qū)分力都很好，E3試點(diǎn)區(qū)分力最弱。向量與平均環(huán)境軸之間的夾角則表示了各試點(diǎn)的代表性，角度越小，則試點(diǎn)代表性越強(qiáng)。從圖3中可以得出E2、E7試點(diǎn)代表性強(qiáng)。綜合起來，E2試點(diǎn)的區(qū)分力和代表性最好，是理想的試驗(yàn)點(diǎn)。

2.5 組合的半產(chǎn)性與穩(wěn)定性 在一定的品種生態(tài)區(qū)內(nèi)，好的品種應(yīng)該同時(shí)具備半產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性2個(gè)特征。圖4中通過原點(diǎn)且與平均環(huán)境軸垂直的直線表示品種與試點(diǎn)相互作用的傾向性，品種在平均環(huán)境軸上的投影距離箭頭所指方向代表品種產(chǎn)量平均表現(xiàn)，越靠近箭頭所指方向平均表現(xiàn)就越好，箭頭距離平均環(huán)境軸的遠(yuǎn)近代表品種穩(wěn)定性，距離越遠(yuǎn)表示品種越不穩(wěn)定。如圖4所示，G4平均產(chǎn)量最高，其次是G1、G3、G2、G5。最穩(wěn)定的品種是G3，其次是G4、G1，G2和G5最不穩(wěn)定。綜合來看，G4可算作是既高產(chǎn)又穩(wěn)產(chǎn)的品種。

3 結(jié)論與討論

玉米品種的高產(chǎn)性與穩(wěn)產(chǎn)性一直是育種目標(biāo)，如何客觀地評(píng)價(jià)聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)參試玉米組合，有利于提高玉米的推廣效率。GGE雙標(biāo)圖相比于其他傳統(tǒng)分析方法更加優(yōu)越，不僅能評(píng)價(jià)品種的豐產(chǎn)性與穩(wěn)產(chǎn)性，而且能評(píng)價(jià)試驗(yàn)點(diǎn)的區(qū)分力和代表性以及品種生態(tài)區(qū)的劃分[7]。

本研究首次利用基于R語言的GGE雙標(biāo)圖分析江蘇省玉米聯(lián)合體區(qū)域試驗(yàn)，結(jié)果表明：神龍美玉28高產(chǎn)且穩(wěn)產(chǎn);LY1825較高產(chǎn)，但穩(wěn)產(chǎn)性稍差。綜合各試驗(yàn)點(diǎn)的區(qū)分力和代表性，東辛試點(diǎn)的區(qū)分力和代表性最好，是理想的試驗(yàn)點(diǎn)。

通過以上分析可以看出，基于R語言的GGE雙標(biāo)圖能夠?qū)⒋罅繑?shù)據(jù)清楚地用圖展示品種和試驗(yàn)點(diǎn)的關(guān)系。由于GGE biplot 是收費(fèi)軟件，而R語言免費(fèi)且可擴(kuò)展性好，進(jìn)行雙標(biāo)圖分析操作簡(jiǎn)單，能夠作為評(píng)價(jià)玉米及其他作物的良好方法。

參考文獻(xiàn)

[1]趙勁霖，賀東剛，李澤鋒，等.國家普通玉米品種聯(lián)合體試驗(yàn)現(xiàn)狀、存在問題及建議[J].中國種業(yè)，2018，277（04）：48-50.

[2]張海忠.玉米聯(lián)合體試驗(yàn)現(xiàn)狀，潛在問題及發(fā)展對(duì)策[J].河南農(nóng)業(yè)，2019，517（29）：61-62.

[3]Yan，Weikai.GGEbiplot—A Windows Application for Graphical Analysis of Multienvironment Trial Data and Other Types of Two-Way Data[J].Agronomy Journal，2001，93（5）：1111-1118.

[4]常磊，柴守璽.GGE雙標(biāo)圖在我國旱地春小麥穩(wěn)產(chǎn)性分析中的應(yīng)用[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2010，18（5）：988-994.

[5]趙青.玉米普通銹病抗性及產(chǎn)量性狀的配合力分析和GGE雙標(biāo)圖的應(yīng)用[D].揚(yáng)州：揚(yáng)州大學(xué)，2017.

[6]昝凱，陳亞光，徐淑霞，等.基于R語言的GGE雙標(biāo)圖在大豆區(qū)試中的應(yīng)用[J].大豆科技，2019（4）：16-20.

[7]呂澤文，張友君，鐘育海，等.區(qū)域試驗(yàn)玉米品種（系）產(chǎn)量穩(wěn)定性和適應(yīng)性的GGE雙標(biāo)圖分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，53（15）：3487-3491.

（責(zé)編：張宏民）