基于AMMI 模型的小麥品種豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)適應(yīng)性及品質(zhì)分析

黃杰，王君，葛昌斌，曹燕燕，喬冀良，張振永，齊雙麗

(漯河市農(nóng)業(yè)科學院，河南漯河 462300)

小麥是我國特別是河南省的主要糧食作物。在小麥品種利用的歷史過程中，有很多曾經(jīng)為小麥生產(chǎn)做出過突出貢獻的品種，然而多數(shù)品種由于其穩(wěn)產(chǎn)性、適應(yīng)性、抗性等問題逐漸被淘汰。小麥籽粒品質(zhì)不僅受自身遺傳特性控制，還受環(huán)境、氣候、栽培條件等多種因素的影響，而品質(zhì)高低直接影響小麥加工企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟效益，間接影響種糧者的收益[1-4]。且小麥生產(chǎn)中年度間、地區(qū)間產(chǎn)量波動較大，品質(zhì)良莠不齊，導致我國優(yōu)質(zhì)小麥總量遠遠不能滿足當前市場需要[5-7]。

2016—2018 年，河南省小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟新品種試驗聯(lián)合體開展了9 份小麥品種(系)的區(qū)域試驗。本文采用AMMI 模型對各品種(系)的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性、適應(yīng)性進行分析，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對其品質(zhì)進行分析，以期篩選出高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)小麥新品種(系)，并為其大面積推廣應(yīng)用提供科學依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 試驗材料

材料為2016—2018 年參加河南省小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟新品種試驗聯(lián)合體區(qū)域試驗的9 份小麥新品種(系)，分別為安麥1350、百農(nóng)5822、昌麥18、鶴麥1618、洛麥40、漯麥906、新麥43、鄭麥128 和鄭麥5138。

1.2 方法

1.2.1 材料種植和品質(zhì)測定

試驗設(shè)置了河南省安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)輝縣、新鄉(xiāng)、原陽、洛陽、許昌、漯河、周口、駐馬店，南陽、商丘、蘭考、濟源14 個試驗點。播種期為10 月中旬前后，基本苗255 萬/hm2左右，收獲期為6 月上旬。底肥以尿素、復(fù)合肥為主，施肥量因地力不同而有所差異。

小麥收獲后參照《主要農(nóng)作物品種審定標準(國家級)》方法測定各品種(系)的主要指標，包括水分、蛋白質(zhì)、容重、濕面筋、吸水量、形成時間、穩(wěn)定時間及產(chǎn)量。

1.2.2 AMMI 模型

加性主效應(yīng)乘積交互作用(additive main effects and multiplicative interaction，AMMI)模型[8]分析可以用直觀簡潔的圖形表達和解釋結(jié)果，不僅可以對品種進行可靠的穩(wěn)定性分析，還可以鑒別一些具有特殊基因型和環(huán)境互作效應(yīng)的基因型品種，為針對某一特殊環(huán)境的特殊適應(yīng)性的品種育種提供有價值的信息。該模型的主要特點是將方差分析和主成分分析有機結(jié)合在一起，計算公式如下:

式中:yge—在環(huán)境e 中基因型g 的產(chǎn)量；μ—總體平均值；αg—基因型平均偏差；βe—環(huán)境的平均偏差；λn—第n個主成分分析的特征值；γgn—第n個主成分的基因型主成分得分；δen—第n個主成分的環(huán)境主成分得分；n—主成分因子軸的總個數(shù)；θge—殘差。

特定基因型(或環(huán)境)在IPCA(交互效應(yīng)主成分值)的K 維空間中圖標離原點的歐式距離公式如下:

式中:D—穩(wěn)定性參數(shù)。

1.2.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析

灰色關(guān)聯(lián)度分析參照楊麗娟等[9]、張凡等[10]方法進行。

1.3 試驗數(shù)據(jù)處理

采用Microsoft Exce1 2010 進行數(shù)據(jù)處理；采用DPS 15.10 軟件進行AMMI 模型分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 各品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性、適應(yīng)性分析

2.1.1 不同品種產(chǎn)量的方差分析

由AMMI 模型分析結(jié)果(表1)可以看出，在2016—2017 年度和2017—2018 年度，基因型、環(huán)境、基因型與環(huán)境交互作用分別占總變異的3.15%、77.55%、19.30% 和 3.44%、86.41%、10.15%，均達極顯著水平(P<0.01)，可見，環(huán)境對產(chǎn)量影響較大，基因型與環(huán)境交互作用明顯大于基因型。

表1 AMMI 模型分析結(jié)果Table 1 The analysis results of AMMI model

用AMMI 模型對基因型與環(huán)境交互作用進行分解，2016—2017 年度和2017—2018 年度IPCA1、IPCA2分別占交互作用的48.42%、19.29% 和36.56%、25.78%，二者分別累計占交互作用的67.71%和62.34%，IPCA1、IPCA2可解釋交互作用的大部分變異，且IPCA1均達極顯著水平(P<0.01)，IPCA2均達顯著水平(P<0.05)。因此，AMMI模型可以清楚解釋產(chǎn)量的基因型與環(huán)境的交互作用。

2.1.2 各品種的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性分析

AMMI 模型交互作用雙標圖中，品種圖標越接近原點越穩(wěn)定，且穩(wěn)定性參數(shù)D值越小，品種穩(wěn)定性也越好[11，12]。

根據(jù)表2 和圖1，2016—2017 和2017—2018 年度，平均產(chǎn)量位居前3 名的品種分別為漯麥906(8 269.18 kg/hm2)、昌麥18(8 246.89 kg/hm2)、鶴麥1618(8 172.11 kg/hm2)和鶴麥1618(6 573.11 kg/hm2)、漯麥906(6 562.61 kg/hm2)、洛麥40(6 520.29 kg/hm2)；品種穩(wěn)定性排名前3 位分別為鄭麥128(6.96)、安麥1350(12.99)、漯麥906(14.16)和洛麥40(8.47)、新麥43(11.09)、漯麥906(15.80)。漯麥906 的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性均排名靠前。

圖1 AMMI 模型交互作用雙標圖Fig.1 AMMI model interaction biplot

表2 不同品種、試點穩(wěn)定性參數(shù)及排序Table 2 Stability parameters and sequencing of different varieties and locations

2.1.3 各品種的適應(yīng)性分析

AMMI 模型品種適應(yīng)性分析圖中，若忽略地點主效應(yīng)，用品種主效應(yīng)和ICPA1值估計和比較各品種的產(chǎn)量，則每一品種對應(yīng)一條直線，在同一圖上畫出所有品種對應(yīng)的直線，則處于最上端折線對應(yīng)的品種即為具有最佳適應(yīng)性的品種[13]。因此，2016—2017 和2017—2018 年度，從產(chǎn)量水平角度來看，在參試點環(huán)境范圍內(nèi)適應(yīng)性排名前4 位的分別是百農(nóng)5822、漯麥906、鶴麥1618、安麥1350 和鶴麥1618、安麥1350、百農(nóng)5822、漯麥906(圖2)。說明此4 個品種(系)比其他品種(系)適應(yīng)性更廣。

圖2 品種適應(yīng)性分析圖Fig.2 Variety adaptability analysis diagram

2.2 各品種的品質(zhì)分析

利用1.2 中相關(guān)公式將不同小麥品種(系)的品質(zhì)性狀及產(chǎn)量原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，計算出各品種(系)的灰色綜合評價值及標準化數(shù)據(jù)的年度間差異，相關(guān)數(shù)據(jù)見表3、表4。

2.2.1 灰色綜合評價值

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度法分析的原則[14，15]，參試品種(系)灰色綜合評價值(Zi)越大，表明其與理想品種相似程度越高，綜合性狀表現(xiàn)越好。

由表3 可以看出，2016—2017 年度，9 個參試品種(系)灰色綜合評價值排序為:鄭麥5138>安麥1350>漯麥906>百農(nóng)5822>鶴麥1618>昌麥18>新麥43>鄭麥128>洛麥40，漯麥906 位于第3 位(0.863 4)，雖然鄭麥5138 和安麥1350 排名相對靠前，但其產(chǎn)量分別較漯麥906 低3.96%和2.26%。2017—2018 年度的排序為:鶴麥1618>漯麥906>百農(nóng)5822>安麥1350>新麥43>昌麥18>鄭麥5138>鄭麥128>洛麥40，漯麥906 位于第2 位(0.899 2)，鶴麥1618 產(chǎn)量雖比漯麥906 高0.16%，但其在2016—2017 年度的灰色綜合評價值較低。

表3 不同小麥品種(系)灰色綜合評價值Table 3 Comprehensive grey evaluation value of different wheat varieties(lines)

2.2.2 各品種年度間品質(zhì)差異

有研究表明[14，15]，等權(quán)差值(P)在生產(chǎn)實踐中應(yīng)用價值不大，分析結(jié)果具有一定的局限性，而加權(quán)差值(P’)卻能較好的反映生產(chǎn)實際。

根據(jù)表4，各參試品種(系)在2016—2017 和2017—2018 年度間的等權(quán)差值與加權(quán)差值均較為相近。安麥1350(0.032 1)的加權(quán)差值最小，說明其品質(zhì)在2 個年度間差異最小，洛麥40(0.044 5)和漯麥906(0.044 8)次之。因此，這3 個品種(系)的品質(zhì)穩(wěn)定性較其他參試品種(系)好。

表4 標準化數(shù)據(jù)的年度間差異及排序Table 4 Year-to-year variations and ranking of standardized data

安麥1350、洛麥40、漯麥906 在2016—2018 年的平均產(chǎn)量分別為7 278.48、7 207.50、7 415.89 kg/hm2，在9 個參試品種(系)中分別排名第4、第5、第1，漯麥906 的產(chǎn)量最高。

3 討論

與當前廣泛應(yīng)用的區(qū)域試驗分析方法相比，AMMI 模型的最大優(yōu)點為對環(huán)境和基因型互作的分析較為透徹。結(jié)合其雙標圖，可以直觀形象地了解參試品種的穩(wěn)定性、豐產(chǎn)性以及各試點品種的綜合表現(xiàn)情況[16，17]。然而，單獨使用任何一種分析方法都有其不足之處，AMMI 模型同樣存在不能同時利用多年多點非平衡資料的缺點[18，19]。本文將2 個年度14 個參試點的數(shù)據(jù)分別進行了分析，在生產(chǎn)實際中，還應(yīng)結(jié)合區(qū)試結(jié)果進行分析。

根據(jù)本文研究結(jié)果，2016—2017 和2017—2018年度基因型、環(huán)境、基因型與環(huán)境交互作用分別占總變異的3.15%、77.55%、19.30%和3.44%、86.41%、10.15%，基因型與環(huán)境交互作用對產(chǎn)量的影響雖低于環(huán)境影響，卻高于基因型的影響，本結(jié)果與前人研究結(jié)果較為一致[20，21]。此外，環(huán)境對產(chǎn)量影響較大，而本文采用數(shù)據(jù)雖來源于14 個參試點，但這些參試點環(huán)境差異卻相對較小。

除此之外，2016—2017 年度，漯麥906 的灰色綜合評價值在9 個參試品種(系)中排名第3，鄭麥5138 和安麥1350 雖排名第1 和第2，產(chǎn)量卻相對較低，比漯麥906 低3.96%和2.26%；2017—2018 年度，漯麥906 的灰色綜合評價值在9 個參試品種(系)中排名第2，鶴麥1618 排名第1，且其產(chǎn)量比漯麥906 高0.16%，但其在2016—2017 年度中，灰色綜合評價值排名第5?？梢钥闯?，2016—2018 年度中，漯河906 的灰色綜合評價值及產(chǎn)量排名均靠前。加權(quán)差值能較好的反映生產(chǎn)實際，安麥1350、洛麥40、漯麥906 的加權(quán)差排名在前3 位，但安麥1350、洛麥40 連續(xù)2 年的產(chǎn)量分別排名第4 和第5，較漯麥906 低。因此，2016—2018 年度中，與其他品種(系)相比，漯麥906 綜合表現(xiàn)較好。

4 結(jié)論

AMMI 模型分析顯示，2016—2017 和2017—2018年度，漯麥906 平均產(chǎn)量分別為8 269.18、6 562.61 kg/hm2，分別排名第1 和第2，其豐產(chǎn)性較好；其D值分別為14.16 和15.80，均排名第3，說明其穩(wěn)產(chǎn)性也較好；在AMMI 模型品種適應(yīng)性分析圖中，其適應(yīng)性排名分別在第1 位和第3 位，說明其適應(yīng)性也好。因此，與其他參試品種(系)相比，漯麥906 是一個豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性、適應(yīng)性均較好的品種。同時，漯麥906 連續(xù)2 年灰色綜合評價值較高，分別為:0.863 4、0.899 2，排名第3 和第2；且其加權(quán)差值為0.044 8，排名第3。因此，漯麥906 與理想品種較為接近，且年際間差異較小，穩(wěn)定性較好。