甘肅省多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)馬鈴薯產(chǎn)量要素穩(wěn)定性及試點(diǎn)鑒別力分析

李建武，李高峰，文國宏，張 榮, 王樹林

(1.甘肅省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 馬鈴薯研究所，蘭州 730070；2.國家種質(zhì)資源渭源觀測實(shí)驗(yàn)站，甘肅渭源 748201)

馬鈴薯是重要的糧、菜、飼和工業(yè)原料兼用作物，是甘肅省僅次于小麥、玉米之后的第三大糧食作物，在保障全省糧食安全、促進(jìn)農(nóng)民增收、助力脫貧攻堅(jiān)中發(fā)揮了重要作用。甘肅省馬鈴薯種植分布區(qū)域較廣，從隴東南、隴中到河西走廊均有栽培，生態(tài)類型多樣，氣候差異性大，如何篩選豐產(chǎn)性、穩(wěn)定性和適應(yīng)性較好的馬鈴薯品種服務(wù)于當(dāng)?shù)伛R鈴薯產(chǎn)業(yè)發(fā)展是急需解決的難題。高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)是馬鈴薯育種工作者追求的首要目標(biāo)，也是多點(diǎn)(區(qū)域)試驗(yàn)評(píng)價(jià)品種優(yōu)劣的重要參考指標(biāo)。評(píng)價(jià)多點(diǎn)(區(qū)域)試驗(yàn)中各試點(diǎn)的鑒別力和代表性，為選育、引進(jìn)和推廣品種確定理想試點(diǎn)提供依據(jù)。

Yan等[1]在2001年首先提出了GGE雙標(biāo)圖(Genotype Plus Genotype by Environment Interaction Biplot)分析法，該方法綜合考慮了基因型和基因型與環(huán)境互作效應(yīng)，可用于分析多點(diǎn)區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)和二維數(shù)據(jù)分析[2]。利用該方法，在小麥區(qū)域試驗(yàn)中評(píng)價(jià)出高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、適應(yīng)性廣的理想品種[3-4]。GGE雙標(biāo)圖分析法逐漸成為研究基因型和環(huán)境互作效應(yīng)的有效統(tǒng)計(jì)方法，得到越來越多的認(rèn)可和應(yīng)用。近年來，GGE雙標(biāo)圖分析法在玉米[4-7]、油菜[8]、大豆[9]、水稻[10]、棉花[11]、甘薯[12]、小麥[13]、谷子[14]、馬鈴薯[15-19]等農(nóng)作物多年多點(diǎn)或品種區(qū)域試驗(yàn)中得到大量應(yīng)用，其分析結(jié)果只保留基因型效應(yīng)(G)和基因型與環(huán)境互作效應(yīng)(GE)，能夠有效地評(píng)價(jià)篩選出高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、適應(yīng)性廣的理想基因型，同時(shí)可以對(duì)試點(diǎn)的鑒別力和代表性進(jìn)行評(píng)價(jià)篩選，對(duì)品種的合理布局提出解決方案。作為免費(fèi)開源軟件R語言，其GGEBiplot GUI程序包在玉米[5]、大豆[9]、水稻[20]、花生[21]等農(nóng)作物品種區(qū)域試驗(yàn)評(píng)價(jià)參試品系的豐產(chǎn)性、穩(wěn)產(chǎn)性及評(píng)價(jià)試點(diǎn)的代表性、鑒別力等方面得到較多應(yīng)用。

本研究利用R語言的GGEBiplot GUI程序包[22]，對(duì)2017-2018年甘肅省馬鈴薯品種多點(diǎn)聯(lián)合(區(qū)域)試驗(yàn)的參試品系與試點(diǎn)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，以期為甘肅省馬鈴薯品種合理布局及馬鈴薯育種工作提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究采用的數(shù)據(jù)來源于2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)匯總報(bào)告的產(chǎn)量及性狀數(shù)據(jù)。選取連續(xù)參加2 a的參試品種(系)共8個(gè)，分別是‘L1036-34’(P1)、‘F80’(P2)、‘201106-7’(P3)、‘D0602-10’(P4)、‘天11-8-2’(P5)、‘天11-8-24’(P6)、‘西和藍(lán)’(P7)和‘隴薯6號(hào)’(P8)，其中，‘隴薯6號(hào)’為不同試點(diǎn)統(tǒng)一對(duì)照品種(CK)。參試品種(系)信息如表1所示。

表1 2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)參試品種(系)

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組排列，重復(fù)3次，每小區(qū)面積20 m2，長6.67 m，寬3.0 m，5行區(qū)，行距60 cm，株距33.3 cm，每行種植20株，小區(qū)共種植100株。試驗(yàn)地周邊設(shè)2行以上保護(hù)行。每年4月11日至5月5日播種，9月20日至10月20日收獲。收獲時(shí)測定產(chǎn)量及其組成要素指標(biāo)。根據(jù)《馬鈴薯試驗(yàn)研究方法》[23]統(tǒng)計(jì)20 m2小區(qū)產(chǎn)量、商品薯產(chǎn)量(單薯大于75 g)、單株產(chǎn)量、單薯質(zhì)量、單株結(jié)薯數(shù)、商品薯率。

2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)共設(shè)置6個(gè)試點(diǎn)(表2)，分別為會(huì)川試點(diǎn)(甘肅省農(nóng)業(yè)科學(xué)院承擔(dān))、金昌試點(diǎn)(由甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)承擔(dān))、天水試點(diǎn)(由天水市農(nóng)科所承擔(dān))、定西試點(diǎn)(由定西市農(nóng)科院承擔(dān))、臨夏試點(diǎn)(由臨夏州農(nóng)科院承擔(dān))、莊浪試點(diǎn)(由莊浪縣農(nóng)技中心承擔(dān))。各試點(diǎn)的海拔、年平均降雨量、年均溫均存在差異，分屬于不同的生態(tài)類型。

表2 2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)試點(diǎn)環(huán)境

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用Microsoft Excel 2016整理2017-2018甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)的產(chǎn)量及其組成要素性狀數(shù)據(jù)，利用Genstat 18.0軟件對(duì)其產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用R語言的GGEBiplot GUI程序分別對(duì)2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)的品種(系)產(chǎn)量及其要素性狀的穩(wěn)定性和試點(diǎn)辨別力進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)，具體分析方法步驟參考昝凱[9]的方法。

2 結(jié)果與分析

2.1 產(chǎn)量方差分析

參試品種(系)在各試點(diǎn)的產(chǎn)量見表3。參試種(系)平均小區(qū)產(chǎn)量變幅為32.48～57.43 kg，P1產(chǎn)量最高，P3產(chǎn)量最低且低于P8(統(tǒng)一對(duì)照)。2017年和2018年的參試品系平均小區(qū)產(chǎn)量差異最大的試點(diǎn)在臨夏，即LX_17平均小區(qū)產(chǎn)量最高(60.99 kg)，LX_18平均小區(qū)產(chǎn)量最低(25.90 kg)。如表4所示，經(jīng)對(duì)2017-2018年甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)參試品種(系)的小區(qū)產(chǎn)量進(jìn)行聯(lián)合方差分析，小區(qū)產(chǎn)量變異由基因型、環(huán)境(地點(diǎn)和年份)及基因型與環(huán)境互作構(gòu)成，基因型的平方和占總平方和的21.93%，環(huán)境(試點(diǎn)和年份)的平方和占33.06%，而基因型(品種或品系)與環(huán)境(試點(diǎn)和年份)交互作用的平方和占41.56%，三者的P值均小于0.01，表明基因型、環(huán)境、基因型與環(huán)境互作均達(dá)到極顯著水平。環(huán)境間變異遠(yuǎn)大于基因型間變異，而基因型與環(huán)境互作也遠(yuǎn)大于基因型間變異，表明進(jìn)行多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)對(duì)品種(系)產(chǎn)量穩(wěn)定性分析非常重要。

表3 2017―2018年參試馬鈴薯品種(系)產(chǎn)量

表4 參試馬鈴薯品種(系)產(chǎn)量的方差分析

2.2 參試品種的產(chǎn)量性狀適應(yīng)性雙標(biāo)圖分析

通過適應(yīng)性雙標(biāo)圖(Which-Won-Where/what)評(píng)價(jià)基因型與環(huán)境互作效應(yīng)，篩選出各環(huán)境中產(chǎn)量要素性狀最高的品種(系)(圖1-a～1-f)，把距原點(diǎn)各個(gè)方向上最遠(yuǎn)的點(diǎn)用直線連接起來，構(gòu)成一個(gè)多邊形，再通過原點(diǎn)對(duì)每條邊做垂線，將雙標(biāo)圖分為幾個(gè)扇區(qū)，各環(huán)境落在不同的扇區(qū)內(nèi)。在Which-Won-Where/what圖(圖1-a～1-f)中，小區(qū)產(chǎn)量、商品薯產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、單薯質(zhì)量、單株結(jié)薯數(shù)、商品薯率的基因型(G)和基因型與環(huán)境(GE)互作分別可以解釋77.45%、76.60%、79.49%、79.56%、78.89%和71.09%。

位于試點(diǎn)扇區(qū)內(nèi)，作為多邊形“頂點(diǎn)”的基因型產(chǎn)量最高[18]。在小區(qū)產(chǎn)量適應(yīng)性GGE雙標(biāo)圖中(圖1-a)，8個(gè)參試品(系)(P1-P8)構(gòu)成多邊形，8條垂線將該多邊形劃分成3個(gè)扇區(qū)(存在環(huán)境的區(qū)域)，最重要的一個(gè)扇區(qū)包含了HC_17、ZL_17、LX_17和JC_18、HC_18、ZL_18、LX_18共7個(gè)環(huán)境，基因型P1小區(qū)產(chǎn)量最高；次要的一個(gè)扇區(qū)包含了環(huán)境DX_17、DX_18、TS_17和 TS_18的環(huán)境，基因型P5小區(qū)產(chǎn)最高；最后一個(gè)扇區(qū)只包含了JC_18的環(huán)境，基因型P2產(chǎn)量最高。其他扇區(qū)沒有包含試點(diǎn)環(huán)境，各“頂點(diǎn)”基因型表現(xiàn)中等。

因馬鈴薯產(chǎn)量構(gòu)成要素性狀不同，由“頂點(diǎn)”基因型相連而成的多邊形也存在較大差異，扇區(qū)和試點(diǎn)劃分也各不相同(圖1-b～1-f)。在商品薯產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖1-b)中，由P5、P2、P3、P6、P7相連構(gòu)成的多邊形被劃分為3個(gè)扇區(qū)，最重要的一個(gè)扇區(qū)包含了環(huán)境HC_17、TS_17、ZL_17、LX_17和HC_18、TS_18、ZL_18、LX_18、DX_18共9個(gè)環(huán)境，基因型P5商品薯產(chǎn)量最高；次要的一個(gè)扇區(qū)包含JC_17、JC_18的環(huán)境，基因型P2商品薯產(chǎn)量最高。在單株產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖1-c)中，由P1、P5、P4、P3、P7相連構(gòu)成的多邊形被劃分為4個(gè)扇區(qū)，環(huán)境HC_17、LX_17、ZL_17、HC_18、LX_18、ZL_18和TS_2017的P5單株產(chǎn)量最高；環(huán)境DX_17、DX_18和TS_18中P1單株產(chǎn)量最高；JC_17環(huán)境P4單株產(chǎn)量最高，而JC_18中P3最高。在單薯質(zhì)量雙標(biāo)圖(圖1-d)中，由P5、P1、P8、P7、P3、P6相連構(gòu)成的多邊形被劃分為3個(gè)扇區(qū)，最重要的一個(gè)扇區(qū)包含了HC_17、LX_17、ZL_17、JC_17和HC_18、LX_18、ZL_18、TS_18環(huán)境，在以上環(huán)境中基因型P5單薯質(zhì)量最大，次要的一個(gè)扇區(qū)包含DX_17、DX_18、JC_18的環(huán)境，基因型P6單薯質(zhì)量最高。在單株結(jié)薯數(shù)雙標(biāo)圖中(圖1-e)中，由P1、P2、P3、P8、P6相連構(gòu)成的多邊形被劃分為3個(gè)扇區(qū)，最重要的扇區(qū)包含LX_17、ZL_17、LX_18、ZL_18和HC_17、JC_17環(huán)境，在以上環(huán)境中P2單株結(jié)薯數(shù)最多；次要扇區(qū)包含DX_17、TS_17、DX_18、TS_18和HC_18環(huán)境，在以上5個(gè)環(huán)境中P1單株結(jié)薯數(shù)最多；最后一個(gè)扇區(qū)只有環(huán)境JC_18，在此環(huán)境中P3單株結(jié)薯數(shù)最多。在商品薯率量雙標(biāo)圖(圖1-f)中，由P3、P5、P1、P2、P7相連構(gòu)成的多邊形被劃分為2個(gè)扇區(qū)，最重要的一個(gè)扇區(qū)包含了DX_17、JC_17、DX_18、JC_18和TS_17、LX_17、HC_18共7個(gè)環(huán)境，基因型P3商品薯率最高；第2個(gè)扇區(qū)包含ZL_17、ZL_18和HC_17、TS_18、LX_18共5個(gè)環(huán)境，基因型P5商品薯率最高。

2.3 參試品系的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性雙標(biāo)圖分析

理想基因型應(yīng)具有較好的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性。豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性雙標(biāo)圖(Mean vs.Stability)中，平均環(huán)境軸的箭頭所在的區(qū)域表示參試品系在所有試點(diǎn)環(huán)境下的近似平均產(chǎn)量，箭頭所指方向表示參試品系具有較好的豐產(chǎn)性；品系圖標(biāo)到平均環(huán)境軸的垂線長度為該品系的穩(wěn)定性，垂線越短表示參試品系的穩(wěn)定性越好。

在小區(qū)產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖2-a)中，在各試點(diǎn)中小區(qū)產(chǎn)量較高的品系依次為P1、P5、P2、P6，而P3產(chǎn)量最低；在各試點(diǎn)中穩(wěn)產(chǎn)性較好的品系依次為P1、P5、P3、P6，而P2穩(wěn)產(chǎn)性最差；在各試點(diǎn)中豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P1，豐產(chǎn)而不穩(wěn)產(chǎn)的品系為P2、P6。在商品薯產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖2-b)中，在各試點(diǎn)中商品薯產(chǎn)量較高的品系依次為P5、P1、P6、P2，而P7商品薯產(chǎn)量最低；在各試點(diǎn)中穩(wěn)產(chǎn)性較好的品系依次為P1、P5，而P2穩(wěn)產(chǎn)性最差；在各試點(diǎn)中豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P5、P1，豐產(chǎn)而不穩(wěn)產(chǎn)的品系為P2、P6。在單株產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖2-c)中，在各試點(diǎn)中單株產(chǎn)量較高的品系依次為P5、P1、P6、P2，而P3產(chǎn)量最低；在各試點(diǎn)中單株產(chǎn)量穩(wěn)定性較好的品系依次為P2、P7、P2、P1，而P4穩(wěn)定性最差；在各試點(diǎn)中豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P1，豐產(chǎn)而不穩(wěn)產(chǎn)的品系為P5。在單薯質(zhì)量雙標(biāo)圖(圖2-d)中，在各試點(diǎn)中單薯質(zhì)量較高的品系依次為P5、P6、P3，而P8單薯質(zhì)量最低；在各試點(diǎn)中單薯質(zhì)量穩(wěn)定性較好的品系依次為P2、P4、P7、P5，而P3穩(wěn)定性最差；在各試點(diǎn)中豐產(chǎn)而不穩(wěn)的品系為P5，穩(wěn)產(chǎn)而不豐產(chǎn)的品系為P2。在單株結(jié)薯數(shù)雙標(biāo)圖(圖2-e)中，在各試點(diǎn)中單株結(jié)薯數(shù)較高的品系依次為P2、P1、P6，而P3單株結(jié)薯數(shù)最低；在各試點(diǎn)中單株結(jié)薯數(shù)穩(wěn)定性較好的品系依次為P1、P5、P4，而P2穩(wěn)定性最差；在各試點(diǎn)中單株結(jié)薯數(shù)多且穩(wěn)定的品系為P1，結(jié)薯多而不穩(wěn)定的品系為P2。在商品薯率雙標(biāo)圖(圖2-f)中，在各試點(diǎn)中平均商品薯率較高的品系依次為P5、P3、P6、P1、P4，而P2商品薯率最低；在各試點(diǎn)中穩(wěn)定性較好的品系依次為P8、P4、P6，而P3穩(wěn)定性最差；在各試點(diǎn)中商品薯率高且穩(wěn)定的品系為P6，商品薯率高但不穩(wěn)定的品系為P5。

以平均試點(diǎn)環(huán)境為圓心，越靠近中心圓的參試品系，其豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性越好[24]。在理想品種綜合排序圖(圖3-a～3-f)中，P1為小區(qū)產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、單株結(jié)薯數(shù)等產(chǎn)量要素性狀的理想品種，P5為單薯質(zhì)量、商品薯產(chǎn)量等產(chǎn)量要素性狀的理想品種，P6為商品薯率產(chǎn)量性狀的理想品種。綜合分析，穩(wěn)產(chǎn)性和豐產(chǎn)性較為理想的參試品系為P1，該結(jié)果與豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性雙標(biāo)圖(圖2-a～2-f)一致。

2.4 試點(diǎn)的鑒別力和代表性雙標(biāo)圖分析

多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)中比較理想的試點(diǎn)應(yīng)具備較好的鑒別力和代表性。在試點(diǎn)鑒別力和代表性雙標(biāo)圖(Discrimitiveness vs.Representativenss)中，由原點(diǎn)到各試點(diǎn)環(huán)境連線的向量長度表示不同試點(diǎn)環(huán)境的鑒別力，鑒別力越強(qiáng)的試點(diǎn)，其向量長度越長；而由原點(diǎn)與試點(diǎn)環(huán)境的連線與平均環(huán)境軸形成的夾角表示不同試點(diǎn)的代表性，試點(diǎn)代表性越強(qiáng)則夾角越小，若為鈍角，則說明該環(huán)境不適合做試點(diǎn)[25]。

在試點(diǎn)評(píng)價(jià)的雙標(biāo)圖(圖4-a～4-f)中，6個(gè)試點(diǎn)被劃為3個(gè)不同的生態(tài)區(qū)域，其中試點(diǎn)DX為一個(gè)生態(tài)區(qū)，試點(diǎn)HC、LX、ZL、TS劃分為另一生態(tài)區(qū)，試點(diǎn)JC為第3個(gè)生態(tài)區(qū)，試點(diǎn)在不同年份對(duì)品系的鑒別力也存在差異。試點(diǎn)HC_17、HC_18、ZL_17、ZL_18、TS_17、TS_18對(duì)產(chǎn)量要素性狀中的小區(qū)產(chǎn)量、商品薯產(chǎn)量和商品薯率的鑒別力接近理想試點(diǎn)，試點(diǎn)JC_18遠(yuǎn)離理想試點(diǎn)。試點(diǎn)JC_18對(duì)小區(qū)產(chǎn)量最具有鑒別力，而試點(diǎn)ZL_18最具有代表性(圖4-a)。試點(diǎn)ZL_18對(duì)商品薯產(chǎn)量最具有代表性，而試點(diǎn)JC_18最具有鑒別力(圖4-b)。單株產(chǎn)量雙標(biāo)圖(圖4-c)中，試點(diǎn) LX_17最具有鑒別力，而試點(diǎn)HC_17最具有代表性。試點(diǎn)HC_17對(duì)單薯重同時(shí)最具有鑒別力和代表性(圖4-d)。試點(diǎn)LX_17對(duì)單株結(jié)薯數(shù)最具有代表性，而HC_17最具有鑒別力(圖4-e)。試點(diǎn) LX_18對(duì)商品薯率最具有代表性，臨夏2017最具有鑒別力(圖4-f)。

以平均環(huán)境點(diǎn)為圓心，綜合考慮環(huán)境的鑒別力和代表性，越靠近圓心的試點(diǎn)環(huán)境其鑒別力和代表性越好[26]。在理想試點(diǎn)環(huán)境排序雙標(biāo)圖(圖5-a～5-f)中，產(chǎn)量要素小區(qū)產(chǎn)量排序前3位的試點(diǎn)環(huán)境依次為HC_17、TS_18、HC_18；單薯重排序前三位的試點(diǎn)環(huán)境依次為HC_17、HC_18、LX_17；單株產(chǎn)量排序前三位的試點(diǎn)環(huán)境依次為HC_17、TS_17、TS_18；單株結(jié)薯數(shù)排序前三位的試點(diǎn)環(huán)境依次為TS_18、TS_17、HC_17；商品薯率排序前3位的試點(diǎn)環(huán)境依次為LX_17、HC_17、LX_18；商品薯產(chǎn)量排序前三位的試點(diǎn)環(huán)境依次為 TS_18、HC_17、HC_18。綜合分析，較為理想的試點(diǎn)為會(huì)川、天水、臨夏，年份間差異較大，與試點(diǎn)鑒別力和代表性雙標(biāo)圖(圖4-a～4-f)結(jié)果一致。

3 討 論

品種多點(diǎn)(區(qū)域)試驗(yàn)是多年份、多地點(diǎn)的聯(lián)合試驗(yàn)，影響因素較多，不同因素相互作用，利用適合的分析方法，為品種合理布局提供科學(xué)依據(jù)。嚴(yán)威凱[27]認(rèn)為，針對(duì)某一性狀組成要素的綜合分析結(jié)論重要性要大于對(duì)單一性狀分析的結(jié)論。但較多的品種區(qū)域(多點(diǎn))試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析是針對(duì)參試品種(系)產(chǎn)量或其他性狀的單一性狀[15, 28-29]，很難得到影響該性狀的組成要素綜合分析結(jié)果[30]。本研究采用免費(fèi)開源的R語言GGEBiplot GUI程序包，構(gòu)建了產(chǎn)量及其組成要素性狀的GGE雙標(biāo)圖，將甘肅省馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)以圖形的方式展現(xiàn)出來，并且直觀的展現(xiàn)了環(huán)境和品種(系)間的各種關(guān)系，全面顯示各參試品種(系)產(chǎn)量及其構(gòu)成要素性狀(商品薯產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、單株結(jié)薯數(shù)、單薯質(zhì)量、商品薯率)的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性，還顯示了試點(diǎn)的代表性和鑒別力。

在馬鈴薯產(chǎn)量方差分析中，基因型(參試品系)與環(huán)境(試點(diǎn)和年份)的互作效應(yīng)占總變異的40.19%，且為影響小區(qū)產(chǎn)量的最主要因素。同樣，在小區(qū)產(chǎn)量GGE雙標(biāo)圖中，基因型(參試品系)與環(huán)境(試點(diǎn)和年份)的互作效應(yīng)占總變異的54.93%，互作效應(yīng)同樣是決定小區(qū)產(chǎn)量的最主要因素。在馬鈴薯產(chǎn)量組成要素性狀(商品薯產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、單薯質(zhì)量、單株結(jié)薯數(shù)、商品薯率)的GGE雙標(biāo)圖中，基因型(參試品系)與環(huán)境(試點(diǎn)和年份)的互作效應(yīng)占總變異的效應(yīng)均超過50%，是影響以上性狀的最主要因素。但基因型、環(huán)境和基因型與環(huán)境互作的影響在各產(chǎn)量組成要素性狀之間存在差異，在產(chǎn)量要素性狀適應(yīng)性GGE雙標(biāo)圖中，多邊形圖形存在差異。根據(jù)產(chǎn)量要素性狀適應(yīng)性GGE分析，在6個(gè)試點(diǎn)中適應(yīng)性均較強(qiáng)的參試品系為P1、P5，且接近理想品種，其中小區(qū)產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、單株結(jié)薯數(shù)等產(chǎn)量要素性狀的近似理想品種為P1，單薯質(zhì)量、商品薯產(chǎn)量等產(chǎn)量要素性狀的近似理想品種為P5。

通過對(duì)兩年6個(gè)試點(diǎn)馬鈴薯產(chǎn)量組成要素性狀的穩(wěn)定性分析，小區(qū)產(chǎn)量、商品薯產(chǎn)量、單株產(chǎn)量、商品薯率的穩(wěn)定性主要取決于環(huán)境和互作效應(yīng)，其中互作效應(yīng)是最重要的因素，而單薯質(zhì)量和單株結(jié)薯數(shù)的穩(wěn)定性主要取決于基因型和互作效應(yīng)，同樣，互作效應(yīng)是最重要的因素。依據(jù)小區(qū)產(chǎn)量評(píng)價(jià)結(jié)果，高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P1、P5，適宜多個(gè)試點(diǎn)環(huán)境推廣種植；高產(chǎn)不穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P2、P6，適宜在特定的試點(diǎn)環(huán)境推廣種植；低產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P3，適宜除產(chǎn)量及其組成要素性狀以外的其他性狀(如抗逆性、品質(zhì))的評(píng)價(jià)或選擇。

試點(diǎn)的代表性和鑒別力是馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)(區(qū)試)的重要因素，正確的選擇試點(diǎn)對(duì)馬鈴薯育種和品種評(píng)價(jià)是一項(xiàng)重要的工作[15]。本研究將年份和試點(diǎn)分開，在除金昌試點(diǎn)之外的其余5個(gè)試點(diǎn)中，參試品系產(chǎn)量及其組成要素性狀在兩個(gè)年份中均一致，說明基因型和環(huán)境互作效應(yīng)在年份間差異不顯著；而在金昌試點(diǎn)，除商品薯率性狀在兩個(gè)年份一致外，其余性狀在兩個(gè)年份間均存在顯著差異，說明在該試點(diǎn)基因型與環(huán)境互作效應(yīng)在年份間差異顯著，可能由降雨量或其他因素造成。綜合產(chǎn)量及其組成要素性狀的表現(xiàn)，將6個(gè)試點(diǎn)劃為3個(gè)不同的生態(tài)區(qū)域，其中定西試點(diǎn)為半干旱區(qū)，會(huì)川、臨夏、莊浪、天水試點(diǎn)劃分為高寒陰濕區(qū)，金昌試點(diǎn)為河西灌區(qū)，試點(diǎn)在不同年份對(duì)品系的鑒別力存在差異。在同為高寒陰濕區(qū)的4個(gè)試點(diǎn)中，會(huì)川試點(diǎn)對(duì)生態(tài)區(qū)的代表性依次大于臨夏、莊浪、天水試點(diǎn)，其鑒別力也依次大于臨夏、天水、莊浪、天水試點(diǎn)，也大于半干旱區(qū)的定西試點(diǎn)和河西灌區(qū)的金昌試點(diǎn)。經(jīng)綜合比較，較為理想的試點(diǎn)為會(huì)川、天水、臨夏，對(duì)馬鈴薯小區(qū)產(chǎn)量及其組成要素性狀的豐產(chǎn)性和穩(wěn)產(chǎn)性具有較好的選擇效率。

4 結(jié) 論

本研究GGE雙標(biāo)圖對(duì)馬鈴薯多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)產(chǎn)量及其組成要素性狀的分析可以篩選出優(yōu)良品系和較為理想的試點(diǎn)，豐產(chǎn)性和穩(wěn)定性較好的參試品系為P1、P5，豐產(chǎn)但不穩(wěn)產(chǎn)的參試品系為P2、P6，較為理想的試點(diǎn)為會(huì)川、天水、臨夏，其代表性和鑒別力均較好。