AMMI模型在水稻品种区域试验中的应用
基于AMMI_模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析
基于AMMI 模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析姜秀英1，于永梅2，马作斌1，吕军1，王丽丽1，李跃东1，韩勇1,解文孝1*（1辽宁省水稻研究所，沈阳110101；2桓仁满族自治县农业综合服务中心，辽宁本溪117200）摘要：为评价辽宁省水稻品种的稳定性、丰产性、适应性及不同试验点的区分力，利用AMMI 模型对2019年辽宁省水稻区域试验中早熟组参试品种及试验点进行分析。
结果表明：基因型、环境、基因型与环境互作方差均达到极显著水平，三者平方和分别占总平方和的17.0%、49.72%、14.19%。
AMMI 模型中前2个主成分值达到极显著水平，共解释76.5%的交互作用，能有效地分析基因与环境互作效应。
源粳2号（g4）、美锋稻245（g2）、富禾稻258（g5）属高产稳产型品种，6个试验点中，区分力最强的是开原市示范繁殖农场（e1）。
关键词：AMMI 模型；水稻；稳定性；适应性水稻是辽宁省第二大粮食作物，在全省粮食生产和经济发展中占有重要地位，筛选适宜辽宁地区种植的水稻品种意义重大。
区域试验对品种丰产性、稳产性、适应性、抗逆性等进行鉴定，并进行品质分析、DNA 指纹检测等，为品种审定和加速良种推广与合理布局提供依据。
基因型与环境互作对作物品种的稳产性和区域适应性具有关键作用[1]。
品种评价必须考虑包括产量在内的多个性状。
进行多性状评价、选育高产稳产及广适型品种是育种家需要解决完成的重要课题。
以往对于区域试验数据的分析大多采用算术平均数、方差分析或线性回归分析等方法，然而这些方法在评价基因型与环境互作时具有较大的局基金项目：省水稻种植结构调整专项-优质高食味水稻新品种选育繁育示范推广;辽宁省应用基础研究计划项目，2022JH2/101300283；沈阳市科技特派团项目，22-319-2-48；中国博士后科学基金面上资助，2022MD713760。
收稿日期：2023-07-10作者简介：姜秀英（1973-），女，副研究员，硕士，主要从事常规水稻品种选育及区域试验工作。
水稻产量预测模型的研究与应用
水稻产量预测模型的研究与应用随着人们生活水平的提高，对粮食的需求量逐渐增加。
水稻作为我国主要的粮食作物之一，拥有着广泛的种植面积和高产量的特点。
因此，对于水稻产量的预测与掌握是极为重要的。
而在现代技术的支持下，水稻产量预测模型的研究与应用已经成为了一个热门的话题。
一、水稻种植与产量影响因素水稻作为一种生态环境敏感的作物，其种植过程中受到的环境因素影响很大。
由于我国南北气候差异较大，不同地区对于水稻的种植也有所不同。
以南方地区为例，其中的水稻种植主要受到气温、降水、光照等气象因素的影响。
除此之外，还有土壤肥力、气候变化和病虫害等因素会对水稻产量造成影响。
因此，在进行水稻产量预测之前，必须深入了解水稻种植的影响因素。
二、水稻产量预测模型基于各种水稻生长因素和环境因素，我们可以得出以下水稻产量预测模型：WaterRice = f(Water, Soil, Air, Sunshine, Pests)。
其中Water、Soil、Air、Sunshine、Pests代表实际环境中水、土、气温、光照和病虫害等因素。
该预测模型被广泛应用于全国的水稻产量预测。
除此之外，还有许多其他的水稻产量预测模型，如基于后缀回归的模型、BP神经网络模型等。
这些模型均基于相关因素建立，精度和可靠性在实践应用中得到了证明。
尤其是在人工智能技术的支持下，这些模型在水稻产量预测中逐渐得到推广和应用。
三、水稻产量预测模型的应用水稻产量预测模型的应用主要体现在数据收集、决策支持和区域化水稻生产指导等方面。
利用水稻产量预测模型，可以及时得到水稻生长环境中重要因素的变化情况，及时发现问题并进行调整。
此外，还可以在不同的生态环境下得出更为准确的水稻产量预测，为农业生产的决策和规划提供参考依据。
例如，在某一地区中，历史数据表明该地区水稻生长环境的最佳温度为18~25摄氏度，而在某一年中，该地区的气温较高、降水较少，为预测该年水稻产量的变化，我们只需利用相关预测模型，根据实际气候数据计算出该年的产量指数，即可得出较为准确的预测结果。
品种区域试验名词解释_解释说明
品种区域试验名词解释解释说明1. 引言1.1 概述品种区域试验是农业科学领域中一种常用的研究方法，旨在评估植物品种在不同地理区域和环境条件下的适应性和表现。
这项试验对于推广优良品种、指导农民合理选种和提高农作物产量具有重要意义。
本文将详细解释品种区域试验中常见名词，并探讨其应用和影响。
1.2 文章结构本文将按照如下结构进行叙述：第2部分将介绍品种区域试验的意义和背景，包括定义、目的及其在农业领域中的重要性；第3部分将对品种区域试验中常用的名词进行解释说明，包括田间试验与室内试验、控制处理与观察处理以及品种适应性与稳定性分析方法等；第4部分将讨论实施品种区域试验时需要注意的问题和技巧，涵盖选择适合的试验地点和土壤条件、设计合理的实验方案和样本数量以及数据收集、分析与结果解释方法等方面；最后，第5部分将总结品种区域试验中所涉及名词解释得出的重要结论，并对未来品种区域试验的发展趋势进行展望，同时探讨品种区域试验对农业生产和科学研究的意义和影响。
1.3 目的本文旨在帮助读者了解品种区域试验相关名词的含义和作用，提供实施该试验时的指导和技巧，并通过总结结论和展望未来，强调品种区域试验对农业生产与科学研究的重要性。
通过详细解释这些名词，读者将能够更好地理解并应用品种区域试验在农业领域中的实际价值。
2. 品种区域试验的意义和背景2.1 什么是品种区域试验品种区域试验是农业领域中常用的一种试验方法，旨在评估不同作物品种在特定地理区域内的生长和适应情况。
这些试验通常通过田间试验来进行，以模拟实际农田条件下作物品种的表现。
2.2 品种区域试验的目的和重要性品种区域试验的主要目的是确定最适宜特定地理区域内某一作物品种的选择。
通过该试验可以评估不同品种在特定环境条件下的适应性、产量稳定性、抗病虫害能力以及其他农艺特性。
这对于优化农业生产、提高作物产量和质量非常重要。
此外，品种区域试验还可为农民、农业技术人员和科学家们提供有关不同品种与环境因素之间相互作用关系的信息。
AMMI模型学习理解和品种布点试验分析解决方案
AMMI模型学习理解和品种布点试验分析及效应解读思路1、AMMI模型学习和思考为了系统学习AMMI模型，买来了《产量区域试验统计分析---因子设计的AMMI分析》这本书（影印版）。
记录一下，自己的学习心得，同时也方便跟农博士育种技术理论群（40082612）群友交流。
模型的构成在下图中很清楚列出。
AMMI模型中，试验数据减去总平均数后的效应，分成了两部分，方差分析（ANOVA）部分和主成分（PCA）分析部分。
对应植物育种，方差分析（ANOVA）部分效应包含了品种效应，地点效应，主成分（PCA）分析部分效应就是环境和品种间的“互作”。
方差分析模型属于线性模型，效应可加，可以简单形象的理解为，一个产量观测值的构成，是由观测值的所在地点效应、所属品种效应，误差等效应值的累加和。
主成分分析（相乘）和方差分析（相加）的区别，书中的这一页讲的尤其清楚。
总体均值200，基因型值5，环境效应7主成分分析PCA，200+5*7=235方差分析ANOVA，200+5+7=212AMMI模型，“互作”效应部分用主成分分析PCA方法来计算分析。
对育种者来说，采用方差分析的效应可加性思想分析处理试验数据，还是用AMMI模型的思想都是可以的。
但AMMI模型的计算复杂性就高了太多。
主成分分析，是忽略掉很多非主成分的结果，这也会带来应用局限。
育种者布置多点试验，更多的着眼点是考察品种间的优劣，或者跟CK比较的优劣，或者是品种跟环境间的适宜性问题。
这样的话，就可以不用把品种的稳定性分析、适宜性分析考虑的过于复杂。
在育种的布点试验中采用AMMI模型分析，个人认为没有必要，因为基于效应可加性，观测值-总平均-地点效应-品种效应=品种×地点的互作效应，能得到一个准确的“互作”效应值，对育种工作就已经解决问题了。
查阅文献，可以看到，品种稳定性分析问题，分析方法太多，育种者要结合自身工作需要，考虑选用适合的方法，解决育种实际问题就好。
长江中下游水稻育种基地选址的评价研究
长江中下游水稻育种基地选址的评价研究作者：马晓春张俊江高前宝王凯来源：《安徽农业科学》2020年第02期摘要;[目的] 探求育种基地选址的评价方法，为育种基地的选址提供参考。
[方法]采用2011—2015年国家南方稻区长江中下游中籼迟熟区域试验产量数据，比较分析13个区试点代表性，以及试点对品种的判别力。
[结果]不同试点间产量差异较大。
其中，江苏盐城、江苏扬州、安徽芜湖和河南信阳4个试点产量表现与整体产量表现的相关性最强，说明这4个试点具有较强的区域代表性。
AMMI分析表明，福建建阳、湖北宜昌、江苏盐城和浙江富阳4个试点的稳定性参数Dj最大，分别为34.72、31.91、31.42和30.89，说明这4个试点对品种的判别力最强。
结合试点代表性和试点对品种判别力分析，江苏盐城、湖北宜昌、安徽合肥和河南信阳4个试点不仅具较强的试点代表性，同时其对品种的判别力也较强。
[结论]江苏盐城、湖北宜昌、安徽合肥和河南信阳4个试点所在的区域比较适合建设育种基地。
关键词;水稻;育种基地;试点代表性;判别力;AMMI模型中图分类号;S511文献标识码;A文章编号;0517-6611（2020）02-0055-04doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.02.015开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Evaluation on Sites Selection for Rice Breeding Base in Middle and Lower Reaches of Yangtze RiverMA Xiao-chun，ZHANG Jun-jiang，GAO Qian-bao et al;（Anhui Longping High-Tech （Xinqiao） Seed Industry Co.，Ltd.，Hefei，Anhui 230088）Abstract;[Objective]To find out a method for site selection of rice breeding base，and to provide references for the breeding base selection.[Method]The yield data were from the 13 national region trial locations of Medium-Indica rice late cropping group in Middle and Lower Reaches of Yangtze River during 2011-2015，which were used to evaluate their location representation and discriminating ability.[Result]There were great differences in yield among different locations.Among them，Yancheng in Jiangsu Province，Yangzhou in Jiangsu Province，Wuhu in Anhui Province and Xinyang in Henan Province showed the relatively close correlation between yield performance and overall yield performance，indicating that these four sites had relatively strong regional representation for rice breeding.AMMI model analysis revealed that Jianyang in Fujian Province，Yichang in Hubei Province，Yancheng in Jiangsu Province and Fuyang in Zhejiang Province showed the highest stability parameter （Dj），which were 34.72，31.91，31.42 and 30.89，respectively，which indicated that these four sites had better discriminating ability.Considering both location representation and discriminating ability，Yancheng in Jiangsu Province，Yichang in Hubei Province，Hefei in Anhui Province and Xinyang in Henan Province showed relatively stronger location representation and discrimination ability.[Conclusion]Yancheng in Jiangsu Province，Yichang in Hubei Province，Hefei in Anhui Province and Xinyang in Henan Province were the ideal locations for rice breeding base.Key words;Rice;Breeding base;Location representation;Discriminating ability;AMMI model水稻育種基地的选址直接影响到育种家品种选育的效率[1]。
AMMI模型在玉米品种区域试验中的应用
盘水 ）试点 ７ 黔西南州 ） 试点 ８ 贞丰 ） 、 （ 、 （ 。试验按 区 域试 验 方 案 统一 实施 ， 用 随 机 区 组设 计 ， 重 复 ， 采 ３次 小 区面积 ２ ０ｍ 。
１２ 方 ． 法
关键词 ： 区域试验 ； ＭＭＩ Ａ 模型 ；双标 图 ； 稳定性
用方 差分 析进行 多 重 比较 即可 ， 品种 的稳 定 性 由于 而
基 因和环境 的互 作 ， 多 数 品 种在 不 同地 区种 植 的表 大
型值常常不一致 ， 有时还有非常显著的差异 ， 要揭示其 规律 有很 多 困难 。ＡＭＭ （ ｄ ｉｏ ｉ ｌｃ ｎ ｕ． Ｉ ａ ｄｔ ｎＭａ ｅ ｔ ａ ｄＭ １ ｉ ｎ ｅｓ
文章编号 ： １０ — ７ ５ ２ ｏ ） ８ ０ ７０ ０ １ ４ ｏ （ ｏ ８ ０ － ９ －３ ０
作 物品种 区域 试 验 旨在 鉴定 品种 的丰 产 性 、 产 稳
性和适 应性 。品种 的丰 产性 和稳定 性是 评 价 品种推 广
价值 的一个 重要 参考 指标 。品种 丰产性 的差异 通 常采
维普资讯
问题探讨
英
敏 等 ： ＭＭ 模型在玉米 品种 区域试验 中的应用 Ａ Ｉ
Ａ ＭＭＩ 型 在 玉米 品种 区域 试 验 中 的应 用 模
英 敏 杨 恩琼 ，
５０ １ （． １贵州省旱粮研究所 ， 贵阳 ５００ ； ２ 贵州省 种 子管理 站 ， 贵 阳 ５００ ） ５０６ ． Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ ｏ ｐ ｉａｉ ｆＡＭＭ ＩＭｏ ｅ ｎ Ｒｅ ｉｎ ｌＴｒａ ｆＭａｚ ｒｅｉｓ ｏ ｄ ｌｏ ｇｏ ａ ｉｌｏ ｉｅ Ｖａ ｉｔｅ
作 用。而 Ａ ＭＩ 型把 方差分析 和主成 分分析 综合 于一 个模 Ｍ 模 型 中， 不仅 最大程度 地反 应互作 变异 ， 而且 能准确 地分析 品种 的稳定性 。本文利 用 Ａ ＭＭＩ 型及 双标 图对 ２ ｏ 模 ０ ７年贵 州省 玉
用AMMI双标图分析早稻稻米镉含量的基因型与环境互作效应
用AMMI双标图分析早稻稻米镉含量的基因型与环境互作效应滕振宁;张玉烛;方宝华;刘洋;何洋;杨坚;何小娥【摘要】In this study,31 early rice cultivars, widely planted in Hunan Province, were selscted as genotype materials and were planted at 15 test sites of different degrees of pollution zone in Hunan Province by pot cultured. The AMMI model( additive main effects and multiplicative interaction model) was used to study the genotype and environment interactive effects on Cd content and stability in early rice, in order to get the low and stable Cd content rice varieties. The results showed that Cd content in early rice was influenced by genetype、environment and their interaction effect, environment and the interaction between genetype and environment had dominant effects on Cd content in early rice, with the variances accounting for 75.5% and 21.7% of total variance, respectively; V23( Zhuliangyou 706), V29( Xiangzaoxian 45), V20( Liangyouzao 17),V04( Zhuliangyou 15) four early rice varieties, which grain Cd content is low and stable, it can be widely planted in slight pollution soil; It can effectively reduce the cadmium content in Rice by selecting the genotype and its negative interaction sites; It has guidance significance by AMMI model to analyse multi variety and multi point test to evaluation, training, selection, promotion of crop varieties.%以湖南省广泛种植的31个早稻品种为基因型材料，在湖南省不同程度污染区选择15个试验点进行盆栽试验，利用AMMI 模型（主效可加互作可乘模型）研究基因型与环境互作效应对稻米镉积累量及其稳定性的影响，以期筛选出具有低镉积累和环境适应性水稻品种。
AMMI模型在棉花区试数据分析中的应用
AMMI模型在棉花区试数据分析中的应用许乃银;陈旭升;郭志刚;张坚勇;肖松华;狄佳春;刘剑光【期刊名称】《江苏农业学报》【年(卷),期】2001(017)004【摘要】在作物品种区域试验中,基因型和环境的互作是很普遍的现象.主效可加互作可乘模型(简称AMMI模型)作为一种非常有效的分析G×E互作的方法越来越受到重视,而双标图是展示AMMI分析结果的一种直观有效的图形工具.然而,AMMI 分析中仍缺乏评价品种稳定性的定量指标.文章对AMMI模型和双标图作一扼要介绍,推荐使用Di来评价品种的稳定性,并采用新的参数Dj和Dij来估计试点对品种的分辨力及品种对试点的特殊适应性.选用1999～2000年江苏省中熟棉花品种区试的皮棉产量数据进行分析,以加深了解AMMI模型和双标图在区试数据分析中的应用.分析结果表明,品种、环境及G×E互作的变异都达极显著水平,而且,G×E的平方和是品种平方和的2倍.AMMI2模型解释了G×E平方和的82.8%.根据稳定性参数判断,"通9450"和"徐244"的皮棉产量较高而稳产性较差,"泗棉3号"和"宁8186"稳产性好而产量较低,"盐2006"则是既高产又稳产的品种.通过AMMI2最佳适应品种图看出,盐2006是具有广泛适应性的品种,而"泗阳167"对宿迁市有特殊适应性,徐244对徐州市和连云港市有特殊适应性.文章还对利用AMMI模型分析棉花品种区试数据的一些相关问题进行了探讨.【总页数】6页(P205-210)【作者】许乃银;陈旭升;郭志刚;张坚勇;肖松华;狄佳春;刘剑光【作者单位】江苏省农业科学院经济作物研究所,江苏,南京,210014;江苏省农业科学院经济作物研究所,江苏,南京,210014;江苏省种子站,江苏,南京,210013;江苏省优质农产品开发服务中心,江苏,南京,210013;江苏省农业科学院经济作物研究所,江苏,南京,210014;江苏省农业科学院经济作物研究所,江苏,南京,210014;江苏省农业科学院经济作物研究所,江苏,南京,210014【正文语种】中文【中图分类】S562.022【相关文献】1.农作物品种区域试验数据分析系统专用软件在国家棉花品种区试中的应用 [J], 杨付新;付小琼;王秀玲;周关印2.AMMI模型在小麦品种区试中的应用 [J], 吕建华3.非参数度量在棉花区试数据分析中的应用 [J], 吴德祥;李淑英;夏静;孙建夫;韩文兵;江本利;丁东升4.应用AMMI模型评价湖南棉花区试品种的稳定性 [J], 易先辉5.AMMI模型及其在作物区试数据分析中的应用 [J], 王磊;杨仕华;谢芙贤;唐启义因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
农作物品种区域试验技术规范——水稻
农作物品种区域试验技术规范——水稻1、农作物品种区域试验技术范围本标准规定了水稻品种试验的有关定义、试验设置、品种、试验田选择、田间设计、栽培管理、记载、抗性鉴定、米质检测以及汇总总结等内容。
本标准适用于国家级和省级水稻品种试验，其他品种比较试验、引种试验可参照执行。
2、农作物品种区域试验技术引用标准下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。
凡是注明日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。
凡是不注明日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。
GB4404.1 粮食作物种子禾谷类GB/T17891 优质稻谷3、农作物品种区域试验技术术语和定义下列术语和定义适用于本标准。
3.1 试验品种 testing variety（5TS－150A稻麦单株脱粒机）人工选育或发现并经过改良，与现有品种有明显区别，遗传性状相对稳定，形态特征和生物学特性一致，具有适当名称的水稻群体。
本标准中的试验品种包括常规稻和杂交稻。
3.2 对照品种 contral variety符合试验品种定义，在生产上或特征特性上具有代表性，用于与试验品种比较的品种。
3.3 品种试验 variety test（托普云农固定式无线农业气象综合监测站）品种试验包括区域试验和生产试验。
区域试验是指在同一生态类型区的不同自然区域，选择能代表该地区土壤特点、气候条件、耕作制度、生产水平的地点，按照统一的试验方案和技术规程鉴定试验品种的丰产性、稳产性、适应性、米质、抗性及其他重要特征特性，从而确定品种的利用价值和适宜种植区域的试验。
生产试验是在区域试验的基础上，在接近大田生产的条件下，对品种的丰产性、适应性、抗性等进一步验证的试验。
4 农作物品种区域试验技术试验设置4.1 试验组4.1.1 季别：分双季早稻、双季晚稻和一季稻（包括中稻和一季晚稻）。
应用AMMI模型分析水稻区域试验
２０ ０ ９年度 贵州 省 水 稻 晚熟 品种 区域 试 验 的 试 验 数据 进行 分析 ， 参试 品种 的稳 定 性 和参 试 地 点对 品种 的 对
基 因型和环 境互作 的统 计方法 ，近年 来 受到 越来 越 多 的国 内外 育 种 家 的关 注 。本 研 究 采 用 Ａ Ｉ 型对 ＭＭ 模
析的特征值 ，ｇ 是第 ｎ个主成分的基因型主成分得 ｌ １ 分， 是模 型主成分分析 中主成分 因子轴 的总个数， ｎ ０ｅ ｇ 为残差 ，ｇｒ ｅｅ 为误差 ， 它等于 Ｙ ｅ ｇ 平均值与 ｒ 个重 复 的单 个观 察值 之 间的偏差 ， 具有 可加性 。 并 １ ３ 稳定性 参数计 算 ．
型， 其特点是将方差分析和主成分分析结合在一起 ， 其
模型 如下 ：
、－ ＇
Ｙｅ ｇ
＋ ＋Ｂ ｋ ￣ ｎ－ ｇ ｅ＋ ｎ ｇ ｏ ｎ＋０ｅ ｇｒ ／ ｅ ｇ ＋ｅ ｅ
… …
（） １
ＡＭ 模 型 起 源 于 社 会 学 和物 理 学 领 域 ， ａｃ ＭＩ Ｇ ｕｈ 最早将 这 一 模 型 用 于 多 点 产 量 试 验 的资 料 分 析 … 。
种 区域试验晚熟组的产量数 据进行分析 。结果表 明： ３条显 著 的主成分轴共解释 了７ ．％ 的互作平 方和 ， ６优 ２ ５ 、 南 ５７ 香 ８５ 黔 ７２ Ⅱ优 ８ ８属 于高产稳 产型 品种 ； ０、 ３ 湘优 ７ ６平均产 量较 低 ， ２
稳 产 性 较 差 。从 Ａ Ｉ 型 互 作 效 应 值 可 看 出 ， 义 农 科 所 ＭＭ 模 遵 （ ） 铜 仁 地 区农 科 所 （ ） 思 南 县 种 子 站 （ ） 黔 西 南 州 Ｅ８ 、 Ｅ６ 、 Ｅ５ 、 农 科 所 （ ） 品 种 的 分 辨 力 较 强 ； 岭 县 种 子 站 （ ） 黔 南 Ｅ７ 对 关 Ｅ１ 、 州农 科 所 （ ） 省 农科 院 水稻 所 （ ） 黔 东 南 州农 科 所 （ ） Ｅ４ 、 Ｅ２ 、 Ｅ３
基于GGE双标图和AMMI模型对江苏省水稻区试品种的丰产性和稳定性分析
220 万 hm2 ,其中,水稻种植面积 180 多万 hm2 。水 稻
生产在江 苏 省 具 有 重 要 的 经 济 价 值 和 战 略 地 位。 因
此,筛选适宜江苏 地 区 种 植 的 水 稻 品 种 意 义 重 大。 在
水稻品种推广种植前,需 要 经 过 严 格 的 作 物 品 种 区 域
析,综合评价参试品种的丰产性、稳产性及试点的鉴别
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种丰产性、稳产性和 适 应 性 及 试 点 代 表 性 和 鉴 别 力 的
评价,运 用 较 多 的 统 计 方 法 是 AMMI 模 型 (Add
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水稻产量及产量构成的稳定性和高产相关性分析_刘丽华
试验点(农场) Locat ions(farm)
平均产量 Average yield/(kg·hm -2)
850 农场 850 Farm 查哈阳农场 Chahayang Farm
军川农场 Junchuan Farm 梧桐河农场 Wutonghe Farm
10340.46 9746.36
10971.49 9495.64
(1.黑龙江八一农垦大学农学院 , 黑龙江 大庆 163319 ;2 .黑龙江省洪河农场 , 黑龙江 同江 156332 ; 3 .黑龙江省齐齐哈尔管理局种子管理局 , 黑龙江 齐齐哈尔 161005)
摘 要 :为 了给干 旱和半 干旱地区 水稻品 种审定 和推广 应用提 供科学 依据 , 将黑龙 江省垦 区 6 个水 稻品种 (系)种植在 6 个不同生态点 , 利用 AMMI 模型对水稻产量及产量构成因素(每穴穗数 、穗粒数 、千粒重 、结实率)进 行了稳定性分析 。 结果表明 :基因型(G)×环境(E)对水稻 产量和产量 构成因素 的影响明显 ;本试验 中的各 水稻品 种(系)在不同 地点种植 , 产量和产量构成要素 的稳定 性存在差 异 , 垦稻 08 -924 产 量最稳 定 ;850 农 场和军 川农场 较适 合水稻进行区试试验 ;二次枝梗数和穗长除与结实率 、产量相关性不显著外 , 与其他指标 相关性均达 到显著或 极显著水平 ;产量除与穗数达显著正相关外 , 与其它性状均未达显著相关性 。
(2011 -2015);新农村科技服务计划项目(1251xnc109) 作者简介:刘丽华(1979 —), 女 , 黑龙江省绥化人 , 副教授 , 博士研究生 , 研究方向为水稻耕作与栽培 。E-mai l :llh1979 2001 @163 .com 。 通信作者:左豫虎(1965 —), 男 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向为植物病理学 。E-mail :zuoyhu @163 .com。
基于AMMI模型的籼型杂交香稻稻米胶稠度的遗传效应研究
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水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型研究
水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型研究作者：熊晓敏来源：《种子科技》 2017年第11期摘要：我国是粮食生产大国，水稻作为最重要的粮食作物之一，其产量直接关系着社会的稳定与和谐。
为了提升水稻质量，必须选择优质水稻品种，对其参数进行测试。
具体探讨水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型，希望能为水稻种植提供一些参考。
关键词：水稻新品种；区域试验精度；分析模型摘要：我国是粮食生产大国，水稻作为最重要的粮食作物之一，其产量直接关系着社会的稳定与和谐。
为了提升水稻质量，必须选择优质水稻品种，对其参数进行测试。
具体探讨水稻新品种区域试验精度和稳定性分析模型，希望能为水稻种植提供一些参考。
关键词：水稻新品种；区域试验精度；分析模型研制水稻新品种可以提升水稻产量，保障我国的粮食安全。
值得注意的是，近几年来，水稻新品种区域试验精度亟待提高。
为了促进我国农业经济的可持续发展，相关学者必须致力于技术创新，采用高效的水稻新品种稳定性分析模型。
1区域试验精度评定标准1.1试验误差在对水稻新品种进行区域试验时，会出现误差问题。
对试验误差进行分析，可以发现试验误差由以下两个因素导致：第一个因素是主观因素，包括人为试验失误、技术操作失衡等等；第二个因素是客观因素，包括自然天气变化、疾病害虫影响等等。
上述两种要素都会对水稻新品种的区域试验结果产生作用，因此在试验过程中，需要对水稻品种特性进行分析，根据水稻特征选择合适的试验方法，同时对试验条件进行控制[1]。
1.2变异系数变异系数直接关系着水稻新品种的区域试验精确度，在进行试验时，相关人员必须对变异系数进行测算[2]。
一般来说，变异系数越小，水稻新品种的区域试验精确度越高；变异系数越大，水稻新品种的区域试验精确度越低。
为了保障水稻新品种区域的试验质量，必须将变异系数控制在15%以下。
1.3显著差数在进行水稻新品种试验时，不同水稻品种会呈现出相异的试验结果，而显著差数代表了不同品种水稻的差异。
利用AMMI模型分析大豆品种区域试验
利用AMMI模型分析大豆品种区域试验
郑伟
【期刊名称】《黑龙江农业科学》
【年(卷),期】2005(000)002
【摘要】运用AMMI模型对2003～2004年度全国北方春大豆品种区域试验中早熟组试验结果进行分析,结果表明:垦98-4319、垦95-3438、绥农14属于高产稳产性品种;钢95144-1属于低产稳产性品种;延交9804-14属于低产不稳产性品种;合97-713高产但不稳产.从AMMI互作效应值可看出:垦98-4319、垦95-3438除新疆昌吉州种子站外具有广泛的适应性;绥农14和钢95144-1具有广泛的适应性;合97-713对合江农科所和吉林敦化原种场环境具有特殊的适应性.
【总页数】4页(P15-18)
【作者】郑伟
【作者单位】黑龙江省农科院合江农科所,佳木斯,154007
【正文语种】中文
【中图分类】S565.100.37
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杂交水稻谷粒形状和米粒形状相关分析
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福建稻麦科技
杂交水稻谷粒形状和米粒形状相关分析
组 26A 28A 28A 26 地A 26A 26A 26A
恢 932 居中 ( 2 649) 。共有 6 组合米粒长宽 比达到 国家二级标 准 , 其 中 26A H81102 是唯 一达 到国 家一级标准的组合。 9 个组合间米粒长宽比 差异显著 性测验组 合间 达极显著水 平 ( F = 42 96 ) , 重 复 间 差 异不 显 著。多重比较除 26 优 63, 地 A 福恢 932, 26A T 10 三者两两间 , 汕 优 63, 26A N 46, 26A 912 两两间 , 28A 912 与 26 优 63, 26A T 10 与汕优 63 间差异不显 著外 , 其 他 组合 间米 粒长 宽比 差异 都达显著水平 ( 表 2) 。 米粒长宽 比 大 的 透明 度 好 , 垩 白 小 , 垩白 率 低。但不能只追求米粒粒形的细长 , 还应该考虑其 整精米率。因为稻米的商品价值与米粒形状 , 整精 米率都有密 切关 系。如 26A H81102 长 宽比 达到 国家一级标准 , 米粒透明度好 , 几乎没有垩白 , 但 其整精米率 仅 42 5% , 我们 观察 到该 组合 的非 整 精米大都在胚部断裂 , 这主要是由于国内碾米机不 利于过于细长的稻谷 的加 工 , 过细 长的稻 米易 断、 表3
方法 每个 亲本 和 组 合收 割 15 株 , 脱 粒后 , 晒 干 ,
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AMMI模型在水稻品种区域试验中的应用
摘要利用AMMI模型及双标图对2009年贵州省粳稻区域试验产量数据进行分析,结果表明:AMMI模型双标图可以形象表述品种的适应性、稳定性和丰产性,对于深入理解品种和试点互作,明确试点间的相互关系、制定育种目标和良种的示范推广具有一定的参考价值,但在实际的区域试验结果分析中,应结合常规区试分析方法,对参试品种作出合理评价。
关键词AMMI模型;水稻品种;区域试验;双标图;稳定性
品种的丰产性和稳定性是评价品种推广价值的一个重要参考指标[1]。
品种丰产性的差异通常采用方差分析进行多重比较即可,而品种的稳定性由于基因和环境的互作,大多数品种在不同地区种植的表型值常常不一致[2-4]。
在作物品种区域试验中,由于品种的基因型和环境存在交互作用,用一般的线性回归方程只能解释一小部分交互作用[5]。
而AMMI模型把方差分析和主成分分析综合于一个模型中,充分利用试验所获得的信息,最大程度地反应互作变异,通过绘出双标图来直观描述品种、地点的产量及互作效应的大小,准确地分析品种的稳定性。
笔者利用AMMI模型对2009年贵州省粳稻品种区域试验数据进行分析,以期对参试品种的稳定性作出评价。
1材料与方法
1.1试验设计
以2009年贵州省粳稻品种(组合)区域试验各试点的产量为资料进行AMMI 模型分析。
参试品种9个,分别为:YR709(A1)、云光109(A2)、早丰九号(A3)、毕粳杂2035(A4)、W025(A5)、云光101(A6)、滇杂31(A7)、毕08-1(A8)、毕粳37(A9)。
试点6个,分别为:贵阳(B1)、安顺(B2)、毕节(B3)、晴隆(B4)、都匀(B5)、纳雍(B6)。
试验按贵州省水稻区域试验方案统一实施,采用随机区组设计,3次重复,小区面积为13.34m2。
1.2试验方法
AMMI模型分析采用浙江大学唐启义教授的DPS数据处理系统8.01版进行[6],其表达式为:Yij=μ+gi+ej+ΣλsYisδjs+ξij。
其中yij是第i个基因型在第j个环境中的平均产量;μ为总平均值;gi是第i个基因型的主效应;ej是第j个环境的主效应。
倍加性参数λs为第s个交互作用主成分轴奇异值的平方根。
Yis为第s轴的基因型特征向量,δjs为环境特征向量。
2结果与分析
2.1方差分析
由表l可知,基因型、环境及二者的互作方差均达l%显著水平,说明品种间的产量存在真实差异。
环境之间差异显著,表明试验地的选择有较好的代表性。
基因型与环境的互作平方和与基因型的平方和相当,可进一步作稳定性分析。
2.2双标图AMMI稳定性分析
由表2可知,对产量而言,基因型、环境和基因型×环境平方和分别占总变异平方和的43.5%、10.7%、39.3%。
说明试验中对产量总变异起作用的大小顺序依次为基因型>基因型×环境>环境。
基因型×环境的F值达极显著水平,因此对品种进行合理评价应重视基因型×环境的分析。
从图1可以看出,在横轴方向上品种比环境更分散,说明品种的变异大于环境的变异,同一环境下各品种间产量差异较大,同一品种在各地表现的产量差异相对较小。
纵轴方向表明了基因型×环境交互作用的差异,靠近水平线的品种稳定性较好。
所以,高产稳产的品种对应最右边且靠近水平线,如A1、A8、A2,对应最右边且IPCA l值靠近水平线,属于高产且稳定性较好的品种,A7、A6、A4稳产性好、产量也较高,A5虽靠近水平线,在各试点表现也较稳定,但产量较低,A9的IPCA 1值离水平线较远,说明其对环境较敏感。
环境效应分析结果表明:B1、B5、B4的品种平均产量较高,但B4品种间产量差异较大,B6、B3、B2的品种平均产量较低,B2品种间产量差异较大。
另外,从图l还可以反映出品种对不同地点的适应性信息,过零点水平线上下的品种与位于同侧地点之间的互作为正向,与另一侧地点间的互作为负向。
A3、A4、A5、A9与B2、B3、B6有正向交互作用,与B1、B4、B5有负向交互作用,表明上述品种在B2、B3、B6有较好的适应性;而品种A1、A2、A6、A7、A8与试点B1、B4、B5有正向交互作用,与试点B2、B3、B6有负向交互作用,表明这些品种在试点B1、B4、B5有较好的适应性。
从表2可以看出,IPCA 1和IPCA 2的平方和占整个互作平方和的84.5%,表明整个互作的大部分变异集中在前面2个IPCA轴上。
根据各基因IPCA 1(横轴)和IPCA 2(纵轴)上的得分作基因型AMMl2双标图(图2),以进一步解释基因型×环境的交互作用,有效鉴别品种对环境的敏感程度。
在图中比较试点和原点连线的长短即可了解品种在各地点交互作用的大小。
试点离原点越远表明对总的互作贡献越大,本试验中交互作用较大的地点有试点B1、B2、B4;交互作用较小的有试点B5和试点B3。
品种越接近原点说明该品种稳定性好,因此品种A4、A3、A2是最稳定的,而品种A9离原点远,是对环境较敏感的。
综上所述,9个品种的稳定性表现顺序为A4>A3>A2>A7>A1>A6>A8>A5>A9。
3讨论
(1)农作物品种区域试验是鉴定新品种特征特性、应用价值和适应地区的主要途径,是作物品种审定的重要依据。
在多环境试验中,基因型与环境互作受到植物育种家的普遍重视,并发展了许多基因型×环境互作分析方法,使该互作得以正确描述和数量化。
农作物品种区域试验资料的变异分别来自环境、品种、品种与环境互作,采用有效的统计分析方法,可以对参试品种作出客观评定。
(2)AMMI模型成功地将方差分析和主成分分析结合在一起,为研究具体的基因型与环境互作及品种稳定性差异评价提供了一条方便途径。
AMMI图形不仅有助于鉴别品种的适应性、稳定性和丰产性,而且对于深入理解品种和试点互作,明确试点间的相互关系,制定育种目标和良种的示范推广都具有一定的参考价值。
(3)该文利用2009年贵州省粳稻区域试验产量数据进行AMMI模型分析,进而评价出各个参试品种的稳定性和适应性,其结果与其他分析方法所得出的结果之间存在一定的差异。
因此,在实际的区域试验结果分析中,还必须将此方法与常用区试分析方法结合使用,以便客观公正的对参试品种作出评价。
4参考文献
[1] 高海涛,王书子,王翠玲,等.AMMI模型在旱地小麦区域试验中的应用[J].麦类作物学报,2003,23(4):43-46.
[2] 林凯,江莹芬,郑冬梅,等.应用AMMI模型分析安徽省油菜区试品种的稳定性[J].安徽农业科学,2006,34(23):6091-6092.
[3] 英敏,杨恩琼.AMMI模型在玉米品种区域试验中的应用[J].种子,2008,27(8):97-101.
[4] 刘俊恒,胡宁,刘小片,等.应用AMMI模型对夏玉米区试组合的评价分析[J].杂粮作物,2009,29(3):159-162.
[5] 何代元,胡宁,马兆锦,等.AMMI模型在玉米区域试验中的应用[J].玉米科学,2009,17(4):144-147.
[6] 唐启义,冯明光.实用统计分析及其DPS数据处理系统[M].北京:科学出版社,2002.。