解国庆,董清山,范书华,王 艳,邵广忠,时新瑞,赵云彤
(黑龙江省农业科学院牡丹江分院,黑龙江 牡丹江 1570 41)
马铃薯品种的丰产性和稳定性是评价其推广价值的重要参考指标,中国育种工作者一般只强调高产和优质,而对产量及其他性状的稳定性重视不够。然而,对产量的高产、稳产特性进行正确评价具有重要的理论与现实意义[1,2]。AMMI模型最早由Gauch[3]提出,将主成分分析与方差分析相结合,利用试验所获得的数据,绘出双标图进而直观地描述基因型、环境及互作效应的大小。现已被广泛用来研究基因型与环境互作效应,较多应用于玉米、小麦、马铃薯、水稻等作物品种区域试验中[4-9],在分析品种单一性状年度稳定性的应用报道还较少。本研究利用AMMI模型对7个马铃薯品种(系)连续3年的产量数据进行分析,对同一地点产量的稳定性进行研究,探讨品种产量的稳定性,为特定地区品种产量的稳定性评价提供相关理论基础,对高产稳产品种的筛选具有重要意义。
材料选自黑龙江省农业科学院牡丹江分院选育的4个不同类型的马铃薯优良品系及3个对照品种共7份(表1)。试验地点在黑龙江省农业科学院牡丹江分院试验田,试验时间为2012、2013和2014年。
表1 供试马铃薯品种Table 1 Potato breeding lines tested
采用随机区组设计,3次重复,4行区,行长6 m,行距0.75 m,株距0.30 m。小区面积18 m2。施磷酸二铵(64%)30 kg/667m2、尿素(46.4%)15 kg/ 667m2、氯化钾(60%)30 kg/667m2。同一年内各项栽培措施按照当地常规进行并保证其同步性。相关数据使用Microsoft Excel 2003录入整理,利用唐启义和冯光明[10]DPS 7.05统计分析软件的AMMI模型分析模块对各材料按公顷产量进行分析。
AMMI模型的公式:
不同基因型间、不同环境(年度环境变化)间达到了极显著差异(P<0.01)。此外,基因型与环境之间也存在极显著互作效应(表2)。
环境变异平方和占总变异平方和的6.41%,基因型变异平方和占47.69%,交互作用变异平方和占40.03%(表3)。说明基因型及基因与环境互作是决定马铃薯产量的主要因素。同时也表明,AMMI模型能很好地表达基因型与环境的互作效应。
表2 参试品种(系)产量方差分析Table 2 ANOVA for yield of potato varieties(lines)
表3 参试品种(系)产量AMMI模型分析Table 3 AMMI model analysis for yield of potato varieties(lines)
以基因型的产量数据为x轴,品种和地点的IPCA1值为纵轴作双标图(图1)。在水平方向上,横坐标值越大,说明该品种丰产性越好,不难看出,g5的丰产性最好,g4最差。在垂直方向,以IPCA1=0作一条水平线,则纵坐标的绝对值越小,该品种产量稳定性越好,由此可知,g3的稳定性最好,g4最差,2012年的环境条件下马铃薯的产量稳定性最好;品种与在同一侧的环境条件有正的交互效应,与另一侧的环境条件有负的交互效应,g2、g4与2013年的环境互作为正,即对其产量的提高有积极的作用,与2012、2014年的环境互作为负;g1、g3、g5、g6、g7与2012、2014年的环境互作为正,与2013年的环境的互作为负,对产量有减弱的作用。综合不同类型基因型在图中的位置可知:早熟材料g1的平均产量和稳定性均优于对照g2;高淀粉材料g3的平均产量和稳定性均优于对照g4;中晚熟材料g5的平均产量高于对照g7,但稳定性较差;g6平均产量低于g7,但稳定性略优于g7。
图1 产量和IPCA1双标图Figure 1 Biplot of yield and IPCA1
本研究应用AMMI模型对马铃薯品种(系)产量在特定区域内的年度稳定性进行了分析,该模型可以把一个品种(系)产量稳定性用立体的双标图简单表达和解释,结合方差分析对品种丰产性进行评价,这不仅对品种进行了可靠的稳定性分析,而且还可鉴别一些具有特殊基因型和环境互作效应的品种,对特定环境马铃薯品种的选育及引种栽培具有重要意义。
根据该模型分析结果,可以得出参试材料产量稳定性排序g3>g6>g7>g1>g5>g2>g4,平均产量排序为g5>g7>g1>g6>g2>g3>g4。早熟材料‘牡91320’(g1)的平均产量和稳定性均优于‘克新4号’(g2);高淀粉材料‘牡9141’(g3)的平均产量和稳定性均优于‘克新12号’(g4);中晚熟材料‘牡8153’(g5)的平均产量高于‘克新13号’(g7),但稳定性不如‘克新13号’(g7);‘牡8182’(g6)平均产量低于‘克新13号’(g7),但是稳定性优于‘克新13号’(g7)。在马铃薯种植时,可根据不同用途选择产量高且稳定性好的品种。
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