利用AMMI模型分析旱地小麦新品种云麦70的稳定性及适应性

乔祥梅 黄锦 程加省 王志伟 杨金华 谭泽林 于亚雄

[目的]评价旱地小麦新品种云麦70在不同生态条件下的稳定性及适应性。[方法]利用AMMI模型对2011～2013年度云南省旱地小麦区域试验产量资料分析，以期评价云麦70的稳定性及适应性。[结果]云麦70属高产稳产型品种，适应地区广。结果还表明，利用AMMI模型分析小麦区试资料可以较好地评价单个品种的表现。[结论]云麦70在嵩明、楚雄、文山、临翔等地具有较高的产量，适宜作为这些地方的主推品种。

关键词AMMI模型；云麦70；稳定性； 适应性

中图分类号S512.1文献标识码

A文章编号0517-6611（2015）34-038-03

云麦70是楚雄州农业科学研究推广所从云南省农业科学院粮食作物研究所提供的穿梭育种材料中筛选出来的旱地小麦新品种，原编号为“088-2”，2015年通过云南省农作物品种审定委员会审定。该品种幼苗直立，春性；生育期162 d，株高96.4 cm；锥形穗，长芒，白壳，粒色琥珀色，硬质，子粒饱满，熟相好，易落粒；穗粒数38粒，千粒重44.0 g；耐寒、耐旱、抗条锈病好；容重770 g/L，蛋白质16.64%，湿面筋36.8%，稳定时间2.4 min，硬度指数69.3；属高蛋白、高面筋的优质强筋小麦品种。

新育成品种的稳定性、适应性和丰产性是决定其推广应用价值的重要指标。稳定性和适应性表明小麦品种与不同生产环境的互作情况，而丰产性是评价品种在最适条件下的产量潜力。作物品种区域试验的目的旨在鉴定这些指标。品种间丰产性的差异较易度量，通常采用方差分析法进行多重比较即可。而品种的稳定性主要决定于基因型与环境互作（G×E）效应的大小。G×E是一个复杂的生物学现象，要揭示其规律存在许多困难。采用有效的G×E分析方法对正确评价品种的稳定性有至关重要的作用。AMMI模型（additive main effects and multiplicative interaction model，简稱AMMI模型）是目前国际上流行的分析作物品种区域试验数据非常有效的模型，利用双标图直观地描述品种、地点的产量及互作效应大小，应用稳定性参数Dg定量地描述各品种稳定性的差异以及各试点对品种鉴别力的大小。该文采用AMMI模型、双标图以及稳定性参数（Dg）对2011～2013年度云南省旱地小麦区试数据进行了分析，以期对新品种云麦70的稳定性和适应性给出一个较合理的评价。

1材料与方法

1.1材料来源

以2011～2013年度云南省旱地小麦区域试验各承试点的平均产量为资料进行AMMI模型分析。参试品种为 11 个，选取不同海拔、生态类型和生产水平的10个具有代表性的试点同时进行。各试点、品种的代码和平均产量见表1，试验统一采用随机区组设计，3次重复，小区面积10 m2，四周设保护行，全区收获。小区长方形，采用人工条播称种到行，均匀播种，保证210万～270万/hm2的基本苗。

表12011～2013年云南省旱地小麦区试品种和试点代码及平均产量

参试品种品种代码品种平均产量kg/hm2试验点代码地点平均产量kg/hm2

文麦14号g14 321.778嵩明e15 192.591

云10D43g24 068.917大理e22 840.909

靖067g33 975.116楚雄e34 827.969

凤121g43 905.128临翔e44 729.479

凤1814g53 805.828普洱e54 797.250

云麦70g63 809.062镇雄e64 837.060

云10D45g73 797.003蒙自e71 599.545

昆麦0989g83 772.815会泽e82 058.133

滇1116g93 631.153易门e92 153.886

玉1086g103 447.056文山e105 259.354

宜麦一号（CK）g113 591.938

1.2分析方法

1.2.1AMMI 模型。AMMI模型是将方差分析和主成分分析结合在一个模型中，同时具有可加和可乘分量的数学模型，其方程式为：

yge=μ+αg+βe+ni=0λnγgnσen+θge+εger

式中，yge是在环境e中基因型g的产量，μ代表总体平均值，αg是基因型平均偏差（各个基因型平均值减去总的平均值），βe是环境的平均偏差（各个环境的平均值减去总的平均值），λn是第n个主成分分析的特征值，γgn是第n个主成分的基因型主成分得分，σen是第n个主成分的环境主成分得分，n是模型主成分分析中主成分因子轴的总个数，θge为残差，εger为误差，误差等于yge平均值与r个重复的单个观察值之间的偏差，并具有可加性。

1.2.2稳定性参数及双标图。在利用AMMI模型的基础上引入稳定性参数。品种的相对稳定性参数就是IPCA的k维空间中品种离原点的距离Dg （即欧氏距离），其计算公式如下：

Dg=ni=0x（IPCAgi）2

式中，Dg是品种的稳定性参数，Dg的大小度量了第g个基因型的相对稳定性，基因型Dg值越小越稳定。所谓双标图是在一张图中同时给出品种和地点的图标。可给出以品种、地点平均产量为横坐标、IPCA1为纵坐标的AMMI1的双标图以及以IPCA1为横坐标、IPCA2为纵坐标的AMMI2的双标图。

2结果及分析

2.1试验结果的方差分析、线线回归分析与AMMI分析

2011～2013年云南省旱地小麦区域试验的联合方差及AMMI分析结果（表2）表明，基因型效应、环境效应和基因型×环境交互效应（G×E）对产量的影响均达到极显著水平，环境即试点间变异平方和（SS）占整个处理平方和的91.20%，基因型即品种间的平方和仅占2.43%，而品种和试点的交互作用却占6.37%。说明试点间的变异占了主要部分，而交互作用的变异又明显大于品种间的变异，二者分别为品种效应的37.53倍和2.62倍。因此，进行品种的稳定性分析很重要。从线性回归来看，联合回归、基因回归和环境回归三者加起来仅解释了互作SS的23.26%，残差较大，占76.74%，说明回归模型解释的互作少，回归模型对该文试验数据拟合不够好，应对其进一步分析。

对交互主成分的分析 IPCA 的显著性进行近似F测验表明，IPCA 1～2轴极显著，分别解释了G×E互作SS的47.76%、18.68%，IPCA3轴显著，解释了G×E互作SS的12.88%，3个IPCA轴加起来解释了 G×E互作SS的79.32%，将剩余不显著的 IPCA合并为残差，残差仅为20.68%。这充分说明AMMI 模型比较透彻地分析了G×E互作信息。AMMI 模型明显优于传统的回归模型，可有效地克服线性回归分析方法在评价品种稳定性方面所存在的局限性。

表22011～2013年云南省旱地小麦区试的联合方差分析、线性回归分析和AMMI模型分析结果

变异来源dfSSMSFProb.

方差分析总的6591 790 647 761.002 717 219.667

处理1091 415 330 111.0012 984 679.91019.028 10.000 1

基因1034 432 182.063 443 218.2065.045 80.000 1

环境91 290 732 254.00143 414 694.900210.163 50.000 1

交互作用9090 165 674.751 001 840.8311.468 10.005 6

线性回归分析联合回归12 578 198.912 578 198.9093.778 20.052 4

基因回归97 782 731.22864 747.9131.267 20.251 8

环境回归810 607 979.971 325 997.4961.943 20.051 6

残差7269 196 764.669 610 66.1761.408 40.019 6

AMMI模型PCA11843 060 106.152 392 228.1205.388 40.000 1

PCA21616 841 468.711 052 591.7952.370 90.002 0

PCA31411 617 663.29829 833.0921.869 20.027 1

残差4218 646 436.60443 962.776

误差550375 317 650.10682 395.728

2.2云麦70稳定性分析

将每一个品种 IPCA1～3空间内的投影点与相应坐标原点的距离，即各品种基于IPCA1～3的稳定性参数Dg列于表3，g6（云麦70）稳定性参数为13.531，处于参试品种的较低水平，说明该品种稳定性较好。结合其产量均值，g6（云麦70）为高产稳产型品种。

2.3云麦70适应性分析

品种适应性大小取决于品种与试点正向交互作用的大小，可用AMMI双标图形象地表示。AMMI1双标图是以平均产量为X坐标轴，IPCA1值为Y坐标轴作成的图形，图中过零点水平线上下的品种与位于同侧地点之间及临近试点有正的互作，即从AMMI图可初步看出品种在各试点上的适应性[2]。由图1可知， 在横轴方向上地点比品种更分散，地点的变异大于品种的变异。也就是说，同一品种在各地表现的产量差异较大，同一地点的各品种产量差异相对较小。从双标图还可以看出，g6（云麦70）平均产量高于对照g11（宜麦一号），IPCA1值大于g11（宜麦一号），离IPCA1零值较远，表明g6（云麦70）在各地的产量表现存在较大差异，与环境因素互作明显。

表3品种在显著的互作主成分軸上的得分及稳定性参数

品种代码品种平均产量kg/hm2离差SDiPCA1PCA2PCA3Dg位次

g14 321.778492.161-5.23510.7685.61613.2248

g24 068.917239.299-2.1408.728-6.11510.86910

g33 975.116145.4982.8155.955-4.5247.99111

g43 905.12975.51116.97710.307-9.86722.1775

g53 805.828-23.7904.62311.399-0.61612.3169

g63 809.062-20.5558.5575.6118.85313.5317

g73 797.003-32.615-25.602-10.957-25.70837.9001

g83 772.815-56.803-28.1679.18916.96434.1412

g93 631.154-198.464-0.654-20.2885.47721.0246

g103 447.056-382.56228.404-8.557-2.04729.7363

g113 591.938-237.6800.420-22.15611.96425.1834

图1AMMI1双标图

为进一步解释G×E交互作用，有效鉴别品种对环境的敏感程度，作出AMMI2模型双标图。AMMI2 双标图可直观地比较各品种在各试点的交互作用大小和分析互作模式[3]， 它的横坐标对应于品种和试点的IPCA1 得分， 而纵坐标对应于IPCA2 得分，在AMMI2 双标图上越接近坐标原点的品种（或试点）越稳定。若品种在试点与原点连线或穿过试点外延线的垂直投影距原点越远，则表明该品种在该试点特殊适应性越好，反之亦然。从图2可以看出，g6（云麦70）在e1（嵩明）、e8（会泽）地点图标与原点的连线上有最小的垂直投影，表明它在这两地点的G×E交互作用小，而在e10（文山）、e6（镇雄）、e4（临翔）、e3（楚雄）与原点的连线上有较大的垂直投影，表明在这些地点具有较好的适应性。从AMMI模型拟合产量以及实际产量来看，云麦70在楚雄、临翔、嵩明、镇雄和文山均可以取得较高的产量，充分展示了它的丰产性，是一个高产新品种。

图2AMMI2双标图

3结论与讨论

小麦新品种的选育一方面以丰产性作为主要鉴定指标，还要坚持在高产前提下的稳定性及适应性，重视其基因型与

环境、年份等条件的适应性和产量稳定性的综合评判。AM

MI 模型集方差分析和主成分分析于一体，与现在通

用的区域试验分析方法相比较，对地点和品种互作的分析比较透彻。AM

MI 双标图提供了形象直观的图形，为研究具体的品种与环境互作及品种稳定性差异评价提供了一条方便的途径[4]。该研究结果表明，云麦70与环境因素互作明显，丰产性好、对某些地区有特殊的适应性。实际产量和AMMI模型拟合值表明这种特殊的适应性表现为高产，云麦70在嵩明、楚雄、文山、临翔等地都具有较高的产量，适宜作为这些地方的主推品种。

安徽农业科学2015年

参考文献

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南京农业大学.田间试验和统计方法[M].2版.北京： 中国农业出版社，1999：191-197.

[2] 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].作物学报，2003，23（4）：43-46.

[3] 王磊，MCLAREN C G， 杨仕华.利用双标图分析作物区试数据[J].生物数学学报， 1997， 12（5）：557-562.

[4] 包齐军.AMMI模型在啤酒大麦区域试验中的应用[J].作物杂志，2012（2）：130-134.