烤煙鉀含量的基因型及環(huán)境效應(yīng)分析

吳興富，焦芳嬋，張誼寒，曾建敏，李永平

云南省煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，云南昆明，650021

烤煙鉀含量的基因型及環(huán)境效應(yīng)分析

吳興富，焦芳嬋，張誼寒，曾建敏，李永平

云南省煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，云南昆明，650021

為了解烤煙基因型及環(huán)境對(duì)煙葉鉀含量的影響，采用AMMI模型對(duì)8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)11個(gè)基因型煙葉的鉀含量進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：基因型、環(huán)境、基因型×環(huán)境互作對(duì)烤煙鉀含量的影響達(dá)極顯著水平，烤煙鉀含量受環(huán)境的影響效應(yīng)大于基因型和基因型×環(huán)境互作，AMMI模型分析在分解烤煙鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)方面優(yōu)于回歸模型。基因型V5（云煙110）中部葉和上部葉鉀含量高于其它基因型，差異具有極顯著意義，該基因型具有鉀含量高的特點(diǎn)，可作為鉀高效基因型供煙葉生產(chǎn)選擇種植，也可作為育種材料用于高鉀基因型選育。

烤煙；鉀；基因型效應(yīng)；環(huán)境效應(yīng)；AMMI模型

鉀是煙株生長(zhǎng)發(fā)育必需的營(yíng)養(yǎng)元素，煙葉鉀含量是評(píng)價(jià)煙葉品質(zhì)的重要指標(biāo)之一。鉀元素對(duì)煙葉燃燒性、香吃味以及卷煙制品的安全性有重要影響[1-4]。國(guó)內(nèi)烤煙鉀含量普遍較低，20世紀(jì)60、70年代煙葉鉀含量平均為0.8%～1.0%，1994年達(dá)1.8%[5]。近年來(lái)，竇玉清等[6]研究表明，國(guó)內(nèi)烤煙煙葉鉀含量呈上升趨勢(shì)，2012年和2013年煙葉鉀含量達(dá)2%，但與美國(guó)、津巴布韋等國(guó)外優(yōu)質(zhì)煙葉鉀含量4%～6%[5]的差距仍較大。有效提高煙葉鉀含量一直是困擾國(guó)內(nèi)煙葉生產(chǎn)的難題之一，有學(xué)者提出鉀高效（或富鉀）基因型是提高煙葉鉀含量的有效途徑[5，7-8]，有關(guān)烤煙不同基因型鉀含量的報(bào)道主要集中在煙葉化學(xué)成分含量分析，而基因型、環(huán)境及其互作效應(yīng)對(duì)烤煙鉀含量影響研究的報(bào)道較少[9]。

基因型與環(huán)境互作是一個(gè)普遍存在的復(fù)雜生物學(xué)現(xiàn)象，分析基因型、環(huán)境及其互作效應(yīng)的方法很多，其中AMMI模型（主效可加互作可乘）分析在基因型和環(huán)境的加性模型中加入了乘積形式的交互作用，能更多地解釋基因型與環(huán)境的交互作用[10]，該模型已廣泛用于分析水稻、小麥、谷子等作物的基因型、環(huán)境及其互作效應(yīng)對(duì)產(chǎn)量或品質(zhì)的影響[11-15]。本研究以鉀累積量和煙葉中鉀含量較高的K326[16]為對(duì)照，應(yīng)用AMMI模型對(duì)云南、四川、福建三個(gè)烤煙產(chǎn)區(qū)8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)11個(gè)烤煙基因型的中部和上部初烤煙葉鉀含量進(jìn)行分析。旨在了解烤煙基因型、環(huán)境及其互作效應(yīng)對(duì)煙葉鉀含量的影響，為提高煙葉鉀含量及培育鉀高效（或富鉀）基因型提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料和地點(diǎn)

2014年，在云南、四川和福建烤煙產(chǎn)區(qū)8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)開(kāi)展了11個(gè)烤煙基因型鉀含量的小區(qū)比較試驗(yàn)。8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)為云南華寧大興寨（E1）和青龍（E2）、云南寧洱勐先和平村曼片（E3）和旱灘（E4）、四川會(huì)理內(nèi)東（E5）、福建永定湖雷（E6）和陳東（E7）以及福建建陽(yáng)莒口（E8），各試點(diǎn)基本情況見(jiàn)表1。參試11個(gè)烤煙基因型為對(duì)照K326（V1）、云煙87（V2）、云煙97（V3）、云煙105（V4）、云煙110（V5）、云煙116（V6）、云煙117（V7）、云煙119（V8）、云煙207（V9）、NC71（V10）、PVH1452（V11）。

表1 8個(gè)試點(diǎn)基本情況Tab.1 Background information of eight tested areas

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

各試驗(yàn)點(diǎn)均采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，每個(gè)基因型為1個(gè)處理，3次重復(fù)共33個(gè)小區(qū)，小區(qū)栽煙不少于70株。各試點(diǎn)參試基因型的施氮量及氮磷鉀配比相同，行株距、栽培調(diào)制技術(shù)及田間管理措施按當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)煙葉生產(chǎn)技術(shù)要求操作。各小區(qū)煙株中心花開(kāi)放時(shí)打頂，煙葉成熟后分小區(qū)掛牌標(biāo)記采烤。每個(gè)小區(qū)分別取中部C3F和上部B2F初烤煙葉各1kg，由云南省煙草農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院按YC/T 217—2007進(jìn)行煙葉鉀含量檢測(cè)。

1.3 數(shù)據(jù)分析

利用DPS v10.15[17]中AMMI（主效可加互作可乘）模型分別對(duì)8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)11個(gè)基因型的中部煙葉和上部煙葉鉀含量進(jìn)行分析，即：

式中yve是環(huán)境e中基因型v的煙葉鉀含量，μ代表總體平均值，αv是基因型平均偏差（各個(gè)基因型平均值減去總體平均值），βe是環(huán)境平均偏差（各個(gè)環(huán)境試點(diǎn)平均值減去總體平均值），λn為第n個(gè)交互效應(yīng)主成分分析軸的特征值，γvn是第n個(gè)主成分的基因型主成分得分，δen是第n個(gè)主成分的環(huán)境主成分得分，N是主成分軸的總個(gè)數(shù)，θen為殘差。

在AMMI模型分析的基礎(chǔ)上，利用AMMI雙標(biāo)圖初步分析基因型與環(huán)境試點(diǎn)的互作。同時(shí)，根據(jù)吳為人對(duì)AMMI模型穩(wěn)定性參數(shù)分析的改進(jìn)方法[18]，對(duì)各個(gè)交互效應(yīng)主成分（IPCA）軸的得分進(jìn)行加權(quán)后計(jì)算基因型穩(wěn)定性和環(huán)境試點(diǎn)分辨力參數(shù)Dv(e)，并計(jì)算特殊適應(yīng)性參數(shù)Dve[19]，公式如下：

式中m為顯著的IPCA個(gè)數(shù)，Dv(e)為第v個(gè)基因型或第e個(gè)環(huán)境試點(diǎn)在m個(gè)IPCA上的得分。（2）式中的距離Dv(e)之大小度量了第v個(gè)基因型或第e個(gè)環(huán)境試點(diǎn)的相對(duì)穩(wěn)定性，基因型Dv值越小越穩(wěn)定，環(huán)境De值越大對(duì)基因型的分辨力越強(qiáng)（即De值越大，基因型在環(huán)境中表現(xiàn)的遺傳差異越大，越有利于基因型特性的發(fā)揮）。（3）式中的Dve表示相應(yīng)基因型與環(huán)境互作的性質(zhì)和大小，即表達(dá)了基因型對(duì)環(huán)境的特殊適應(yīng)性。

2 結(jié)果與分析

2.1 參試基因型煙葉鉀含量

參試基因型不同部位煙葉在8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)的鉀含量分析（表2）表明，基因型間鉀含量差異達(dá)極顯著水平，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，V5中部葉和上部葉鉀含量均極顯著高于其它基因型，V6和V3鉀含量較低，V5中部葉和上部葉鉀含量分別比V3高出1.08%（占比48.4%）和0.97%（占比49.7%）。

不同環(huán)境試點(diǎn)煙葉鉀含量差異達(dá)極顯著水平，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，E7中部葉和上部葉鉀含量極顯著高于其它7個(gè)試點(diǎn)，E2中部葉和上部葉鉀含量較低，E7中部葉和上部葉鉀含量分別比E2高出1.24%（占比64.6%）和1.32%（占比79.0%）?？梢?jiàn)，不同環(huán)境試點(diǎn)煙葉的鉀含量差異有大于基因型的趨勢(shì)。

表2 不同環(huán)境試點(diǎn)各基因型煙葉鉀含量Tab.2 The potassium content of 11 genotypes planted at 8 sites %

2.2 烤煙鉀含量的聯(lián)合方差分析和線性回歸模型分析

不同部位煙葉鉀含量聯(lián)合方差分析（表3）表明，基因型、環(huán)境試點(diǎn)、基因型×環(huán)境均達(dá)極顯著水平，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，三者引起的中部葉鉀含量變異平方和分別占總平方和的30.1%、43.4%、15.4%，且上部葉鉀含量變異平方和分別占總平方和的21.9%、52.5%、15.6%，表明環(huán)境試點(diǎn)是引起烤煙鉀含量差異的主要原因，基因型次之，基因型與環(huán)境互作也有影響。

從中部葉和上部葉鉀含量的回歸分析結(jié)果看，聯(lián)合回歸、基因型回歸、環(huán)境回歸共解釋了中部葉鉀含量基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的42.3%，殘差占57.7%，上部葉僅解釋了31.2%，殘差占68.8%。可見(jiàn)，回歸分析解釋的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)少，回歸模型擬合不夠好。

2.3 AMMI模型分析

AMMI模型對(duì)不同部位煙葉鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)分析表明（表3），中部葉3個(gè)IPCA軸達(dá)極顯著水平，解釋了煙葉鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的89.7%，殘差占10.3%，上部葉前3個(gè)IPCA軸達(dá)極顯著水平，第4個(gè)IPCA軸達(dá)顯著水平，4個(gè)IPCA軸共解釋了上部葉鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的91.3%，殘差占8.7%?？梢?jiàn)，AMMI模型分析對(duì)分解烤煙鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)明顯優(yōu)于回歸模型。

表3 不同部位煙葉鉀含量的聯(lián)合方差分析、線性回歸分析和AMMI模型分析Tab.3 Comparison among three statistical methods for analysis of potassium content in middle and upper leaves, including combined analysis of variance, linear regression and AMMI model

2.3.1 基因型穩(wěn)定性分析

雙標(biāo)圖是解釋AMMI分析結(jié)果，了解基因型與環(huán)境互作的直觀工具。在AMMI1雙標(biāo)圖中，環(huán)境試點(diǎn)和基因型在水平方向的分散程度反映其效應(yīng)變異情況，離坐標(biāo)原點(diǎn)越遠(yuǎn)效應(yīng)越大，反之，效應(yīng)越小?；蛐驮诖怪狈较蛏系姆植挤从沉嘶蛐团c環(huán)境互作的大小及方向上的差異，IPC1絕對(duì)值越大穩(wěn)定性越差，反之，穩(wěn)定性越好。

從圖1可見(jiàn)，水平方向上，中部葉和上部葉環(huán)境試點(diǎn)圖標(biāo)比基因型圖標(biāo)分散，說(shuō)明環(huán)境引起烤煙鉀含量的變異比基因型大，環(huán)境試點(diǎn)E7鉀含量最高，E2最低；V5中部葉和上部葉鉀含量均最高，V6和V3中部葉鉀含量最低，且V3上部葉鉀含量也最低。

垂直方向上，中部葉鉀含量V5、V3和V7穩(wěn)定性較差，V11和V6穩(wěn)定性較好，上部葉葉鉀含量V9、V5和V1穩(wěn)定性較差，V11、V7、V6穩(wěn)定性較好。

在AMMI2雙標(biāo)圖中，根據(jù)基因型圖標(biāo)離坐標(biāo)原點(diǎn)距離越小穩(wěn)定性越好的原理，從圖2可直觀看出V1、V4、V11、V6、V2中部葉鉀含量穩(wěn)定性較好，V5、V8、V7、V3、V9穩(wěn) 定 性 較 差，V11、V7、V6、V3上部葉鉀含量穩(wěn)定性較好，V9、V1、V5穩(wěn)定性較差。

圖1 不同部位煙葉鉀含量AMMI1雙標(biāo)圖Fig.1 AMMI1 biplot of potassium content in middle and upper leaves

圖2 不同部位煙葉煙葉鉀含量AMMI2雙標(biāo)圖Fig.2 AMMI2 biplot of potassium content in middle and upper leaves

AMMI2雙標(biāo)圖具有簡(jiǎn)明直觀的特點(diǎn)，但只是定性描述，且圖中只表達(dá)了前2個(gè)顯著軸得分的信息，其它顯著或極顯著軸的信息未能得到反映。從表2可知，中部葉鉀含量的基因型與環(huán)境互作變異平方和的14.8%為IPCA3所有，上部葉基因型與環(huán)境互作變異平方和的18.4%為IPCA3-4所有。在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，忽略經(jīng)檢驗(yàn)達(dá)顯著或極顯著水平的其它軸對(duì)基因型穩(wěn)定性影響的評(píng)價(jià)會(huì)有失偏頗。因此，依據(jù)公式（2）計(jì)算了參試基因型不同部位煙葉鉀含量的穩(wěn)定性參數(shù)Dv列于表4，結(jié)合表2和表4看，V1鉀含量中等、中部葉穩(wěn)定性較好、上部葉穩(wěn)定性較差，V2鉀含量中等、穩(wěn)定性較好，V3鉀含量較低、上部葉穩(wěn)定性較好、中部葉穩(wěn)定性較差，V4鉀含量較高、穩(wěn)定性較好，V5鉀含量高、穩(wěn)定性差，V6鉀含量較低、穩(wěn)定性較好，V7鉀含量較高、上部葉穩(wěn)定性中等、中部葉穩(wěn)定性較差，V9鉀含量較高、中部葉穩(wěn)定性中等、上部葉穩(wěn)定性較差，V8、V10和V11鉀含量及其穩(wěn)定性中等。

表4 基因型在顯著互作軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)（Dv）Tab.4 Scores and stability index (Dv) of significant interaction principal component axis (IPCA) of genotype

2.3.2 環(huán)境試點(diǎn)鑒別力分析

在AMMI1雙標(biāo)圖中，環(huán)境試點(diǎn)圖標(biāo)離IPCA零值線越近，鑒別力越弱，反之，鑒別力越強(qiáng)。在AMMI2雙標(biāo)圖中，環(huán)境試點(diǎn)圖標(biāo)離坐標(biāo)原點(diǎn)越近，鑒別力越弱，反之，鑒別力越強(qiáng)。從圖1可直觀看出，E1和E5對(duì)中部葉鉀含量鑒別力較強(qiáng)，E7和E1對(duì)上部葉鉀含量鑒別力較強(qiáng)，E7對(duì)中部葉鉀含量鑒別力較弱，E5對(duì)上部葉鉀含量鑒別力較弱。從圖2可直觀看出，E7和E1對(duì)中部葉和上部葉鉀含量鑒別力較強(qiáng)，E8和E2對(duì)中部葉鉀含量鑒別力較弱，E5和E8對(duì)上部葉鉀含量鑒別力較弱。這與基因型穩(wěn)定性分析相似，雙標(biāo)圖AMM1、AMM2表達(dá)的環(huán)境試點(diǎn)鑒別力信息不夠完全。因此，依據(jù)公式（2）計(jì)算出各環(huán)境試點(diǎn)在所有顯著軸上得分的穩(wěn)定性參數(shù)De值列于表5，從表中可知，E1對(duì)中部葉鉀含量鑒別力最強(qiáng)、E5和E7次之，E8鑒別力最弱。E7對(duì)上部葉鉀含量鑒別力最強(qiáng)、E1和E5次之，E8鑒別力最弱。可見(jiàn)，E1、E7、E5對(duì)烤煙鉀含量鑒別力較強(qiáng)，E8鑒別力最弱。

表5 環(huán)境在顯著軸上的得分及穩(wěn)定性參數(shù)（De）Tab.5 Scores and stability index (De) of significant IPCA for environment

2.3.3 基因型與環(huán)境試點(diǎn)的最佳適應(yīng)性分析

基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)是確定基因型推廣的重要依據(jù)，在選擇或引進(jìn)基因型時(shí)盡量利用有利的互作，避免負(fù)互作的不利影響。依據(jù)公式（3）計(jì)算出11個(gè)基因型與8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)的特殊適應(yīng)性參數(shù)（互作效應(yīng)值）Dve，綜合中部葉和上部葉鉀含量互作效應(yīng)值（表6）看，9個(gè)基因型在以下試點(diǎn)有具有特殊適應(yīng)性，即V1 在 E5、E7、E8，V2、V3 在 E1、E2，V5 在 E3、E7、E8，V7在 E3、E4，V8在 E7，V9在 E1、E2、E3，V10在E1、E2，V1在E5、E8，而V4和V6在各試點(diǎn)的特殊適應(yīng)性不明顯。

圖3是基于環(huán)境IPCA1（橫坐標(biāo)）和IPCA2（縱坐標(biāo)）的基因型最佳適應(yīng)圖，從圖中可直觀看出中部葉和上部葉鉀含量的基因型最佳適應(yīng)性。11個(gè)基因型中，V5中部葉鉀含量在7個(gè)環(huán)境試點(diǎn)E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8具有最佳適應(yīng)性，上部葉鉀含量在6個(gè)環(huán)境試點(diǎn)E3、E4、E5、E6、E7、E8具有最佳適應(yīng)性。V9中部葉和上部葉鉀含量在E1具有最佳適應(yīng)性，V4上部葉在E1有較好適應(yīng)性。11個(gè)基因型不同部位煙葉鉀含量的最佳適應(yīng)性與其在8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)鉀含量的試驗(yàn)結(jié)果（表1）相符。

表6 基因型和環(huán)境的互作效應(yīng)值（Dve）Tab.6 Values of genotype × environment interaction（Dve）

圖3 AMMI2雙標(biāo)圖的基因型最佳適應(yīng)圖Fig.3 AMMI2 biplot of the best fit figure for genotype

3 結(jié)論和討論

烤煙不同部位煙葉的鉀含量一般表現(xiàn)為下部葉高于中部葉，中部葉高于上部葉，因此，煙葉生產(chǎn)中主要關(guān)注中部葉和上部葉的鉀含量，尤其是上部葉。國(guó)內(nèi)有關(guān)烤煙高鉀品種（材料）已有研究，徐文軍等[20]報(bào)道了YZ99-2、9411、9306、巖煙97等可作為高鉀親本應(yīng)用于高鉀烤煙新品種選育，其上部葉鉀含量平均值分別比K326（2.32%）高出34.1%、29.3%、12.5%、-0.9%，中部葉和上部葉鉀含量平均值分別比K326（2.66%）高出33.8%、31.8%、9.4%、14.3%。吳成林等[21]報(bào)道的高鉀新品系GK5中部葉鉀含量（3.24%）比K326（2.53%）高出28.1%。本研究基因型V5中部葉和上部葉鉀含量極顯著高于其它基因型，8個(gè)試點(diǎn)中部葉鉀含量平均值（3.31%）比K326（2.56%）高出29.3%，與吳成林等[21]報(bào)道的高鉀新品系相當(dāng)，上部葉鉀含量（2.92%）比K326（2.35%）高出24.3%，中部葉和上部葉鉀含量平均值（3.12%）比K326（2.46%）高出26.6%，基因型V5鉀含量比徐文軍等[20]報(bào)道的高鉀材料9306和巖煙97高，低于YZ99-2和9411?？梢?jiàn)，基因型V5具有鉀含量高的特點(diǎn)，可作為鉀高效型基因型供生產(chǎn)選擇種植，也可作為育種材料用于高鉀基因型選育。

烤煙化學(xué)成分含量是遺傳因素和種植環(huán)境等共同作用的結(jié)果，本研究AMMI模型分析表明，基因型、環(huán)境試點(diǎn)、基因型與環(huán)境互作對(duì)烤煙不同部位煙葉鉀含量的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，鉀含量受環(huán)境試點(diǎn)的影響效應(yīng)（中部葉43.4%、上部葉52.5%）大于基因型（中部葉30.1%、上部葉21.9%）和基因型×環(huán)境試點(diǎn)互作效應(yīng)（中部葉15.4%、上部葉15.6%），這與史躍偉等[9]報(bào)道的烤煙鉀含量的基因效應(yīng)、環(huán)境效應(yīng)、基因與環(huán)境互作效應(yīng)達(dá)極顯著或顯著水平，環(huán)境效應(yīng)（61.9%）大于基因效應(yīng)（23.5%）和基因與環(huán)境互作效應(yīng)（14.6%）的結(jié)果相符，與肖炳光[22]研究的烤煙氧化鉀等化學(xué)成分含量易受環(huán)境條件影響的結(jié)果相符。同時(shí)，本研究聯(lián)合回歸、基因型回歸、環(huán)境回歸分析解釋了中部葉鉀含量基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的42.3%、殘差占57.7%，上部葉僅解釋了31.2%、殘差占68.8%，而AMMI模型分析解釋了中部葉鉀含量基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的89.7%、殘差占10.3%，上部葉鉀含量基因型與環(huán)境互作效應(yīng)的91.3%、殘差占8.7%，即AMMI模型分析對(duì)分解烤煙鉀含量的基因型與環(huán)境互作效應(yīng)明顯優(yōu)于回歸模型分析。

基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)是確定基因型推廣的重要依據(jù)，本研究基因型最佳適應(yīng)圖直觀地描繪出基因型V5中部葉鉀含量在7個(gè)環(huán)境試點(diǎn)（E1除外）具有最佳適應(yīng)性，上部葉鉀含量在6個(gè)環(huán)境試點(diǎn)（E1和E2除外）具有最佳適應(yīng)性，V9中部葉鉀含量在E1、上部葉鉀含量在E1和E2具有最佳適應(yīng)性，V4上部葉在E1有較好適應(yīng)性，這與根據(jù)基因型×環(huán)境互作效應(yīng)值Dve得出的基因型最佳適應(yīng)性存在一些不同，如中部葉鉀含量：V3在E1、E2、E6具有最佳適應(yīng)性，V5在E3、E4、E5、E7、E8具有最佳適應(yīng)性，上部葉鉀含量：V9在E1、E2、E4具有最佳適應(yīng)性，V7在E3、V11在E5、V5在E7、V1在E8具有最佳適應(yīng)性，V1和V5在E6具有最佳適應(yīng)性。導(dǎo)致這種偏差的主要原因可能與AMMI模型側(cè)重于分析基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)，側(cè)重于穩(wěn)定性分析有關(guān)，選擇的往往是穩(wěn)定高產(chǎn)或穩(wěn)定低產(chǎn)的基因型，一些高產(chǎn)但穩(wěn)定性較差的基因型可能會(huì)受到忽略[23]，同時(shí)，針對(duì)具體的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析模型在不同的應(yīng)用方面具有局限性[24]。此外，本研究不同基因型中部葉鉀含量的最佳適應(yīng)性與試驗(yàn)結(jié)果的吻合性好于上部葉，其原因是否與烤煙不同部位煙葉的鉀含量由不同基因控制，而不同基因受相同環(huán)境的影響程度不同有關(guān)，這還有待進(jìn)一步研究。

基因型的穩(wěn)定性與適應(yīng)性密切相關(guān)，但二者并不等同。實(shí)際生產(chǎn)中，高產(chǎn)前提下穩(wěn)產(chǎn)的基因型具有廣泛適應(yīng)性，低產(chǎn)基因型即使穩(wěn)定性很好也不適宜在各地推廣種植，有些基因型穩(wěn)定性較差，但在較廣泛的環(huán)境條件下仍可獲得較高產(chǎn)量，也符合生產(chǎn)需求[25]。本研究基因型V5鉀含量極顯著高于其它基因型，且在8個(gè)環(huán)境試點(diǎn)中，7個(gè)點(diǎn)的中部葉鉀含量高于其它基因型，6個(gè)點(diǎn)的上部葉鉀含量高于其它基因型，但V5不同部位煙葉鉀含量的穩(wěn)定性較差，屬鉀含量豐產(chǎn)性好但穩(wěn)定性較差的基因型。就提高煙葉鉀含量而言，基因型V5在本研究多數(shù)環(huán)境試點(diǎn)條件下種植有利于提高煙葉鉀含量，但該基因型在本研究環(huán)境試點(diǎn)區(qū)域外的鉀含量及其適應(yīng)性還有待進(jìn)一步的研究。

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Analysis of genotypic and environmental effects on potassium contents in fl ue-cured tobacco

WU Xingfu，JIAO Fangchan，ZHANG Yihan，ZENG Jianmin，LI Yongping*
Yunnan Academy of Tobacco Agricultural Sciences, Kunming 650021,China

The aim of this study is to understand effects of genotype and environment on potassium contents in flue-cured tobacco leaves.AMMI model was used to analyze potassium contents in leaves from eleven genotypes planted in eight environments.The results showed that genotype, environment and genotype × environment interaction significantly influenced potassium content in flue-cured tobacco.Environment exhibited larger effects than genotype and genotype × environment interaction.As for analyzing the genotype ×environment interaction effects on potassium content, the AMMI model was better than the regression model.The potassium content in V5 (Yunyan110) middle and upper leaf were signi fi cantly higher than that of others genotypes.Therefore, V5 can be used as a potassium ef fi cient genotype in tobacco leaf production, and also be used as a breeding material for high potassium content.

fl ue-cured tobacco; potassium; genotypic effect; environmental effect; AMMI model

吳興富，焦芳嬋，張誼寒，等.烤煙鉀含量的基因型及環(huán)境效應(yīng)分析[J].中國(guó)煙草學(xué)報(bào)，2017,23（4）

農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）專(zhuān)項(xiàng)（201203091），云南科技廳項(xiàng)目（2015BB022），國(guó)家煙草專(zhuān)賣(mài)局科技項(xiàng)目（110201502011），云南省煙草公司科技項(xiàng)目（2015YN01），云南中煙科技項(xiàng)目（2012YL03）

吳興富（1970—），本科，副研究員，主要從事烤煙品種與品質(zhì)研究，Email：ynyxwxf@sina.com

李永平（1966—），Tel：0871-65113766，Email：liyongping@yntsti.com

2017-03-06；< class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期：

日期：2017-07-25

：WU Xingfu，JIAO Fangchan，ZHANG Yihan, et al.Analysis of genotypic and environmental effects on potassium contents in fl ue-cured tobacco [J].Acta Tabacaria Sinica, 2017, 23(4)

*Corresponding author.Email：liyongping@yntsti.com