云南省玉米區(qū)域試驗(yàn)品種穩(wěn)產(chǎn)性與試點(diǎn)分辨力分析

黃婷 楊鐘秀 李倩玲 徐艷存 趙自仙

摘要：為篩選出云南中海拔地區(qū)的穩(wěn)產(chǎn)性較好的玉米品種，運(yùn)用加性主效性和乘積交互作用（AMMI）模型對12個(gè)參試品種在11個(gè)參試點(diǎn)的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，品種、試點(diǎn)和品種與試點(diǎn)互作效應(yīng)均達(dá)到了極顯著水平;根據(jù)穩(wěn)定性參數(shù)和分辨力參數(shù)可知，趙禾866、云良6號和秋碩玉7號是穩(wěn)定性最好的玉米品種，試點(diǎn)宣威、新平和祥云的分辨力最高;產(chǎn)量與IPCA1雙標(biāo)圖中品種趙禾866、云良6號和良禾364的穩(wěn)定性最好，試點(diǎn)新平、祥云和曲靖的分辨力最強(qiáng);IPCA1與IPCA2雙標(biāo)圖中趙禾866、云良6號和秋碩玉7號等3個(gè)品種的穩(wěn)定性最好，試點(diǎn)宣威、新平和祥云的分辨力最強(qiáng)。結(jié)合上述3種方法的分析結(jié)果與產(chǎn)量可知，品種云良6號、趙禾866和朝禾188的穩(wěn)產(chǎn)性最好，試點(diǎn)新平和祥云的分辨力最強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：玉米;區(qū)域試驗(yàn);AMMI模型;穩(wěn)產(chǎn)性;試點(diǎn)分辨力

中圖分類號： S513.037? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2022）07-0067-06

收稿日期：2021-07-28

基金項(xiàng)目：云南省重大科技專項(xiàng)-綠色食品國際合作研究中心專項(xiàng)課題（編號：2019ZG00902）。

作者簡介：黃 婷（1995—），女，貴州畢節(jié)人，碩士研究生，研究方向?yàn)樽魑镞z傳與品種改良，E-mail：1902057544@qq.com;共同第一作者：楊鐘秀（1998—），女，云南富源人，碩士研究生，研究方向?yàn)橹胁菟幵耘嗯c鑒定，E-mail：3354667515@qq.com。

通信作者：趙自仙，博士，教授，研究方向?yàn)橛衩子N與種質(zhì)創(chuàng)新。E-mail：zhaozix@126.com。

玉米在我國糧食作物中占有舉足輕重的地位，自2006年開始，其種植面積超過水稻和小麥[1]。隨著人們生活水平的提高及科技的進(jìn)步，對玉米的需求逐漸增大，其產(chǎn)量亟待提高。品種改良可使玉米產(chǎn)量增加，云南省坡地多、土壤貧瘠，且氣候多樣，因此，篩選出適合云南山地種植的品種很重要[2]。由于品種區(qū)域試驗(yàn)是品種選育與其推廣生產(chǎn)之間的重要橋梁，所以合理設(shè)置玉米區(qū)域試驗(yàn)點(diǎn)對品種的適應(yīng)性進(jìn)行判別研究，對品種的篩選具有重要意義。目前，玉米區(qū)域試驗(yàn)對品種穩(wěn)定性及試點(diǎn)的分辨力的分析常采用變異系數(shù)法[3]、回歸系數(shù)法[4]、Shukla模型、Wricke-Shukla模型[5]和加性主效應(yīng)和乘積交互作用模型（AMMI模型）[6]等，楊錦忠等利用AMMI模型對山西晚熟春玉米區(qū)域試驗(yàn)在2002—2005年間的多個(gè)地點(diǎn)的產(chǎn)量結(jié)果進(jìn)行分析，明確了9個(gè)高鑒別力的地點(diǎn)[7];李燕等利用混合線性模型對糯玉米在不同試點(diǎn)的產(chǎn)量進(jìn)行分析，得到不同試點(diǎn)對品種的分辨力不同，且年份和品種分別與地點(diǎn)互作效應(yīng)對糯玉米產(chǎn)量存在顯著影響[8];何代元等采用AMMI模型對黃淮海夏玉米在不同試點(diǎn)的產(chǎn)量進(jìn)行分析，篩選出高產(chǎn)且穩(wěn)產(chǎn)、適應(yīng)性廣的品種[9];吳慶麗等為明確西南甜玉米在不同試驗(yàn)點(diǎn)的穩(wěn)定性，采用AMMI模型進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，浙甜11屬于高產(chǎn)且適應(yīng)性廣的品種，可在西南地區(qū)推廣種植[10]。由于區(qū)域試驗(yàn)中作物的穩(wěn)產(chǎn)性取決于作物的基因型與環(huán)境交互作用，而AMMI模型可解釋此交互作用，且有研究表明AMMI模型對玉米區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合效果最佳，可提高作物穩(wěn)產(chǎn)性評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度[11-12]。目前，AMMI模型已被應(yīng)用于亞麻[13]、花生[14]、油菜[15]、大豆[16] 、小麥[17]、草菇[18]等作物區(qū)域試驗(yàn)產(chǎn)量和主要農(nóng)藝性狀的分析評價(jià)中。為了能夠客觀、準(zhǔn)確地評價(jià)玉米區(qū)域試驗(yàn)品種的產(chǎn)量穩(wěn)定性和試點(diǎn)分辨力，以及明確品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)，采用AMMI模型對12個(gè)參試玉米品種在11個(gè)試點(diǎn)的產(chǎn)量進(jìn)行分析評價(jià)，以期篩選出穩(wěn)產(chǎn)且適應(yīng)性好的新品種，為云南地區(qū)玉米育種工作及新品種的推廣提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

本研究以2019年云南種業(yè)集團(tuán)玉米聯(lián)合體品種區(qū)域試驗(yàn)初試中海拔I組的12個(gè)品種作為材料，分別為云合9號、藍(lán)軻1721、趙禾866、海禾2號（CK）、云良6號、良禾364、黔農(nóng)1903、達(dá)美108、朝禾188、秋碩玉7號、良禾362和白瑞1號，品種來源及編號見表1。

1.2 試驗(yàn)地點(diǎn)

參試地點(diǎn)分別為云南省祿勸（海拔1 759 m）、曲靖（海拔1 948 m）、宣威（海拔1 980 m）、昭通（海拔1 904 m）、祥云（海拔2 050 m）、姚安（海拔 1 863.76 m）、芒市（海拔1 260 m）、蒙自（海拔 1 350 m）、廣南（海拔1 350 m）、普洱（海拔 1 340 m）和新平（海拔1 591 m），共11個(gè)試點(diǎn)，試點(diǎn)及編號見表1。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)，5行/區(qū)，13穴/行，行長5 m，行距為0.8 m，雙株留苗，小區(qū)面積為20 m2，四周設(shè)保護(hù)行。實(shí)收小區(qū)中間3行計(jì)產(chǎn)，面積為12 m2。

1.4 分析方法

試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用DPS 7.05軟件進(jìn)行分析，所有數(shù)據(jù)均在Microsoft Excel 2010中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 聯(lián)合方差分析、線性回歸模型分析和AMMI模型分析結(jié)果

由方差分析結(jié)果（表2）可知，品種、試點(diǎn)和品種與試點(diǎn)的交互作用（G×E）對產(chǎn)量的影響均達(dá)極顯著水平，而且品種間平方和占總處理平方和的1223%，試點(diǎn)間平方和占比為53.62%，而品種與試點(diǎn)交互作用（G×E）的平方和占比為34.15%，說明試點(diǎn)間的變異占主要部分，其次品種和試點(diǎn)交互作用（G×E）的變異，對區(qū)域試驗(yàn)的整體評價(jià)非常重要。由于方差分析對品種和試點(diǎn)的交互作用（G×E）的解釋較模糊，所以需對品種進(jìn)行下一步分析。線性回歸分析結(jié)果表明，聯(lián)合回歸、品種回歸和試點(diǎn)回歸均達(dá)到了極顯著水平，且三者的平方和占交互作用平方和的24.61%，即共解釋了交互作用（G×E）平方和的24.61%，殘差則占比75.89%，說明此區(qū)域試驗(yàn)數(shù)據(jù)的線性回歸的擬合效果較差。AMMI模型分析結(jié)果中，IPCA1、IPCA2和IPCA3均達(dá)極顯著水平，且三者平方和之和占互作平方和的比例為80.14%，而殘差僅占互作平方和的1986%，說明AMMI模型可以更好地分析品種與試點(diǎn)之間的交互作用，其擬合結(jié)果優(yōu)于線性回歸模型。

2.2 品種的穩(wěn)定性分析

2.2.1 AMMI雙標(biāo)圖的穩(wěn)定性分析

以不同品種和地點(diǎn)的平均玉米產(chǎn)量為 x 軸，IPCA1值為 y 軸作雙標(biāo)圖（圖1）。 x 軸方向上，品種離中心原點(diǎn)越遠(yuǎn)產(chǎn)量越高; y 軸方向上，品種越靠近 x 軸穩(wěn)定性越好。從圖1可知，12個(gè)參試品種穩(wěn)定性大小表現(xiàn)為P5>P7>P9>P3>P12（CK）>P4>P1>P6>P8>P2>P11>P10，品種P5（趙禾866）、P7（云良6號）、P9（良禾364）和P3（藍(lán)軻1721）的IPCA1值最靠近 x 軸，說明這4個(gè)品種的穩(wěn)定性較好，而P2（達(dá)美108）、P11（黔農(nóng)1903）和P10（白瑞1號）的IPCA1值離 x 軸較遠(yuǎn)，說明這3個(gè)品種的穩(wěn)定性較差。

圖1的雙標(biāo)圖僅解釋了36.96%的品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)，說明品種穩(wěn)產(chǎn)性和試點(diǎn)分辨力結(jié)果不具有代表性，而IPCA1與IPCA2二者共解釋了6705%的互作效應(yīng)，所以可將品種與試點(diǎn)的IPCA1作 x 軸、IPCA2作 y 軸作AMMI雙標(biāo)圖（圖2），使其推斷結(jié)果更加準(zhǔn)確。圖2中，品種離原點(diǎn)越近越穩(wěn)定。由此可知，12個(gè)參試品種的穩(wěn)定性順序?yàn)镻5>P7>P6>P4>P2>P3>P9>P1>P12 （CK）>P11>P8>P10，品種P5（趙禾866）、P7（云良6號）、P6（秋碩玉7號）和P4（朝禾188）離原點(diǎn)較近，說明這4個(gè)品種的穩(wěn)定性較好，而P11（黔農(nóng)1903）、P8（良禾362）和P10（白瑞1號）離原點(diǎn)較遠(yuǎn)，說明這3個(gè)品種穩(wěn)定性較差。圖1與圖2 排序結(jié)果不太相同，但穩(wěn)定性最好和最差的品種一致。

2.2.2 穩(wěn)定性參數(shù)分析

在AMMI模型中，由于IPCA1和IPCA2僅能解釋67.05%的交互作用，還有占交互作用13.09%的IPCA3，所以雙標(biāo)圖不能全面且準(zhǔn)確地評價(jià)品種的穩(wěn)定性，需結(jié)合穩(wěn)定性參數(shù) D? g值大小來評判品種的穩(wěn)定性，其中 D? g值越大，則該品種的穩(wěn)定性越差，反之穩(wěn)定性越好。由表3可知，12個(gè)參試品種的 D? g值排列為 P10>P3>P2>P8>P11>P1>P9>P12（CK）>P4>P6>P7>P5，即穩(wěn)定性大小表現(xiàn)為P5>P7>P6> P4>P12 （CK）>P9>P1>P11>P8>P2>P3>P10。由此可得，P5（趙禾866）、P7（云良6號）、P6（秋碩玉7號）和P4（朝禾188）的穩(wěn)定性較好，而P2（達(dá)美108）、P3（藍(lán)軻1721）和P10（白瑞1號）的穩(wěn)定性較差。

根據(jù)表3可知，12個(gè)參試品種的產(chǎn)量大小表現(xiàn)為P7>P5>P2>P4>P10>P1>P6>P11>P3>P9>P8>P12（CK），即P7（云良6號）、P5（趙禾866）、P2（達(dá)美108）和P4（朝禾188）的產(chǎn)量較高。因此結(jié)合穩(wěn)定性參數(shù)、 雙標(biāo)圖及各品種產(chǎn)量，P7（云良6號）、P5（趙禾866）和P4（朝禾188）是高產(chǎn)且穩(wěn)定性好的品種，P10（白瑞1號）和P2（達(dá)美108）是高產(chǎn)不穩(wěn)產(chǎn)的品種，P6（秋碩玉7號）是穩(wěn)定性好但產(chǎn)量一般的品種，P11（黔農(nóng)1903）和P1（云合9號）是產(chǎn)量穩(wěn)定性均一般的品種，P8（良禾362）是低產(chǎn)不穩(wěn)產(chǎn)的品種，而對照P12（海禾2號）是低產(chǎn)穩(wěn)定性一般的品種。

2.3 試點(diǎn)分辨力分析

2.3.1 AMMI雙標(biāo)圖的分辨力分析

在產(chǎn)量與IPCA1雙標(biāo)圖（圖1）中， x 軸方向上，試點(diǎn)離中心原點(diǎn)越遠(yuǎn)其產(chǎn)量越高; y軸方向上，試點(diǎn)離x 軸越遠(yuǎn)其對品種的分辨力越強(qiáng)。從圖1可知，試點(diǎn)分辨力強(qiáng)弱表現(xiàn)為S5>S11>S2>S1>S7> S6>S4>S8>S10>S9>S3，其中S5（祥云）、S11（新平）、S2（曲靖）和S（祿勸）這4個(gè)試點(diǎn)的分辨力較強(qiáng)，而S10（普洱）、S9（廣南）和S3（宣威）的分辨力較弱。圖2中，試點(diǎn)離原點(diǎn)越遠(yuǎn)其分辨力越強(qiáng)。由此可知，11個(gè)試點(diǎn)的分辨力強(qiáng)弱順序?yàn)镾3>S5>S11> S10>S2>S6>S7>S1> S4>S8>S9，試點(diǎn)S3（宣威）、S5（祥云）、S11（新平）和S10（普洱）的分辨力較強(qiáng)，S4（昭通）、S8（蒙自）和S9（廣南）分辨力較弱。

2.3.2 分辨力參數(shù)分析

由于僅靠雙標(biāo)圖來評價(jià)試點(diǎn)對品種的分辨力的結(jié)果不夠準(zhǔn)確，需結(jié)合參試點(diǎn)的分辨力參數(shù) D? e值來評判， D? e值越大則表明該試點(diǎn)對品種的分辨力越強(qiáng)，反之對品種的分辨力越差。由表4可知，11個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的 D? e值排序?yàn)镾3>S11>S5>S10>S2>S6>S4>S7>S1>S8>S9，由此可知，S3（宣威）、S11（新平）、S5（祥云）和S10（普洱）這4個(gè)試點(diǎn)對品種的分辨力較強(qiáng)，而S1（祿勸）、S8（蒙自）和S9（廣南）對品種的分辨力較弱。

雙標(biāo)圖與分辨力參數(shù)的排序結(jié)果不一致，因而結(jié)合雙標(biāo)圖與分辨力參數(shù)值，試點(diǎn)S11（新平）和S5（祥云）對品種的分辨力最強(qiáng)，其次是試點(diǎn)S2（曲靖），而試點(diǎn)S8（蒙自）和S9（廣南）分辨力最弱。

2.4 品種的特殊適應(yīng)性

2.4.1 AMMI雙標(biāo)圖分析

參試品種與參試地點(diǎn)的互作是品種特殊適應(yīng)性的表現(xiàn)，可因地制宜選擇優(yōu)良品種。在產(chǎn)量與IPCA1雙標(biāo)圖（圖1）中，品種與其同側(cè)鄰近試點(diǎn)存在正向互作作用，即該品種對這些試點(diǎn)有特殊適應(yīng)性。由圖1可知，高產(chǎn)品種P7（云良6號）和P5（趙禾866）均在試點(diǎn)S2（曲靖）、S3（宣威）和S10（普洱）等存在特殊適應(yīng)性;P2（達(dá)美108）和P4（朝禾188）均在試點(diǎn)S1（祿勸）、S4（昭通）和S11（新平）等存在特殊適應(yīng)性。在IPCA1與IPCA2雙標(biāo)圖（圖2）中，品種P7（云良6號）和P5（趙禾866）均在S2（曲靖）和S10（普洱）等試點(diǎn)存在特殊適應(yīng)性;P2（達(dá)美108）在試點(diǎn)S1（祿勸）、S11（新平）和S7（芒市）等試點(diǎn)存在特殊適應(yīng)性，P4（朝禾188）在試點(diǎn)S7（芒市）、S4（昭通）和S11（新平）等試點(diǎn)存在特殊適應(yīng)性。對于其他品種的情況也可作類似推斷。

2.4.2 互作效應(yīng)分析

品種與試點(diǎn)的互作效應(yīng)值（ D? ge）可預(yù)知品種對試點(diǎn)是否存在特殊適應(yīng)性，由于互作效應(yīng)值是基于全部顯著的乘積項(xiàng)所得，因此其結(jié)果較雙標(biāo)圖更能確定優(yōu)良品種的推廣區(qū)域。由表5可知，高產(chǎn)品種云良6號和趙禾866均在試點(diǎn)曲靖、宣威、廣南和普洱有較大的正交互作用，因此二者均對這4個(gè)試點(diǎn)有特殊適應(yīng)性，而云良6號在試點(diǎn)祿勸和祥云的負(fù)交互作用較大，不宜在這2個(gè)試點(diǎn)種植，趙禾866則在試點(diǎn)祥云、姚安和芒市的負(fù)交互作用大，不宜在這3個(gè)試點(diǎn)種植;達(dá)美108在試點(diǎn)宣威、蒙自和新平等有特殊適應(yīng)性，而不宜種植于曲靖、昭通和姚安等試點(diǎn);朝禾188在試點(diǎn)曲靖、昭通、普洱和新平等有特殊適應(yīng)性，而不宜在宣威、祥云和姚安等試點(diǎn)種植。其他品種與試點(diǎn)的情況可作類似推斷。

3 討論

前人研究認(rèn)為，AMMI模型是在分析玉米品種穩(wěn)定性與試點(diǎn)分辨力的方法里最佳的模型[19-20]，所以本研究采用此模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)環(huán)境對產(chǎn)量的影響最大，其次是基因型，環(huán)境與基因型交互作用最小，這與岳海旺等的研究結(jié)果[21]一致，說明在推廣時(shí)應(yīng)因地制宜選擇優(yōu)良品種。根據(jù)穩(wěn)定性參數(shù)可知，趙禾866、云良6號和秋碩玉7號是穩(wěn)定性最好的品種，和IPCA1與IPCA2雙標(biāo)圖結(jié)果一致，而和產(chǎn)量與IPCA1雙標(biāo)圖結(jié)果不一致，同時(shí)在對參試點(diǎn)進(jìn)行分辨力分析時(shí)，根據(jù)分辨力參數(shù)和IPCA1與IPCA2雙標(biāo)圖的結(jié)果中試點(diǎn)宣威的分辨力最強(qiáng)，但在產(chǎn)量與IPCA1雙標(biāo)圖中宣威的分辨力最差，這是因?yàn)镮PCA1僅解釋了36.96%的互作效應(yīng)，且沒有考慮IPCA3對品種與試點(diǎn)交互作用的解釋，所以導(dǎo)致穩(wěn)定性參數(shù)和分辨力參數(shù)與雙標(biāo)圖結(jié)果不一致，這與劉其寧等的研究結(jié)果[13，22-23]一致。也有研究認(rèn)為，多個(gè)顯著的乘積項(xiàng)會降低對品種與試點(diǎn)交互作用的解釋能力，所以應(yīng)分別結(jié)合穩(wěn)定性參數(shù)、分辨力參數(shù)與具有顯著性的乘積項(xiàng)所作雙標(biāo)圖的結(jié)果來確定品種穩(wěn)定性及試點(diǎn)分辨力[7，24]。本研究還發(fā)現(xiàn)，12個(gè)參試品種中達(dá)美108和白瑞1號產(chǎn)量較高，但其穩(wěn)定性均較差，而對照海禾2號產(chǎn)量雖低，但其穩(wěn)定性較好，說明這些品種在特定的地區(qū)可發(fā)揮其增產(chǎn)潛力，這與姚金保等對小麥產(chǎn)量進(jìn)行穩(wěn)定性分析的研究結(jié)果[17]一致，即不同品種對某些試點(diǎn)存在著特殊適應(yīng)性，可因地制宜選擇優(yōu)良品種。

4 結(jié)論

本研究采用AMMI模型對12個(gè)參試品種在11個(gè)參試點(diǎn)的產(chǎn)量進(jìn)行分析后，結(jié)合品種穩(wěn)定性參數(shù)、試點(diǎn)分辨力參數(shù)和雙標(biāo)圖的分析結(jié)果與產(chǎn)量可知，品種云良6號、趙禾866和朝禾188的穩(wěn)產(chǎn)性最好，試點(diǎn)則以新平和祥云的分辨力最強(qiáng)。

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