解國慶，董清山，范書華，王 艷，邵廣忠，時新瑞，趙云彤

（黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院牡丹江分院，黑龍江 牡丹江 1570 41)

馬鈴薯品種的豐產(chǎn)性和穩(wěn)定性是評價其推廣價值的重要參考指標(biāo)，中國育種工作者一般只強(qiáng)調(diào)高產(chǎn)和優(yōu)質(zhì)，而對產(chǎn)量及其他性狀的穩(wěn)定性重視不夠。然而，對產(chǎn)量的高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)特性進(jìn)行正確評價具有重要的理論與現(xiàn)實意義[1,2]。AMMI模型最早由Gauch[3]提出，將主成分分析與方差分析相結(jié)合，利用試驗所獲得的數(shù)據(jù)，繪出雙標(biāo)圖進(jìn)而直觀地描述基因型、環(huán)境及互作效應(yīng)的大小?，F(xiàn)已被廣泛用來研究基因型與環(huán)境互作效應(yīng)，較多應(yīng)用于玉米、小麥、馬鈴薯、水稻等作物品種區(qū)域試驗中[4-9]，在分析品種單一性狀年度穩(wěn)定性的應(yīng)用報道還較少。本研究利用AMMI模型對7個馬鈴薯品種（系）連續(xù)3年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對同一地點產(chǎn)量的穩(wěn)定性進(jìn)行研究，探討品種產(chǎn)量的穩(wěn)定性，為特定地區(qū)品種產(chǎn)量的穩(wěn)定性評價提供相關(guān)理論基礎(chǔ)，對高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)品種的篩選具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

材料選自黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院牡丹江分院選育的4個不同類型的馬鈴薯優(yōu)良品系及3個對照品種共7份（表1）。試驗地點在黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院牡丹江分院試驗田，試驗時間為2012、2013和2014年。

表1 供試馬鈴薯品種Table 1 Potato breeding lines tested

1.2 試驗方法

采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計，3次重復(fù)，4行區(qū)，行長6 m，行距0.75 m，株距0.30 m。小區(qū)面積18 m2。施磷酸二銨（64%）30 kg/667m2、尿素（46.4%）15 kg/ 667m2、氯化鉀（60%）30 kg/667m2。同一年內(nèi)各項栽培措施按照當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)進(jìn)行并保證其同步性。相關(guān)數(shù)據(jù)使用Microsoft Excel 2003錄入整理，利用唐啟義和馮光明[10]DPS 7.05統(tǒng)計分析軟件的AMMI模型分析模塊對各材料按公頃產(chǎn)量進(jìn)行分析。

AMMI模型的公式：

2 結(jié)果與分析

2.1 方差分析

不同基因型間、不同環(huán)境（年度環(huán)境變化）間達(dá)到了極顯著差異（P＜0.01）。此外，基因型與環(huán)境之間也存在極顯著互作效應(yīng)（表2）。

2.2 AMMI模型分析

環(huán)境變異平方和占總變異平方和的6.41%，基因型變異平方和占47.69%，交互作用變異平方和占40.03%（表3）。說明基因型及基因與環(huán)境互作是決定馬鈴薯產(chǎn)量的主要因素。同時也表明，AMMI模型能很好地表達(dá)基因型與環(huán)境的互作效應(yīng)。

表2 參試品種(系)產(chǎn)量方差分析Table 2 ANOVA for yield of potato varieties(lines)

表3 參試品種(系)產(chǎn)量AMMI模型分析Table 3 AMMI model analysis for yield of potato varieties(lines)

以基因型的產(chǎn)量數(shù)據(jù)為x軸，品種和地點的IPCA1值為縱軸作雙標(biāo)圖（圖1）。在水平方向上，橫坐標(biāo)值越大，說明該品種豐產(chǎn)性越好，不難看出，g5的豐產(chǎn)性最好，g4最差。在垂直方向，以IPCA1=0作一條水平線，則縱坐標(biāo)的絕對值越小，該品種產(chǎn)量穩(wěn)定性越好，由此可知，g3的穩(wěn)定性最好，g4最差，2012年的環(huán)境條件下馬鈴薯的產(chǎn)量穩(wěn)定性最好；品種與在同一側(cè)的環(huán)境條件有正的交互效應(yīng)，與另一側(cè)的環(huán)境條件有負(fù)的交互效應(yīng)，g2、g4與2013年的環(huán)境互作為正，即對其產(chǎn)量的提高有積極的作用，與2012、2014年的環(huán)境互作為負(fù)；g1、g3、g5、g6、g7與2012、2014年的環(huán)境互作為正，與2013年的環(huán)境的互作為負(fù)，對產(chǎn)量有減弱的作用。綜合不同類型基因型在圖中的位置可知：早熟材料g1的平均產(chǎn)量和穩(wěn)定性均優(yōu)于對照g2；高淀粉材料g3的平均產(chǎn)量和穩(wěn)定性均優(yōu)于對照g4；中晚熟材料g5的平均產(chǎn)量高于對照g7，但穩(wěn)定性較差；g6平均產(chǎn)量低于g7，但穩(wěn)定性略優(yōu)于g7。

圖1 產(chǎn)量和IPCA1雙標(biāo)圖Figure 1 Biplot of yield and IPCA1

3 討論

本研究應(yīng)用AMMI模型對馬鈴薯品種（系）產(chǎn)量在特定區(qū)域內(nèi)的年度穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，該模型可以把一個品種（系）產(chǎn)量穩(wěn)定性用立體的雙標(biāo)圖簡單表達(dá)和解釋，結(jié)合方差分析對品種豐產(chǎn)性進(jìn)行評價，這不僅對品種進(jìn)行了可靠的穩(wěn)定性分析，而且還可鑒別一些具有特殊基因型和環(huán)境互作效應(yīng)的品種，對特定環(huán)境馬鈴薯品種的選育及引種栽培具有重要意義。

根據(jù)該模型分析結(jié)果，可以得出參試材料產(chǎn)量穩(wěn)定性排序g3＞g6＞g7＞g1＞g5＞g2＞g4，平均產(chǎn)量排序為g5＞g7＞g1＞g6＞g2＞g3＞g4。早熟材料‘牡91320’（g1）的平均產(chǎn)量和穩(wěn)定性均優(yōu)于‘克新4號’（g2）；高淀粉材料‘牡9141’（g3）的平均產(chǎn)量和穩(wěn)定性均優(yōu)于‘克新12號’（g4）；中晚熟材料‘牡8153’（g5）的平均產(chǎn)量高于‘克新13號’（g7），但穩(wěn)定性不如‘克新13號’（g7）；‘牡8182’（g6）平均產(chǎn)量低于‘克新13號’（g7），但是穩(wěn)定性優(yōu)于‘克新13號’（g7）。在馬鈴薯種植時，可根據(jù)不同用途選擇產(chǎn)量高且穩(wěn)定性好的品種。

[1] 呂文河,白雅梅,陳伊里,等.馬鈴薯新品系產(chǎn)量穩(wěn)定性分析[J].馬鈴薯雜志,1995,9(4):198-202.

[2] 劉凱,張琦琦,石瑛.不同生態(tài)條件下馬鈴薯品種的淀粉含量分析[J].中國馬鈴薯,2008,22(2):85-87.

[3] Gauch Jr H G.Model selection and validation for yield trials with interaction[J].Biometrics,1998,44:705-715.

[4]李艷艷,豐震,趙蘭勇.用AMMI模型分析玫瑰品種產(chǎn)花量的穩(wěn)定性[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,41(6):1761-1766.

[5]楊志平,何鳳發(fā),王季春,等.應(yīng)用AMMI模型評價馬鈴薯品種的穩(wěn)定性和適應(yīng)性[J].中國馬鈴薯,2006,20(1):11-15.

[6]何代元,胡寧,馬兆錦,等.AMMI模型在玉米區(qū)域試驗中的應(yīng)用[J].玉米科學(xué),2009,17(4):144-147,152.

[7] 萬向元,胡培松,王海蓮,等.水稻品種直鏈淀粉含量糊化溫度和蛋白質(zhì)含量的穩(wěn)定性分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2005,38(1):1-6.

[8]蔣開鋒,鄭家奎,趙甘霖,等.基于AMMI模型的NCⅡ交配設(shè)計試驗的配合力分析[J].作物學(xué)報,2000,26(6):959-962.

[9] 郭天財,馬冬云,朱云集,等.冬播小麥品種主要品質(zhì)性狀的基因型與環(huán)境及其互作效應(yīng)分析[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2004,37(7): 948-953.

[10] 唐啟義,馮光明.實用統(tǒng)計分析及其DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[M].北京:科學(xué)出版社,2002.