張遠(yuǎn)蓋 顧勇 夏春 夏建華 張永輝 彭勇 雷曉 張明金 趙錦超 唐珊 蔣勝

摘要 為科學(xué)定量分析環(huán)境、品種因素、GEI對(duì)煙葉種植產(chǎn)量變異的影響，研究了4個(gè)主要煙葉品種的穩(wěn)定性和地點(diǎn)的敏感度。利用AMMI模型雙標(biāo)圖對(duì)四川省敘永縣、古藺縣、興文縣，貴州省金沙縣的云煙87、云煙85、云煙99、云煙105品種穩(wěn)定性和地點(diǎn)分辨力進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，云煙87為高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)品種，云煙85和云煙99具有廣適性，云煙99的產(chǎn)值穩(wěn)定且在瀘州有較好的表現(xiàn)；宜賓興文縣對(duì)品種產(chǎn)量差異敏感，畢節(jié)金沙縣對(duì)品種產(chǎn)值差異的分辨力較強(qiáng)。

關(guān)鍵詞 AMMI；雙標(biāo)圖；品種；穩(wěn)定性；分辨力

中圖分類號(hào)：S338 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-3305（2018）02-068-03

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.02.029

國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者[1-4]認(rèn)為，AMMI模型對(duì)于分析品種穩(wěn)定性具有理想的效果，可將方差分析和主成分分析有機(jī)地結(jié)合在一起，并借助雙標(biāo)圖和互作效應(yīng)值直觀而定量地描述GEI（基因型與環(huán)境的互作），進(jìn)而對(duì)品種的穩(wěn)定性和試點(diǎn)分辨力做出評(píng)價(jià)[5]。目前該模型被廣泛用于基因型與環(huán)境互作效應(yīng)分析、農(nóng)作物[6-13]區(qū)域試驗(yàn)的產(chǎn)量性狀分析和作物性狀配合力分析[14-16]。文中擬用AMMI模型對(duì)四川省瀘州、宜賓、貴州省畢節(jié)3個(gè)植煙區(qū)4個(gè)烤煙品種的產(chǎn)量、產(chǎn)值進(jìn)行研究，定量分析了環(huán)境、品種因素、GEI對(duì)產(chǎn)值量變異的影響，以驗(yàn)證品種的穩(wěn)定性和地點(diǎn)的分辨力。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

參試烤煙品種4個(gè)，分別為：云煙87（g1）、云煙85（g2）、云煙99（g3）、云煙105（g4）；參試地點(diǎn)4個(gè)，分別為：瀘州敘永縣（e1）、瀘州古藺縣（e2）、 宜賓興文縣（e3）、畢節(jié)金沙縣（e4）。采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，3次重復(fù)，每品種各小區(qū)種植60株，設(shè)為3行區(qū)，每行20株，栽培規(guī)格為1.2 m×0.5 m，折算667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值。

1.2 統(tǒng)計(jì)方法

AMMI模型中，主效應(yīng)可加，GEI采用若干個(gè)乘積項(xiàng)之和進(jìn)行估算，公式如下：

式中，yge為是在環(huán)境e中品種g的產(chǎn)量，μ為總體平均值，αg為品種平均偏差（各個(gè)環(huán)境的平均值減去總的平均值），λn為是第n個(gè)主成分分析的平均值，δgn為第n個(gè)主成分的品種主成分得分，γδn為第n個(gè)主成分的環(huán)境主成分得分，n是在模型主成分分析中主成分因子軸的總個(gè)數(shù)，θge為殘差。

采用DPS 9.01統(tǒng)計(jì)分析軟件的AMMI模型分析模塊進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 品種、試點(diǎn)的667 m2產(chǎn)量、667 m2產(chǎn)值變異及變異分量

從表1可以看出，煙草4個(gè)品種在4個(gè)環(huán)境進(jìn)行的產(chǎn)量試驗(yàn)存在極顯著的品種、環(huán)境互作效應(yīng)，其變異的平方和占總處理平方和的38.63%，變異的平方和占總處理平方和的52.80%，環(huán)境變異的平方和占總處理平方和的8.57%，這表明品種間的差異是引起產(chǎn)量差異的主要原因。

產(chǎn)值聯(lián)合方差分析表明：品種和GEI存在極顯著差異，與環(huán)境間的差異不顯著，品種變異的平方和占總處理平方和的54.07%，GEI變異的平方和占總處理平方和的43.54%，這表明品種間的差異是引起產(chǎn)值差異的主要原因。

AMMI模型分析表明，前面2個(gè)IPCA軸達(dá)到極顯著水平，不顯著的IPCA軸的變異合并為殘差，即噪聲。兩者累計(jì)解釋交互作用的99%以上，而667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值線性回歸模型僅分別解釋了74.67%和42.29%的GEI平方和，這說明AMMI模型分析GEI更加有效。

2.2 品種穩(wěn)定性和地點(diǎn)分辨力

2.2.1 以667 hm2產(chǎn)量為x軸 AMMI1雙標(biāo)圖（圖1）橫坐標(biāo)反映667 m2產(chǎn)量高低，品種圖標(biāo)比地點(diǎn)圖標(biāo)分散，表明同一地點(diǎn)、不同品種的667 m2產(chǎn)量差異大，而同一品種在不同地點(diǎn)的667 m2產(chǎn)量差異相對(duì)較?。豢v坐標(biāo)反映GEI差異，以IPCA1=0做一條水平線，圖標(biāo)越接近IPCA1零值，則品種的穩(wěn)定性越好或地點(diǎn)的分辨力越低，品種的穩(wěn)定性g1>g3>g2>g4，地點(diǎn)的分辨力e4>e1>e2>e3；在垂直方向，作IPCA1=0水平線，品種與同在該水平線一側(cè)的地點(diǎn)有正的互作，與另一側(cè)的地點(diǎn)有負(fù)的互作，g1、g4在試點(diǎn)e4有較好的適應(yīng)性，g2、g3在試點(diǎn)e1、e2、e3有較好的適應(yīng)性。

AMMI1雙標(biāo)圖代表了79.16%的GEI變異信息，基本能夠推斷品種穩(wěn)定性和地點(diǎn)分辨力，AMMI2雙標(biāo)圖（圖2）代表了99.89%的GEI變異，在該基礎(chǔ)上進(jìn)行推斷更加準(zhǔn)確，在AMMI2雙標(biāo)圖中，離坐標(biāo)原點(diǎn)越近，品種越穩(wěn)定，試點(diǎn)分辨力越低。穩(wěn)定性最好的品種是g1，分辨力最高的試點(diǎn)是e3。

2.2.2 以667 hm2產(chǎn)值為x軸 由圖3可以看出，在反映667 m2產(chǎn)值高低的橫坐標(biāo)軸上，品種圖標(biāo)比試點(diǎn)圖標(biāo)分散，表明同一地點(diǎn)、不同品種的667 m2產(chǎn)值差異大，而同一品種在不同地點(diǎn)的667 m2產(chǎn)值差異相對(duì)較??；在反映GEI變異的縱坐標(biāo)軸上，品種的穩(wěn)定性g2>g3>g1>g4，地點(diǎn)分辨力e4>e1>e2>e3；g4在e3、e4試點(diǎn)有較好的適應(yīng)性，g1、g2、g3在e1、e2試點(diǎn)有較好的適應(yīng)性。

AMMI1雙標(biāo)圖代表了73.19%的GEI變異信息，基本能夠推斷品種穩(wěn)定性和地點(diǎn)分辨力，AMMI2雙標(biāo)圖（圖4）代表了99.77%的GEI變異，在該基礎(chǔ)上進(jìn)行推斷更加準(zhǔn)確，圖中顯示，穩(wěn)定性最好的品種是g3，分辨力最高的地點(diǎn)是e4。

3 結(jié)論與討論

試驗(yàn)結(jié)果表明，以667 m2產(chǎn)量和667 m2產(chǎn)值作為衡量指標(biāo)，供試烤煙品種的貢獻(xiàn)率大于環(huán)境，其他品種需要做進(jìn)一步的試驗(yàn)驗(yàn)證。云煙87具有較高且穩(wěn)定的產(chǎn)量，但是產(chǎn)值的穩(wěn)定性稍差；云煙85和云煙99具有廣適性，其中云煙99的產(chǎn)值穩(wěn)定且在瀘州有較好的表現(xiàn)；宜賓興文縣對(duì)品種產(chǎn)量差異敏感，畢節(jié)金沙縣對(duì)品種產(chǎn)值差異的分辨力較強(qiáng)。

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責(zé)任編輯：劉赟