大粒花生品种区域试验的AMMI模型分析

刘卫星 贺群岭 张枫叶 范小玉 陈 雷 李 可 吴继华

（商丘市农林科学院，476000，河南商丘）

花生是我国重要的油料作物，在农业供给侧结构性改革实践中，花生的发展优势更加明显[1]，2017年我国花生种植面积已达460.8万hm2，总产量达1 709.2万t，分别较2007年增加48.0万hm2和327.7万t[2]。我国北方花生种植区主要以大粒型花生为主[3]，种植面积和总产均占全国的60%以上[4]，在我国花生生产中占据重要位置。

农业生产中作物产量的形成主要取决于基因型、环境效应及基因型与环境的互作效应，而作物产量的稳定性主要受基因型与环境的互作效应影响[5]。主效可加互作可乘模型（additive main effects and multiplicative interaction，AMMI）将方差分析和主成分分析相结合，并通过双标图和互作效应值定量描述基因型与环境的互作效应，从而对作物产量的稳定性进行客观评价[6]，被广泛应用于众多作物的稳定性评价中[7-11]。本研究利用AMMI模型对2015-2016年国家北方片花生区域试验荚果产量数据进行分析，评价参试品种的丰产性、稳产性和适应性，以期为花生品种的推广应用提供参考。

1 材料和方法

1.1 数据来源与试验材料

利用2015-2016年国家北方片花生区域试验（大粒2组）的荚果产量数据进行分析，数据由山东省花生研究所提供。试验采取随机区组排列，小区面积13.33m2，3次重复，播种密度15万穴/hm2，每穴2粒。参试品种8个，分别为花育33号（G1、CK）、花育 9610（G2）、开农 705（G3）、龙花二号（G4）、农大511（G5）、商花11号（G6）、徐0316（G7）、郑农花15号（G8）。试验地点19个，分别为安徽固镇（E1）、北京密云（E2）、河北石家庄（E3）、河北易县（E4）、河南安阳（E5）、河南开封（E6）、河南洛阳（E7）、河南漯河（E8）、河南濮阳（E9）、河南郑州（E10）、江苏徐州（E11）、辽宁大连（E12）、山东菏泽（E13）、山东济宁（E14）、山东临沂（E15）、山东青岛（E16）、山东日照（E17）、山东潍坊（E18）、山东烟台（E19）。栽培管理均按当地耕作习惯和水平进行，观察记载项目和标准按照试验方案进行。

1.2 AMMI模型

AMMI模型公式为：

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，βe是环境平均偏差，N是模型主成分分析中主成分因子轴的总个数，λn是第n个主成分分析的特征值，γgn是第n个主成分的环境主成分得分，δgn是第n个主成分的基因型主成分得分，θge为残差，εger为随机误差。

1.3 稳定性参数

稳定性参数是品种或试验地点的交互效应主成分值（interaction principal component axis，IPCA）在多维空间中图标离原点的欧式距离[12]，公式为：

式中，n是达到显著水平的IPCA个数；Dg(e)是品种或环境在n个IPCA上的得分，用来度量基因型或环境的相对稳定性；基因型Dg值越小，则品种越稳定；环境的De值越大，试验地点对品种间差异的分辨力就越强。

1.4 数据分析

采用Excel 2007和DPS 7.05进行数据处理与分析。

2 结果与分析

2.1 不同品种及不同试验地点的产量结果

由表1可知，2015年和2016年均有6个品种的荚果产量高于对照品种花育33号，2015年8个品种荚果产量范围为5 073.41～5 747.23kg/hm2，2016年8个品种荚果产量范围为4 749.99～5 400.39 kg/hm2。由各试验地点2年荚果产量可知，不同试验地点间产量变幅较大，同一试验地点不同年际间产量也有较大波动，2015年最低产量出现在E6，最高产量出现在E16，2016年最低产量出现在E2，最高产量出现在E1（表2）。

表1 2015-2016年花生品种荚果平均产量Table 1 Average pod yield of testing peanut varieties in 2015-2016 kg/hm2

表2 2015-2016年各试验地点花生荚果平均产量Table 2 Pod yield of peanut in 19 testing sites in 2015-2016 kg/hm2

2.2 产量联合方差分析

2年平均荚果产量作联合方差分析结果（表3）显示，品种（基因型）间的平方和占整个处理平方和的4.38%，试验地点（环境）间的平方和占整个处理平方和的83.99%，品种与试验地点交互作用的平方和占整个处理平方和的7.65%，且基因型、环境、基因型与环境交互作用的方差均达到极显著水平（P＜0.01），说明参试品种间、试验地点间产量存在显著差异，且环境对品种产量的影响最大。

表3 花生品种荚果产量联合方差分析Table 3 Combined analysis of variance of pod yield of peanut varieties

2.3 线性回归分析和AMMI模型分析

从线性回归分析结果（表4）可知，联合回归、基因型回归与环境回归三者相加仅解释了交互作用平方和的26.32%，残差仍较大，占比73.68%，线性回归拟合较差。用AMMI模型对基因型与环境的互作进行分解，有3个乘积项表达的交互作用达极显著水平（P＜0.01），IPCA1、IPCA2、IPCA3的平方和分别占互作平方和的37.57%、25.85%及15.65%，共解释了互作效应的79.07%，残差只占互作效应平方和的20.93%，说明AMMI模型可更好地分析基因型与环境的交互作用，其拟合结果明显优于线性回归模型。

表4 线性回归与AMMI模型分析结果Table 4 Analysis results of linear regression analysis and AMMI model

2.4 AMMI双标图稳定性分析

以参试品种及试验地点的平均荚果产量为横轴，IPCA1值为纵轴作双标图（图1），图1中横坐标值越大，说明该品种产量越高，丰产性越好；纵坐标IPCA1绝对值越小，该品种稳定性越好，适应性越好[13]。由图1可知，水平方向上试验地点较品种的分布范围广，说明试验地点间变异远大于基因型；品种G3、G6、G8、G4远离纵轴，说明这4个品种的丰产性最好；品种G4、G1、G2、G6远离横轴，说明这4个品种的稳定性最好。E7、E17、E2、E12远离横轴，说明这4个试验地点的分辨力最强；E11、E5、E4、E8离横轴较近，说明这4个试验地点的分辨力较弱。在AMMI双标图中，品种与IPCA1=0水平线同侧的试验地点间有正的互作效应，与另一侧的试验地点间为负互作效应[14]。由此可知，品种G6、G7、G8在E1至E10有较好的适应性，品种G1至G5在E11至E19有较好的适应性，说明试验地点环境对于增加相应品种的产量具有正向作用。

图1 平均荚果产量与IPCA1的AMMI模型双标图Fig.1 Biplot of AMMI between average pod yield and IPCA1

2.5 AMMI稳定性参数分析

为定量描述品种的稳定性和试验地点的分辨力，按照公式计算出各品种的稳定性参数（Dg）和各试验地点的分辨力（De）。由表5、表6可知，各品种Dg值的顺序为G3＞G4＞G7＞G2＞G5＞G6＞G8＞G1，即品种G1、G8、G6的稳定性最好。综合品种的丰产性与稳产性可知，G6、G8属于高产稳产型品种，G3、G4属于高产但不稳产的品种，G1属于稳产但不高产的品种。各试验地点De值大小顺序为 E17＞E7＞E2＞E15＞E9＞E3＞E12＞E11＞E5＞E13＞E16＞E14＞E10＞E19＞E6＞E4＞E18＞E1＞E8，表明试验地点E17、E7、E2、E15的分辨力强，试验地点E8、E1、E18的分辨力较差。稳定性参数分析结果与AMMI双标图结果有差异，这可能是因为平均产量与IPCA1双标图只代表了37.57%的基因型与环境互作效应，而由IPCA1、IPCA2、IPCA3求得的稳定性参数代表了79.07%的基因型与环境互作效应。

表5 花生品种的稳定性参数及排序Table 5 Scores and stability parameters of peanut varieties

表6 试验地点的稳定性参数及排序Table 6 Scores and stability parameters of testing site

3 讨论

区域试验是评价农作物品种农艺性状、产量性状及品质性状的重要手段，为农作物品种审定（登记）提供重要依据，同时也为作物育种及品种示范推广提供重要参考[15-17]。本研究方差分析表明，环境效应的占比最大，其次是基因型与环境交互效应，基因型效应的占比最小，这说明在我国北方大粒花生区，品种选择应充分考虑当地的生态条件，只有选用适合当地种植的花生品种，才能实现稳产丰产。

AMMI模型双标图可直观表现各品种的丰产性、稳产性及各试验地点的分辨力，但当显著的IPCA个数超过2个时，双标图并不能反映全部的有效变异信息，稳定性参数充分考虑了所有显著的IPCA值，能够更全面反映品种的稳定性和试验地点的分辨力[18]。本研究中显著的IPCA值为3个，利用平均荚果产量与IPCA1构建的双标图只代表了37.57%的基因型与环境互作效应，由3个显著的IPCA值求得的稳定性参数则代表了79.07%的基因型与环境互作效应。因此，稳定性参数对品种稳定性及试验地点分辨力的评价更有参考价值。

4 结论

8个花生品种中高产稳产的品种是商花11号和郑农花15号，产量高而稳定性一般的品种是开农705和龙花二号，稳产但不高产的品种是花育33号。19个试验地点中山东日照和河南洛阳的分辨力强，河南漯河和安徽固镇的分辨力较差。对区域试验数据进行AMMI模型分析，可以更好地评价品种的稳定性和试验地点的分辨力，从而为我国北方片大粒花生育种、推广应用及区域试验地点设置提供参考和依据。