不同统计方法在评价水稻产量稳定性中的应用

陈 虎, 贾旭东, 赵 飞, 刘 建, 王东元, 李灵慧

(1.天津农学院, 天津 300384; 2.天津金岸生态农业科技发展有限公司, 天津 300350)

水稻是重要的农作物之一,2020年我国种植面积达3 000万hm2,水稻产量的提升对于保障粮食安全有重要意义。天津具有发展水稻的良好生态条件,天津“小站稻”最初成名就得益于当时小站的水分、光照等有利自然生态条件。为稳步发展天津水稻产业,2018年天津市制定了《天津小站稻产业振兴规划》,并逐年稳步实施。近几年,由于水利设施的修缮、机械化技术普及、优质高产品种及栽培技术的推广,2021年小站稻种植面积近6万hm2[1-2]。

水稻受栽培环境和自然环境影响,在不同地区产量表现差异较大[3],优良的水稻品种,产量不仅表现要好,同时还要有一定的稳产性和广泛的适应性。稳定性和适应性决定了水稻新品种的推广及应用前景,水稻区域试验是甄别水稻在试点稳产性及适应性的重要措施[4]。在水稻区域试验中,主要是对参试品种的产量、品质、早熟性以及抗病(虫)等性状在不同试点的表现进行评价,产量高低主要表现在参试品种与对照品种的比较,而对品种试点间和年际间的稳定性和适应性重视程度较弱,并且缺少统一可靠的品种适应性评价方法[5]。

主效可加互作可乘模型(AMMI)和基因型与环境互作分析模型(GGE)可以有效评估基因型和环境互作效应对作物的影响[17-18]。AMMI模型最早是由Guach(1988)用于多点试验分析[19],将方差分析和主成分分析结合,从而使其同时具有可加和可乘的数学模型,对方差分析中基因与环境互作近一步分成基因与环境分量,使用双标图直观地展示基因与环境的互作,因此AMMI可以用于鉴别出对一些环境条件具有特殊适应性的基因型,还可以应用于品种稳定性评价。严威凯等创立了GGE双标图,通过特征值分解、特征值分配并建立双标图以及在双标图上加上辅助线,解释了环境与基因的相互作用,以双标图的形式帮助育种者评估品种在各环境中的稳定性,还可以确定不同环境之间的关系并确定育种计划中的目标环境[20-21],AMMI模型和GGE模型已应用于多种作物的稳定性分析[22-26],本研究以津京冀不同育种单位育成的12份水稻新品系及津原45为试验材料。分析12份水稻品系的产量及产量构成因素,并使用变异系数、高稳系数、回归系数、AMMI和GGE双标图来分析其稳产性,为培育高产稳产、适应性强的品种提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以京津冀不同育种单位选育的12份水稻新品系10 J-14(g 1)、10 J-23(g 2)、Jr-18(g 3)、L-4-1(g 4)、L-4-2(g 5)、T-307(g 6)、25 Y-6(g 7)、25 Y-X-9(g 8)、Y-371(g 9)、Y-631(g 10)、Z-K-15(g 11)、Z-K-16(g 12)及津原45(g 13)(ck)为试验材料。

1.2 试验方法

于2021年将供试材料分别种植于宝坻(e 1)、抚宁(e 2)、津南(e 3)、垦利(e 4)、宁河(e 5)、顺义(e 6)和唐海(e 7)7个试验点,每个小区面积15 m2,行距30.0 cm,株距13.2 cm,随机区组排列,3次重复。采用当地习惯的种植方式及田间管理措施。

成熟后,田间调查有效穗数,每个小区取5株水稻自然晾干后用于室内考种,调查产量构成因素,小区剩余材料按小区依次测产。计算各品种产量平均值,变异系数、回归系数[27]和高稳系数[10],运用Genstat软件实现AMMI模型和GGE双标图[28-29],以比较水稻材料的产量差异及产量稳定性。

1.3 数据分析

使用Excel 软件收集整理数据,SPSS软件进行方差分析,Genstat分析软件对数据进行AMMI模型分析和GGE模型分析,Origin 2022软件制作箱线图。

2 结果与分析

2.1 产量及产量构成因素

图1为13份水稻在7个地点产量箱线图,可以观察各品种在不同试验点的产量表现,上下极值可以初步判断不同水稻材料的稳产性。与传统箱线图不同的是,图1中横线表示不同材料的平均值,而箱体内的矩形实点表示为中位数。根据图1所示,12份新水稻品系产量均未显著高于ck,Y-371和Y-631产量略高于ck,但差异不显著。Y-371、Y-631和Z-K-15产量最大值高于ck,说明其具有较好的产量潜力,但3份材料箱体较长,说明在试验范围内产量不稳定。L-4-2和T-307产量与ck没有显著差异,且箱体较短,初步判断两品系具有较高的推广价值。

图1 13份水稻材料7个试点的产量表现

如图2所示,Z-K-15有效穗数略高于ck,但未达到显著水平;10J-14、Jr-18、L-4-2和T-307每穗粒数显著高于ck;Jr-18、L-4-1、25Y-6、25Y-X-9、Z-K-15和Z-K-16结实率显著高于ck;12份水稻新品系千粒重除10J-14与ck无显著差异,其余水稻材料千粒重均显著高于ck。

图2 13份水稻材料7个试点产量构成因素

2.2 13份水稻材料产量稳定性分析

对7个试点种植的13份水稻材料产量及构成因素进行方差分析(表1),13份水稻材料产量及构成因素在试点、品种和试点×品种间的差异均达到显著水平,因此需要分析13份材料的产量稳定性。

表1 7个试点13份水稻材料产量及构成因素方差分析

表2为13份水稻材料在7个试验点的产量表现及稳定性参数。回归系数(b)=1,说明该品种具有平均稳定性;b<1,说明该品种高于平均稳定性;b>1,说明低于平均稳定性,变异系数越大表明产量越不稳定,高稳系数越大表明高产性及稳产性越好。

表2 13份水稻材料产量表现及稳定性参数

产量较好的材料中,回归系数计算稳产性由强到弱依次为T-307、10 J-14、L-4-2、ck、10 J-23、Y-371、Y-631和Jr-18,其中T-307、10 J-14和L-4-2稳定性优于ck;中等产量材料中,25 Y-X-9和Z-K-16产量稳定,说明其在不同环境下都能维持一定的产量,Z-K-15和L-4-1的回归系数大于1,说明其在适宜的环境中具有较高的产量。变异系数衡量稳产性结果为,高产材料稳产性由强到弱依次为T-307、10 J-14、L-4-2、10 J-23、ck、Jr-18、Y 631和Y-371。由高稳系数计算出的稳定性由强到弱依次为Y-371、T-307、L-4-2、10 J-23、ck、Y-631、10 J-14和Jr-18。

为了更好地分析基因、基因×环境效应对水稻产量的影响,本研究借助了Genstat分析软件分析了13份水稻材料高产性及稳产性,图3为使用Genstat分析软件中GGE-biplot模块实现的高产性与稳产性功能图,图4为AMMI模型双标图。

图3 13份水稻品系GGE高产与稳产功能图

图4 AMMI模型双标图

图3中的小圆圈代表“平均环境”,有箭头的直线为平均环境轴,沿着箭头所指方向表示了不同水稻材料在所有环境下的平均产量[21]。由图3可知,产量表现由高到低依次为Y-371、Y-631、ck、10 J-23、Jr-18、L-4-2、T-307和10 J-14。通过中心与平均环境轴的垂线代表各个材料与各环境互作倾向性。品种到平均环境轴的垂直虚线越长,表示该品种在各个试点的产量越不稳定。由图3可知,10 J-14、10 J-23、Jr-18、L-4-2、Y-371和Y-631具有比ck更高的稳产性,且产量差异不大。

图4的X轴为平均产量,Y轴为以基因×环境分解的PCA 1,所有水稻材料的平均产量作一条垂直线,水平方向上横坐标越大,代表该材料的产量越高,垂直方向上,离水平线越近,代表产量越稳定。双标图中品种和试点位置比较分散,说明品种和试点间存在较大变异。从位置分布来看,均值垂线右侧为产量较高的材料,超过了产量平均水平,且10 J-14、10 J-23、Jr-18、Y-371、Y-631和L-4-2稳定性优于ck。各试点水平方向横坐标越大,表示该试点产量表现越好,到X轴的垂直距离表示各试点的区别力,距离越大,区别力越强。例如,宝坻和宁河两试点的区别力最好,垦利区别力较差。

3 结论与讨论

水稻生长发育受环境影响较大,因此,选育优良品种时不仅要考虑高产,还要考虑品种的生态适应性,适应性较强的品种往往具有更好的推广前景,品种在不同试点产量的稳定性可以用来评价不同水稻材料的生态适应性。本研究以津京冀新选育的水稻品系为试材,分析了各品系间的高产性及稳产性。结果表明,12份水稻新品系产量均未显著高于ck,但10 J-14、T-307、Jr-18、L-4-2、10 J-23、Y-631和Y-371产量表现与ck无显著差异,运用变异系数、回归系数、高稳系数、AMMI模型和GGE双标图来分析稳产性。不同评价稳产性的方法间存在一定差异。变异系数和高稳系数衡量稳定性时,仅是将数据的波动归因于环境的改变,虽然对评价产量数据的稳定性具有一定作用,但未真正考虑品种与环境间的相互作用。回归系数、AMMI和GGE模型,通过不同方法将品种与环境分解,能较好地反映品种与环境的交互作用。

综合考虑,与ck产量表现相似的品系中,L-4-2、10 J-14、10 J-23和T-307稳产性最好,适合推广种植,其中L-4-2在5种分析方法中稳定性均优于ck,是最有望在试验区域内进行推广的品系。值得注意的是,L-4-2和T-307在图1中由于箱体较短,最先被认为具有较好的稳产性,并且通过不同方法评价稳定性后,证明这两个品系确实具有较好的稳产性,说明在试点较少、范围较小的区域试验中,箱线图箱体大小可能成为评估稳产性的新方法。Y-631、Y-371和Z-K-15虽然平均产量显著低于ck,但其最高产量优于ck,有一定的高产潜力,说明这3个品系对环境具有特殊适应性,可以考虑在产量表现较好的地区进行种植。产量较低的品系若品质表现理想,可以用于选育优质水稻品种。

水稻的产量对保障粮食安全具有重要意义,在评估水稻稳定性及适应性时,在保证产量的前提下进行。因此,根据不同地区环境及栽培习惯,将几种分析方法集合起来评估水稻品种稳定性及适应性可能更具有科学性。具体方法,先利用方差分析和高稳系数评价水稻材料的丰产性和稳产性,然后,再利用变异系数和回归系数对品种进行普遍适应性分析,找出丰产且具有广泛适应性的品种。为提高准确性,可进一步采用AMMI模型和GGE双标图,来评价各品种与环境互作关系,以及找出在特定区域丰产性和稳产性较好的品系[30-32],普遍适应性弱的品种若对环境具有较强的特殊适应性,可以在表现较好的地区进行种植。