基于AMMI模型和GGE双标图的水稻区域试验综合分析
2025-02-27智琳然孙菊英柯瑷王雪刚王小虎马刚唐乐尧陈天晔黄天琪
摘要:为合理评价水稻区域试验中各参试品种的丰产性、稳产性、区域适应性,为后续新品种推广提供参考依据,在参照生育期及其他农艺性状表现的前提下,重点采用AMMI模型和GGE双标图对2023年浙江大学科企水稻联合体长江中下游单季晚粳组水稻区域试验中的10个品种在10个试验点的产量数据进行了综合分析。结果表明,基因型效应和环境效应以及基因型与环境的互作效应对参试品种产量产生了显著或极显著影响;品种丰产性、稳产性方面,高产的品种有嘉科优207、常优20-16、华糯优205、浙大粳优6号、嘉两优8538,稳产性好的品种有常优20-16、嘉两优8538和华糯优205;品种广适性方面,常优20-16和华糯优205适宜种植的地点相对较多,广适性更好。以上结果可为后续新审定品种的推广应用提供一定的参考依据。
关键词:水稻;区域试验;AMMI模型;GGE双标图;丰产性;稳产性;广适性
Comprehensive Analysis of Rice Regional Trial
Based on AMMI Model and GGE Biplot
种子是农业的“芯片”,我国种业发展势头良好,“十三五”期间,种子市值年均1200亿元左右,稳定保持世界第二大种子市场地位[1]。在保证耕地红线的基础上,持续选育高质量品种,提高单产水平,可为稳定我国种子市场地位和国家粮食安全提供有力保障。目前,区域试验是对高质量品种审定和推广最有效的方法[2-3]。区域试验可以较直观地呈现出品种在不同环境作用下的表现(GE,Genotype environment),GE效应直接影响品种稳定性表现,即效应值越大,该品种稳定性越差[4-5]。要想获得适应性强、推广性好的新品种,育种家除了要选育出优良的品种(基因型)外,还须对选育出的品种做适应性考验,即基因型在不同环境的影响下,是否依然能有优良的表现。
目前,分析区域试验中GE互作效应较为常用的模型有AMMI模型和GGE双标图。AMMI模型是一种主效应可加互作可乘模型,可从加性模型的残差中分离模型误差和干扰来提高估计的准确度。GGE双标图则是将原始数据地点中心化,再对其进行奇异值分解,一般保留前两项乘积项,由此得到的双标图就是GGE双标图[6]。两种模型各有优缺点,AMMI模型使用最早,准确性也较好,GGE双标图表现更直观,且可直接呈现出不同品种在不同种植区域的表现。两种模型结合使用,可提高区域试验分析的科学性和准确性,有效挖掘潜力品种[7-8]。
本研究以2023年浙江大学科企水稻联合体长江中下游单季晚粳组水稻区域试验中的10个水稻品种性状数据为基础,在品种稳定性评价时利用两种模型结果较一致的部分,在品种适应性及生态区划分方面采用更为直观的GGE功能图进行品种综合分析,以期筛选出稳产广适的新品种进行大面积推广利用。
1 材料与方法
1.1 数据来源 本试验所用原始数据来源于2023年浙江大学科企水稻联合体长江中下游单季晚粳组水稻区域试验(以下简称2023年长江中下游单季晚粳组水稻区域试验)汇总报告。参试品种共10个,包含对照嘉优5号(表1)。试验点共10个,分布在湖北、安徽、江苏、浙江、上海5个省(区、市)(表2)。
1.2 试验设计 各试验点按照《2023年国家长江中下游单季晚粳组联合体试验实施方案-浙江大学科企水稻联合体》及NY/T 1300—2007《农作物品种区域试验技术规范 水稻》开展试验及采收。
本次区域试验采用完全随机区组设计,3次重复,每个重复小区面积13.33m2,试验田四周设置4行以上保护行,种植对应小区品种。同一组试验所有品种同期播种、移栽,施肥水平中等偏上,其他栽培管理同当地大田管理。生育期内考察参试品种的全生育期、株高、穗长、有效穗数、每穗粒数、结实率、千粒重等性状,成熟后割除四周保护行记录实收小区稻谷产量。
1.3 分析方法 利用Excel对2023年长江中下游单季晚粳组水稻区域试验品种数据进行整理,产量数据的方差分析和AMMI模型分析利用DPS数据处理系统进行,GGE双标图绘制通过R语言中的“GGEBiplot GUI”软件包实现。
2 结果与分析
2.1 参试水稻品种农艺性状分析 由表3可知,参试品种生育期在143.1~158.7d之间,嘉科优207生育期最长,哈糯1524最短,嘉科优207、浙新香2号、华糯优205生育期长于对照,其余品种均短于对照。株高在95.2~139.4cm之间,华糯优205最高,浙新香1号最低,嘉两优8538、浙大粳优6号、常优20-16、嘉科优207、华糯优205株高较对照高9.7~26.7cm,其余品种较对照低8.8~17.5cm。穗长在16.2~23.7cm之间,嘉科优207穗长最长,普济糯1541最短,嘉两优8538、华糯优205、浙大粳优6号、常优20-16、嘉科优207较对照长1.5~3.9cm,其余品种穗长短于对照。
参试品种有效穗数在15.0万~20.4万穗/667m2之间,普济糯1541最高,常优20-16最低,浙新香1号、哈糯1524、浙新香2号、普济糯1541较对照高0.3万~2.4万穗/667m2。每穗总粒数在146.1~281.7粒之间,嘉科优207最多,浙新香2号最少;每穗实粒数在131.5~238.8粒之间,华糯优205最多,浙新香2号最少;结实率在80.8%~90.0%之间,浙新香2号最高,嘉两优8538最低,所有参试品种的结实率均大于80.0%,表现较好。千粒重在24.3~28.6g之间,嘉优5号(CK)最高,华糯优205最低,9个品种均较对照低0.5~4.3g。每667m2产量在608.5~745.9kg之间,嘉科优207最高,浙新香2号最低;嘉两优8538、浙大粳优6号、华糯优205、常优20-16、嘉科优207高于对照,较对照增幅为9.0%~11.6%,增产点率为80.0%~90.0%,其余品种产量较对照下降3.9%~8.9%,增产点率在20.0%~50.0%之间。
2.2 参试水稻品种产量性状的方差分析和AMMI分析 由表4可知,基因型(G,Genotype)效应和环境(E,Environment)效应对水稻产量有极显著影响(Plt;0.01),基因型与环境的交互作用(G×E)对水稻产量有显著影响(Plt;0.05)。基因型效应占总变异的26.21%,环境效应占总变异的53.18%,交互作用占总变异的20.61%。互作效应主成分轴达到显著水平以上的有3个,分别为IPCA1、IPCA2和IPCA3,分别占互作平方和的36.92%、21.15%、18.34%,3个主成分轴合计解释了76.41%的互作平方和。3个主成分轴之外IPCA轴的变异合并为残差,这些主成分轴较好地解释了互作效应。
2.3 基于AMMI模型的品种稳定性分析 参照吴为人[9]关于品种稳定性Di的计算方法,通过计算AMMI模型主成分分析中达到显著水平以上的主成分轴到原点的空间距离来分析参试品种的稳定性。如表5所示,具有丰产性的品种有嘉科优207、常优20-16、华糯优205、浙大粳优6号、嘉两优8538,产量位次均在对照之上。根据Di值排序,丰产的品种中稳定性优于参照品种的是常优20-16、嘉两优8538和华糯优205。综上所述,AMMI模型分析得到的丰产稳产的理想品种是常优20-16、嘉两优8538和华糯优205。
2.4 基于GGE双标图的品种丰产性、稳产性及适应性分析
2.4.1 参试水稻品种丰产性和稳产性分析 作物产量是基因型与环境因素共同作用的结果。为确保作物推广与生产的顺利进行,深入探究品种的丰产性、稳定性及适宜种植地区对进一步发掘品种增产潜力具有重要意义[10-11]。GGE双标图分析可将品种的丰产性和稳产性在图中直观地显示出来。如图1所示,横坐标为第一主成分(PC1),纵坐标为第二主成分(PC2),两个成分轴分别解释了71.30%和9.45%的数据变异。水平方向带箭头的直线可看做平均环境轴,代表总体平均产量,箭头指向为丰产方向,各品种位点到平均环境轴的垂直距离代表品种的稳产性,距离越短,稳产性越好。品种产量最高的是g8,其次是g9、g10、g7和g6。稳产性较好的品种是g8,其次是g9和g7。综合丰产性、稳产性结果,GGE双标图分析得到的丰产性和稳产性较好的品种是g8、g7和g9。
2.4.2 参试水稻品种生态适应性分析 同一水稻品种种植于不同区域内其产量及农艺性状都可能呈现出不同表现,这反映出水稻品种对于种植区域的适应性。GGE双标图的适应性分析功能图中,由3个以上距离原点最远的品种位点连接所围成的凸多边形及原点到各边的垂线所划分的多个区域视为参试品种的适应性生态区,坐落于多边形顶点的品种可视为所在生态区表现最佳的品种。由图2可知,10个试验点分布在3个扇形区,e4单独位于1个生态区,g6是该环境中表现最优的品种。e1、e2、e3、e7、e9位于同一生态区,该环境未筛选出最优品种,但是g8表现接近该环境条件,建议继续在该环境种植。e5、e6、e8、e10位于同一生态区,g10是该环境中表现最优的品种。
2.4.3 参试水稻品种的综合表现 为了更直观了解参试水稻品种的综合表现,并判断理想品种,构建GGE双标图的理想品种功能图。该图以水平轴上的箭头所在位置为圆心作同心圆,各参试水稻品种散布于同心圆之中,参试水稻品种所在的同心圆到圆心的距离代表该品种的理想指数,即距离越近理想指数越高。由图3可知,g8离圆心距离最近,是最符合条件的理想品种,其次是g7和g9,以上3个品种的理想指数优于对照品种。g10和g6与对照品种位于同一位次圆环中,故g8、g7、g9、g10、g6皆认为是优于(或不逊色于)对照的理想品种。
3 讨论与结论
本研究结合AMMI模型和GGE双标图对2023年浙江大学科企水稻联合体长江中下游单季晚粳组水稻区域试验产量数据进行了综合分析。在丰产性上,两者结论基本一致。在稳产性上,两种分析方法结论存在较明显差异。以对照品种为参照,两种模型各自选取出参照品种之上(包含)的理想品种,可以发现两种模型的交集品种,即丰产稳产的理想品种,包括常优20-16(g10)、嘉两优8538(g6)和华糯优205(g9)。理想品种常优20-16(g10)和华糯优205(g9)广适性更好,且两者适宜种植的区域较一致,适宜在安徽省铜陵市、江苏省无锡市、湖北省宜昌市和荆州市附近区域种植。本研究利用AMMI模型Di值计算时,采用了改进后的显著主成分轴加权算法,理论上对于品种稳定性评价更为准确可靠。同时,结合了GGE双标图各功能图的直观性展现,综合判断出本试验的理想品种,并分析了各参试品种适宜种植的区域及理论上该生态区最适宜种植的品种。以上结论将为后期挖掘固定生态区存在推广潜力的品种,及新品种的精准推广提供客观科学的理论依据。
参考文献
[1] 邓伟,张新明.中国水稻种业发展历程研究,中国种业,2022(11):1-10
[2] 许乃银,荣义华,李健,付永红,梅汉成.GGE双标图在陆地棉高产稳产和适应性分析中的应用——以长江流域棉区国审棉花新品种‘鄂杂棉30’为例.中国生态农业学报,2017,25(6):884-892
[3] 严威凯,盛庆来,胡跃高,Hunt L A.GGE叠图法─分析品种×环境互作模式的理想方法.作物学报,2001,27(1):21-28
[4] 岳海旺,韩轩,魏建伟,郑书宏,谢俊良,陈淑萍,彭海成,卜俊周.基于GYT双标图分析对黄淮海夏玉米区域试验品种综合评价.作物学报,2023,49(5):1231-1248
[5] Yue H W,Jiang X W,Wei J W,Xie J L,Chen S P,Peng H C,Bu J Z.A study on genotype×environment interactions for the multiple traits of maize hybrids in China.Agronomy Journal,2021,113(6):4889-4899
[6] 王磊,程本义,鄂志国.基于GGE双标图的水稻区试品种丰产性、稳产性和适应性评价.中国水稻科学,2015,29(4):408-416
[7] 汪洲涛,苏炜华,阙友雄,许莉萍,张华,罗俊.应用AMMI和HA-GGE双标图分析甘蔗品种产量稳定性和试点代表性.中国生态农业学报,2016,24(6):790-800
[8] Agyeman A,Parkes E,Peprah B B.AMMI and GGE biplot analysis of root yield performance of cassava genotypes in the forest and coastal ecologiesc.International Journal of Agricultural Policy amp; Research,2015,3(3):222-232
[9] 吴为人.对基于AMMI模型的品种稳定性分析方法的一点改进.遗传,2000,22(1):31-32
[10] 赵长延,段维,朱志锋,马宗兴,柳延涛,刘胜利,万素梅.基于AMMI模型和GGE双标图对油用向日葵多点试验稳定性和适应性分析.干旱区资源与环境,2023,37(11):123-131
[11] 王丹,程星,许国震,谢文芳,李华,岳云霞,戴妙飞,苏丽娜,郝晓昭.国审小麦品种濮麦116产量特性分析.中国种业,2024(6):146-152