GGE雙標圖對短季棉新品系和試點的評價及產量相關性狀分析

李 武，謝德意，趙付安，楊曉杰，房衛平?

（1.河南大學生命科學學院，河南開封 475001；2.河南省農業科學院經濟作物研究所，河南鄭州 450002）

GGE雙標圖對短季棉新品系和試點的評價及產量相關性狀分析

李 武1，2，謝德意2，趙付安2，楊曉杰2，房衛平1，2?

（1.河南大學生命科學學院，河南開封 475001；2.河南省農業科學院經濟作物研究所，河南鄭州 450002）

為了客觀評價短季棉品系的穩產性、適應性以及試驗地點的準確性，采用GGE雙標圖對河南省短季棉區域試驗數據進行分析，結果表明，中716，魯棉2153屬高產、穩產性好的品系；中804具有特殊適應性，在局部地區有推廣價值。所有試點中，鹽津最具代表性，鄧州鑒別力最好，而開封是代表性和鑒別力均佳的試點。

GGE雙標圖；短季棉；穩產性；豐產性；品種適應性

目前我國耕地面積日趨減少，棉花生產與主要糧食作物爭地矛盾日益突出，如何在保證我國糧食安全的情況下，發展棉花生產是我國棉花產業主要議題之一［1－2］。短季棉生育期相對較短，是實現一熟向糧（油）棉兩熟發展，奪取糧棉雙豐收的優良種質資源。加強短季棉新品種的選育和推廣，既是加快我國棉花種植結構調整的需要，也是提高糧棉生產綜合效益的需要，因此短季棉已成為我國棉花育種與栽培的研究熱點［3］。

短季棉品種的高產穩產性是短季棉育種追求的目標之一。河南省短季棉新品種區域試驗的目的在于鑒定新品種的豐產性、穩產性、適應性及安全性，為新品種區域推廣提供依據。品種的穩產性、適應性受基因型與環境互作影響較大，因此穩產性、適應性歷來是國內外研究的重點，為此相繼提出了多種分析方法［4－7］，其中較著名的模型有AMMI（主效可加互作可乘）模型和GGE-biplot分析。近年來，AMMI模型的廣泛應用顯示該模型在分析基因型與環境互作效應上的優越性，但也有其局限性，僅分析了基因型與環境互作效應，而可靠的分析方法需同時考慮基因型和基因型與環境互作效應，GGE-biplot分析可滿足以上需求［8］。自提出將GGE-biplot用于區域試驗數據分析之后，逐漸有人利用GGE-biplot分析蕎麥、燕麥、小麥、大豆等作物區域試驗品種的穩定性和適應性［9－14］，而利用GGE-biplot分析短季棉區域試驗品種的穩定性和適應性尚未見報道。

本文采用GGE-biplot分析軟件對河南省短季棉區域試驗品系的穩產性、適應性及試點的代表性、鑒別力進行分析和客觀評價，為短季棉新品種的選擇與應用提供依據。

1 材料與方法

1.1 材料

2011年參加河南省區域試驗的7個短季棉品系分別為中716、中804、中創88、邯656、石早2號、魯棉2153、銀山12號；區試試點共7個，包括鄧州、泛區、延津、開封、原陽、安陽、駐馬店。

1.2 方法

采用統一設計方案，隨機區組設計，重復3次，小區面積20m2，在大田自然條件下種植，土壤肥力、施肥水平和田間管理同當地大田條件一樣。在棉花吐絮期調查短季棉的株高、果枝數、總鈴數、鈴重、子指、衣分和小區產量。

1.3 統計分析

數據利用GGEbiplot軟件進行雙標圖分析（http：／／www.ggebiplot.com／）。

2 結果與分析

2.1 產量相關性狀

GGE雙標圖中（圖1）連接原點和各性狀的直線為向量，指標向量和相鄰指標間的夾角余弦值即兩指標的相關系數。

圖1 GGE分析短季棉產量相關性狀間相關性

圖1 顯示，產量性狀與衣分、鈴重、鈴數、果枝數間向量夾角小于90°，說明產量性狀與各性狀間呈正相關，產量高的品種，其鈴重和衣分也較高，鈴數、果枝數也較多；產量性狀與子指的向量間夾角大于90°，說明產量性狀與子指間存在負相關；產量性狀與株高向量間夾角等于90°，說明2個性狀間無相關性。

圖2顯示，品種與性狀之間的關系如下，魯棉2153、中804、中716、和中創88與衣分、鈴重、產量、鈴數、果枝數的向量之間夾角小于90°，說明這4個品種與這些性狀之間呈正相關，相應這些經濟性狀較高。而邯鄲656、銀山12和石早2號與衣分、鈴重、產量、鈴數向量之間夾角大于90°，呈負相關，說明這3個品種上述性狀與其他品種相差較大。

2.2 適應性

圖3的功能在于說明特定的生態區內的品種表現較好。圖中多邊形是由最外圍的品種依次連接形成的，所有品系都包括在多邊形內。從原點發出的射線做多邊形各邊的垂線，這些垂線將雙標圖劃分為不同的扇區，坐落在不同扇區的試驗點相應構成不同的組別。每個扇區內多邊形頂點的品種即為該組別內表現最好的品種。圖中7個試點被分成4組，中716、魯棉2153在駐馬店、開封、延津表現較好，中804在安陽、原陽表現最好，石早2號和邯鄲656分別在泛區和鄧州表現最好，而中創88和銀山12在各試點表現都不太理想。不同品種在不同試點表現不同，可能與氣候條件和土類有關［10］。

對照表1看出，雙標圖分析結果與試驗數據吻合。

圖2 GGE分析短季棉品系與性狀間相關性

圖3 GGE分析短季棉品系的適應性

2.3 產量表現和穩定性

圖4中的小圓圈代表平均環境，帶單箭頭的直線為平均環境軸，每個品種的產量平均值在軸上的投影位置用來判別品種的高產性，箭頭指向為平均產量表現最佳的方向。從圖中可以看出，中716產量表現最好，其他品種產量高低依次是魯棉2153、中804、中804、中創88、銀山12號、邯鄲656和石早2號。從品種到平均環境軸的向量大小代表基因型和基因型與環境互作的影響，向量越小表示品系越穩定，比較穩定的品種有中716，魯棉2153、銀山12號、石早2號，其中，中716，魯棉2153是既高產又穩定的品系；而中804、邯鄲656表現不穩定。

表1 參試品系在各試點的產量kg·hm－2

圖4 GGE分析短季棉品系產量表現及適應性

GGE雙標圖和傳統的算術平均值法的結果有所不同（表1），如魯棉2153在所有試點平均產量位居第1，而GGE分析結果則位居第2，這主要是GGE雙標圖法考慮到品種的主效應（G）和品種與環境互作效應（GE）的原因［10］。

2.4 代表性和鑒別力

圖5中以試點在平均環境軸上的投影位置判斷試點的代表性，箭頭指向為正，越靠右代表性越強；試點到平均環境軸的向量長短判斷試點的鑒別力，向量越大區分能力越好。試點中代表性最好的是延津，最差的是泛區。試點鑒別力最好的是鄧州，隨后依次是開封、安陽、原陽、駐馬店、泛區，延津，綜合起來開封試點最好。研究中鄧州試點具較好的鑒別能力，但沒有代表性，可用于淘汰不穩定的品種，但不能用于選擇優良品種；只有既有鑒別力又有代表性的開封試驗點才能用來有效地選擇高產和穩產的品種。

圖5 GGE分析短季棉各試點代表性和鑒別力

3 小結與討論

短季棉新品種的選育其豐產性是主攻目標，但同時需要兼顧新品種的穩產性和適應性，由于區域試驗屬于多年多點試驗，受外界影響因素較多，多種因素造成試驗結果統計較繁瑣，準確度較低，因此采取適當的統計方法對參試品種作出客觀全面的評價尤為重要［15］。GGE-biplot分析軟件是近年才用于分析區域試驗數據的，與傳統的統計方法相比具有更多優點，一方面GGE雙標圖法以圖解的形式詮釋區域試驗數據，既簡單又直觀；另一方面GGE雙標圖可提供更多的信息：GGE雙標圖上能直觀地解釋基因和基因與環境互作效應的比例，如從本研究中農藝性狀GGE雙標圖可以看出，第1主成分（PC1）效應為53.5%，第2主成分（PC2）效應為24.0%，GGE雙標圖可解釋基因和基因與環境互作效應77.5%。從參試品系的表現來看，第1主成分（PC1）效應為37.3%，第2主成分（PC2）效應為26.6%，GGE雙標圖可解釋基因和基因與環境互作效應63.9%；顯示不同性狀之間的相關性；利用GGE雙標圖劃分區域功能，顯示一些品種的特殊適應性等；通過GGE雙標圖更直觀了解參試品系的豐產性和穩定性以及各區域試驗點的代表性和鑒別力。

本研究表明，產量性狀與衣分、鈴重、鈴數、果枝數間呈正相關，與子指存在負相關，與株高無相關性，這與前人研究一致［16－17］。通過本研究篩選出的中716，魯棉2153既高產又穩定，中804局部適應性較好，在安陽、原陽具有特殊適應性。開封試點是具有代表性和鑒別力的理想試點，鄧州試點具有較好的鑒別能力但無代表性，不能用于選擇優良品種，但可用于淘汰不穩定的品種。

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（責任編輯：張瑞麟）

S562

A

0528-9017（2014）08-1157-03

文獻著錄格式：李武，謝德意，趙付安，等.GGE雙標圖對短季棉新品系和試點的評價及產量相關性狀分析［J］.浙江農業科學，2014（8）：1157－1159，1162.

2014-03-26

國家科技支撐計劃（2011BAD35B05-1-9）

李 武（1979－），男，河南鄧州人，助理研究員，主要從事棉花區域試驗和遺傳育種工作。E-mail：cotton168＠163.com。

房衛平（1963－），男，河南虞城人，研究員，博士生導師，主要從事棉花育種及其理論研究工作。