農作物品種自主測試體系存在的問題與對策

楊興強

（襄陽正大農業(yè)開發(fā)有限公司，湖北襄陽 441104）

品種是農業(yè)發(fā)展的基石，也是種業(yè)企業(yè)生存和發(fā)展的核心。建立規(guī)范化的自主品種測試體系是品種在市場上安全推廣的源頭[1-2]，也是關鍵環(huán)節(jié)，能切實降低企業(yè)利益風險，確保農民大田種植安全，同時體現出農作物經營企業(yè)做大做強的基礎是否具備科學的承載力。

隨著國家對品種試驗和審定制度的穩(wěn)步放開，一系列的種業(yè)扶持政策使得具備全國育繁推一體化資質的企業(yè)自主研發(fā)與測試體系步入發(fā)展的快車道，且自由度越來越大。引種備案制度的迅速實施、官方區(qū)域審定試驗、企業(yè)自主綠色通道審定試驗、各種形式的聯合體[3]，加上非主要農作物實施品種登記制度等，雖然具有寬松扶持性的品種經營許可制度助力了企業(yè)的快速發(fā)展，但同時也大大增加了品種推廣的風險，出現任何推廣種植的風險問題都需要由企業(yè)來承擔后果。因此，建立規(guī)范化農作物品種自主測試體系，就顯得尤為必要，不僅能有效篩選出優(yōu)良品種，還能規(guī)避種植風險。

1 自主測試現狀分析

自主多點測試包含品種區(qū)域試驗測試和推廣前所做的農藝性狀測試，是整個品種評價的主要環(huán)節(jié)，因其測試目的不同而有所區(qū)別，通常由各企業(yè)技術和研發(fā)部門合作開展。其中農藝性狀測試是品種推廣前的最后一步試驗，通常不納入多點區(qū)域試驗工作內容，但其作用是掌握主推品種更細致的區(qū)域表現和進行配套栽培技術管理的展示示范，可在依托縣級種植大戶和經銷商的基礎上，得到最貼近市場的反饋信息和完成更精準的市場投放，這項工作一般由各企業(yè)內部專業(yè)的技術測試部門 負責。

科研系統(tǒng)則主抓品種從篩選試驗到完成生產試驗的品種區(qū)域試驗測試工作，相比較農藝性狀測試，品種區(qū)域試驗測試的品種數量多、范圍廣、要求高，但從近幾年看到的情況是各企業(yè)普遍存在試驗區(qū)域相對模糊和測試點少的問題，而生產試驗作為區(qū)域試驗的最后一個環(huán)節(jié)，是為獲得最合適的推廣區(qū)域和確保最安全的種植區(qū)域，其功能定位與農藝性狀測試十分相似。

嚴格控制環(huán)境型影響因子，篩選特定基因型，獲得最優(yōu)性狀表現型品種是區(qū)域測試的最終目的。影響品種表現的因素依次為年份>試點>測試人>密度>播種期>試點內區(qū)組>小區(qū)重復，目前區(qū)域試驗年份在無大環(huán)境數據的預測下，基本上不會進行調整，在未建立生態(tài)環(huán)境預測前都是按照既定的育繁推流程依次進行。試驗環(huán)節(jié)中試驗點布局、測試隊伍以及測試后的數據采集分析建設是目前的主要薄弱環(huán)節(jié)。

2 自主測試存在問題

2.1 自主測試點數和布局缺乏合理論證目前各企業(yè)自主測試區(qū)域試驗點數量參考國家區(qū)域試驗點數量要求，但是隨著氣候變化、積溫帶北移等，試點數量確定和布局依舊沒有量化標準，隨意性較強。

大田布點自主測試采用嚴格的小區(qū)技術，試驗精度較高，品種在試點內的評價結果較為可靠。但是，多點環(huán)境測試僅是整個區(qū)域無限目標推廣環(huán)境下的有限樣本，若測試樣本量即試驗點數不足、布點環(huán)境無代表性以及測試不充分，那么由測試樣本特征估計的品種總體特征將缺乏可靠性，而現階段品種多點環(huán)境測試缺乏試驗點數、布局和測試充分程度的分析方法。另外，品種推廣中表現“失常”往往是由某一項致命抗逆性缺陷導致大幅減產甚至絕收，但由于測試工作的基礎性和延續(xù)性原因，各育繁推企業(yè)乃至國家級審定測試絕大多數測試點環(huán)境條件普遍“溫和”，遭遇嚴酷測試的概率偏低，難以獲得可靠的品種抗逆性評價。隨著綠色通道規(guī)模的擴大和管理部門對品種試驗自由度的放寬，由于缺乏測試環(huán)境量化選擇與空間布局的系統(tǒng)研究方法、技術和工具等，導致品種測試結果缺乏代表性將是制約種業(yè)企業(yè)發(fā)展的最大障礙。

2.2 測試點不穩(wěn)定、業(yè)務水平不統(tǒng)一、部分試驗承擔單位積極性不高目前國內測試點自建相對充足的共3 家公司：中化集團聯合依托旗下公司育種站和測試站建立了數量較為充足且穩(wěn)定的水稻、玉米區(qū)試試驗點，其中玉米依托黑龍江、長春、遼寧、山東、河北涿州、河南鄭州等育種試驗站布局近150 個試驗點，長江流域水稻試驗點120 個；華智水稻在南方稻區(qū)建立了近百個水稻測試點；中科玉科企聯合體依托成員單位建立約300 個玉米測試點。相比自建試驗點，聯合體與地方單位建立合作協(xié)議雖資源投入小，成本較少，但是存在著試驗穩(wěn)定性及可持續(xù)性差，通常難以建立長時間合作關系的問題；另外不穩(wěn)定的測試點意味著缺乏穩(wěn)定可持續(xù)的測試隊伍，隨著物價水平的上漲，不同地域測試費用支出標準也難以統(tǒng)一，各測試點承試能力及試驗能力水平也參差不齊。因此，大多數企業(yè)在綠色通道測試自主管理的工作基本上呈現出合作協(xié)議一年一簽，每年“按圖索驥”式尋找合適的試驗點，試驗點關系維護耗時耗力，占用了較大的工作精力。

2.3 自主測試環(huán)節(jié)與市場推廣脫節(jié)品種市場推廣的決定除了育種及審定部門、試驗管理人員，還有種植者。專業(yè)化的品種自主測試工作確需由專業(yè)測試人員完成，同時將具有市場推廣價值的優(yōu)良品種的測試過程及結果直觀地展現給種植戶，讓種植戶最大限度了解推廣品種的優(yōu)勢、特征特性和栽培技術，是將有限的試驗經費實現價值最大化的重要途徑，也是完成育繁推、實現品種商業(yè)化價值的重要一步。但是，目前并不普及的農藝性狀測試、品種展示示范與區(qū)試環(huán)節(jié)分離是自主測試環(huán)節(jié)與市場推廣脫節(jié)問題存在的主要原因。

2.4 自主測試的數據處理亟需智能化目前各企業(yè)自主品種測試數據的采集多為試驗人員利用Excel 統(tǒng)計田間采集的數據，建立數據集，缺乏專用統(tǒng)計分析軟件匯總分析和挖掘利用。而軟件工具是對分析方法的科學實現，目前的統(tǒng)計軟件，一是難以進行跨年跨區(qū)組試驗數據的持續(xù)綜合分析；二是自主測試數據存在較多的數據質量問題，而現有軟件幾乎沒有問題數據的校驗功能，如需校驗則需要做大量的人工查錯工作；三是分析結果的展示不夠感性，往往是直接將某種統(tǒng)計方法的結果輸出，可讀性差，大大限制了其接受群體；四是軟件基本只對文本數據進行管理，缺少對試驗照片的有效管理和分析，而直觀的照片信息現已成為重要決策依據。針對直接管理者和種植用戶，品種完成測試后以友好的數據分析結果和可視化的圖片呈現更為直觀有效。

3 對策

品種自主測試體系建立的主要目標是篩選出高產、多抗、廣適的優(yōu)質新品種，并預測品種未來推廣表現，是否將品種農藝性狀自主測試試驗和區(qū)試進行融合需要更明確的頂層設計和規(guī)劃，在此之前需要完善自主測試的各環(huán)節(jié)建設，其測試體系設計與測試結果分析包括4 個層次。

3.1 測試生態(tài)區(qū)組層次建立環(huán)境數據預測分析方法，預測環(huán)境變化，建立不可控條件下的多點生態(tài)環(huán)境測試育種站和核心測試站。以襄陽正大農業(yè)開發(fā)有限公司玉米科研為例，在東北春玉米區(qū)建立1個綜合育種站（長春），配套黑龍江、遼寧、蒙西3 個省級核心測試站；在西北春玉米區(qū)建立1 個綜合育種站（平涼），配套陜西、新疆、寧夏3 個省級核心測試站；在黃淮海玉米區(qū)建立1 個綜合育種站（河南），配套河北、山東、安徽3 個省級核心測試站；華中地區(qū)依托已建成的武漢育種站，在長江流域配套建設江蘇省級核心測試站；在西南玉米區(qū)依托西雙版納研究中心，再配套完善廣西、四川2 個省級核心測試站。兩級梯隊管理模式，育種站帶動省級核心測試站，核心測試站負責篩選聯系建立市、縣級生態(tài)亞區(qū)多環(huán)境測試點，每個核心測試站直接管理至少5～10個多環(huán)境測試點，依據生態(tài)區(qū)和適宜種植區(qū)進行品種綜合性狀與優(yōu)劣勢分析。

3.2 建立科學的測試點層次根據生態(tài)環(huán)境的特點，建立漏斗式自主試驗點和品種測試模式，明確一級篩選試驗、二級區(qū)域試驗和三級生產試驗的功能，實施分段管理。一級篩選試驗以核心育種站為功能主體；二級區(qū)域試驗由核心測試站負責，以生育期、產量、性狀適應性等主要指標開展多點測試，配套一支專業(yè)測試隊伍；三級生產試驗主要以產量為主要指標，聯合種植大戶和經銷商，開展聯合展示示范并測產，生產試驗點數量設置要有目的性，在目標推廣地區(qū)靈活設置，在展示示范有效帶動推廣的同時，獲得生產試驗的結果。

3.3 自主測試后的處理層次自主測試的品種數據是試驗結果的唯一產出物，在沒有科學分析硬件的情況下，建議可委托專業(yè)數據分析機構合作開發(fā)數據自動采集、傳輸、可視化輸出的試驗軟件，是科學高效大幅度提高測試能力的重要環(huán)節(jié)。自主測試中對試驗軟件大數據的運用帶來3 個顛覆性觀念轉變：（1）它是全部數據，而不是隨機采樣。我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關性狀的所有數據，而不再依賴于隨機采樣。（2）它是大體方向，而不是精確制導。（3）它具有混雜性。隨著規(guī)模數據樣本的擴大，會提示出品種測試數據依然達不到大數據的分析標準，但是它與大數據存在許多相似性，可以利用研究大數據的方法來研究品種測試數據，并作出科學的分析結論。

3.4 積極拓展品種自主評價技術的應用與創(chuàng)新當前的自主品種測試多以概率論和數理統(tǒng)計為理論基礎，以田間試驗和統(tǒng)計方法為技術支撐。它的應用是建立在試驗規(guī)模較小且環(huán)境變量能夠有效控制的前提下，隨著試驗規(guī)模的擴大和試驗點次的增多，對試驗環(huán)境的強有力控制明顯是不可能的；普遍采用的隨機區(qū)組試驗不能滿足規(guī)模化的需要。為深入挖掘試驗數據的有效信息，更加科學地評價品種，有必要建立一個計算機網絡信息系統(tǒng)，通過整合品種測試數據、氣象數據、地理信息數據、農業(yè)經濟數據等，實現品種評價、適應性擬合、病蟲害預測、銷售手段優(yōu)選等功能，這樣才能建立科學的農作物品種評價系統(tǒng)。

3.4.1 建立自主評價系統(tǒng)的主要組成要素農作物品種自主評價系統(tǒng)主要由數據模塊、分析模塊、數學模型和輸出模塊構成，各模塊再由許多子模塊構成。原始數據經過整理、校對后進入數據模塊；通過分析模塊分析后生成初步結果；數學模型是整個系統(tǒng)的核心，它由數據和初步結果歸納分析而來，而且它不是固定不變的，每個生長周期新充實的數據都會不斷修正數據模型。基礎數據通過數據模型的處理后由輸出模塊生成各種綜合報告。

3.4.2 農作物測試自主評價系統(tǒng)的創(chuàng)新優(yōu)勢自主評價系統(tǒng)中對于數據“挖掘與利用”的創(chuàng)新優(yōu)勢是在原有基礎上更加深入地探究數據之間的關系，從中挖掘出不易直觀發(fā)現的信息。由評價系統(tǒng)出具的各項報告或評估結果并不是孤立的，而是彼此相關的。它實際上是以品種測試作為切入點來審視品種全開發(fā)鏈的主要環(huán)節(jié)，充分挖掘品種的經濟價值，以期達到開發(fā)階段的風險最小化和利潤最大化。它的現實意義在于能夠科學的再現品種、定位品種，客觀的對測試體系自身進行評價；為市場開發(fā)戰(zhàn)略的制定、配套技術服務的研制、測試體系的升級提供可靠的參考依據。

農作物品種測試中對于自主評價系統(tǒng)工具的運用具有誘人的技術前景，能夠給農作物育種、市場開發(fā)、栽培技術推廣提供強有力的技術支撐，而且它實現的技術瓶頸很少，比較容易解決。品種審定制度放開以前，統(tǒng)一試驗之外的測試體系很少，種子經營企業(yè)基本上不需要考慮到這個問題。目前自主測試體系正隨著大數據開發(fā)系統(tǒng)工具的運用而蓬勃發(fā)展，由于種子產業(yè)正處于轉型期，能否建立一套科學的運用系統(tǒng)必然成為農作物種子經營企業(yè)長遠發(fā)展需要考慮的重要著力點。

4 結論

建設農作物品種科學規(guī)范的自主測試與評價系統(tǒng)，是幫助農作物經營企業(yè)更好地選擇和推廣深受市場歡迎和適應不同社會需求的農作物品種，為糧食豐產增收奠定科學基礎，同時更好地促進品種優(yōu)勢性狀的改良與選擇，在中國種業(yè)發(fā)展的道路上邁出更加堅實的一步。