基于AMMI模型的河南省小粒花生品種區域試驗穩定性及適應性分析

李天奇，周彥忠，郭玉生，李 飛，姬小玲，李斯佳

（漯河市農業科學院，河南 漯河 462000）

農業生產中，新育成的品種在進行大面積推廣之前均需要進行多點區域試驗，通過測試分析其豐產性、穩產性及適應性等特性為后期品種的推廣和應用提供依據。品種的穩產性和豐產性受基因型與環境的影響較大。因此，能否正確評價作物新品種的區域試驗結果，對新品種能否大規模推廣應用起到至關重要的作用。加性主效應乘積交互作用（AMMI模型）通過結合方差分析和主成分分析，并且將其量化，最終對品種的穩定性、豐產性、適應性等進行較準確評價。AMMI模型的主要優點是在品種和環境的加性模型中加入了交互作用，通過分離出模型誤差與干擾，提高了品種評價的精準度。因此，AMMI模型在新品種評價中受到越來越多育種工作者的青睞。

花生是我國重要的經濟作物，也是重要的油料作物和蛋白作物。河南省是我國花生種植和生產的第一大省，花生也是河南繼小麥、玉米等主要農作物之后的第三大農作物，在農業經濟發展及農民增收中具有重大的意義。近年來，隨著麥后夏直播花生種植技術的不斷推廣和花生機械的應用，夏播種植已逐漸成為花生生產的重要種植方式。據調查表明，在河南、山東等部分花生主產區，夏播花生種植面積已達到花生總面積的50%以上，而作為適宜夏播的小粒花生品種也越來越受到種植戶的追捧，小粒花生的種植面積逐年增大。為了更詳細準確地分析河南省區域試驗中小粒花生新品種的豐產性、穩定性及適應性，本研究通過對2019年河南省小粒組花生區域試驗參試品種的產量表現情況進行AMMI模型分析，以期為河南省小粒花生新品種的推廣和應用提供一定參考。

1 材料和方法

1.1 試驗材料

試驗以河南省主栽小粒花生品種‘遠雜9102’（CK）為對照，共測試12個花生新品種，分別是‘安花5號’、‘安花6號’、‘漯花19號’、‘商花43號’、‘宛花7號’、‘豫花123號’、‘豫花126號’、‘豫花128號’、‘豫花132號’、‘豫花139號’、‘豫花148號’和‘豫花176號’。具體品種編號見表1。

表1 供試品種名稱及編號

1.2 試驗地點

試驗于2019年6—10月分別在河南省安陽、洛陽、漯河、南陽、商丘、新鄉、信陽、駐馬店等8地進行，試驗地詳情編號見表2。

表2 供試地點名稱及編號

1.3 試驗設計

試驗統一采用隨機區組排列，重復3次。小區長6.67 m，寬2 m，每小區6行，行距33.33 cm，穴距16.7 cm，密度為1.8×10穴·hm，每穴2粒種子。所有試點均嚴格按照區域試驗方案進行設計、管理、收獲、考種。

1.4 數據分析

采用Excel 2010進行數據處理，利用DPS 7.05軟件進行AMMI模型分析和Dg（e）穩定性分析。

2 結果與分析

2.1 產量聯合方差分析、線性回歸及AMMI模型分析

對13個參試花生品種的小區平均產量進行方差分析和AMMI模型分析。由表3可以看出，基因型、環境、基因型與環境互作方差均達到極顯著水平，這表明品種、環境及交互效應對品種的產量影響均存在極顯著差異。對平方和進行分解，環境（試點間）變異平方和占總平方和的87.23%，基因型（品種）平方和占2.88%，而基因與環境的交互作用的平方和占9.54%，由此可以得出，本試驗條件下，不同環境對產量的影響占主導因素，也表明試驗點的選擇有較好的代表性。

表3 產量聯合方差分析表

由表4可以看出，通過對產量結果進行線性回歸分析，聯合回歸、基因型回歸與環境回歸三者相加僅解釋了交互作用平方和的30.61%，誤差值仍較大，占比59.48%，線性回歸擬合效果較差。利用AMMI模型3個主成分軸（IPCA1、IPCA2、IPCA3）對互作效應進行分析。其中IPCA1占交互作用的42.30%，IPCA2占交互作用的27.16%，IPCA3占交互作用的16.41%。3個主成分軸共解釋交互作用的85.87%，表明IPCA1、IPCA2、IPCA3軸在解釋環境與基因交互作用明顯優于線性回歸分析。

表4 線性回歸分析及AMMI分析表

2.2 雙標圖AMMI模型的穩定性分析

AMMI雙標圖（IPCA1-平均產量）橫坐標代表品種及試點平均莢果的產量，其反映品種的豐產性；縱坐標反應品種的互作效應的大小和正負，IPCA1絕對值越小，表明交互作用越小，該品種穩定性更強，且品種和地點在IPCA1的同側時，交互作效應為正效應，反之為負效應。由圖1可以看出，在水平方向平均產量方面，對照品種g13的產量為4 804.16 kg·hm，除品種g10產量低于對照外，其余品種平均產量均高于對照，平均產量最高的品種為g3，產量為5 428.44 kg·hm。在試驗點方面，e4試驗點的平均產量最高7 799.25 kg·hm，e3的平均產量最低3 796.35 kg·hm。在交互作用方面品種g2、g3、g4、g6、g9、g11與e2、e3、e6有明顯的正互作效應，與e4、e7、e8有負互作效應。

圖1 AMMI雙標圖（IPCA1－產量）

由圖2（IPCA1-IPCA2）可以看出，本試驗中各試驗點間，品種與環境交互作用較大的試點有e2、e4、e6，表明該試點的分辨力較強，交互作用較小的有e1、e3和e5，表明該試點的分辨力較差。品種越接近原點說明該品種穩定性好，品種g7、g8最穩定，而品種g5、g11和g12離原點遠，品種產量不穩定。

圖2 AMMI雙標圖（IPCA1－IPCA2）

2.3 參試品種及地點穩定性分析

品種與環境的互作效應值Dg(e)是用來評價基因型或環境相對穩定性的重要指標，也是確定優良品種推廣應用區域的重要依據。基因型Dg值越小，則品種穩定性越好；環境的De值越大，試驗地點對品種間差異的分辨力就越強。由表5可知，參試品種g7的穩定性最好，其次為g4、g13，g5的穩定性最差；各試點鑒別力大小順序為e6＞e2＞e4＞e1＞e8＞e7＞e3＞e5，其中對品種的鑒別力最好的試點是e6，鑒別力最差的是e5。

表5 品種及試點的穩定性參數及排序

3 結論與討論

區域試驗是新品種通過選育推廣的重要環節，通過對參試品種的豐產性、穩定性及適應性進行綜合評價，選育適宜一定區域范圍的優質、高產優良新品種，并為后期品種推廣提供重要依據。AMMI模型可綜合分析各品種的穩產性、豐產性，及地點的分辨力，AMMI雙標圖能有效反映品種的豐產性、適應性及互作效應，但當IPCA的顯著個數超過2時，雙標圖并不能有效反映全部變異信息，而穩定性參數Dg（e）充分考慮了所有顯著的IPCA值，能夠更全面反映品種的穩定性和地點的分辨力。

本研究通過對河南省2019年小粒組花生區域試驗產量數據進行AMMI模型分析。結果表明，在品種穩定性方面，g7、g4、g13穩定性較好，g5、g12、g11穩定性較差；不同試點平均產量上，g3產量最高，g2、g6次之，g10產量最低。結合產量和穩定性可知，g2屬于高產穩產型品種、g3屬于高產較穩產型品種、g5屬于低產不穩定穩產型品種。8個試點中，e6試點的辨別力較強、e5試點的辨別力最弱。

本研究中穩定性評價Dg（e）值排序與圖2中的部分順序不同，這主要是由IPCA3的顯著性引起的。因此，在進行AMMI模型分析時，結合穩定性參數進行分析能夠更準確地反映品種的豐產性、穩定性及適應性。此外，本研究只對各品種的產量數據進行了一年多點的數據分析，并未結合氣象因子等其他因素進行年際間的分析，今后如要更全面地評價品種豐產性以及適應性，需要將試驗期間的溫度、光照、降雨量等氣象數據及土壤的養分狀況結合起來進行分析，這樣對品種的綜合評價才能更加精準。