谢文锦 李 宁 杨海龙 付 俊 李方明 张中伟 高旭东 丰 光

（丹东农业科学院 辽宁凤城 118109）

区域试验是对试验品种丰产性、稳产性和生态适应性的分析评价手段。一个优良的玉米新品种不但要求高产，还要对其栽培环境条件有较好的适应性，并且能够在不同的生态区域、不同的生产年份均可以保持高产的稳定性能[1-2]。玉米的产量受其基因效应、生长的生态环境及环境与基因的互作效应多重影响。通过单纯的平均产量分析比较及方差分析仅考虑了其基因效应和环境的影响，并没有考虑基因与环境（G×E）的互作效应，由此所得出的结果往往比较片面。回归方法在产量稳定性分析上应用较多，但由于其自变量环境指数和因变量各品种均值之间并不独立，违背了回归分析的假定，且较多情况下可由回归分析解释的环境与品种互作效应的份额较少，由此分析G×E的互作并不可靠。主效可加互作可乘模型（AMMI模型）不仅能分析交互作用的显著性，还能估计出交互作用的特点及形态，同时辅以双标图和稳定性参数D值进行直观的定量分析[3-5]。笔者利用AMMI模型对2020年辽宁省中熟玉米区域试验数据进行分析，以期能够全面有效地评价各个品种的产量稳定性与试验点的鉴别能力。

1 材料与方法

1.1 试验材料及设置

试验对2020年辽宁省玉米中熟区域试验参试品种的产量汇总数据进行分析，参试品种分别为辽盛禾198（g1）、S198（g2）、九玉禾582（g3）、河泉42（g4）、S919（g5）、铁3109（g6）、TF1901（g7）、沅锡101（g8）、铁研3103（g9）、LB801（g10）、ZT1601（g11）、新丹233（g12）、沈农T120（g13）、XY66（g14）、先玉335（g15）。试点为清原（e1）、新宾（e2）、北票（e3）、凤城（e4）、阜新（e5）、昌图（e6）和铁岭（e7）。

试验设置先玉335（g15）为对照，采用随机区组方式排列，设3次重复，5行区，小区面积20 m2，四周设置不少于4行的保护行。每次重复实收中间3行风干脱粒，产量按14%水分计算。

1.2 统计方法

AMMI乘积模型分析参照张泽等[7]的方法进行。利用DPS 7.5软件进行AMMI模型的计算与作图。

2 结果与分析

2.1 玉米品种方差分析、回归分析及AMMI模型分析

从表1可以看出，各参试品种间的平方和占总平方和的4.25%，在0.01水平上极显著；7个试点间的平方和占总平方和的86.89%，达到了极显著水平；而二者交互作用的平方和占总平方和的8.87%，在0.05和0.01水平上均不显著。 联合回归、基因回归和环境回归共同解释了交互作用的27.27%。说明单靠线性回归分析不能全面地分析该区试效果，因此需要进一步作AMMI模型分析。

表1 区域试验产量线性回归结果分析

从表2可以看出，玉米品种的基因型、环境型及基因型与环境型的交互作用方差均达到极显著水平。环境即各试验点间的变异平方和（SS）占整个处理平方和的86.90%，基因型即玉米试验品种变异平方和仅占4.25%，而品种和试验地点的交互作用的变异平方和占到8.87%。由此说明各试验点间的变异起主导作用，而基因与环境交互作用的变异明显大于品种间的变异。利用AMMI模型对交互作用进行分解，第一、第二、第三交互作用乘积项的IPCA1、IPCA2、IPCA3的P值远小于0.01，达到极显著水平。IPCA1、IPCA2、IPCA3占总交互作用平方和的百分比分别为41.78%、28.19%、19.06%，占总交互作用（G×E）的89.03%，而误差仅占10.97%。说明AMMI模型可以较全面透彻地分析各玉米品种和试点互作效应。

表2 区域试验AMMI模型结果分析

2.2 AMMI模型下的品种产量稳定性分析

以参试品种的平均产量作为横坐标（x轴），IPCA1的值作为纵坐标（y轴），得到IPCA1与平均产量的双标图1，在横坐标方向上反映的是品种平均产量的高低，离原点越远品种平均产量越高，丰产性越好；在纵坐标方向上则反映的是基因与环境（G×E）互作效应的大小，品种越靠近0值线，其产量稳定性越好，反之其稳产性越差，对环境反应越敏感。

从图1可以看出，在反映品种产量高低的横坐标方向上，试验点分布的范围比品种更为分散，由此可见试验点间产量变异大于品种间变异。品种g11、g10、g7、g6产量稳定性最好，其次是g1、g12、g13，品种g14产量稳定性最差。结合产量因素来看，g11、g1、g6、g7属于丰产稳产品种；g2、g9产量较高、稳产性居中，是丰产性较高、稳定性一般的品种。品种与试点在坐标轴同一侧的表示该试验点对该品种有正向的影响。由此可以看出，试点e7、e3和e4对品种g4、g6、g9、g10、g13、g14有正向的影响，而其余的4个试点则对其余9个品种有正向的影响。

图1 AMMI模型品种平均产量和IPCA1双标分析

由于在本研究中IPCA1只占互作效应的41.78%，因此以品种的IPCA1和IPCA2做双标图（图2），以此来解释互作效应的69.97%，其结果更为可靠。图2中品种试点与原点的连线反映其交互作用的大小，品种离原点距离越近，其稳定性越好。从图2可以看出，品种g13、g11、g12、g15、g9、g5最稳定，而g14、g6、g3对试点反应较为敏感。

图2 AMMI模型IPCA1和IPCA2双标分析

2.3 AMMI模型的稳定性参数D值分析

AMMI模型中的稳定性参数D值,是全面利用显著或极显著乘积项信息的定量判别品种和地点稳定性的重要指标[7]。由于IPCA3的值表现在0.01水平上极显著，应综合考虑IPCA1、IPCA2和IPCA3这3个主成分特征值，以便更精确更全面地评价玉米品种的产量稳定性和各试验点的鉴别力，依据张泽等[7]提出的方法计算稳定性参数列于表3。品种稳定性参数Dg值越小，其稳定性越好，试点稳定性参数De值越大，其鉴别能力越高。品种g10、g15、g7和g5稳定性参数小、稳定性好。g14、g3和g6稳定性较差，其余品种居中。综合考虑产量和稳定性参数，品种g7是高产稳产性品种，g2则是丰产性稳定性较好的品种，g11和g1产量离差较大，其丰产性较好、稳产性居中，在其适宜生态区会有较好的产量表现，g15和g12稳产性较好、丰产性较差，其在不同试验点产量表现差异不大。而g4和g14属于丰产性和稳定性均较差的品种。

表3 品种产量、主成分值和稳定性参数

2.4 品种丰产性与稳产性评价

将品种平均产量与图1、图2分析结果和稳定性参数D值分析结果列于表4，综合评价玉米品种的丰产稳产性。从表4可以看出，品种g1、g7和g11丰产性和稳产性均表现优良；g2、g6、g8和g9在丰产性上有优异的表现，但其稳产性较差；g5、g10、g12、g13和g15的稳产性虽然较高，但其丰产性较差。g3、g4和g14丰产性和稳产性表现均较差。

表4 品种丰产稳产性综合分析

3 讨论

用品种均产比对照品种增产的百分比来描述其高产丰产性能，用标准差和变异系数（CV）的大小描述其品种稳产性的方法并不全面。笔者通过AMMI模型分析，可以全面有效地评估玉米品种与环境之间的互作效应。从而可以更全面地评价每一个品种产量的稳定性，为辽宁省的玉米推广种植提供参考。AMMI模型分析可知影响产量水平的因素［基因（G）、环境（E）和基因与环境的互作效应］均达到了极显著水平，并且影响环境＞基因与环境互作＞基因，这表明在对玉米品种进行大面积推广种植之前，既要考虑适宜的环境因素，又要选择适宜的种植品种，兼顾考虑基因与环境的互作效应。利用AMMI模型对2020年辽宁省中熟区试品种分析表明，g7（TF1901）、g11（ZT1601）和g1（辽盛禾198）是丰产性和稳定性均有优异表现的品种，其适宜在辽宁省大部分生态区繁殖推广。g2（S918）、g6（铁3109）、g8（沅锡101）和g9（铁研3103）平均产量较高，具有较好的丰产性，但其产量稳定性表现一般，说明这些品种在其适宜的生态种植区推广可以有较好的丰产性，其品种生态适应性一般。