GGE双标图分析在糯高粱品种区域试验中的应用

2017-01-11张林周俊辉张德银刘君红殷

天津农业科学 2016年12期

张林++周俊辉++张德银++刘君红++殷勇++刘兴贵

摘要：采用GGE双标图法对2013—2014年全国高粱品种糯高粱组6个试验地点的14个糯高粱品系试验数据进行分析。结果表明：2013年G7（407A/LZ1050R），2014年G10（辽糯14-2）属于高产、稳产较好的品系；在主要农艺性状中，小区产量与糯高粱育性成正相关，育性的高低是影响糯高粱产量的重要指标之一。在6个糯高粱试点中，2013年泸州和贵阳代表性最强，长沙代表性最弱，而武汉、重庆和宜宾代表性居中。2014年重庆代表性最强，而长沙、武汉、贵阳和泸州居中。从两年的区域试验各品种生态区来看，泸州、贵阳和重庆试点兼备较强的鉴别力和较好的代表性。本研究利用GGE双标图能够更加直观地分析糯高粱品种丰产性、稳产性和试点鉴别力、代表性，可为糯高粱品种区域试验数据进行准备地分析提供参考依据。

关键词：GGE双标图；糯高粱；区域试验；产量稳定性

中图分类号：S514 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2016.12.019

Application of GGE-biplot in Regional Trial of Waxy Sorghum Varieties

ZHANG Lin1 ， ZHOU Junhui1，ZHANG Deyin1， LIU Junhong2，YIN Yong1，LIU Xinggui1

（1. Yibin Academy of Agricultural Science，Yibin，Sichuan 644000，China；2. Rural Committee of Liangping， Liangping， Chongqing 405200，China）

Abstract： In order to accurately evaluate the comprehensive trait of waxy sorghum varieties（lines），GGE-biplot method was used to analyze the dates from the national regional trials for waxy sorghum from 2013 to 2014.Fourteen lines of waxy sorghum were tested in six sites. The results showed that G7（407A/LZ1050R）in 2013 and G10（LIAONUO14-2） in 2014 had higher yield and better yield stability than other lines. Waxy sorghum yield was positively correlated with in main agronomic traits， which sterility is one of the important factors influencing the production. Luzhou and Guiyang were the best representative testing site， Changsha was the worst in 2013.Chongqing was the best representative testing site in 2014.Luzhou，Guiyang and Chongqing had better discrimination power and representativeness test point than other sites. GGE-biplot could intuitively and simply showed high yield ability， yield stability and representativeness in national regional trails.

Key words： GGE-biplot； waxy sorghum； regional trial； yield stability

高粱既是我国重要的旱地粮食作物，又是重要的饲料和能源作物[1]。糯高粱在遗传上由一对隐性基因所控制（wxwx），所以籽粒胚乳的淀粉几乎由支链淀粉组成[2]。糯高粱是我国名酒茅台、泸州老窖、五粮液及郎酒酿造的主要原料之一[3]。然而，近几年来我们国家有效耕地面积持续减少，高粱种植与水稻、玉米、马铃薯等粮食作物争地，因此，非常有必要通过选育优良品种和优化栽培技术来提高高粱总产量。

农作物新品种选育通常需要同步对高粱产量、品质、抗病虫及生育期特性等多目标性状进行选择改良，使得该品种在最适宜的区域获得高产和稳产，以提高农作物的综合生产力。作物品种区域试验分析的中心任务是正确地把握品种与环境互作的模式[4]。目前，AMMI模型在分析农作物区域试验数据中已经广泛被应用，但该模型的分析仅考虑基因环境互作，不对基因的实用价值进行系统和直观分析，而GGE双标图不仅可以评价基因环境互作，且可对多年多点数据中的品种表现、试验点和品种生态划分进行直观的全面的评价[5]。目前，利用GGE双标图评价区试农作物品种产量稳定性和适应性以及试验点的代表性和鉴别力的研究很多，但针对全国高粱区域试验得评价较少。有关研究表明，GGE双标图已被广泛应用于棉花[5-6]、玉米[7]、大豆[8]、燕麦[9]、大麦[10]、小麦[11]、油菜[12]、谷子[13]、烤烟[14]、甜荞[15]及甘蔗[16]等作物的多品种或多点试验研究。在全国高粱区域研究中，王艳秋[17]、卢峰等[18]利用AMMI模型分别对2006年春播早熟组高粱和饲草组高粱区域试验品种的稳定性、适应性及试验地点的鉴别力进行了分析，并得到了较高的可信度。而采用GGE-biplot对糯高粱的区域试验进行分析的研究还未见报道。本研究通过GGE双标图法分析了2013—2014年全国糯高粱各品种（系）在不同生态环境下的丰产性、稳定性和适应性，同时选择各试验点的鉴别力和代表性，旨在为糯高粱新品种的筛选以及高产栽培提供理论依据，同时也为GGE双标图在高粱区域试验中的应用提供参考。

1 材料和方法

1.1 试材来源

以2013—2014年全国糯高粱品种（系）区域试验各参试品种为试材，试点数共6个。试点承担单位分别是湖南省农科院高粱研究开发中心（长沙）、四川省农科院水稻高粱研究所（泸州）、四川省宜宾市农科院（宜宾）、贵州省农科院旱粮所（贵阳）、重庆农科院特色作物研究所（重庆）及湖北省种子管理局（武汉）。

参试糯高粱品种（系）分别为：繁A-34/NK1、407A/LZ21R、辽粘A-1/091868、晋糯12-1、003A/3536、九糯杂1号、407A/LZ1050R、晋粱糯4号、泸糯13号（CK）、辽糯14-2、13218A/20982R、辽糯14-1、1335A/TY3560R、川糯粱15号（CK），如表1所示。

1.2 试验设计

采用随机组区设计，3次重复，小区面积不小于15 m2，四周设保护行。土质为粘壤土、长江冲积潮土、沙壤、第四纪红壤土等，前茬为大豆、油菜、棉花等，地势平坦，肥力中等。收获时，去掉两侧边行，收中间数行计产。所选试验地具有一定代表性，栽培管理略高于当地一般水平。

1.3 统计分析

应用GGE-biplot软件对各参试糯高粱品种（系）的产量、主要农艺性状进行双标图分析。双标图中各指标向量之间的夹角的余弦值可判断指标间的相关性。由品种（系）或试点在平均环境轴（Average environment axis）的投影位置判断品种的高产性和试点代表性，由品种或试点到平均环境轴的向量长度判断品种的稳定性和试点的鉴别[19-20]。

2 结果与分析

2.1 糯高粱参试品种（系）高产性和稳定性分析

由图1可知，糯高粱品系第1主成分（PC1）解释的效应为稳产性效应，第2主成分（PC2）的效应为丰产性效应，GGE双标图可以解释G与GE互作信息，2013年互作信息为71.3%，2014年互作信息为79.1%。从2013—2014年全国糯高粱参试品种（系）产量平均表现看（表2），2013年G7（407A/LZ1050R）平均产量最高，达到7.24 t·hm-2，G1（繁A-34/NK1）平均产量最低；2014年G11（13218A/20982R）平均产量最高，达到6.28 t·hm-2，G13（1335A/TY3560R）平均产量最低。从平均产量的稳定性来看，2013年各品种（系）的稳定性大小依次为G2>G7>G6>G5>G9>G3>G8，2014年各品种（系）的稳定性大小依次为G12>G10>G11>G8>G14>G13>G5，但在表2中只能看出产量和试点的位次，不能直观分析每个品种（系）在各试点的稳产性和适应性，而品种的稳产性和适应性是决定其推广应用价值的重要指标[19]。综合来看，2013年G7（407A/LZ1050R）和2014年G10（辽糯14-2）产量表现最好，且较稳定。

2.2 参试品系性状的相关性分析

对糯高粱品种（系）的产量和生育期、株高、穗长、穗粒质量、千粒质量、育性、倾斜率及丝黑穗发病率等9个主要农艺性状进行双标图分析，向量间的夹角可以判断向量之间相关性，各向量间的夹角的余弦值近似向量间的遗传相关性，夹角越小，相关性就越高，夹角小于90°表示正相关，夹角大于90°表示负相关，夹角接近90°表示无相关[4]。从图2中可以看出，2013年糯高粱小区产量与株高、穗长、倾斜率、育性及穗粒质量的向量之间的夹角小于90°，与生育期的向量夹角接近90°，而2014年糯高粱小区产量与株高、育性、穗粒质量及倾斜率的向量之间的夹角小于90°，与穗长和生育期的向量之间的夹角大于90°。从两年的糯高粱各个农艺性状的相关性来分析，小区产量与育性的向量之间夹角的余弦值都较小，这说明产量与糯高粱育性成正相关，育性的高低是影响糯高粱产量的重要指标之一。

2.3 糯高粱品系在各试验点的适应性分析

把图3中位于顶点的品系连接起来，其他品系也包括在该多边形内。然后通过原点做各条边的垂线，称为平均线。把多边形分成几个扇形，位于顶点的品系就是在扇形内所有试点表现最佳的品种（系）[4]。在图3中，2013年叠图被分成5个区，其中重庆和宜宾为一区，G3产量表现最好；武汉、贵阳和长沙为一区，G8产量表现最好；泸州为一区，G7产量表现最好；没有地方落于以G6为角顶的区内，说明该品种在6个区域环境中表现都不是最好；G2位于多边形附近，说明该品种对环境变化较不敏感。2014年叠图被分成4个区，贵阳、武汉、长沙和重庆为一区，G11产量表现最好；泸州和宜宾为一区，G8产量表现最好。没有地方落于以G5和G13为角顶的区内，说明G5、G13和G14在6个区域环境中表现一般，G12位于多边形附近，说明该品种对环境变化较不敏感。

2.4 各试验点的代表性和鉴别力

基于2013—2014年全国糯高粱区域试验品种（系）小区产量，GGE双标图“鉴别力和代表性”功能图中的小圆圈代表“平均环境”，即各试验环境的坐标的平均值，通过原点和平均环境轴的射线称为平均环境轴（AEA）。图4表明，2013年各品种生态区间鉴别力的差异并不显著，而各品种生态区对目标试验环境的代表性存在显著差异，其中泸州和贵阳代表性最强，长沙代表性最弱，而武汉、重庆和宜宾代表性居中。2014年各品种生态区间的鉴别力和代表性的差异都不显著，重庆代表性最强，宜宾代表性最弱，而长沙、武汉、贵阳和泸州居中。从两年的区域试验各品种生态区来看，泸州、贵阳和重庆试点兼备较强的鉴别力和较好的代表性。

3 结论与讨论

用GGE双标图分析品种—环境两项数据可以达到3个方面目标：第一，直观地把试点的特定环境分为若干品种生态区；第二，在一个生态区内，同时显示各品种的高产性和稳定性；第三，同时显示各试验环境（试验点）对品种的鉴别力和对目标环境（目标地区）的代表性[19]。具备生态环境鉴别力强但代表性弱的试点可用于淘汰不稳定的品系，但不能用于选择优良品种，只有同时具备鉴别力和代表性的试点才能准确地筛选高产优质适应强的品种。

本研究通过区域试验，筛选出G7（407A/LZ1050R）和G10（辽糯14-2）等高产稳产性较好的品系。G7（407A/LZ1050R） 2013年在泸州适应性较好，G10（辽糯14-2）和G11（13218A/20982R）在2014年大部分试验点适应性较好，但G11（13218A/20982R）产量不稳定，所以辽糯14-2可以进行推荐参加生产试验。对6个区域试验点的鉴别力和代表性进行分析：在2013年参试地点中泸州和贵阳代表性最强，长沙代表性最弱；2014年参试地点中试点鉴别力差异不显著，重庆代表性最强，宜宾代表性最弱，泸州、贵阳和重庆试点兼备较强的鉴别力和较好的代表性，但年际间各试验点的鉴别力和代表性变化较大，其原因可能是一方面受年际间和试验环境组合模式差异影响，另一方面受当地海拔、土壤结构、土壤肥力、病虫害、气候条件、大田管理、栽培措施及人为因素等影响[21-22]。

应用GGE-biplot软件对2013—2014年糯高粱小区产量与农艺性状相关性分析，得出小区产量与育性的向量夹角均小于90°，与其它性状的向量夹角不显著，说明育性高低是影响糯高粱杂交种小区产量的关键因素之一。而造成育性高低的因素包括亲本的纯度、制种技术、生态环境等因素，其中品种与生态环境互作因素可能是造成糯高粱育性低的主要原因。作物品种的稳定性、适应性是决定各个品种推广应用价值的重要指标，除了检验品种的稳产性外，试点的鉴别力也是育种工作比较关心的问题。因此，利用GGE双标图进行高粱区域试点评价时，需要有长时间的资料积累，才能更加准确地评价各个试点的鉴别力和代表性。

农作物品种区域试验是多年多点试验，不仅要考虑品种因素和生态条件，同时各个因素之间存在复杂的互作关系，包括品种×品种、品种×环境、环境×环境，但在作物品种区试试验分析中，中心任务是准确地把握品种与环境互作间的效应。利用GGE-biplot软件对2013—2014年全国糯高粱区域试验进行了分析，直观地展现各品种在各试点的产量表现，为新品种在各个区域的合理化布局、充分发挥新品种的产量潜力以及GGE双标图在高粱区域试验中的应用提供参考。

参考文献：

[1]卢庆善，邹剑秋，朱凯，等.试论我国高粱产业发展——一论全国高粱生产优势区[J].杂粮作物，2009，29（2）：78-80.

[2]周忠宇，柳青山，周福平，等.糯高粱育种要求性状特征及研究进展[J].山西农业科学，2012，40（5）：547-549.

[3]丁国祥，曾庆曦，陈国民，等. 四川糯高粱品种的酿酒品质及其育种目标[J]. 绵阳经济技术高等专科学校学报，1994（2）：14-16.

[4]严威凯，盛庆来，胡跃高，等. GGE叠图法─分析品种×环境互作模式的理想方法[J]. 作物学报，2001（1）：21-28.

[5]李武，谢德意，赵付安，等.GGE双标图对短季棉新品系和试点的评价及产量相关性状分析[J].浙江农业科学，2014，卷缺失（8）：1157-1159， 1162.

[6]许乃银，李健.利用GGE双标图和综合选择指数划分棉花品种生态区[J].中国生态农业学报，2014（9）：1113-1121.

[7]梁黔云，李清超，吴瑞，等. GGE双标图在玉米品种区域实验中的应用[J]. 中国农学通报，2014（6）：224-228.

[8]周长军，田中艳，李建英，等.双标图法分析大豆多点试验中品系产量稳定性及试点代表性[J].大豆科学，2011，30（2）：318-321.

[9]焦伟红，刘景辉，齐冰洁，等.用GGE双标图分析燕麦品种（系）农艺与品质性状[J].中国农学通报，2011，27（1）：24-29.

[10]尚毅，贾巧君，朱靖环，等.基于GGE双标图对南方冬大麦区域试验的分析[J].浙江农业学报，2011，23（2）：197-202.

[11]杨进文，朱俊刚，王曙光，等.用GGE双标图及隶属函数综合分析山西小麦地方品种抗旱性[J].应用生态学报，2013，24（4）：1031-1038.