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2017-2018年度国家黄淮南片冬小麦区试品种高产稳产性分析

2019-02-18李爱国宋晓霞张文斐

中国种业 2019年2期
关键词:周麦低产稳产

李爱国 宋晓霞 张文斐

(河南省漯河市农业科学院,漯河462300)

农作物品种区域试验连接着育种家和市场,既是对育种家育种成果的鉴定,又是种子管理部门对新品种特征特性、应用价值、适应地区及其进入市场推广前高产稳产性的最后检验,其结果直接作为农作物品种审定的重要依据。高稳系数法(HSC,High stability coefficient method)是温振民等[1]按照准确、简便、实用的原则,以作物表型产量(P)=遗传基础产量(G)+生产环境因素产量(E)为基础,以比对照品种更为高产稳产的目标品种产量为具有竞争性的统一比较标准,提出评价品种高产稳产性的分析方法。因其准确、便捷,目前已广泛应用于玉米[1-2]、小麦[3-5]、水稻[6]、马铃薯[7]、大豆[8]、棉花[9]、花生[10]、甘蔗[11]、红小豆[12]等多种农作物新品种(系)的高产稳产性分析中。变异系数法与标准差适应性参数法测定品种的稳定性的原理及计算方法相似,即根据品种的产量、变异系数、标准差分别计算产量、变异系数(或标准差)的平均数,然后对品种进行分类的方法;前人将这两种方法应用于小麦品种区域试验结果分析[13]及新品种稳定性评价方面[14],并且利用这两种方法对小麦新品系进行高产稳产性分析时,与高稳系数法分析结果基本一致。李奉令[15]提出利用相对平均偏差(RSD,Relative standard deviation)来评价品种的稳定性,该方法利用某品种产量平均偏差占该品种在所有环境下平均产量的比值(RSD值)来评价品种在不同环境下产量的离散程度,其值越小,产量的离散程度越低,品种稳定性越好。本研究以2017-2018年度国家黄淮南片参试小麦品种(早播组Ⅳ组)为研究对象,以某品种产量是否高于参试品种平均产量作为判定其是否属于高产品种的依据,结合高稳系数法、变异系数法、标准差适应性参数和相对平均偏差分析等方法进行的稳产性分析,将品种分为高产稳产、高产不稳产、低产稳产、低产不稳产4种类型,进而确定高产稳产品种,为今后科学、合理选用小麦新品种提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料以2017-2018年度国家黄淮南片冬小麦区试品种(早播组Ⅳ组)为试验材料,分别为:宝亮5号、丰德存麦20号、淮核15173、淮麦1196、淮麦1403、科大1026、轮选2000、洛麦27、漯麦26、泰禾麦5号、天民366、万丰269、西农733、豫农804、郑麦22、郑品麦25号、周麦18(CK)。产量数据来源于2017-2018年度国家冬麦区黄淮南片水地组品种区域试验总结。

1.2 试验设计试验采取完全随机区组设计,3次重复,小区面积13.3m2,田间管理同大田生产,全小区收获计产。设置辉县、洛阳、漯河、商丘、新乡县、荥阳、原阳、周口、驻马店、阜阳、涡阳、新马桥、宿州、淮安、连云港、射阳、宿迁、徐州、富平、华阴、杨凌、濮阳、郑州、寿县、岐山等25个试验点;其中,濮阳、郑州、寿县、岐山等4个试验点数据未汇总。

1.3 分析方法

1.3.1 高稳系数法高稳系数法(HSC)采用温振民等[1]提出的计算方法,公式为:HSCi=[(Xi-Si)/1.10Xck]×100%。式中:HSCi表示第i个品种的高稳系数,Xi表示第i个品种的平均产量,Si表示第i个品种在各个试点产量的标准差,Xck表示对照品种的平均产量。HSCi值越大,表明品种的高产稳产性越好。

1.3.2 变异系数法变异系数法[2]计算公式为:其中,CVi表示第i个品种在各个试点产量的变异系数表示所有参试品种的平均变异系数。ai>1表明第i个品种较不稳定,ai≤1表明第i个品种较稳定。

1.3.3 标准差适应性参数法标准差适应性参数法[13-14]计算公式为:其中,Si表示第i个品种在各个试点产量的标准差,¯表示所有参试品种的平均标准差。bi>1表示第i个品种较不稳定,bi≤1表示第i个品种较稳定。

1.3.4 相对平均偏差法采用李奉令[15]的计算方法,公式为:平均偏差相对平均偏差其中,n为环境数,Xi表示第i个品种各个环境下的产量,表示第i个品种在所有环境下的平均产量,RSDi表示第i个品种的相对平均偏差,RSD值越大,表明该品种的产量在各个环境下的离散性越大,品种越不稳定。

1.4 数据处理与分析数据处理与分析均在Microsoft Excel 2007中进行。

2 结果与分析

2.1 产量分析由表1可知,2017-2018年度国家黄淮南片冬小麦区试品种(早播组Ⅳ组)参试的16个品种均比周麦18(CK)增产,增产幅度在0.28%~7.15%之间。其中,轮选2000、淮麦1196、洛麦27、郑麦22、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、宝亮5号、豫农804等10个品种的产量较高,均大于7200kg/hm2,超过参试品种的平均产量,且均比周麦18(CK)增产4%以上,属于高产品种;郑品麦25号、西农733、天民366、万丰269、丰德存麦20号、科大1026等6个品种虽然增产,但产量低于参试品种平均产量,属于低产品种。周麦18(CK)产量居于末位,也属低产品种。

表1 产量及4种稳产性评价方法分析结果

2.2 稳定性分析

2.2.1 高稳系数法各参试品种的HSC值见表1,洛麦27的HSC值(86.84%)最高,丰德存麦20号HSC值(81.95%)最低。根据HSC值将参试品种进行分类:轮选2000、淮麦1196、洛麦27、郑麦22、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、豫农804等9个品种的HSC值均大于85.00%,因此这9个品种属于高产稳产品种;宝亮5号虽然产量较高,但HSC值低于HSC平均值,属于高产不稳产品种;郑品麦25号、西农733、天民366、万丰269、丰德存麦20号、科大1026、周麦18(CK)等7个品种则属于低产不稳产品种。

2.2.2 变异系数法各参试品种的变异系数见表1。其中,周麦18(CK)的变异系数(8.45%)最低,轮选2000的变异系数(11.04%)最高,参试品种平均变异系数为9.89%。根据变异系数特征值(ai)将参试品种进行分类:洛麦27、郑麦22、豫农804 3个品种产量较高,且ai值<1,属于高产稳产品种;轮选2000、淮麦1196、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、宝亮5号等7个品种虽然产量居于前列,但ai值>1,属于高产不稳产品种;西农733、天民366、万丰269、科大1026、周麦18(CK)等5个品种虽然ai值<1,但其产量较低,属于低产稳产品种;郑品麦25号、丰德存麦20号产量较低,且ai值>1,属于低产不稳产品种。

2.2.3 标准差适应性参数法依据产量标准差适应性参数(bi)将参试品种进行分类(表1):淮麦1196、泰禾麦5号产量高,且bi值<1,为高产稳产品种;轮选2000、洛麦27、郑麦22、漯麦26、淮核15173、淮麦1403、宝亮5号、豫农804等8个品种产量较高,但bi值>1,属于高产不稳产品种;郑品麦25号、西农733、天民366、万丰269、周麦18(CK)等品种产量较低,但bi值<1,属于低产稳产品种;丰德存麦20号、科大1026产量低,且bi值>1,属于低产不稳产品种。

2.2.4 相对平均偏差法依据相对平均偏差法将参试品种分为稳产品种(RSD值≤8.08%)、不稳产品种(RSD值>8.08%)(表1)。其中,轮选2000的RSD值(9.50%)最高,周麦18(CK)的RSD值(6.98%)最低。依据RSD值将参试品种进行分类:洛麦27、豫农804产量较高,且RSD值≤8.08%,属于高产稳产品种;轮选2000、淮麦1196、郑麦22、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、宝亮5号等8个品种虽然产量高,但RSD值>8.08%,属于高产不稳产品种;西农733、天民366、万丰269、科大1026、周麦18(CK)等5个品种产量较低,且RSD值≤8.08%,属于低产稳产品种;郑品麦25号、丰德存麦20号产量低,RSD值>8.08%,属于低产不稳产品种。

2.2.5 产量与4种分析方法特征值间的相关性由表2可知,在4种评价品种产量稳定性的方法中,HSC值与产量间的相关系数最高(0.94),表明高稳系数法不仅能够评价品种的稳产性,还与品种的产量高低密切相关,HSC值高的品种产量也高;bi值与产量间的相关系数最低(0.47),表明标准差适应性参数法不适合评价品种的高产特性;ai值、RSD值与产量间的相关系数分别为0.71、0.67,表明变异系数法、相对平均偏差分析法评价品种的产量高低时效果相近。

表2 产量与4种稳定性分析方法特征值间的相关系数分析

3 讨论

试验结果表明,16个品种均比周麦18(CK)增产。其中,轮选2000、淮麦1196、洛麦27、郑麦22、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、宝亮5号、豫农804等10个品种高于组内平均产量且比周麦18(CK)增产超过4%,属于高产品种;郑品麦25号、西农733、天民366、万丰269、丰德存麦20号、科大1026等6个品种增幅较小,属于低产品种;周麦18(CK)产量最低,也属于低产品种。

在这4种稳产性评价方法中,高稳系数法的HSC值与产量间的相关系数最高,达到0.94,表明高稳系数法不仅能够评价品种的稳产特性,还与品种的高产性状密切相关。变异系数法的ai值、相对平均偏差分析法的RSD值与产量间的相关系数相近且较高,分别为0.71、0.67,表明用这2种方法来评价品种的高产稳产特性时效果相近。标准差适应性参数法的bi值与产量的相关系数较低(r=0.47),不适合评价品种的高产特性。因此,用这4种方法综合评价小麦品种的稳产高产特性时,高稳系数法效果最好,其次为变异系数法和相对平均偏差分析法,标准差适应性参数效果较差。综合产量分类结果,利用高稳系数法最终确定的9个高产稳产品种分别为:轮选2000、淮麦1196、洛麦27、郑麦22、漯麦26、泰禾麦5号、淮核15173、淮麦1403、豫农804。

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