基于AMMI 模型的小麥品種豐產穩產適應性及品質分析

黃杰，王君，葛昌斌，曹燕燕，喬冀良，張振永，齊雙麗

(漯河市農業科學院，河南漯河 462300)

小麥是我國特別是河南省的主要糧食作物。在小麥品種利用的歷史過程中，有很多曾經為小麥生產做出過突出貢獻的品種，然而多數品種由于其穩產性、適應性、抗性等問題逐漸被淘汰。小麥籽粒品質不僅受自身遺傳特性控制，還受環境、氣候、栽培條件等多種因素的影響，而品質高低直接影響小麥加工企業的產品質量和經濟效益，間接影響種糧者的收益[1-4]。且小麥生產中年度間、地區間產量波動較大，品質良莠不齊，導致我國優質小麥總量遠遠不能滿足當前市場需要[5-7]。

2016—2018 年，河南省小麥產業技術創新戰略聯盟新品種試驗聯合體開展了9 份小麥品種(系)的區域試驗。本文采用AMMI 模型對各品種(系)的豐產性、穩產性、適應性進行分析，采用灰色關聯度分析法對其品質進行分析，以期篩選出高產優質小麥新品種(系)，并為其大面積推廣應用提供科學依據。

1 材料和方法

1.1 試驗材料

材料為2016—2018 年參加河南省小麥產業技術創新戰略聯盟新品種試驗聯合體區域試驗的9 份小麥新品種(系)，分別為安麥1350、百農5822、昌麥18、鶴麥1618、洛麥40、漯麥906、新麥43、鄭麥128 和鄭麥5138。

1.2 方法

1.2.1 材料種植和品質測定

試驗設置了河南省安陽、鶴壁、新鄉輝縣、新鄉、原陽、洛陽、許昌、漯河、周口、駐馬店，南陽、商丘、蘭考、濟源14 個試驗點。播種期為10 月中旬前后，基本苗255 萬/hm2左右，收獲期為6 月上旬。底肥以尿素、復合肥為主，施肥量因地力不同而有所差異。

小麥收獲后參照《主要農作物品種審定標準(國家級)》方法測定各品種(系)的主要指標，包括水分、蛋白質、容重、濕面筋、吸水量、形成時間、穩定時間及產量。

1.2.2 AMMI 模型

加性主效應乘積交互作用(additive main effects and multiplicative interaction，AMMI)模型[8]分析可以用直觀簡潔的圖形表達和解釋結果，不僅可以對品種進行可靠的穩定性分析，還可以鑒別一些具有特殊基因型和環境互作效應的基因型品種，為針對某一特殊環境的特殊適應性的品種育種提供有價值的信息。該模型的主要特點是將方差分析和主成分分析有機結合在一起，計算公式如下:

式中:yge—在環境e 中基因型g 的產量；μ—總體平均值；αg—基因型平均偏差；βe—環境的平均偏差；λn—第n個主成分分析的特征值；γgn—第n個主成分的基因型主成分得分；δen—第n個主成分的環境主成分得分；n—主成分因子軸的總個數；θge—殘差。

特定基因型(或環境)在IPCA(交互效應主成分值)的K 維空間中圖標離原點的歐式距離公式如下:

式中:D—穩定性參數。

1.2.3 灰色關聯度分析

灰色關聯度分析參照楊麗娟等[9]、張凡等[10]方法進行。

1.3 試驗數據處理

采用Microsoft Exce1 2010 進行數據處理；采用DPS 15.10 軟件進行AMMI 模型分析。

2 結果與分析

2.1 各品種的豐產性、穩產性、適應性分析

2.1.1 不同品種產量的方差分析

由AMMI 模型分析結果(表1)可以看出，在2016—2017 年度和2017—2018 年度，基因型、環境、基因型與環境交互作用分別占總變異的3.15%、77.55%、19.30% 和 3.44%、86.41%、10.15%，均達極顯著水平(P<0.01)，可見，環境對產量影響較大，基因型與環境交互作用明顯大于基因型。

表1 AMMI 模型分析結果Table 1 The analysis results of AMMI model

用AMMI 模型對基因型與環境交互作用進行分解，2016—2017 年度和2017—2018 年度IPCA1、IPCA2分別占交互作用的48.42%、19.29% 和36.56%、25.78%，二者分別累計占交互作用的67.71%和62.34%，IPCA1、IPCA2可解釋交互作用的大部分變異，且IPCA1均達極顯著水平(P<0.01)，IPCA2均達顯著水平(P<0.05)。因此，AMMI模型可以清楚解釋產量的基因型與環境的交互作用。

2.1.2 各品種的豐產性、穩產性分析

AMMI 模型交互作用雙標圖中，品種圖標越接近原點越穩定，且穩定性參數D值越小，品種穩定性也越好[11，12]。

根據表2 和圖1，2016—2017 和2017—2018 年度，平均產量位居前3 名的品種分別為漯麥906(8 269.18 kg/hm2)、昌麥18(8 246.89 kg/hm2)、鶴麥1618(8 172.11 kg/hm2)和鶴麥1618(6 573.11 kg/hm2)、漯麥906(6 562.61 kg/hm2)、洛麥40(6 520.29 kg/hm2)；品種穩定性排名前3 位分別為鄭麥128(6.96)、安麥1350(12.99)、漯麥906(14.16)和洛麥40(8.47)、新麥43(11.09)、漯麥906(15.80)。漯麥906 的豐產性和穩產性均排名靠前。

圖1 AMMI 模型交互作用雙標圖Fig.1 AMMI model interaction biplot

表2 不同品種、試點穩定性參數及排序Table 2 Stability parameters and sequencing of different varieties and locations

2.1.3 各品種的適應性分析

AMMI 模型品種適應性分析圖中，若忽略地點主效應，用品種主效應和ICPA1值估計和比較各品種的產量，則每一品種對應一條直線，在同一圖上畫出所有品種對應的直線，則處于最上端折線對應的品種即為具有最佳適應性的品種[13]。因此，2016—2017 和2017—2018 年度，從產量水平角度來看，在參試點環境范圍內適應性排名前4 位的分別是百農5822、漯麥906、鶴麥1618、安麥1350 和鶴麥1618、安麥1350、百農5822、漯麥906(圖2)。說明此4 個品種(系)比其他品種(系)適應性更廣。

圖2 品種適應性分析圖Fig.2 Variety adaptability analysis diagram

2.2 各品種的品質分析

利用1.2 中相關公式將不同小麥品種(系)的品質性狀及產量原始數據進行無量綱化處理，計算出各品種(系)的灰色綜合評價值及標準化數據的年度間差異，相關數據見表3、表4。

2.2.1 灰色綜合評價值

根據灰色關聯度法分析的原則[14，15]，參試品種(系)灰色綜合評價值(Zi)越大，表明其與理想品種相似程度越高，綜合性狀表現越好。

由表3 可以看出，2016—2017 年度，9 個參試品種(系)灰色綜合評價值排序為:鄭麥5138>安麥1350>漯麥906>百農5822>鶴麥1618>昌麥18>新麥43>鄭麥128>洛麥40，漯麥906 位于第3 位(0.863 4)，雖然鄭麥5138 和安麥1350 排名相對靠前，但其產量分別較漯麥906 低3.96%和2.26%。2017—2018 年度的排序為:鶴麥1618>漯麥906>百農5822>安麥1350>新麥43>昌麥18>鄭麥5138>鄭麥128>洛麥40，漯麥906 位于第2 位(0.899 2)，鶴麥1618 產量雖比漯麥906 高0.16%，但其在2016—2017 年度的灰色綜合評價值較低。

表3 不同小麥品種(系)灰色綜合評價值Table 3 Comprehensive grey evaluation value of different wheat varieties(lines)

2.2.2 各品種年度間品質差異

有研究表明[14，15]，等權差值(P)在生產實踐中應用價值不大，分析結果具有一定的局限性，而加權差值(P’)卻能較好的反映生產實際。

根據表4，各參試品種(系)在2016—2017 和2017—2018 年度間的等權差值與加權差值均較為相近。安麥1350(0.032 1)的加權差值最小，說明其品質在2 個年度間差異最小，洛麥40(0.044 5)和漯麥906(0.044 8)次之。因此，這3 個品種(系)的品質穩定性較其他參試品種(系)好。

表4 標準化數據的年度間差異及排序Table 4 Year-to-year variations and ranking of standardized data

安麥1350、洛麥40、漯麥906 在2016—2018 年的平均產量分別為7 278.48、7 207.50、7 415.89 kg/hm2，在9 個參試品種(系)中分別排名第4、第5、第1，漯麥906 的產量最高。

3 討論

與當前廣泛應用的區域試驗分析方法相比，AMMI 模型的最大優點為對環境和基因型互作的分析較為透徹。結合其雙標圖，可以直觀形象地了解參試品種的穩定性、豐產性以及各試點品種的綜合表現情況[16，17]。然而，單獨使用任何一種分析方法都有其不足之處，AMMI 模型同樣存在不能同時利用多年多點非平衡資料的缺點[18，19]。本文將2 個年度14 個參試點的數據分別進行了分析，在生產實際中，還應結合區試結果進行分析。

根據本文研究結果，2016—2017 和2017—2018年度基因型、環境、基因型與環境交互作用分別占總變異的3.15%、77.55%、19.30%和3.44%、86.41%、10.15%，基因型與環境交互作用對產量的影響雖低于環境影響，卻高于基因型的影響，本結果與前人研究結果較為一致[20，21]。此外，環境對產量影響較大，而本文采用數據雖來源于14 個參試點，但這些參試點環境差異卻相對較小。

除此之外，2016—2017 年度，漯麥906 的灰色綜合評價值在9 個參試品種(系)中排名第3，鄭麥5138 和安麥1350 雖排名第1 和第2，產量卻相對較低，比漯麥906 低3.96%和2.26%；2017—2018 年度，漯麥906 的灰色綜合評價值在9 個參試品種(系)中排名第2，鶴麥1618 排名第1，且其產量比漯麥906 高0.16%，但其在2016—2017 年度中，灰色綜合評價值排名第5。可以看出，2016—2018 年度中，漯河906 的灰色綜合評價值及產量排名均靠前。加權差值能較好的反映生產實際，安麥1350、洛麥40、漯麥906 的加權差排名在前3 位，但安麥1350、洛麥40 連續2 年的產量分別排名第4 和第5，較漯麥906 低。因此，2016—2018 年度中，與其他品種(系)相比，漯麥906 綜合表現較好。

4 結論

AMMI 模型分析顯示，2016—2017 和2017—2018年度，漯麥906 平均產量分別為8 269.18、6 562.61 kg/hm2，分別排名第1 和第2，其豐產性較好；其D值分別為14.16 和15.80，均排名第3，說明其穩產性也較好；在AMMI 模型品種適應性分析圖中，其適應性排名分別在第1 位和第3 位，說明其適應性也好。因此，與其他參試品種(系)相比，漯麥906 是一個豐產性、穩產性、適應性均較好的品種。同時，漯麥906 連續2 年灰色綜合評價值較高，分別為:0.863 4、0.899 2，排名第3 和第2；且其加權差值為0.044 8，排名第3。因此，漯麥906 與理想品種較為接近，且年際間差異較小，穩定性較好。