黃獻(xiàn)斌（羅定市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，廣東　羅定　527200）

水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型研究

黃獻(xiàn)斌
（羅定市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，廣東羅定527200）

水稻品種區(qū)域試驗(yàn)對(duì)水稻新品種的選育和推廣具有重要作用，水稻品種審定主要依據(jù)的就是水稻品種區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果。盡管水稻品種區(qū)域試驗(yàn)十分重要，但是仍缺乏評(píng)級(jí)水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精度的統(tǒng)一指標(biāo)。同時(shí)，水稻品種區(qū)域試驗(yàn)穩(wěn)定性模型的研究也不夠全面?；诖?，對(duì)水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性模型的適用性進(jìn)行研究。

水稻；區(qū)域試驗(yàn)；精度；穩(wěn)定性

在水稻育種過(guò)程中，水稻的區(qū)域試驗(yàn)屬于“對(duì)比”階段?？茖W(xué)評(píng)價(jià)參試水稻品種的基礎(chǔ)是水稻區(qū)域試驗(yàn)的精度，而水稻品種的穩(wěn)定性則是確定品種與環(huán)境的適應(yīng)程度。因此，探討水稻區(qū)域試驗(yàn)精度與穩(wěn)定性，通過(guò)對(duì)誤差變異系數(shù)（CEV）和相對(duì)最小顯著差數(shù)（RLSDα）進(jìn)行計(jì)算，分析LR模型和AMMI模型在穩(wěn)定性上的差異，來(lái)評(píng)價(jià)水稻區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型，有利于水稻區(qū)域試驗(yàn)的育種研究［1］。該文將以江蘇省1983—1992年中粳稻區(qū)域試驗(yàn)和1999—2003年（缺2001年）遲熟中粳稻區(qū)域試驗(yàn)的數(shù)據(jù)作為背景研究材料。

1　水稻區(qū)域試驗(yàn)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.1試驗(yàn)誤差（Se）

試驗(yàn)誤差Se是指由于外界的偶然因素而使試驗(yàn)觀(guān)察值偏離了試驗(yàn)真值的差異。造成試驗(yàn)誤差主要原因有：一是區(qū)域試驗(yàn)的外界因素和病蟲(chóng)害；二是區(qū)域試驗(yàn)的技術(shù)操作和管理的不一致；三是區(qū)域試驗(yàn)所選育品種自身的差異性。

1.2以誤差變異系數(shù)（CEV）

以誤差變異系數(shù)（CEV）表示的是試驗(yàn)的精確度。一般如果CEV＜10%，就說(shuō)明試驗(yàn)的誤差控制比較好，試驗(yàn)的精確度比較高。所以，在水稻的區(qū)域試驗(yàn)中，CEV一般控制在15%以下，CEV越小說(shuō)明試驗(yàn)的精確度越高，反之則精確度較低。

1.3最小顯著差數(shù)（RLSDα）

最小顯著差數(shù)就是指區(qū)域試驗(yàn)中各品種之間的最小差異。與CEV相同，RLSDα也是一個(gè)相對(duì)數(shù)，當(dāng)RLSDα數(shù)值較小時(shí)，表明試驗(yàn)的品種精確度比較高，反之則表示精確度低。

1.4水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精確度比較分析

1.4.1背景材料。將江蘇省1983—1992年中粳稻區(qū)域試驗(yàn)和1999—2003年（缺2001年）遲熟中粳稻區(qū)域試驗(yàn)的數(shù)據(jù)作為研究材料，用CEV和RLSDα作為參數(shù)，從一年單點(diǎn)和一年多點(diǎn)2個(gè)層面進(jìn)行水稻區(qū)域試驗(yàn)精度研究。兩組水稻區(qū)域試驗(yàn)共有148個(gè)參試品種，151個(gè)試點(diǎn)，得到數(shù)據(jù)4 374個(gè)［2］。

注：α取值為0.05。

1.4.3結(jié)果分析。從一年單次層次上看，中粳稻組CEV的變幅在1.28%～8.74%，其中CEV＜8%的點(diǎn)次占總點(diǎn)次的96.43%，CEV＞8%的點(diǎn)次僅占3.57%。遲熟中粳稻組的CEV變幅在0.88%～10.00%，其中CEV＜8%的點(diǎn)次占總點(diǎn)次的94.87%，CEV＞8%的點(diǎn)次占5.13%。由此可知，在一年單點(diǎn)試驗(yàn)中，中粳稻組和遲熟中粳稻組的CEV值明顯低于12%～15%，也就是說(shuō)，這兩組的水稻區(qū)域試驗(yàn)的試驗(yàn)精確度都比較高。同時(shí)，一年單點(diǎn)試驗(yàn)層次上，遲熟中粳稻組的品種比較精確度要高于中粳稻組。此外，中粳稻組RLSD0.05的變幅在2.20%～14.92%，遲熟中粳稻組RLSD0.05的變幅為2.49%～16.89%。其中，中粳稻組RLSD0.05≤8.0%的點(diǎn)次占總點(diǎn)次的73.22%，遲熟中粳稻組RLSD0.058.0%的點(diǎn)次占總點(diǎn)次的89.74%。因此可知，在一年單點(diǎn)層次上的品種比較精確度中，遲熟中粳稻組要高于中粳稻組。

從1年多點(diǎn)層次上看，中粳稻組和遲熟中粳稻組在一年多點(diǎn)試驗(yàn)層次上的CEV和RLSD0.05均低于5.0%。其中，中粳稻組CEV的平均值為3.78%，RLSD0.05的平均值為3.38%；遲熟中粳稻組CEV的平均值為3.444%，RLSD0.05的平均值為2.535%。由此可知，水稻品種區(qū)域試驗(yàn)在一年多點(diǎn)層次上都具有較高的試驗(yàn)精確度和品種比較精確度。

2　水稻品種區(qū)域試驗(yàn)穩(wěn)定性分析模型

品種穩(wěn)定性問(wèn)題的存在主要是因?yàn)槠贩N×環(huán)境的互作現(xiàn)象。我國(guó)的水稻生產(chǎn)面臨著各種自然災(zāi)害威脅、分散種植、不同的播種期、土地環(huán)境、操作不同和管理不同等各方面的差異。因此，合理評(píng)估水稻品種區(qū)域試驗(yàn)的穩(wěn)定性和適應(yīng)性，在一定程度上決定著品種的推廣范圍［3］。

2.1LR模型

在LR模型中，如果線(xiàn)性（互作性）顯著，說(shuō)明水稻品種之間回歸系數(shù)的差異顯著，反之則為不顯著。當(dāng)剩余項(xiàng)顯著，就表示LR模型不適合，反之則表示適合。

2.2AMMI模型

在用AMMI模型進(jìn)行分析時(shí)，如果水稻品種的IPCA1所表示的變異占總變異的比例達(dá)到85%，那么就可以據(jù)此評(píng)價(jià)水稻品種的穩(wěn)定性；如果水稻品種IPCA1 和IPCA2所表示的變異占總變異的比例達(dá)到85%，那么就可以根據(jù)這兩個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)水稻品種的穩(wěn)定性；否則，就需要進(jìn)一步計(jì)算IPCA3和之后的參數(shù)項(xiàng)。

2.3穩(wěn)定性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2.3.1LR模型適用時(shí)。當(dāng)回歸系數(shù)=1時(shí)，說(shuō)明水稻品種屬于平均動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性；當(dāng)回歸系數(shù)＜1時(shí)，說(shuō)明環(huán)境對(duì)水稻產(chǎn)量影響小，回歸系數(shù)越小，靜態(tài)穩(wěn)定性越大；當(dāng)回歸系數(shù)＞1時(shí)，說(shuō)明環(huán)境對(duì)水稻產(chǎn)量影響大，回歸系數(shù)越大，穩(wěn)定性越小。

LR模型不適用時(shí)，回歸系數(shù)與1越接近，說(shuō)明水稻品種動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性越好，接近于0時(shí)，說(shuō)明水稻品種靜態(tài)穩(wěn)定性較好。

2.3.2AMMI模型。IPAC的絕對(duì)值大小是評(píng)價(jià)水稻品種穩(wěn)定性的根據(jù)。如果IPCA的絕對(duì)值大，說(shuō)明該品種的穩(wěn)定性不好。

2.4分析方法

對(duì)一年多點(diǎn)的數(shù)據(jù)資料用聯(lián)合方差分析，研究G× E的互作。如果G×E互作項(xiàng)顯著，則表示不同的水稻品種在不同的試驗(yàn)環(huán)境中產(chǎn)量不一致，從而分析每個(gè)水稻品種的穩(wěn)定性。

2.5LR模型和AMMI模型的比較分析

在對(duì)水稻品種區(qū)域試驗(yàn)的穩(wěn)定性分析中，如果采用LR模型，那么就會(huì)出現(xiàn)環(huán)境指數(shù)和品種產(chǎn)量的均值并不彼此獨(dú)立，能用線(xiàn)性解釋品種對(duì)環(huán)境的反應(yīng)的部分太少，這與回歸分析的基本假定相違背。在此次研究中，中粳稻組的G×E互作部分在互作項(xiàng)變異的所占比例是12.04%，遲熟中粳稻組的比例為15.37%。由此可知，LR模型并不適用研究中的水稻區(qū)域試驗(yàn)。因此，LR模型在區(qū)域試驗(yàn)分析中有較大的局限性。

在用AMMI模型進(jìn)行分析時(shí)，1985—1992年的粳稻組試驗(yàn)表明，各品種之間的穩(wěn)定性存在差異，而且在年度間這種穩(wěn)定性差異是一致的。由此可知，AMMI模型分析水稻品種區(qū)域試驗(yàn)穩(wěn)定性的可信度比較高，建議采用AMMI模型進(jìn)行水稻品種區(qū)域試驗(yàn)穩(wěn)定性分析。

3　結(jié)語(yǔ)

糧食是國(guó)家發(fā)展的重要基礎(chǔ)性資源，水稻作為我國(guó)最主要的糧食作物，提高水稻區(qū)域試驗(yàn)的精度和穩(wěn)定性，擴(kuò)大優(yōu)良水稻品種的種植面積，有利于提高我國(guó)的水稻產(chǎn)量，保證我國(guó)的糧食安全，從而促進(jìn)我國(guó)社會(huì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步。

［1］沈希宏，楊仕華，謝芙賢，等.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)的品種@環(huán)境互作及其與氣候因子的關(guān)系［J］.中國(guó)水稻科學(xué)，2000（1）：31-36.

［2］張群遠(yuǎn)，孔繁玲，廖琴.作物品種區(qū)域試驗(yàn)的評(píng)價(jià)體系及評(píng)價(jià)方法［J］.農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2000（2）：81-86.

［3］張群遠(yuǎn)，孔繁玲，楊付新.我國(guó)作物品種區(qū)域試驗(yàn)的精確度研究［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2001（1）：43-50.

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