AMMI模型与BLUP方法相结合评价河北省冬小麦品种丰产性和稳定性

摘要

为有效鉴定和评价河北省冬小麦品种的丰产性、稳定性和适应性，筛选出适宜河北省推广种植的优良小麦品种，采用稳定性指数（WAASB）和同时选择指数（WAASBY）对2018—2019年河北省冬小麦节水组14个参试品种在10个试点产量数据信息进行综合分析。结果表明，环境效应是引起产量变异的主要来源，其次是基因型与环境互作效应，基因型效应所占比例最小。通过卡方检验发现，AMMI 2和GGE 2分别为AMMI家族和GGE模型的适宜模型，基因型与环境互作信号和GGE信号比例分别占84.06%和85.25%。各种稳定性因子主成分分析表明，前2个主成分轴共计解释了方差变量的72.3%。产量与基于混合效应模型稳定因子以及几何适应性指数均呈现出高度正相关。‘衡H1704’‘中农202’‘众信8482’‘MG729’‘金禾16415’和‘石Ta14’等品种被籽粒产量×稳定性指数双标图选为丰产性突出、稳定性好的品种。其中，‘众信8482’的WAASBY同时选择指数得分最高，是参试品种中表现最好的。而‘邯科4242’的WAASBY得分最低，是表现最差的品种。大曹庄、深州、永年等试点适宜种植的冬小麦品种为‘衡H1704’和‘中农202’，藁城、武邑、南皮和邢台等试点适宜种植的冬小麦品种为‘博麦11号’‘邯生414’和‘科茂60’，邯郸和鹿泉等试点适宜种植的品种是‘邯科4242’和‘MG729’，‘众信8482’适宜在深州、辛集、邢台和永年等试点种植。综上，采用混合线性模型稳定性指数（WAASB）和同时选择指数（WAASBY）可为河北省冬小麦品种示范和推广提供依据。

关键词

AMMI模型 / BLUP方法 / 稳定性指数 / 同时选择指数 / 多环境测试