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应用GGE 双标图分析燕麦产量的稳定性 柴继宽 赵桂琴* 师尚礼1 （甘肃农业大学草业学院，兰州730070 ） 摘要：GGE 双标图法是研究基因型与环境互作以及不同环境下品种产量稳定性的新型工具。 本试验采用GGE 模型对2008 年度甘肃燕麦区域试验数据资料进行统计分析，对参试品种 的丰产性、稳产性做出了评价，结果表明：不同的种植区域生态环境对燕麦种子产量有显著 2 2 影响，平均产量华家岭最高，为4559.37kg/hm ，安定点最低，为1526.10kg/hm 。参试燕麦 品种中，陇燕2 号和白燕7 号表现高产、稳产；4 个试点可划分为3 个类型区，从环境代表 性和品种适应性两方面分析，较理想的试点为打柴沟和华家岭。本研究为客观评价燕麦参试 品系的产量稳定性提供了简便、有效的分析手段，也为燕麦品种推广提供了理论依据。 关键词：燕麦 区域试验 GGE 双标图 基因型×环境交互作用 区域试验旨在鉴定参试品种的丰产性、抗逆性及区域适应性。参试品种在不同年份、不 同试验地点的产量表现往往并不一致，有时甚至相差悬殊，说明了品种基因型和环境互作效 应的存在。基因型与环境的相互作用是指不同的基因型(品种)在不同的环境条件下,表现出明 显的环境差异。基因型与环境的互作是不可避免的,而且是可以遗传的，可以通过统计方法 对它进行度量,基因型与环境互作研究是当代统计遗传学的一项重要进展。近年来，AMMI(主 效可加互作可乘)模型在多点试验资料分析中应用较为广泛，但该模型只分析基因型与环境 互作，以对基因型进行全面评价。可靠的基因型评价方法必须同时考虑基因型和基因型与环 [1-3] 。GGE-biplot 分析比AMMI 模型可以解释更多的 境互作，部分学者将其合称为“GGE ” 基因型和基因型×环境互作效应(G+GE)[4] 。为了充分解释交互作用效应变异，近年来严威凯 等人结合方差分析和主成分分析(PCA)技术，提出一种GGE 双标图分析模型[5]，应用于区域 试验资料分析。该模型与线性回归模型比较，应用范围更广且更有效，一般情况下能够很好 地解释基因型×环境互作效应。再结合双标图(GGE biolot) 图示，可以增加人们对有关效应 的直观理解。本文采用GGE-biplot 分析软件现对2008 年甘肃省燕麦区域试验数据资料进行 统计分析，以期客观评价参试品种的高产性及稳产性，为燕麦品种鉴定与推广提供依据。 1 材料与方法 1.1 试验地概况 基金项目：现代农业产业技术体系（CARS-08-C ）和农业行业专项（201003023 ）资助 作者简介：柴继宽（1983- ），男，甘肃陇西人，博士，研究方向为牧草栽培育种， E-mail:cjk_100@163.com* 通讯作者Author for correspondence, E-mail: zhaog07@ 试验分别在甘肃省天祝藏族自治县打柴沟、定西市安定区、通渭县华家岭和甘肃农业大 学兰州牧草试验地4 个地区进行，各地自然地理概况见表1。 表1 试验地概况 Table 1 overview of the experimental sites 指标 打柴沟 华家岭 安定区 甘农大 Indicators Dachaigou Hajialing Andingqu Gannongda 代码 E1 E2 E3 E4 （code ） 海拔 Altitude （m ） 2594 2342 1898.7 1517.3 地理坐标 E102° 15′, E105° 12′, E104° 12′,