熊曉敏

（修水縣農(nóng)業(yè)局，江西九江332400）

水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型研究

熊曉敏

（修水縣農(nóng)業(yè)局，江西九江332400）

我國是糧食生產(chǎn)大國，水稻作為最重要的糧食作物之一，其產(chǎn)量直接關(guān)系著社會的穩(wěn)定與和諧。為了提升水稻質(zhì)量，必須選擇優(yōu)質(zhì)水稻品種，對其參數(shù)進(jìn)行測試。具體探討水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型，希望能為水稻種植提供一些參考。

水稻新品種；區(qū)域試驗(yàn)精度；分析模型

研制水稻新品種可以提升水稻產(chǎn)量，保障我國的糧食安全。值得注意的是，近幾年來，水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)精度亟待提高。為了促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，相關(guān)學(xué)者必須致力于技術(shù)創(chuàng)新，采用高效的水稻新品種穩(wěn)定性分析模型。

1 區(qū)域試驗(yàn)精度評定標(biāo)準(zhǔn)

1.1 試驗(yàn)誤差

在對水稻新品種進(jìn)行區(qū)域試驗(yàn)時(shí)，會出現(xiàn)誤差問題。對試驗(yàn)誤差進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)誤差由以下兩個(gè)因素導(dǎo)致：第一個(gè)因素是主觀因素，包括人為試驗(yàn)失誤、技術(shù)操作失衡等等；第二個(gè)因素是客觀因素，包括自然天氣變化、疾病害蟲影響等等。上述兩種要素都會對水稻新品種的區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生作用，因此在試驗(yàn)過程中，需要對水稻品種特性進(jìn)行分析，根據(jù)水稻特征選擇合適的試驗(yàn)方法，同時(shí)對試驗(yàn)條件進(jìn)行控制[1]。

1.2 變異系數(shù)

變異系數(shù)直接關(guān)系著水稻新品種的區(qū)域試驗(yàn)精確度，在進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，相關(guān)人員必須對變異系數(shù)進(jìn)行測算[2]。一般來說，變異系數(shù)越小，水稻新品種的區(qū)域試驗(yàn)精確度越高；變異系數(shù)越大，水稻新品種的區(qū)域試驗(yàn)精確度越低。為了保障水稻新品種區(qū)域的試驗(yàn)質(zhì)量，必須將變異系數(shù)控制在15%以下。

1.3 顯著差數(shù)

在進(jìn)行水稻新品種試驗(yàn)時(shí)，不同水稻品種會呈現(xiàn)出相異的試驗(yàn)結(jié)果，而顯著差數(shù)代表了不同品種水稻的差異。最小顯著差數(shù)是水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)的重要變量，其數(shù)值與試驗(yàn)精確度成反比。最小顯著差數(shù)越大，水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)的誤差越?。蛔钚★@著差數(shù)越小，水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)的誤差越大[3]。

1.4 精度分析對比

1.4.1 試驗(yàn)條件

為了得到精確的試驗(yàn)結(jié)果，下文將以修水縣水稻新品種為例。根據(jù)江西省局實(shí)施要求，結(jié)合修水縣實(shí)際情況，確定2017年參加展示的品種共16個(gè)，其中省確定5個(gè)品種：徽兩優(yōu)9810、和兩優(yōu)625、C兩優(yōu)華占、甬優(yōu)1538及隆兩優(yōu)華占；市確定5個(gè)品種：新華兩優(yōu)9號、Y兩優(yōu)1998、Y兩優(yōu)900、科兩優(yōu)889及Y兩優(yōu)3397；縣確定5個(gè)品種：深兩優(yōu)9310、徳香4103、深優(yōu)9519、深兩優(yōu)862及荃優(yōu)絲苗，展示的品種全部是2013年以來通過國審或贛審且適宜本區(qū)域種植的一季稻品種。本次試驗(yàn)中應(yīng)用的是修水縣確定的5個(gè)品種。在外部客觀條件一定的情況下，采用相同的試驗(yàn)方法，并對不同品種水稻的變異系數(shù)和顯著差數(shù)進(jìn)行測算。

1.4.2 應(yīng)用方式

在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，應(yīng)該采用既定的數(shù)學(xué)公式。一般來說，水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)的變異系數(shù)與水稻質(zhì)量密切相關(guān)，而水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)的最小顯著差數(shù)可以由變異系數(shù)、水稻質(zhì)量推算得出[4]。

1.4.3 分析結(jié)果

采用數(shù)學(xué)固定公式進(jìn)行計(jì)算后，可以得到相對精確的測算結(jié)果。上述5種水稻區(qū)域試驗(yàn)的變異系數(shù)范圍為1%～8%，說明5種新水稻的區(qū)域試驗(yàn)結(jié)果完全符合質(zhì)量要求。變異系數(shù)小于8%的點(diǎn)次率為0.9左右，而變異系數(shù)大于8%的點(diǎn)次率僅為0.05左右。除此之外，上述5種水稻區(qū)域試驗(yàn)的最小顯著差數(shù)范圍為2%～16%。最小顯著差數(shù)小于8%的點(diǎn)次率為0.7左右，而最小顯著差數(shù)大于8%的點(diǎn)次數(shù)為0.9左右[5]。

2 穩(wěn)定性分析模型

2.1 LR模型

水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)是一個(gè)復(fù)雜的過程，品種特性和外部環(huán)境都會對水稻新品種的穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。我國幅員遼闊，是名副其實(shí)的糧食大國，而在我國的各個(gè)區(qū)域，幾乎都能找到水稻的種植地。不同地域的地理環(huán)境不同，氣候特征也呈現(xiàn)出較大的差異，因此我國區(qū)域水稻種植地的適應(yīng)性不盡相同。眾所周知，水稻品種的適應(yīng)性越強(qiáng)、穩(wěn)定性越好，其推廣程度越高，因此需要建立具體的數(shù)學(xué)模型，對關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，推廣水稻良種，優(yōu)化劣種質(zhì)量。

LR模型是水稻新品種穩(wěn)定性分析的重要模型，相關(guān)學(xué)者可以根據(jù)水稻新品種的播種期、土壤環(huán)境等構(gòu)建模型。在模型建成之后，學(xué)者需要對模型線性關(guān)系進(jìn)行分析，判斷不同品種水稻的回歸系數(shù)差異，相異品種的回歸系數(shù)差異越大，穩(wěn)定性越差；相異品種的回歸系數(shù)差異越小，穩(wěn)定性越好。在選擇LR模型進(jìn)行數(shù)學(xué)分析時(shí)，應(yīng)當(dāng)充分考量模型的應(yīng)用條件和新品種水稻的適應(yīng)能力，如果LR模型不符合新品種水稻的試驗(yàn)要求，相關(guān)學(xué)者應(yīng)該調(diào)轉(zhuǎn)方向，采用其他數(shù)學(xué)模型進(jìn)行穩(wěn)定性測試[6]。

2.2 AMMI模型

當(dāng)LR模型不符合新品種水稻穩(wěn)定性分析要求時(shí)，相關(guān)學(xué)者可以將著眼點(diǎn)放在AMMI模型上。AMMI模型相對簡單，在這一模型中，學(xué)者需要突出模型中的基礎(chǔ)量，即某一新品種水稻的變異比例。變異比例是進(jìn)行新品種水稻穩(wěn)定性評價(jià)的依據(jù)，如果變異比例達(dá)到了3∶4，說明新品種水稻相對穩(wěn)定。在確定變異比例之后，還需要對不同品種水稻的變異比例進(jìn)行精確對比，并從中挑選出穩(wěn)定性最好的水稻品種。除了變異比例外，還有其他的模型參數(shù)項(xiàng)，因此在進(jìn)行對比試驗(yàn)時(shí)，應(yīng)該對其他參數(shù)項(xiàng)進(jìn)行控制，避免客觀因素對試驗(yàn)結(jié)果造成不良影響。

2.3 兩種模型的對比

LR模型和AMMI模型具有一定的相似之處，具體表現(xiàn)在以下的幾個(gè)方面：第一，LR模型和AMMI模型都是常用的數(shù)學(xué)分析模型，二者的參數(shù)項(xiàng)都存在一定的相互關(guān)系。第二，LR模型和AMMI模型都能對水稻品種穩(wěn)定性進(jìn)行分析，且模型的回歸系數(shù)直接關(guān)系著試驗(yàn)結(jié)果。

當(dāng)然，LR模型與AMMI模型也存在較大的區(qū)別，具體體現(xiàn)在以下的幾個(gè)方面：第一是穩(wěn)定性分析結(jié)果的判定依據(jù)。在應(yīng)用LR模型對新品種水稻的穩(wěn)定性進(jìn)行分析時(shí)，需要觀察水稻的回歸系數(shù)。當(dāng)回歸系數(shù)小于1，說明試驗(yàn)過程并不會受到外界環(huán)境的過多影響；當(dāng)回歸系數(shù)大于1，說明外界環(huán)境會對新品種水稻的穩(wěn)定性產(chǎn)生作用；當(dāng)回歸系數(shù)等于1，說明新品種水稻處在恒定狀態(tài)。在應(yīng)用AMMI模型對新品種水稻的穩(wěn)定性進(jìn)行分析時(shí)，同樣需要對回歸系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)回歸系數(shù)約等于1時(shí)，說明新品種水稻的穩(wěn)定性比較好；當(dāng)回歸系數(shù)接近0時(shí)，說明新品種水稻的穩(wěn)定性比較差。第二是穩(wěn)定性分析的方法。在應(yīng)用LR模型對新品種水稻的穩(wěn)定性進(jìn)行分析時(shí)，可以采用方差分析法。相關(guān)學(xué)者可以獲取不同品種水稻的數(shù)據(jù)資料，得到平均值和聯(lián)合方差，同時(shí)分析水稻品種與試驗(yàn)環(huán)境的相關(guān)性。在應(yīng)用AMMI模型對新品種水稻的穩(wěn)定性進(jìn)行分析時(shí)，相關(guān)學(xué)者可以確定作用項(xiàng)，判斷不同項(xiàng)對水稻產(chǎn)量的影響。第三是穩(wěn)定性分析的結(jié)果。LR模型側(cè)重于平均值計(jì)算，但是不同品種水稻的產(chǎn)量呈現(xiàn)出較大差異，如果僅以新品種水稻對外界環(huán)境的反應(yīng)為基準(zhǔn)，對其穩(wěn)定性進(jìn)行判斷，會違背數(shù)學(xué)計(jì)算的基本原則。由此可見，LR模型并不適用于水稻新品種的區(qū)域試驗(yàn)，依據(jù)該模型得到的試驗(yàn)結(jié)果大多有待考證。與LR模型相比，AMMI模型的試驗(yàn)結(jié)果更加精確。在采用AMMI模型時(shí)，學(xué)者需要列入多個(gè)作用項(xiàng)，每個(gè)作用項(xiàng)都直接關(guān)系著新品種水稻的產(chǎn)量。AMMI模型承認(rèn)不同品種水稻的產(chǎn)量差異，其基準(zhǔn)建立在回歸分析上，因此可以得到可信度更高的試驗(yàn)結(jié)果。對我國的水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者采用了AMMI模型而非LR模型，因此AMMI模型的使用空間更加廣闊，其試驗(yàn)價(jià)值亟待挖掘。

3 結(jié)束語

我國的經(jīng)濟(jì)社會不斷發(fā)展，水稻種植產(chǎn)業(yè)也進(jìn)入了快速發(fā)展階段。我國是糧食生產(chǎn)大國，水稻作為最重要的糧食作物之一，其產(chǎn)量直接關(guān)系著社會的穩(wěn)定與和諧。在進(jìn)行大規(guī)模水稻生產(chǎn)之前，需要計(jì)算水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)精度和構(gòu)建穩(wěn)定性分析模型。值得注意的是，當(dāng)前我國水稻新品種區(qū)域試驗(yàn)還存在一些局限性，為了促進(jìn)我國水稻產(chǎn)量的提高，相關(guān)學(xué)者必須立足于新品種水稻的變異系數(shù)和最小顯著差數(shù)，采用現(xiàn)代化的AMMI模型，對不同品種水稻的變異比例進(jìn)行精確對比，并從中挑選出穩(wěn)定性最好的水稻品種。

[1] 陳志德.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型的研究[D].南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2014.

[2] 鄭錦娟.旱地小麥品種穩(wěn)定性及其評價(jià)研究[D].西北農(nóng)林科技大學(xué),2015.

[3] 黃獻(xiàn)斌.水稻品種區(qū)域試驗(yàn)精度和穩(wěn)定性分析模型研究[J].鄉(xiāng)村科技,2016（11）:38-39.

[4] 納添倉.馬鈴薯品種區(qū)域試驗(yàn)精確度與穩(wěn)定性分析研究[D].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院,2013.

[5] 高金鋒.蕎麥品種穩(wěn)定性與適應(yīng)性分析及評價(jià)研究[D].西北農(nóng)林科技大學(xué),2014.

[6] 陳就就.玉米區(qū)域試驗(yàn)分析模型與方法的研究[D].西北農(nóng)林科技大學(xué),2012.

1005-2690（2017）11-0094-02

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2017-10-17）