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CIMMYT和中国春小麦在中国和墨西哥的适应性及其影响因子分析

张勇  
【摘要】: 引种适应性研究有助于有效利用国内外现有遗传资源,扩大遗传基础,提高品种选育效率,并加快品种在适宜地区的推广速度。本研究选用Bacanora T 88等10个CIMMYT小麦和新春6号等15个中国春麦代表性品种,于2000-01和2001-02年度分别种植在哈尔滨、乌鲁木齐和CIMMYT的Obregon试验站等11个代表性试点共26种环境,采用AMMI模型、模式分析和GGE模型等进行了分析,主要结果如下: 1.CIMMYT品种播种至抽穗和成熟平均所需天数与中国品种十分接近,其中黑龙江品种在所有环境播种至抽穗和成熟天数显著长于其它品种,去除黑龙江品种的影响,其它中国品种的抽穗天数与CIMMYT品种基本相同,但在CIMMYT各环境中的成熟天数显著短于CIMMYT品种,表现灌浆速度快和早熟。CIMMYT品种表现株高较矮(79cm),穗数多(540穗/m~2),穗粒数(34粒/穗)和产量(5.7t/ha)较高,但千粒重(37.5g)较低,并表现较高的籽粒硬度(81)和沉降值(13.6ml),较低的蛋白含量(13.3%)和淀粉糊化特性峰值粘度(1973 cp)、稀懈值(899cp),可以利用中国品种灌浆快、早熟、粒重高和较好的淀粉糊化特性等来改良CIMMYT品种。黑龙江品种表现强光敏感特性,株高107厘米,穗数较多(528穗/m~2),但穗粒数偏少(32粒/穗),千粒重(35.8g)和产量(4.6t/ha)较低,并表现较高的籽粒硬度(84)、蛋白含量(14.4%)、沉降值(14.5ml)和峰值粘度(2295 cp)、稀懈值(1084 cp)。去除黑龙江品种的影响,其它中国品种表现株高较高(88cm),穗数(492穗/m~2)显著低于CIMMYT品种,穗粒数(33粒/穗)和产量(5.5t/ha)稍低于CIMMYT品种,但千粒重(43.7g)明显高于CIMMYT品种,并表现较低的籽粒硬度(57)和沉降值(12.9ml),中等蛋白含量(13.5%)和峰值粘度(2011 cp)、稀懈值(1092 cp),可以利用CIMMYT品种分蘖能力强、穗数多和硬度高等特性来改良中国品种。 2.抽穗天数、株高、产量、籽粒硬度和蛋白含量的环境聚类有效。按产量性状将环境分为3类,光敏感特性和降雨量是决定分类的重要因素。第一类包括a(哈尔滨)、A、b(克山)、B环境,为长日照环境,表现产量低(4.2t/ha);但蛋白含量(14.2%)和沉降值(13.7ml)中等偏上,籽粒硬度中等(69),峰值粘度较低(1868 cp)。第二类包括c(呼和浩特)、C、d(兰州)、D(武威)、e(永宁)、E、f(西宁)、F、G(和静)、h(乌鲁木齐)、i(弥渡)、I、i(CIMMYT垄作灌溉)、J、k(CIMMYT平播灌溉)、K、L(CIMMYT迟播灌溉)、m(CIMMYT垄作干旱)、M等环境,表现产量较高(5.5t/ha),籽粒硬度(71)较高,蛋白含量(13.3%)和沉降值(13.0ml)低,峰值粘度(2062 cp)中等。第三类包括g(和静)、H(乌鲁木齐)、I(CIMMYT迟播灌溉)等环境,表现产量(6.6t/ha)普遍较高,籽粒硬度(72)较高,蛋白含量(13.9%)和沉降值(14.8ml)高,峰值粘度(2286 cp)较高,有利于提高产量、蛋白含量和沉降值。 3.因子回归和偏最小二乘法(PLS)分析表明,性状的表现受多种环境因子的影响。成熟期主要受播种至抽穗期间日照时数、播种至成熟和抽穗至成熟期间相对湿度的影响,产量主要受播种至抽穗期间的相对湿度、日照时数和播种至成熟期间相对湿度的影响,蛋白含量主要受收获前一个月上旬的相对湿度、播种至抽穗期间的平均温度和抽穗至成熟期间的平均最低温度影响,沉降值主要受收获前一个月中旬的平均最高温度、降雨量和播种至抽穗期间降雨量的影响, 峰值粘度主要受播种至抽穗期间平均温度、抽穗至成熟期间的相对湿度和降雨量影响。 4.方差分析表明,千粒重和籽粒硬度主要受基因型效应的影响(47刀%-77.6%),二者基因型 间的变幅大于环境间的变幅,株高基因型间的变幅与环境间的变幅相似,说明基因型对这3个 性状起决定性作用。抽穗期、成熟期、产量、蛋白含量、沉降值、峰值粘度、稀懈值主要受环 境的影响(41.0%-98.3%),基因型间的变幅均小于环境间的变幅。产量、蛋白含量、峰值粘度、 稀懈值的基因型和环境互作效应显著大于基因型效应,沉降值的基因型效应和互作效应基本相 等,表明育种工作中应充分考虑基因型和环境的互作。 5.联合线性回归模型回归项解释的互作变异比例很小(3.7-18.l%),且在进行品种稳定性分 析时多数性状多数品种的决定系数均小于30%,线性回归模型不能有效地揭示互作变异。 AMMI模型的前2个互作乘积项可解释基因型和环境互作变异的38.8%.用厂%,前4个工作乘 积项可解释大部分互作信息(62.l-90.9%),AMMI模型有关品种和环境的得分向量长度可较好 地区分品种的稳定性和试点的鉴别力。 6.所有性状的AMMI模型均值和IPCA双标图可解释基因型和环境变异的69石%-99.2%, 其中抽穗和成熟无数、株高、穗数、千粒重、产量、籽粒硬度、蛋白含量和稀懈值的解释程度 超过85%,AMMI模型可有效解释基因型和环境互作,并有助于对性状的环境因子解释。GGE 模型去除环境主效,可解释基因型变异和基因型与环境互作变异的30.2%-58.4%,其中株高和 籽粒硬度等性状的解释程度超过50%,比较有效。 7.基于alphalattinized lattice design行列设计的空间模型有助于对原始试验数据的矫正和分 析,


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