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青蒿品种稳定性和适应性评价方法的研究

吴叶宽  
【摘要】: 青蒿是菊科蒿属一年生短日照草本植物。叶片可用于提取青蒿素,生产青蒿素系列产品。青蒿素及其衍生物可快速、高效、安全防治疟疾,产品远销非洲、南美洲、澳大利亚及东南亚50多个国家和地区,是中国唯一被世界卫生组织(WHO)认可的按西药研究标准研究开发的中药。目前,国内外对青蒿素的化学、药理及综合利用等方面进行了大量的研究,但对青蒿的品种和品种稳定性和适应性研究甚少,对其评价方法未见有报道。 为了客观科学评价作物品种的稳定性和对环境的适应性,国内外学者从上世纪30年代起就做了大量深入细致的研究,先后提出了20多种评价方法。为此,我们利用目前常用的6种模型,通过差异分析、参数估计、量化评判、理论分析与实例验证等,评价了2007~2008年在重庆市青蒿主产区进行的品种区域试验。目的是探索适用于评价青蒿品种稳定性和适应性的理想方法,为青蒿新品种的选育、种植和推广提供理论依据和实际指导。 方差分析表明,青蒿干叶产量、青蒿素含量及产量因品种、试验点和年份不同而异,且差异达到极显著水平。说明在不同地点和年份等条件下,青蒿品种的生物学性状表现出明显的不稳定性,以及对环境条件不尽相同的适应性。因此,在青蒿生产过程中,选用青蒿品种时必须进行稳定性和适应性分析。 利用方差分析结合Franics-Kannenberg模型的方法,以青蒿品种平均产量和变异系数作为评价品种丰产性、稳定性及适应性的主要指标。结果表明,该方法能将青蒿品种的丰产性、稳产性和适应性结合分析,客观反映品种的丰产、稳产及适应性。所采用的指标清晰、简单、直观且计算简便。但是,该方法忽视了品种与环境之间的互作效应。 Shukla模型和Tai模型属于混合线性模型,前者以Shukla方差的F值和变异系数检验验青蒿品种稳定性及适应性;后者以直线响应系数α和直线响应离差λ的显著性评价品种稳定性及适应性。两种模型方法简洁,含义明确,统计性好,有一套相应的G×E方差同质检验和相互比较的方法。在分析多年多点的试验中,两种模型可以把环境因素分解为试试验点和年份分别与品种的互作效应。因此,用于检验验青蒿品种稳定性及适应性时,信息量大、精确性好。但是,两种模型的互作值受限于总和为零,用于同质性检验及成对差异性比较困难。 AMMI模型也属于混合线性模型,利用青蒿品种主成分特征值IPCA、距离Di和双标图中品种的图标与横轴或坐标原点的距离来评价青蒿品种稳定性及适应性。AMMI模型能将方差分析和主成分分析有机地结合,兼具两种方法的优点,可较好地解释基因与环境的互作关系。Di值和双标图能直观、具体、有效地反映青蒿品种的适应性、稳定性和丰产性,以及各试验点的分辨力或判别力。此外,通过从G×E效应中选取显著的IPCA值,把不显著的IPCA值变异归入残差,提高了相应参数的估计精度。但是,该方法在剔除互作中属于误差的一些成分时,可能也去除了真实存在的互作效应。 在评价青蒿品种的丰产性和稳定性时,利用方差分析和回归分析把二者独立地进行分析,但计算比较繁琐,有时还可能出现互相矛盾结果。HSCi法可把品种的青蒿品种的丰产性和稳定性结合起来,计算比较简单,只需通过计算参试品种和对照的平均产量即可得到高稳系数,从而确定品种的丰产稳定性。因此,HSG_i法是青蒿区试品种稳定性和适应性分析有效而可靠的方法。 实际应用中根据不同自然环境条件,将几种模型结合起来评价青蒿品种稳定性及适应性,所获得的结果可能更真实可靠。具体方法是先利用Franics-Kannenberg模型或高稳系数法评价青蒿品种的丰产性和稳定性。然后,再利用Shukla模型或Tai模型对品种的稳定性和适应性作出准确判断,寻找出丰产和适应性强的优良品种。若要提高青蒿品种的估值精度,可进一步应用AMMI模型进行分析,并辅以双标图和品种适应图,寻找在特定区域具有丰产、稳产和适应性强的优良品种。利用上述方法,对2007~2008年在重庆市青蒿主产区进行的品种区域试验数据进行评价。结果表明,青蒿品种g2和g3的稳定性好,适应性强;g1稳定性和适应性都较差。


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