第14章品种区域实验.docx
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第14章品种区域实验
第14章品种区域实验
新引入品种或新育成的品种或品系,在大面积推行之前,都需要通过区域实验,来鉴定其产量水平和适应性,为其推行和合理利用提供依据。
区域实验中需要研究的要紧效应有:
(1)品种效应,即品种的产量或品质效应,因区域实验中供试品种是必然的,故品种效应是固定型效应;
(2)地域效应,即地域之间诸土壤类型、耕耘制度、生产水平和治理方式等能够预见的环境不同对品种的阻碍效应,一样亦属固定型效应;(3)年际效应,即不同年份的温度、雨量、偶然性灾害等难以预知的随机性环境不同对品种的阻碍效应,一样属随机型效应;(4)品种与地域的互作效应,即研究品种关于可预知的环境不同是不是具有特殊的适应性,假设品种与地域互作效应显著,说明品种对地域有特殊适应性,反之那么说明适应性普遍,故该互作效应一样亦属固定型效应;(5)品种与年份的互作效应,反映品种对难以预测的环境不同是不是有特殊适应性,一样属随机型效应;(6)品种×地址×年份的互作效应,反映品种与地址的互作效应是不是随难以预知的环境转变而改变,因此该效应属于随机型效应。
评定一个品种的应用价值,要紧考虑以下三个效应值:
(1)品种效应;
(2)品种×地址的互作效应及方差;(3)品种×年份的互作效应及方差。
品种效应显著而互作效应小的品种是具有普遍适应性的丰收型品种,适于在大面积推行;而互作效应显著的品种具有特殊适应性(如对环境条件有特殊要求),只能在特定地域推行才能发挥增产作用。
第1节一年多点区域实验的统计分析
1.方式简介
设有v个品种,在u个地址做比较实验。
每一个地址皆设r个完全区组(重复),按随机区组设计进行实验,那么第i个品种(i=1,2,…,v)在第j个地址(j=1,2,…,u),第k区组(k=1,2,…,r)的观测值为xijk.,它的线性模型为:
xijk=+i+j+()ij+jk+ijk
式中μ为群体的平均值,i为品种i的效应值,vj为地址j的效应,(v)ij为品种×地址互作效应,jk为地址内的区组效应,ijk为随机误差。
由此,能够取得一年多点区域实验的方差分析表(表51)。
假设方差分析中各效应的不同显著,就可进一步进行多重比较,以检查不同品种间或不同地域间的各效应是不是存在不同。
多重比较采纳Duncan`s新复极差方式,为此要计算出各效应差数的标准误。
方差分析能够反映出品种对不同地址的适应性,但还不能直观反映品种的稳固性。
咱们能够概念另外两个参数,即某一品种与地址的互作方差及其相对变异系数。
关于第i个品种(或品系),能够算出在u个地域的品种×地址互作效应值,假设计算出这些离差平方和,就能够评判某品种在u个地址的稳固性。
表6-1一年多地实验的方差分析
变异来源
自由度df
平均和ss
均方ms
ems(固定模型)
地点内区组
u(r-1)
ssr
msr
地点
u-1
ssu
msu
σ2ε+rv
品种
v-1
ssv
msv
σ2ε+ru
品种×地点
(u-1)(v-1)
ssvu
msvu
σ2ε+r
试验误差
u(r-1)(v-1)
ssε
msε
σ2ε
总计
ruv-1
sst
各品种与地域的互作方差的大小反映该品种在这些地域的稳固性。
互作方差小,说明品种具有普遍适应性,属稳固类型。
但仅比较不同品种的互作方差还不足以对各品种稳固性的好坏作出评判,因为假设两品种的互作方差相同,而产量水平不同,那么产量较大的品种的相对变异较小,而产量较小的品种的相对变异变较大。
因此,要引入相对变异系数来评判品种的稳固性。
2.DPS平台的操作例如
分析前先成立数据文件,按地址、品种、区组顺序输入数据。
假设一个品种比较实验包括u个地址、v个品种、r个区组(重复),其资料的整理排列顺序如下所示:
地址品种重复(区组)
11x111x112x113x11.x11r
2x121x122x123x12.x12r
…x1..
vx1v1x1v2x1v3x1v.x1vr
21x211x212x213…x21r
2x221x222x223…x22r
………………
vx2v1x2v2x2v3…x2vr
…………………
u1xu11xu12xu13…xu1r
2xu21xu22xu23…xu2r
………………
vxuv1xuv2xuv3…xuvr
将所输入的整个数据阵概念成数据块,在菜单下,选择执行一年多点品比实验功能项,再按系统提示输入实验点数(u)、实验品种数(v)。
输入这些参数后系统专门快完成运算,并在当前光标下输出计算结果。
输出结果包括双向列表、方差分析表、f统计量和多重比较和稳固性分析的结果和最后的综合评判。
DPS系统最多可容纳100个处置、5000个样本的数据。
每一个处置重复次数必需相等.
例如,在4个地址进行6个品种的区域品种比较实验,每一个地址2个区组,取得一组实验资料。
现对该实验资料进行一年多地实验的方差分析,分析前先按图14-1方式编辑并概念数据:
地点
v1
V2
V3
v4
v5
v6
I
II
I
II
I
II
I
II
I
II
I
II
1
6
7
5
6
6
4
9
8
15
13
10
11
2
7
8
7
6
8
6
9
9
14
11
10
11
3
10
12
13
11
9
10
9
10
13
15
9
10
4
5
6
6
6
7
5
8
9
10
11
10
10
图14-1一年多地实验结果方差分析数据编辑和概念示用意
输入、编辑和概念数据块后,进入菜单,选择一年多地实验的方差分析项,执行计算后取得要紧结果如下:
1各个地址间误差均方同质性考试,样本卡方值=(p>,各个地址间不同不显著,可进行方差分析。
2方差分析结果
品种实验方差分析表(按完全随机区组模型设计分析)
───────────────────────────────────
变异来源dfssmsFprob.
───────────────────────────────────
地址内区组4
地点3
品种5
品种×地址15
实验误差20
总的47
───────────────────────────────────
品种实验方差分析表(按品种为固定、实验点和区组为随机模型分析)
───────────────────────────────────
变异来源dfssmsFprob.
───────────────────────────────────
地址内区组4
地点3
品种5
品种×地址15
实验误差20
总的47
───────────────────────────────────
③各个品种、地址间不同显著性DunCan`s多重比较:
品种间
地点间
处理
平均
5%显著
1%极显著
处理
平均
5%显著
1%极显著
5
A
A
3
a
A
6
B
B
2
b
B
4
bc
BC
1
b
B
1
cd
C
4
b
B
2
cd
C
3
D
C
④品种丰收性及其稳固性的回归分析:
y1=+y2=+y3=+
y4=+y5=+y6=
⑤品种丰收性及其稳固性分析:
──────────────────────────────────────
品丰收性参数稳固性参数适应地域及评判
种产量效应方差变异度回归系数(供参考)
──────────────────────────────────────
v5e1-e4,专门好
v6e1,e4,一样
v4e4,较差
v1e3,不行
v2e3,不行
v3e3,不行
第2节连年多点品种区域实验的统计分析
1.方式简介
品种区域实验常常需要在多个地址持续进行数年,以便为品种的评定和应用提供更普遍的信息,尤其是品种对不同年份随机转变的气候条件的适应性信息。
设v个品种在u个地址持续进行w年实验,每一年每地设r个区组,按完全随机区组设计进行实验。
第i个品种在第j地址、第k年份、第l区组的观测值xijkl的线性模型为:
xijkl=μ+τi+υj+(τυ)ij+ωk+(τω)ik+(υω)jk+(τυω)ijk+ρjkl+εijkl
(i=1,2,…,v;j=1,2,…,u;k=1,2,…,w;l=1,2,…,r)
式中μ为群体的平均值,τi为品种i的效应值,υj为地址j的效应,(τυ)ij为品种×地址互作效应,(τω)ik为品种×年份的互作效应(随机效应),(υω)jk为地址×年份的互作效应(随机效应),(τυω)ijk为品种×地址×年份的互作效应(随机效应),ρjkl为品种×地址×年份的互作效应(随机效应),εijkl为随机误差。
依照该线性模型,能够对连年多地品种区域实验资料的变异来源给予分解,从而列出方差分析表(表14-2)。
表14-2连年多地域域实验方差分析表
变异来源
自由度df
ss
ms
EMS(vu固定,w随机)
点内年内区组
Uw(r-1)
ssr
msr
年份
w-1
ssw
msw
σ2ε+ruvσ2w
地点
u-1
ssu
msu
σ2ε+rvσ2uw+rvw
地点×年份
(u-1)(w-1)
ssuw
msuw
σ2ε+ruσ2vw
品种
v-1
ssv
msv
σ2ε+ruσ2vw+ruw
品种×年份
(v-1)(w-1)
ssvw
msvw
品种×地点
(v-1)(u-1)
ssvu
msvu
品种×年份×地点
(v-1)(u-1)(w-1)
ssvuw
msvuw
σ2ε+ruσ2vuw+rw
试验误差
uw(r-1)(v-1)
ssε
msε
总和
vuwr-1
sst
假设方差分析显示各效应的不同显著,可进一步进行多重比较,以检查不同品种间或不同地址间的效应是不是存在不同。
多重比较采纳Duncan’s新复极差方式,为此要计算出各效应差数的标准误。
方差分析能够反映品种在不同地域的适应性,但还不能直观反映品种的稳固性,因此可另外概念两个参数,即一个品种与地域的互作方差及其相对变异系数。
关于第i个品种(或品系),能够算出在u个地域的品种×地址互作效应值,假设计算出这些离差平方和,就能够评判该品种在u个地域的稳固性。
品种×地址互作方差的大小反映了该品种在各地域的稳固性。
互作方差小说明品种具有普遍适应性,属稳固类型。
反之亦反。
可是,仅比较不同品种的互作方差还不足以对各品种稳固性的好坏作出准确评判,还要考虑品种的相对变异性。
两品种的互作方差可能完全相同,但产量水平却不同。
显然,产量较大品种的相对变异性较小,稳固性较强;而产量较小品种的相对变异性可能较大,稳固性可能较差。
2.DPS平台的资料整理与分析步骤
关于连年多点的品比实验资料,DPS系统要求按地址、品种、区组顺序输入实验数据并按规定格式编辑和概念数据块。
在菜单下选择执行连年多点品比实验的方差分析功能项,并按系统提示输入实验点数(u)、实验品种数(v)。
按回车执行运算,系统将在当前光标下输出计算结果。
输出结果包括双向列表、方差分析表、f统计量、多重比较和稳固性分析结果和最后的综合评判。
系统最多可容纳100个处置、5000个样本的数据。
遍地理的重复次数必需相等。
这是应当引发注意的。
如有5个玉米品种在4个地址持续进行了3年实验,每次实验设2个区组。
实验结果数据按如下格式输入并编辑定成义数据块。
注意品种、地址、年份、重复的排列格式。
地点
品种
第1年
第2年
第3年
R1
R2
R1
R2
R1
R2
1
1
6
7
5
6
6
4
2
9
8
15
13
10
11
3
7
8
9
9
7
7
4
14
14
16
12
13
12
5
8
6
7
8
6
8
2
1
7
8
7
6
8
6
2
9
9
14
11
10
11
3
3
4
3
5
3
3
4
20
18
16
18
19
18
5
9
5
8
8
7
6
3
1
10
12
13
11
9
10
2
9
10
13
15
9
10
3
4
2
6
4
4
5
4
13
14
15
11
17
14
5
8
8
6
7
8
4
4
1
5
6
6
6
7
5
2
8
9
10
11
10
10
3
5
4
3
4
4
4
4
15
15
14
13
16
14
5
7
6
9
8
8
6
然后,进入菜单操作,选择连年多地品比实验的方差分析项,按系统提示输入各参数后按回车执行运算,分析终止时输出如下结果。
①方差分析表
方差分析表1
变异来源SSdfMSFprob.
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
点内年内区组间12
年份间2
地点间3
品种间4
地点×年份6
品种×年份8
地点×品种12
地址x品种x年份24
误差48
总的119
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
注:
由于方差分析表
(1)中的地址×年份和品种×地址×年份两项不显著,因此将其归入误差平方和项,相应的
自由度也归并,而取得方差分析表2(该分析进程由系统自动完成)。
方差分析表2
变异来源SSdfMSFprob.
点内年内区组间12
年份间2
地点间3
品种间4
品种×年份8
地点×品种12
误差78
总的119
②每一个变量的方差估量值:
年份=品种×年份=地址×品种=品种=地址=
③各个品种、地址间不同显著性DunCan`s多重比较:
品种间
年份间
处理
平均
5%显著
1%极显著
处理
平均
5%显著
1%极显著
4
a
a
2
a
a
2
b
b
1
a
a
1
c
bc
3
a
a
5
c
bc
3
c
c
④品种丰收性及其稳固性分析:
品丰收性参数稳固性参数适应地域及评判
种产量效应方差变异度(供参考)
v4e1-e4,专门好v2e1-e4,较好
v1e3,较差
v5e1-e4,一样
v3e1,不行
第3节品种区域实验AMMI模型分析
作物品种区域化实验旨在鉴定品种的丰收性、稳固性和适应性。
参加区试的品种在不同地址的产量表现往往是不一致的。
这说明品种的基因型和环境互作(g⨯e)效应的存在。
以往对这种互作效应大多采纳线性模型进行分析,如上所述。
可是,线性模型一样仅能说明很少一部份交互作用的转变。
最近几年来一种更为有效的加性主效应乘积交互作用(Additivemaineffectsandmultiplicativeinteraction,简记为AMMI)模型已开始被用于连年多点的区域实验资料的分析(Crossaetal.1990,Zobeletal.1988)。
该模型与方差分析模型、线性回归模型相较,其应用范围更广且更有效。
该模型的要紧特点是将方差分析和主成份分析有机地结合在一路,具有如下形式:
式中yge是在环境e中基因型g的产量,μ代表整体平均值,αg是基因型平均误差(各个基因型平均值减去总的平均值),βe是环境的平均误差(各个环境的平均值减去总的平均值),λn是第n个主成份分析的特点值,δgn是第n个主成份的基因型主成份得分,γδn是第n个主成份的环境主成份得分,n是在模型主成份分析中主成份因子轴的总个数,θge为残差。
若是实验设有重复,那么误差项为εger,它等于yge平均值与r个重复的单个观看值之间的误差,并具有可加性。
在DPS系统中,为提供充分有效的信息给读者,品种比较实验的统计分析从方差分析模型、回归分析模型入手,步步深切。
在此依次介绍有关模型。
(1)方差分析(可加性)模型
方差分析提供一个可加性两向数据处置模型。
它将产量观看值yger分解为三个部份:
①整体平均值μ,基因型误差αg,环境误差βe;②非加性残差部份θge;③误差项εger,即
式中μ由样本均值
估量,偏离整体平均值的基因型离差αg由
估量,而环境离差βe由
估量,交互作用部份θge.由
估量。
由此列出方差分析表如下。
表14-3加性模型方差分析
变异来源
自由度df
平方和ss
总的
ger-1
处理
ge-1
基因
g-1
环境
e-1
交互作用
(g-1)(e-1)
误差
ge(r-1)
(2)线性回归模型
过去,分离和分析交互作用的最初的统计方式是简单的线性回归方式。
作物育种学家注意到产量中专门大一部份变异能够用单个基因型产量对环境平均的线性回归来讲明。
回归模型将交互作用效应分离成回归和残差两个部份,回归效应等于基因型斜率ξg乘以环境离差βe,因此有了Finlay-Wilkinson(1963)回归模型:
对该模型一样先用最小二乘方式拟合出加性效应参数αg和βe,然后估量基因型斜率ξg。
当考查核心集中于环境而非基因型时,环境回归模型将交互作用效应分离成环境斜率φe乘以基因型离差αg,因此有相应的回归模型:
除基因型和环境回归模型之外,还有第三种回归模型。
这一模型包括了基因型和环境二者的离差。
这种联合回归将交互作用效应说明为联合回归系数κ乘以基因型离差αg和环境型离差βe,即:
为更有效地分析交互作用效应,尽管通常的基因型回归模型和与之对应的环境型回归模型都可用于说明交互作用,可是在这种情形下,有必要结合到联合回归模型中。
因此,线性回归最完整的回归模型是:
尽管利用了上述比较复杂的线性回归模型,在品种区域实验的资料分析中,结果往往仍不尽人意。
如下面给出的实例中,基因型、环境和联合回归模型三者加起来才说明了交互作用效应平方和的%,剩余残差仍专门大(见表6-3)。
为了充分说明交互效应变异,最近几年来有人结合方差分析和主成份分析(PCA)技术,提出了如本节开始时所描述的加性主效应乘积交互作用(AMMI)模型。
并在一样情形下能专门好地说明基因⨯环境的互作效应。
结合双标图(biplot)(bardu,1978),能够大大增进人们对有关效应的明白得。
2.DPS平台的数据格式及其编辑
分析前先在编辑状态下输入数据。
数据寄存格式要求以行代表环境(地址),以列代表基因型(品种),按实验地址的顺序,输完一个地址的数据后再输下一个。
假设一个品比实验有e个地址、g个品种、r个区组(重复),其资料的整理排列顺序为:
地址品种重复(区组)
1
x111
x112
x113
x11.
x11r
1
2
x121
x122
x123
x12.
x12r
…
x1..
v
x1g1
x1g2
x1g3
x1g.
x1gr
1
x211
x212
x213
…
x21r
2
2
x221
x222
x223
…
x22r
…
…
…
…
…
…
v
x2g1
x2g2
x2g3
…
x2gr
…
…
…
…
…
…
…
1
xe11
xe12
xe13
…
xe1r
e
2
xe21
xe22
xe23
…
xe2r
…
…
…
…
…
…
v
xeg1
xeg2
xeg3
…
xegr
或按下述格式编辑数据:
品种g1g2g3…
区组12…R12…R12…R…
地1
点2
↓…
E
然后将输入的数据概念成数据块,再按F10进入菜单操作,选择执行AMMI功能项,并按提示输入实验点数(E)、实验品种数(G)。
运算终止时系统在当前光标下输出计算结果。
3.应用例如
现对7个品种在10个地址、4次重复的品种比较实验中取得的资料(Cauch,1988)按AMMI模型进行分析。
先按如下格式输入数据并编辑定成数据块。
地点
品种
重复(区组)
1
1
2729
2747
2593
2832
2
2662
2238
2454
2528
3
2638
2425
2191
2079
4
2680
2072
2994
3218
5
2598
3036
3097
2641
6
2908
3430
3265
2823
7
2732
2951
2432
2866
2
1
983
1445
1013
1004
2
824
491
381
616
3
1286
1258
1390
1178
4
1299
1484
1646
1568
5
2196
2239
1932
1486
6
2159
2041
1463
981
7
1529
1767
2079
1472
3
1
1525
2348
1968
2309
2
1484
1426
1091
1545
3
2597
2686
2198
1920
4
2404
3028
2742
3028
5
2798
2500
25
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