GGE双标图对短季棉新品系和试点的评价及产量相关性状分析

李 武，谢德意，赵付安，杨晓杰，房卫平∗

（1.河南大学生命科学学院，河南开封 475001；2.河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州 450002）

GGE双标图对短季棉新品系和试点的评价及产量相关性状分析

李 武1，2，谢德意2，赵付安2，杨晓杰2，房卫平1，2∗

（1.河南大学生命科学学院，河南开封 475001；2.河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州 450002）

为了客观评价短季棉品系的稳产性、适应性以及试验地点的准确性，采用GGE双标图对河南省短季棉区域试验数据进行分析，结果表明，中716，鲁棉2153属高产、稳产性好的品系；中804具有特殊适应性，在局部地区有推广价值。所有试点中，盐津最具代表性，邓州鉴别力最好，而开封是代表性和鉴别力均佳的试点。

GGE双标图；短季棉；稳产性；丰产性；品种适应性

目前我国耕地面积日趋减少，棉花生产与主要粮食作物争地矛盾日益突出，如何在保证我国粮食安全的情况下，发展棉花生产是我国棉花产业主要议题之一［1－2］。短季棉生育期相对较短，是实现一熟向粮（油）棉两熟发展，夺取粮棉双丰收的优良种质资源。加强短季棉新品种的选育和推广，既是加快我国棉花种植结构调整的需要，也是提高粮棉生产综合效益的需要，因此短季棉已成为我国棉花育种与栽培的研究热点［3］。

短季棉品种的高产稳产性是短季棉育种追求的目标之一。河南省短季棉新品种区域试验的目的在于鉴定新品种的丰产性、稳产性、适应性及安全性，为新品种区域推广提供依据。品种的稳产性、适应性受基因型与环境互作影响较大，因此稳产性、适应性历来是国内外研究的重点，为此相继提出了多种分析方法［4－7］，其中较著名的模型有AMMI（主效可加互作可乘）模型和GGE-biplot分析。近年来，AMMI模型的广泛应用显示该模型在分析基因型与环境互作效应上的优越性，但也有其局限性，仅分析了基因型与环境互作效应，而可靠的分析方法需同时考虑基因型和基因型与环境互作效应，GGE-biplot分析可满足以上需求［8］。自提出将GGE-biplot用于区域试验数据分析之后，逐渐有人利用GGE-biplot分析荞麦、燕麦、小麦、大豆等作物区域试验品种的稳定性和适应性［9－14］，而利用GGE-biplot分析短季棉区域试验品种的稳定性和适应性尚未见报道。

本文采用GGE-biplot分析软件对河南省短季棉区域试验品系的稳产性、适应性及试点的代表性、鉴别力进行分析和客观评价，为短季棉新品种的选择与应用提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料

2011年参加河南省区域试验的7个短季棉品系分别为中716、中804、中创88、邯656、石早2号、鲁棉2153、银山12号；区试试点共7个，包括邓州、泛区、延津、开封、原阳、安阳、驻马店。

1.2 方法

采用统一设计方案，随机区组设计，重复3次，小区面积20m2，在大田自然条件下种植，土壤肥力、施肥水平和田间管理同当地大田条件一样。在棉花吐絮期调查短季棉的株高、果枝数、总铃数、铃重、子指、衣分和小区产量。

1.3 统计分析

数据利用GGEbiplot软件进行双标图分析（http：／／www.ggebiplot.com／）。

2 结果与分析

2.1 产量相关性状

GGE双标图中（图1）连接原点和各性状的直线为向量，指标向量和相邻指标间的夹角余弦值即两指标的相关系数。

图1 GGE分析短季棉产量相关性状间相关性

图1 显示，产量性状与衣分、铃重、铃数、果枝数间向量夹角小于90°，说明产量性状与各性状间呈正相关，产量高的品种，其铃重和衣分也较高，铃数、果枝数也较多；产量性状与子指的向量间夹角大于90°，说明产量性状与子指间存在负相关；产量性状与株高向量间夹角等于90°，说明2个性状间无相关性。

图2显示，品种与性状之间的关系如下，鲁棉2153、中804、中716、和中创88与衣分、铃重、产量、铃数、果枝数的向量之间夹角小于90°，说明这4个品种与这些性状之间呈正相关，相应这些经济性状较高。而邯郸656、银山12和石早2号与衣分、铃重、产量、铃数向量之间夹角大于90°，呈负相关，说明这3个品种上述性状与其他品种相差较大。

2.2 适应性

图3的功能在于说明特定的生态区内的品种表现较好。图中多边形是由最外围的品种依次连接形成的，所有品系都包括在多边形内。从原点发出的射线做多边形各边的垂线，这些垂线将双标图划分为不同的扇区，坐落在不同扇区的试验点相应构成不同的组别。每个扇区内多边形顶点的品种即为该组别内表现最好的品种。图中7个试点被分成4组，中716、鲁棉2153在驻马店、开封、延津表现较好，中804在安阳、原阳表现最好，石早2号和邯郸656分别在泛区和邓州表现最好，而中创88和银山12在各试点表现都不太理想。不同品种在不同试点表现不同，可能与气候条件和土类有关［10］。

对照表1看出，双标图分析结果与试验数据吻合。

图2 GGE分析短季棉品系与性状间相关性

图3 GGE分析短季棉品系的适应性

2.3 产量表现和稳定性

图4中的小圆圈代表平均环境，带单箭头的直线为平均环境轴，每个品种的产量平均值在轴上的投影位置用来判别品种的高产性，箭头指向为平均产量表现最佳的方向。从图中可以看出，中716产量表现最好，其他品种产量高低依次是鲁棉2153、中804、中804、中创88、银山12号、邯郸656和石早2号。从品种到平均环境轴的向量大小代表基因型和基因型与环境互作的影响，向量越小表示品系越稳定，比较稳定的品种有中716，鲁棉2153、银山12号、石早2号，其中，中716，鲁棉2153是既高产又稳定的品系；而中804、邯郸656表现不稳定。

表1 参试品系在各试点的产量kg·hm－2

图4 GGE分析短季棉品系产量表现及适应性

GGE双标图和传统的算术平均值法的结果有所不同（表1），如鲁棉2153在所有试点平均产量位居第1，而GGE分析结果则位居第2，这主要是GGE双标图法考虑到品种的主效应（G）和品种与环境互作效应（GE）的原因［10］。

2.4 代表性和鉴别力

图5中以试点在平均环境轴上的投影位置判断试点的代表性，箭头指向为正，越靠右代表性越强；试点到平均环境轴的向量长短判断试点的鉴别力，向量越大区分能力越好。试点中代表性最好的是延津，最差的是泛区。试点鉴别力最好的是邓州，随后依次是开封、安阳、原阳、驻马店、泛区，延津，综合起来开封试点最好。研究中邓州试点具较好的鉴别能力，但没有代表性，可用于淘汰不稳定的品种，但不能用于选择优良品种；只有既有鉴别力又有代表性的开封试验点才能用来有效地选择高产和稳产的品种。

图5 GGE分析短季棉各试点代表性和鉴别力

3 小结与讨论

短季棉新品种的选育其丰产性是主攻目标，但同时需要兼顾新品种的稳产性和适应性，由于区域试验属于多年多点试验，受外界影响因素较多，多种因素造成试验结果统计较繁琐，准确度较低，因此采取适当的统计方法对参试品种作出客观全面的评价尤为重要［15］。GGE-biplot分析软件是近年才用于分析区域试验数据的，与传统的统计方法相比具有更多优点，一方面GGE双标图法以图解的形式诠释区域试验数据，既简单又直观；另一方面GGE双标图可提供更多的信息：GGE双标图上能直观地解释基因和基因与环境互作效应的比例，如从本研究中农艺性状GGE双标图可以看出，第1主成分（PC1）效应为53.5%，第2主成分（PC2）效应为24.0%，GGE双标图可解释基因和基因与环境互作效应77.5%。从参试品系的表现来看，第1主成分（PC1）效应为37.3%，第2主成分（PC2）效应为26.6%，GGE双标图可解释基因和基因与环境互作效应63.9%；显示不同性状之间的相关性；利用GGE双标图划分区域功能，显示一些品种的特殊适应性等；通过GGE双标图更直观了解参试品系的丰产性和稳定性以及各区域试验点的代表性和鉴别力。

本研究表明，产量性状与衣分、铃重、铃数、果枝数间呈正相关，与子指存在负相关，与株高无相关性，这与前人研究一致［16－17］。通过本研究筛选出的中716，鲁棉2153既高产又稳定，中804局部适应性较好，在安阳、原阳具有特殊适应性。开封试点是具有代表性和鉴别力的理想试点，邓州试点具有较好的鉴别能力但无代表性，不能用于选择优良品种，但可用于淘汰不稳定的品种。

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（责任编辑：张瑞麟）

S562

A

0528-9017（2014）08-1157-03

文献著录格式：李武，谢德意，赵付安，等.GGE双标图对短季棉新品系和试点的评价及产量相关性状分析［J］.浙江农业科学，2014（8）：1157－1159，1162.

2014-03-26

国家科技支撑计划（2011BAD35B05-1-9）

李 武（1979－），男，河南邓州人，助理研究员，主要从事棉花区域试验和遗传育种工作。E-mail：cotton168＠163.com。

房卫平（1963－），男，河南虞城人，研究员，博士生导师，主要从事棉花育种及其理论研究工作。