大理州大麦区域试验试点质量评价

刘 帆，杨俊青，蔡秋华，吴显成，李国强 ，李 江，张 睿

（大理白族自治州农业科学推广研究院，云南大理 671005）



大理州大麦区域试验试点质量评价

刘 帆，杨俊青，蔡秋华，吴显成，李国强 ，李 江，张 睿

（大理白族自治州农业科学推广研究院，云南大理 671005）

摘 要：基于2011—2013年度大理州大麦区域试验数据资料，对试点精度、试点分辨力和试点稳定性等指标进行综合评价，大理州6个试点的试验质量从高到低依次是，弥渡＞鹤庆＞云龙＞大理＞祥云＞巍山。6个试点的试验精确度均较高，试点分辨力和试点稳定性均能达到一定的要求，但各有特点。针对大理州大麦区域试验中存在的不足，提出提高试点试验质量的一些建议。

关键词：大麦；区域试验；试点精度；试点分辨力；试点稳定性；大理

文献著录格式:刘帆，杨俊青，蔡秋华，等.大理州大麦区域试验试点质量评价［J］.浙江农业科学，2016，57（6）: 826-828.

作物品种区域试验是指在多种环境条件下，按照统一规范的试验要求对新育成品种的丰产性、适应性、抗逆性、品质及其他重要特征特性进行鉴定，从而确定品种的利用价值及适宜种植区域的试验。区域试验由多个试点的试验组成，单个试点的试验质量明显地影响着区域试验的结果，最终决定着对参试品种特征特性的合理评价［1-2］。

目前，有关区域试验试点质量的报道大多是学者们工作经验的总结，少有人利用试验数据进行分析，即使有数据支撑也多是侧重于试验精确度、试点分辨力等单方面的探讨［3-5］。基于2011—2013年大理州大麦区域试验数据资料，作者从试点精度、试点分辨力、试点稳定性3个方面探讨各试点的特征特性，通过对比及时发现和纠正试验中存在的不足，从而为大理州大麦区试工作的改进提供科学的理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

数据来源于2011—2013年大理州大麦新品种（系）区域试验2年资料，参试品种（系）9个。有6个试点同时开展试验，鹤庆点海拔2 200 m，大麦平均产量8.94 t·hm-2，代表鹤庆县、剑川县、洱源县等类似高海拔冷凉生态坝区；云龙点海拔1 937 m，大麦平均产量8.69 t·hm-2，代表云龙县、永平县、漾濞县等西部河谷寡日照类似生态区；大理点海拔1 998 m，大麦平均产量7.28 t· hm-2，代表大理市、洱源县环洱海周边类似生态坝区；弥渡点海拔1 650 m，大麦平均产量7.04 t· hm-2，代表弥渡县周边光热资源条件好的类似生态坝区；祥云点海拔1 984 m，大麦平均产量6.28 t· hm-2，代表祥云县周边类似烟麦轮作的半干旱生态坝区；巍山点海拔1 710 m，大麦平均产量5.45 t· hm-2，代表巍山县、南涧县等类似水资源紧缺的水浇地生态区。试验按统一方案执行，小区面积10 m2，采用随机区组设计，重复3次，四周设置保护行，播种方式为条播，播期选择当地大麦最佳节令执行，试验肥水管理措施略高于当地生产水平。

1.2 方法

数据处理采用Excel和DPS数据处理系统。对试点精度、试点分辨力和试点稳定性等指标进行综合评价。

试点精度。试点精度是指单个试验的精度，可用试验误差的变异系数（CV）来表示，其计算公式:式中MSe表示方差分析所得的误差，为相应试验层次上产量均值［6］。CV的大小反映试验实施的好坏，CV越小试点精度越高。一般CV约为5%左右时，认为试验误差控制得较好；大于12%，试验误差控制得较差；试验误差超过15%的试点，资料应予以剔除不再参加联合分析［7-10］。

试点分辨力。试点分辨力是指一个试点上参试品种所表现出来的变异的大小，采用欧式距离值法进行分析比较。欧式距离值法是以加性主效应乘积互作模型为基础，将基因型与环境的互作拆分开来，在计算主成分分析（interaction principal componentanalysis，简称IPCA值）时，通过交互效应主成分轴来分析互作。试点的欧式距离值（De）就是在IPCA的k维空间中该试点离原点的距离，De值的计算采用吴为人［8］改进的公式进行，De值越大对品种的分辨力越强。

试点稳定性。试点稳定性是指一个试点上同一组品种的多次试验中（主要指不同年份的试验）试验结果的一致性，可用不同年份间同一组参试品种性状的相关系数r来表示［1］。若相关系数高，说明该试点的稳定性高，反之，则稳定性低。

2 结果与分析

对2011—2013年大理州大麦区域试验产量数据进行方差分析，结果（表1）可知，年份、品种、地点及三者间交互作用均存在极显著差异，且地点变异占总变异平方和51.46%＞交互效应的变异30.75%＞年份变异6.06%＞品种变异4.35%。说明参试地点的差异是引起参试品种产量差异的主要原因，有必要对各试点的试验质量做进一步分析。

表1　2011—2013年大理州大麦新品种（系）区域试验2年大麦产量的方差分析

2.1 试点精度

由表2可知，2011—2013年大理州大麦新品种（系）区域试验6个试点的试验误差变异系数均小于10%，其中鹤庆和云龙试点小于6%，说明试验误差控制得较好，区域试验整体水平较高，数据准确可信。按变异系数值，各试点的精度大小顺序为:鹤庆＞云龙＞大理＞弥渡＞祥云＞巍山。

表2　2011—2013年大理州大麦新品种（系）区域试验各试点质量综合评价

2.2 试点分辨力

欧式距离值越大对品种的分辨力越强。按欧式距离值，各试点分辨力大小顺序依次为:弥渡＞祥云＞鹤庆＞云龙＞大理＞巍山，弥渡是分辨力最强的试点，巍山试点分辨力最差（表2）。分辨力强的试点上，品种间的变异大，说明该试点的环境条件有利于参试品种间差异的充分展现，有利于品种间的比较，区试中要尽量选择分辨力强的试点以便更好地对参试品种特性进行评价。

2.3 试点稳定性

相关系数越大，试点稳定性越好。按相关系数，各试点稳定性大小顺序依次为:弥渡＞大理＞云龙＞鹤庆＞巍山＞祥云，弥渡试点的稳定性最好，其次是大理试点，祥云试点的稳定性最差。试点稳定性实质上反映的是试点试验环境条件的稳定性，包括试点环境对不同气候条件的缓冲能力，区试中应尽量选择稳定性好的试点。

2.4 综合评价

由各试点的基本情况可知，6个试点的产量为5.45～8.94 t·hm-2，产量最高的是鹤庆试点，最低的是巍山试点，6个试点的产量差异较大，但均能代表当地大麦中等偏上的生产水平。将变异系数、欧式距离值、相关系数等3个指标的位序累加，即表2的综合评价分值，按分值对6个试点排序，位序依次为弥渡＜鹤庆＜云龙＜大理＜祥云＜巍山。

3 小结与讨论

2011—2013年大理州大麦区域试验6个试点的试验误差变异系数均小于10%，说明本轮区域试验误差控制得较好，数据准确可信。综合试点精度、试点分辨力和试点稳定性3个指标进行评价，各试点的质量水平从高到低依次是:弥渡＞鹤庆＞云龙＞大理＞祥云＞巍山。6个试点的试验精确度均较高，试点分辨力和试点稳定性均能达到一定的要求，但也各有特点。弥渡试点的分辨力和稳定性在6个试点中都是最高的，但试点精度只是中等水平；鹤庆试点的试验精度虽最高，但试点分辨力和稳定性只是中等水平；祥云试点的分辨力虽强，但稳定性和精度不足。6个试点在试点精度、试点分辨力和试点稳定性方面的表现说明，只用1个指标对试点质量进行评价是不可取的，也揭示了田间试验管理的复杂性。

试验质量的高低贯穿于试验的组织、设计和实施过程，并最终反映在试验数据的可靠性、精确性和完整性上。田间试验受环境影响较大，区域试验质量的提高，可通过加强区试点建设来实现。目前，大理州大麦区域试验大部分承试单位都没有属于自己的稳定的试验地块，每年都要临时寻找试验地，试验地块年年发生变化，极易造成试验质量不稳定，不利于品种的连续分析。没有稳定试验基地的承试点，选择试验地时，要根据区域试验方案尽量选择地势平坦、肥力均匀、生态环境条件差别不大的地块，尽量减少栽培条件差异造成的试验误差，并注意年度之间数据的一致性和连贯性。

多年多点品种区域试验调查项目的观察记载是收集试验资料、建立试验档案的主要过程和阶段。由于工作的连续性，县级基层承试单位很容易在某些环节上出现问题，如机构改革、人事变更，工作安排的随意性，导致人员频繁更替，区试人才队伍整体不稳定，生育期间关键时间、关键节点不能深入田间地头，导致试验数据的可靠性、精确性和完整性不尽如人意。基层承试单位经费安排使用往往不能做到全额投入，也无法体现酬劳正向激励机制，技术人员更多地愿意承担相关示范推广工作，对投入时间更多、精力更大、全生育期都需要全面细致观察记载、认真实施田间管理的品种试验缺乏应有的积极性和主动性。

为确保区试质量，除加强区试点建设，积极改善耕地质量及生产设施条件外，重点是确定工作责任心强、业务素质高、具有多年从事大麦生产实践经验的专业技术人员负责搞好试验工作，严格观察记载，认真统计汇总。为进一步提高承担区试工作人员的技术水平，还可加强对承担点和试验人员的考核和培训，或结合区试组织座谈，对存在的问题共同分析和解决，尽量减少人为因素在抽样、观察、测量分析等方面的影响。

参考文献:

［1］ 张群远，孔繁玲，廖琴，等.作物品种区域试验的评价体系及评价方法［J］.农业系统科学与综合研究，2001，16 （2）: 81-86.

［2］ 兰巨生，陈淑琴，蒋春志，等.区域试验中试验点的质量评估［J］.华北农学报，2000，15（3）: 16-19.

［3］ 王洁，廖琴，胡小军，等.北方稻区国家水稻品种区域试验精确度分析［J］.作物学报，2010，36（11）: 1870-1876.

［4］ 郑建敏，李浦，廖晓虹，等.利用变异系数法和欧式距离值法分析四川省小麦区试试点分辨力［J］.西南农业学报，2012，25（4）: 1143-1146.

［5］ 王进强，王建武，姜龙.作物品种区域试验质量的评价［J］.大麦科学，2003（2）: 21-22.

［6］ 孔繁玲，张群远，杨付新，等.棉花品种区域试验的精确度探讨［J］.作物学报，1998，24（5）: 601-607.

［7］ 马育华.田间试验设计和统计方法［M］.北京:农业出版社，1989.

［8］ 吴为人.对基于AMMI模型的品种稳定性分析方法的一点改进［J］.遗传，2000，22（1）: 31-32.

［9］ 王继滨，李慧东，李凤云.我国小麦区域试验中的问题与对策［J］.作物杂志，2010（4）: 87-91.

［10］ 郭丽娜，周奇，黄晓燕，等.提高水稻品种区试质量的对策与方法［J］.江西农业学报，2007，19（1）: 138-139.

（责任编辑：张才德）

中图分类号：S512.3

文献标志码：A

文章编号：0528-9017（2016）06-0826-03

DOI：10.16178/j.issn.0528-9017.20160608

收稿日期:2016-03-12

基金项目:国家现代农业产业技术体系建设专项；云南省科技惠民专项（2014RA056）

作者简介:刘 帆（1985—），女，云南西畴人，农艺师，主要从事大麦新品种选育研究工作，E-mail: liufanfree@163.com。

通信作者:李国强（1967—），男，云南洱源人，研究员，主要从事麦类新品种选育及配套技术研究工作，E-mail: lgqdl777@163.com。