4期 张群远等：品种区域试验中算术平均值、LUP和AMM估值的精度比较 433 表2中3种BUP估值的GF相差不大，均平均为1.170左右。这说明各种BLP的精度 均高于算术平均值（为算术平均值的1.17倍左右），而且不同模型对其精度影响不大。相对而 言，品种和试点效应都随机的BLUPge的精度稍高一点。不过，BLUP的精度在不同作物间有 一定差别，BLUP的GF在棉花、小麦、水稻和玉米区试中的平均分别为1.188、1.130、1. 095和1.286，棉花和玉米中较高，水稻和小麦中稍低。另外，同一作物的不同区试组别间也 有一定差别，如黄河春棉和夏棉区试的BLUPge的平均GF分别为1.221和1.105。但是，总的 来看，所有区试中各种BLUP的GF都大于I,说明比起算术平均值来，BUP在各种区试中均 有利于分析精度的提高。 最后，表2中AMMI估值的平均GF为1.045，变幅为0.963~1.414，而且各种区试中都 比较一致：说明虽然AM估值存在着比算术平均值精度高的情况，但普遍来说，精度提高 不明显。 3讨论 本文分析表明，BUP用于我国区试中品种×环境组合均值的估计，其精度可普遍提高 到目前算术平均值的1.17倍左右。这意味着，在同样精度要求下，BLUP比算术平均值可以 节约17%的试验小区重复数。这对我国区试精度和效率的提高来说很有意义。此外，若结合 混合线性模型求解的一些方法，BUP还能很好地解决不平衡数据的问题6，刀。目前，BP 的方法在作物遗传育种中正得到越来越多的关注和应用8-B)。就本文分析结果来看，BP 的方法值得在我国试中加以研究和应用 另外，虽然国外多数研究均表明，AMMI精度高于算术平均值(GF最大的达 4.30)24-18],但本文AMI精度的提高并不明显，这可能与我国区试数据的自身特点有关， 譬如试点的范围和数目，品种的数目与类型，GE互作的强弱以及误差的大小等。这也说明 一种统计模型或方法的精度高低，与它所面对的数据有关。当然，本文只是从品种×环境组 合均值估计的角度探讨AMMI在我国区试中的精度特点；至于AMM其它方面（如品种稳定性 分析)在我国区试中的应用效果及精度情况，尚需进一步研究。 参考文献 1 Peipho HP.TAG,194,89:647-654 】莫感蛛发议验院计第二版上海上海科学载未饭让 的论及应用合 目天松世板中记 10g 8Zm小B S Weir..TAG,1994,89:160-166 876 391277 `0 16 Crossa J.HC Gauch.R W Zobel.Crop Sci..1990.30:493-500 nit,H Ketata et al 数据Cms.TAG,1998.96:80表 ! 中 " 种 #$%& 估值的 ’( 相差不大，均平均为 )* )+, 左右。这说明各种 #$%& 的精度 均高于算术平均值（为算术平均值的 )*)+ 倍左右），而且不同模型对其精度影响不大。相对而 言，品种和试点效应都随机的 #$%&-. 的精度稍高一点。不过，#$%& 的精度在不同作物间有 一定差别，#$%&-. 的 ’( 在棉花、小麦、水稻和玉米区试中的平均分别为 )* )//、)*)",、)* ,01 和 )*!/2，棉花和玉米中较高，水稻和小麦中稍低。另外，同一作物的不同区试组别间也 有一定差别，如黄河春棉和夏棉区试的 #$%&-. 的平均 ’( 分别为 )*!!) 和 )*),1。但是，总的 来看，所有区试中各种 #$%& 的 ’( 都大于 )，说明比起算术平均值来，#$%& 在各种区试中均 有利于分析精度的提高。 最后，表 ! 中 3445 估值的平均 ’( 为 )*,61，变幅为 ,* 02" 7 )* 6)6，而且各种区试中都 比较一致；说明虽然 3445 估值存在着比算术平均值精度高的情况，但普遍来说，精度提高 不明显。 ! 讨论 本文分析表明，#$%& 用于我国区试中品种 8 环境组合均值的估计，其精度可普遍提高 到目前算术平均值的 )* )+ 倍左右。这意味着，在同样精度要求下，#$%& 比算术平均值可以 节约 )+9的试验小区重复数。这对我国区试精度和效率的提高来说很有意义。此外，若结合 混合线性模型求解的一些方法，#$%& 还能很好地解决不平衡数据的问题［2，+］。目前，#$%& 的方法在作物遗传育种中正得到越来越多的关注和应用［/ 7 )"］。就本文分析结果来看，#$%& 的方法值得在我国区试中加以研究和应用。 另外，虽 然 国 外 多 数 研 究 均 表 明，3445 精 度 高 于 算 术 平 均 值（’( 最 大 的 达 6*",）［!，)6 7 )/］，但本文 3445 精度的提高并不明显，这可能与我国区试数据的自身特点有关， 譬如试点的范围和数目，品种的数目与类型，’: 互作的强弱以及误差的大小等。这也说明， 一种统计模型或方法的精度高低，与它所面对的数据有关。当然，本文只是从品种 8 环境组 合均值估计的角度探讨 3445 在我国区试中的精度特点；至于 3445 其它方面（如品种稳定性 分析）在我国区试中的应用效果及精度情况，尚需进一步研究。 参 考 文 献 ) &.;<=> ? &* !"#，)006，/0：26+ 7 216 ! ’@AB= ? ’* $%&%’(%’)&* "+&*,(’( >C -./’0+&* 1’.*2 !3’&*( 4 :DE.F;.G，H.I J>GK* )00! " ?.LM.GE>L N O* 5’06.%3’)(，)0+1，")：6!" 7 66+ 6 莫惠栋* 农业试验统计（第二版）* 上海：上海科学技术出版社，)00! 1 &G.EE P ?，# & (D@LL.GQ，.R @D* 786.3’)&* -.)’9.( 4 N@STG;M-. %L;F &G.EE，$>LM>L* )0/2 2 王松桂* 线性模型的理论及应用* 合肥：安徽教育出版社，)0/+ + 朱 军* 遗传模型分析方法* 北京：中国农业出版社，)00+ / U=A V，# W P.;G* !"#，)006，/0：)2, 7 )22 0 &@LR.G X 4，( $ 3DD.L* :309 $)’，)001，"1："0+ 7 6,1 ), #.GL@GM> O* :309 $)’，)002，"2：/+! 7 /+2 )) #.GL@GM> O* !"#，)00+，01：211 7 210 )! #.GL@GM> O* !"#，)00/，0+：6+" 7 6+/ )" #.GL@GM> O* :309 $)’，)000，"0：)!++ 7 )!/! )6 ’@AB= ? ’，O P U>T.D* !"#，)0//，+2：) 7 ), )1 ’@AB= ? ’* 5’06.%3’)(，)0//，66：+,) 7 +,1 )2 NG>EE@ V，? ’ ’@AB=，O P U>T.D* :309 $)’ 4，)00,，",：60" 7 1,, )+ H@B=;R 44，’ H@B=;R，? Y.R@R@，.R @D* !"#，)00!，/"：10+ 7 2,) )/ 4>G.L>Z’>L[@D.[ V，V NG>EE@* !"#，)00/，02：/," 7 /)) 6 期 张群远等：品种区域试验中算术平均值、#$%& 和 3445 估值的精度比较 6"" 万方数据