GGE双标图在甘肃省啤酒大麦区域试验分析中的应用赵锋潘永东包奇军张华瑜柳小宁牛小霞徐银萍---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除------本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---摘要：为综合分析甘肃省啤酒大麦品种的丰产性、稳产性和适应性，应用Genstat的GGE双标图对2017年甘肃省联合区试9个啤酒大麦品种（系）在5个参试地点的产量进行分析。结果表明，适应性较好的品种（系）是0520-34、Z06-278-9、2153122;丰产性和稳产性较好的品种（系）是0521-6、Z06-278-9、甘啤6号，0520-23的丰产性、稳产性和适应性均较差。Z06-278-9是所有参试品种（系）中最具推广潜力的理想品种。GGE双标图为评价新品种的丰产性、稳产性和适应性提供了一个更加科学有效的方法。关键词：GGE双标图;啤酒大麦;产量;理想品种;丰产性---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---：S512.3文献标志码：A：1001-1463（2021）09-0008-05doi：10.3969/j.issn.1001-1463.2021.09.003ApplicationofGGE-biplotinAnalysisofBeerBarleyRegionalTrialofGansuProvinceZHAOFeng，PANYongdong，BAOQijun，ZHANGHuayu，LIUXiaoning，NIUXiaoxia，XUYinping（InstituteofEconomicCropandBeerMaterial，GansuAcademyofAgriculturalScience，LanzhouGansu730070，China）Abstract：Inordertoanalysisthehighandstableyieldingabilityandadaptabilityofthetestedcultivarsinthebeerbarleyregionaltrials，theGGE-biplotwasemployedtoanalysisninecultivarsfromfiveregionsongrainyieldinthebeerbarleyregionaltrialofGansuProvincein2017.Theresultsshowedthecultivarsof0520-34，Z06-278-9and2153122hadahigheradaptabilitythanothercultivars.0521-6，Z06-278-9andGanpi6performedwellinhighandstableyieldingability.0520-23waspoorinhighandstableyieldingabilityandadaptabilityofthetestedcultivars.Z06-278-9wastheidealcultivarwiththemostpromotionpotentialamongallthecultivarstested.GGE-plotprovideascientificandeffectivemethodforobjectiveevaluationofthehighyield，adaptabilityandstabilityofbarleycultivars.Keywords：GGE-biplot;Beerbarley;Yield，Idealcultivar;Heightyield大麦（HordeumvulgareL.）属1年生禾本科作物，是世界上最古老的农作物之一[1]。作为仅次于小麦、水稻和玉米的第四大禾谷类作物，大麦年产量相当于整个禾谷类作物总产量的8%左右[2]。随着科技的发展，居民生活水平的不断提高，人们逐渐发现大麦中所富含的其他营养物质[3]，如今大麦已经不仅仅只作为粮食作物提供给藏区居民，同时也被当作牧草、饲料和工业加工原料提供给畜牧养殖及麦芽啤酒等产业，大麦产业已经逐步发展成为以牧草、饲料加工、啤酒酿造、食用和食品药用为主的多元化产业[4-5]。作物联合区域试验是作物新品种想要大面积推广种植的重要环节和必经之路[6]，其主要目的是从客观的角度对比和评价该新品种的丰产性和稳产性以及对各个区域的不同环境的适应性，这就使得作物与环境之间关系的研究变得越来越重要[7]。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---传统研究基因和环境互作的分析方法主要包括线性回归系数法和变异系数法[8-9]等方法，利用方差分析对参试品种和对照品种进行多重比较，分析差异是否显著[10-12]。近年来Yan等[13]提出了新的研究基因和环境互作的分析方法，即GGE（genotypemaineffectplusgenotype-environmentinteraction）模型分析法。GGE双标图采用环境中心化数据的分析方法，可直接清晰地标识出参试品种的丰产性、适应环境以及各试点对参试品种的區分力和辨别力，它所构建的“环境-性状”功能图综合了品种性状、试验环境以及试验环境与品种性状之间的互作效应，可以更直观地分析试验环境间、品种间以及品种与实验环境之间互作的效应关系，能够更好地分析多年联合区域试验[14]。目前，GGE双标图已在水稻[15]、小麦[16]和马铃薯[17]等多种作物品种多点试验产量...