江苏省小麦品种（系）籽粒产量基因型与环境互作分析

为客观评价多点试验中小麦新品种(系)籽粒产量的稳定性、适应性以及试点辨别力,探明适合江苏省小麦多点鉴定试验基因型与环境互作分析方法,采用AMMI模型对2018-2019年度江苏省淮南区试A组15个小麦品种(系)和淮北区试C组14个小麦品种(系)分别在12个试点的籽粒产量数据进行分析。结果表明,在两组试验中,基因型效应(G)、环境效应(E)和基因型与环境互作效应(G×E)均达到极显著水平。环境效应分别占淮南和淮北处理平方和的89.55%和70.71%,基因型效应分别占3.10%和12.89%,互作效应分别占7.35%和16.19%。基因型与环境互作中两条显著的主成分轴分别解释了淮南60.54%和淮北56.53%的互作平方和。在本年度特定的气候条件下,15个淮南小麦品种(系)中,宁红1479、金丰1701和盐麦0816属于高产稳产品系;14个淮北小麦品种(系)中,保麦1702、淮核16174属于高产稳产品系。12个试点中,淮南以南通、扬州和金湖试点的分辨力最强;淮北以响水、徐州和宿豫试点的分辨力最强。由AMMI双标图及互作效应值分析可知,两组试验的高产品系对某些试点具有特殊适应性。     

基于AMMI模型的黄淮海夏大豆国家区试产量分析

为了解黄淮海夏大豆国家区试中各品种丰产性、 稳产性以及各试点鉴别力, 推动该地区大豆育种和推广工作, 利用 AMMI模型对 17个品种 （系） 在 8个试点的大豆产量表现进行分析。结果表明, 品种(g)、 试点(E), 品种×试点(g×E)互作、 交互效应主成份值(IPCA)均达极显著水平。丰产性前 3位品种依次为 ：‘SFy0803’ 、‘中黄 37’ 、‘沧豆 11’ , 稳定性前 3位品种依次为 ：‘邯豆 5号’ 、‘沧豆 11’ 、‘中作 J8032’ ,试点鉴别力前 3位依次为： 临猗、 临汾、 潍坊。试点的稳定性参数与经纬度、 生育期内平均气温、 降水、 日照的相关系数不显著。     

The influence of fluorescent lamps with different color temperatures and luminance levels on discrimination

Short-term memory measurement is an important method to determine study fatigue as it pertains to learning outcome. This project examines the impact of classroom-lighting on circadian rhythm. A learning-recognition model using two-character Chinese word cards formed the basis of this study. Utilizing the discriminating ability in Signal Detection Theory as an index, students’ brain fag (mental exhaustion and fatigue), short-term memory and recognition ability are tested and analyzed. The subjects are placed under T5 fluorescent lamps of 3 typical colour temperatures and with 4 luminance levels. Within a certain length of time, students’ brain fag and recognition ability of short-term memory differs under different spectrum conditions and luminance levels. Low colour temperature and low luminance has a wake-up effect that improves short-term memory. Medium colour temperature is the optimum that can keep brain function appropriately excited. Under high luminance level, brain fag is more serious and learning efficiency is lower. Brain fatigue is most pronounced under high colour temperature. Obviously longer exposure time to the Chinese characters will result in higher recognition ability. This study has important implications in how to improve learning through properly designed lighting conditions.     

甘肃省马铃薯区试品种产量性状和环境鉴别力评价分析

为筛选甘肃省2018—2019年马铃薯(Solanum tuberosum L.)品种区域试验中丰产、稳产和适应性强的品系,同时评价试点的代表性和鉴别力,本研究收集整理2018—2019年在甘肃省安定区、秦州区、渭源县、永昌县、临夏县、庄浪县6个试点种植的各育种单位育成的15个品系的产量数据,用主效可加互作可乘模型(AMMI)和基因型与环境互作分析模型(GGE)联合对产量进行基因型与环境互作分析,评价品系的丰产性、稳定性、适应性和环境的鉴别力。方差分析结果表明,马铃薯品系的产量在基因型效应(G)、环境效应(E)和互作效应(G×E)中均呈现极显著差异(P<0.01),环境效应平方和占总方差平方和最大,其次是基因型效应,互作效应占比最小。AMMI分析结果显示,丰产稳产的品系是0730-185;品系凯薯2号、0730-156和0730-185在永昌县的适应性较好,庄薯8号在安定区的适应性较好,GN-99、W1在渭源县的适应性较好,GN-99、GN-122和W1在临夏县的适应性较好;AMMI环境的鉴别力由强到弱依次为2018年的永昌县、2018年的安定区、2019年的临夏县等。GGE分析结果显示,丰产稳产的品系是GN-99;品系凯薯2号在永昌县的适应性最好,品系GN-122在渭源、安定区、秦州区、庄浪县、临夏县适应性最好;GGE环境的鉴别力由强到弱依次为2018年的永昌县、2019年的临夏县、2019年的安定区等。利用AMMI模型和GGE模型共同对甘肃省马铃薯区域试验的产量数据联合分析可以更好地评价并筛选优良品种。两种模型对基因型丰产性分析的准确性取决于其解释变异的大小,AMMI对基因型稳定性和环境鉴别力的分析优于GGE,GGE对基因型适应性分析优于AMMI。两种模型鉴定出高产稳产品种(系)有GN-99和0730-185;高适应性的品系试点组合有GN-122-临夏县、GN-122-庄浪县、GN-122-秦州区、GN-122-安定区、GN-122-渭源县、凯薯2号-永昌县;环境的鉴别力最好的两个试点为永昌县、安定区,其他试点均属于以上两试点的品种生态亚区。本研究结果为马铃薯新品种推广和后续的区域试验提供了参考。