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题名SHMM模型在浙江省早籼稻新品系区域试验中的应用
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作者
杨海龙
蔡金洋
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机构
嘉兴市农业科学研究院
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出处
《浙江农业科学》
2022年第3期440-442,共3页
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基金
长江中下游籼稻优质高产高效新品种培育“高产高效早籼稻新品种选育”(2017YFD0100301)
浙江省常规早籼稻新品种选育(2021C02063-4)。
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文摘
采用SHMM模型分析了2020年浙江省早籼稻联合品种比较试验参试新品系的稳产性、适应性和各试点的辨别能力。对嘉兴试点各参试早籼品系的产量及其构成因素的发展变化规律进行分析。结果表明,温1938属于高产稳定性材料,台早19-114、绍籼1905和甬籼811属于低产低稳定性材料。试点中金华市农业科学研究院辨别力最强,其次是中国水稻研究所,辨别力较低的是浙江省农业科学院。
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关键词
早籼稻
shmm模型
产量
产量构成因素
参试点
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分类号
S511
[农业科学—作物学]
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题名重庆春大豆区试平移乘积模型分析
被引量:1
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作者
杜成章
张继君
陈红
张晓春
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机构
重庆市农业科学院特色作物研究所
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第26期15869-15870,共2页
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基金
重庆市自然科学基金重点项目(cstc
2009BA1033)
+3 种基金
重庆市科技计划重大攻关项目(cstc
2010AA1024)
重庆市科技创新能力建设项目(cstc
2009CB1007)
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文摘
[目的]找到具有适应性广、高产、稳产的品种和具有较好代表性的区试试点。[方法]采用平移乘积(SHMM)模型分析方法对2009年重庆市春大豆区域试验进行分析。[结果]大豆品种长江春1号属于高产稳产性品种,秋毛大豆属于低产不稳定品种,其余包括对照在内的所有品种稳定性参数欧氏距离(Dg)都在6.13~7.13。辨别能力最强的试点是梁平,其次是北碚,辨别能力最差的试点是巴南。[结论]研究结果为重庆市大豆生产提供了一定的参考依据。
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关键词
平移乘积模型(shmm)
交叉互作
大豆
区域试验
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Keywords
shmm
Cross-interaction
Soybean
Regional trial
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分类号
S565.1
[农业科学—作物学]
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