Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Глава10.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
700.42 Кб
Скачать

55. Параметры среды как фона для отбора образцов картофеля

Среда

+Ej

Ej

sEj

tj

Pj

1

13,21

4,24

–0,65

32,1

0,926

0,297

2

9,62

0

–4,24

0

0,673

0

3

20,63

2,58

6,77

12,5

0,624

0,078

4

12,23

2,41

–1,63

19,7

0,934

0,184

5

13,91

4,98

0,05

35,8

0,924

0,331

6

13,56

4,89

–0,30

36,0

0,558

0,201

Примечание. Среды 1, 2 – два года испытания в Нью-Брунсвике; 3, 4 – в Нова-Скотии; 5, 6 – в Принс-Эдвард-Айленде.

Дисперсионный анализ позволил установить достоверность различий между средами, а также взаимодействия генотип-среда. Максимальная продуктивность у образцов в среде 3, минимальная — в среде 2; наибольшая дифференцирующая способность — в средах 5, 6, 1.Относительная дифференцирующая способность колебалась от 0 у среды 2 до 36% у среды 6. Среды 5, 6 и 1 можно считать анализирующими фонами, так как здесь выявлено наибольшее генотипическое разнообразие признака. Среда 2 служит нивелирующим фоном (минимальные различия при низком эффекте среды Е2 – 4,24).

Наибольшей типичностью обладали среды 1, 4 и 5, что свидетельствует о действии условий года и местности на ранги генотипов. По предсказующей способности выделились среды 1, 5, 6. Можно сделать вывод, что в провинции Нью-Брунсвик (среды 1 и 2) предсказующая способность среды больше зависит от погодных условий, в отличие от провинций Нова-Скотиа и Принс-Эдвард-Айленд. Наиболее благоприятные условия для объективного отбора образцов для всего региона испытания в провинции Принс-Эдвард-Айленд.

При оценке типичности возникает вопрос, какие среды следует считать «точкой отсчета». Р. Комсток разработал концепцию целевой совокупности сред, которая включает среды, обеспечивающие сходные результаты ранжирования генотипов в изучаемом наборе, т.е. лучший генотип будет лучшим в каждой среде такой совокупности. Дальнейшее развитие эта идея получила в работе П.Фокса, А.Росиелла. Они предложили долговременные средние данные набора сортов в такой совокупности сред считать центром цели, т.е. точкой отсчета для оценки типичности всех сред совокупности.

А.В.Кильчевским [11] предложен способ приложения концепции «целевой совокупности сред». Селекционный материал оценивается в процессе селекционно-семеноводческой работы и производственного возделывания в шести основных совокупностях сред. Каждая из них представляет собой погодно-климатические и агротехнические условия в различные годы испытания в следующих пунктах: генбанки, научно-исследовательские учреждения, создающие сорт; научно-исследовательские и опытные учреждения, проводящие экологическое сортоиспытание; сеть сортоучастков государственного сортоиспытания; специализированные семеноводческие хозяйства; хозяйства, занимающиеся производством данной культуры.

Идеальной точкой отсчета в «целевой совокупности сред» были бы среднемноголетние значения признака у сортов в условиях производства, усредненные по ряду пунктов региона, для которого ведут селекцию. Однако, как правило, такие данные отсутствуют. Поэтому точкой отсчета для оценки типичности среды и ее предсказуемости могут служить среднемноголетние значения признаков по группе сортов, используемых в качестве стандартов в государственном сортоиспытании в регионе. Такая совокупность сред (ГСИ) наиболее обширна по сравнению с другими (за исключением производственного использования сортов). Таким путем можно оценить основные параметры в любой их совокупности, предшествующей государственному сортоиспытанию.

Целесообразно на всех этапах селекции культуры в регионе использовать 3—4 единых сорта-стандарта для эффективного контроля за фоном отбора. Это даст возможность рассматривать отдельные этапы селекционного процесса как единое целое, обосновать методические подходы к выбору пунктов экологического сортоиспытания, правильность расположения селекционных учреждений, ГСУ, выбор агроприемов, соответствующих селекционной задаче.

Целесообразно использовать для оценки среды как параметрические методы, так и непараметрические (кластерный анализ), что позволяет получать более полную информацию о совокупности сред.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]