Особености на продуктивността и стабилността на сортове зимно хексаплоидно тритикале с различен географски произход. II. Моделиране на добива и сравнимост на групи от генотипове
DOI :
https://doi.org/10.61308/UWJB4580Ключови думи :
моделна продуктивност; географски произход; комплексна стабилност; тритикале; относителен добивАбстракт
С цел да се разработи, предложи и приложи метод за сравняване на продуктивността и стабилността на генотипове тритикале с различен географски произход, са изследвани две колекции от 14 български и 17 полски сорта от културата в 4 контрастни периода на отглеждане (2019/2020; 2020/2021; 2021/2022; 2022/2023). Разработен е, приложен и оценен модел, базиран на относителен добив за анализ на продуктивните възможности на даден генотип да реализира продуктивност над средната при изследване на географски диференцирани съвкупности от генотипове. Определени са параметрите за стабилност на моделирания добив съгласно методите на Eberhart and Russell, Shukla, Wricke, AMMI stability analysis и Environment Adjusted Yield Model. Резултатите за продуктивността показват, че приложеният модел и резултатите за моделирания добив дават възможност изследваните съвкупности от български и полски сортове да бъдат сравнявани по между си, а също така да бъдат сравнявани и отделните генотипове между двете групи с различен географски произход. С най-висока моделна продуктивност се характеризират сортовете Салто, Толедо, Казино, Теран и Бумеранг. Най-висока комплексна стабилност на база на моделирания добив е установена при сортовете Бумеранг, Ирник, Благовест, Траперо и Ремико, а с ниска комплексна стабилност са Мусала, Силверадо, Казино и Алгосо. При оценка на стабилността на отделните групи, всички използвани параметри, основани на моделирания добив показват, че при изследваните условия на средата българските сортове се характеризират с по-висока стабилност, спрямо полските.
Литература (библиография)
Barnett, R. D., Blount, A. R., Pfahler, P. L., Bruckner, P. L., Wesenberg, D. M., & Johnson, J. W. (2006). Environmental stability and heritability estimates for grain yield and test weight in triticale. Journal of applied Genetics, 47, 207-213.
Bento, V. A., Ribeiro, A. F., Russo, A., Gouveia, C. M., Cardoso, R. M., & Soares, P. M. (2021). The impact of climate change in wheat and barley yields in the Iberian Peninsula. Scientific reports, 11(1), 15484.
Bevington, P. R., & Robinson, D. K. (2003). Data reduction and error analysis. McGrawHill, New York.
Blanca Mena, M. J., Alarcón Postigo, R., Arnau Gras, J., Bono Cabré, R., & Bendayan, R. (2017). Non-normal data: Is ANOVA still a valid option?. Psicothema, 2017, vol. 29, num. 4, p. 552-557.
Eberhart, S.A. & Russell, W.A. (1966). Stability parameters for comparing varieties. Crop Sci., 6: 36-40.
Fu, H., Lu, J., Li, J., Zou, W., Tang, X., Ning, X., & Sun, Y. (2025). Winter Wheat Yield Prediction Using Satellite Remote Sensing Data and Deep Learning Models. Agronomy, 15(1), 205.
Furman, B. J., Qualset, C. O., Skovmand, B., Heaton, J. H., Corke, H., & Wesenberg, D. M. (1997). Characterization and analysis of North American triticale genetic resources. Crop Science, 37(6), 1951-1959.
Gauch, H.G. (1992). AMMI Analysis of Factorial Designs. Statistical analysis of regional yield trials. Elsevier, New York
Gauch Jr, H. G., Piepho, H. P., & Annicchiarico, P. (2008). Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE: Further considerations. Crop science, 48(3), 866-889.
Giunta, F., Motzo, R., & Deidda, M. (1999). Grain yield analysis of a triticale (× Triticosecale Wittmack) collection grown in a Mediterranean environment. Field crops research, 63(3), 199-210.
Kozak, M., & Piepho, H. P. (2018). What's normal anyway? Residual plots are more telling than significance tests when checking ANOVA assumptions. Journal of agronomy and crop science, 204(1), 86-98.
Meraj, G., Kanga, S., Ambadkar, A., Kumar, P., Singh, S. K., Farooq, M., ... & Sahu, N. (2022). Assessing the yield of wheat using satellite remote sensing-based machine learning algorithms and simulation modeling. Remote Sensing, 14(13), 3005.
Michel, L., & Makowski, D. (2013). Comparison of statistical models for analyzing wheat yield time series. PloS one, 8(10), e78615.
Motzo, R., Giunta, F., & Deidda, M. (2001). Factors affecting the genotype× environment interaction in spring triticale grown in a Mediterranean environment. Euphytica, 121(3), 317-324.
Muratov, A. A., Epifantsev, V. V., & Tuaeva, E. V. (2023). Triticale potential model in the conditions of the Amur region. In E3S Web of Conferences (Vol. 381, p. 01105). EDP Sciences.
Palosuo, T., Kersebaum, K. C., Angulo, C., Hlavinka, P., Moriondo, M., Olesen, J. E., ... & Rötter, R. (2011). Simulation of winter wheat yield and its variability in different climates of Europe: A comparison of eight crop growth models. European Journal of Agronomy, 35(3), 103-114.
Pilipenko, J. S., & Grib, S. I. (2023). Evaluation of collection varieties of spring triticale for adaptive capacity and stability. Agriculture and breeding in Belarus, (59), 254-261. (Ru)
Shukla, G.K. (1972). Some statistical aspects of partitioning genotype-environmental components of variability. Heredity, 29: 237-245.
Stoyanov, H., Baychev, V., Petrova, T., & Mihova, G. (2017a). Triticale cultivars suitable for growing under high level of abiotic stress. Journal of Mountain Agriculture on the Balkans (JMAB), 20(6), 223-242.
Stoyanov, H., Baychev V. & Mihova G. (2017b). Analysis and assessment of yield ranking models in Triticale (×Triticosecale Wittm.) in contrasting environmental conditions. Journal of Tekirdag Agricultural Faculty. The Special Issue of 2-nd International Balkan Agriculture Congress, May 16-18, 2017, 83-90.
Stoyanov, H. (2021). Environment Adjusted Yield Model for Ranking and Stability Assessment of Winter Triticale (X Triticosecale Wittm.) Genotypes. International Journal of Innovative Approaches in Agricultural Research, 5(1), 141-157
Stoyanov, H. (2023). Influence of drought on the heading in Bulgarian triticale cultivars. Bulgarian Journal of Crop Science, 60(5), 3-16.
Stoyanov, H., & Baychev, V. (2023). Analysis of genotype x environment interaction in triticale lines with AMMI and PCA. AgroLife Scientific Journal, 12(2), 190-199.
Stoyanov, H. (2024). Productivity and Stability Characteristics of Winter Hexaploid Triticale Cultivars with Different Geographical Origins. I. Real Yield Features. Journal of Mountain Agriculture on the Balkans, 27, 6, 220–244.
Touré, A., Major, D. J., & Lindwall, C. W. (1995). Comparison of five wheat simulation models in southern Alberta. Canadian journal of plant science, 75(1), 61-68.
Tsenov, N., Atanasova, D. & Gubatov, T. (2013). Genotype x environment effects on the productivity traits of common wheat. I. Nature of interaction. Scientific Works of Institute of Agriculture – Karnobat, 3(1): 57-70.
Tsenov, N., Gubatov, T. & Yanchev, I. (2022). Indices for assessing the adaptation of wheat in the genotype x environment interaction. Rastenievadni nauki 59(2) 16-34 (Bg).
Wricke, G. (1962). Über eine Methode zur Erfassung der ökologischen Streubreite. Zeitschrift für Pflanzenzüchtung, 47: 92-96.
Yan, W., & Kang, M. S. (2002). GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists, and agronomists. CRC press.
Yan, W., Kang, M. S., Ma, B., Woods, S., & Cornelius, P. L. (2007). GGE biplot vs. AMMI analysis of genotype‐by‐environment data. Crop science, 47(2), 643-653.
Yan, W. (2008). Use of Heritability Adjusted Relative Values (HARV) in Variety Trial Summary. ECORC, Jan 2008.
Yan, W., & Holland, J. B. (2010). A heritability-adjusted GGE biplot for test environment evaluation. Euphytica, 171(3), 355-369.
Yau, S. K., & Hamblin, J. (1994). Relative yield as a measure of entry performance in variable environments. Crop Science, 34(3), 813-817.
Zenkina, K. V. (2020). Ecological stability of triticale samples in the conditions of the Khabarovsk territory. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 547, No. 1, p. 012047). IOP Publishing.
Файлове за сваляне
Публикуван
Лиценз
Авторски права (c) 2025 Растениевъдни науки
Публикация с Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
