Analiza jednopowtórzeniowego doświadczenia hodowlanego z mieszańcami żyta (Secale cereale L.)

Jan Bocianowski

jan.bocianowski@up.poznan.pl
Katedra Metod Matematycznych i Statystycznych, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu (Poland)

Waldemar Brukwiński


DANKO Hodowla Roślin Sp. z o. o. z/s w Choryni, Zakład Hodowli Roślin (Poland)

Abstrakt

W pracy przedstawiono wyniki analizy doświadczenia jednopowtórzeniowego ze 165 mieszańcami żyta (Secale cereale L.). Doświadczenie założono w czterech miejscowościach (Choryń, Nagradowice, Wierzenica, Laski). Jako wzorzec zastosowano odmianę Balistic. Wzorzec wysiewano co szóste poletko. Materiał badawczy analizowano pod względem czterech cech: wysokości rośliny, wylegania, odporności na rdzę brunatną oraz plon nasion. Do poprawiania obserwacji zastosowano metodę znaną pod angielską nazwą linear variance model. W modelu uwzględnia się lokalne trendy wewnątrz bloków oraz liniowy trend zmienności glebowej w obrębie bloku. Uzyskane wyniki pozwoliły na wybranie 11,5% najlepszych mieszańców do dalszego etapu prac hodowlanych.


Słowa kluczowe:

jednopowtórzeniowe doświadczenie hodowlane, korelacja rang, mieszańce żyta, trendy lokalne

Ambroży K., Bakinowska E., Bocianowski J., Budka A., Pilarczyk W., Zawieja B. 2008. Statystyczne wspomaganie decyzji selekcyjnych na wczesnych etapach hodowli zbóż. II. Empiryczne porównanie metod oceny efektów obiektowych. Biul. IHAR 250: 29 — 39.
Google Scholar

Baird D. B., Mead R. 1991. The empirical efficiency and validity of two neighbour models. Biometrics 47: 1473 — 1487.
Google Scholar

Besag J. E., Kempton R. A. 1986. Statistical analysis of field experiments using neighbouring plots. Biometrics 42: 231 — 251.
Google Scholar

Caliński T. 1982. On some problems in analyzing non-orthogonal designs. Proceeding in computational statistics. H. C. Physica-Verlag Vien: 11 — 21.
Google Scholar

Ceranka B., Chudzik H. 1977. Doświadczenia jednopowtórzeniowe z wzrorcem. Siódme Colloquium Metodologiczne z Agro-Biometrii, PAN, Warszawa: 318 — 331.
Google Scholar

Chai F.-S., Majumdar D. 2000. Optimal designs for nearest-neighbor analysis. Journal of Statistical Planning and Inference 86: 265 — 275.
Google Scholar

Cullis B. R., Gleeson A. C. 1989. The efficiency of neighbour analysis for replicated variety trials in Australia. Journal of Agricultural Science 113: 223 — 239.
Google Scholar

Cullis B. R., Gleeson A. C. 1991. Spatial analysis of field experiments — an extension to two dimensions. Biometrics 47: 1449 — 1460.
Google Scholar

Cullis B. R., Lill W. J., Fisher J. A., Read B. J. 1989. A new procedure for the analysis of early generation variety trials. Appl. Stat. 2: 361 — 375.
Google Scholar

Domański P. 1998. Metodyka badań wartości gospodarczej odmian (WGO) roślin uprawnych. COBORU, 1998 Słupia Wielka, Wyd. I: 1 — 33.
Google Scholar

Federer W. T. 1956. Augmented designs. Hawarii. Plant Rec. 55: 191 — 208.
Google Scholar

Federer W. T. 1961. Augmented designs with one-way elimination heterogeneity. Biometrics 17: 447 — 475.
Google Scholar

Federer W. T., Raghavarao D. 1975. On augmented designs. Biometrics 31: 29 — 35.
Google Scholar

Gleeson A. C., Cullis B. R. 1987. Residual maximum likelihood estimation of a neighbour model for field experiments. Biometrics 43: 277 — 288.
Google Scholar

Green P. J., Jennison C., Seheult A. H. 1985. Analysis of field experiments by least squares smoothing. Journal of the Royal Statistical Society, Series B 47: 299 — 315.
Google Scholar

Kempton R. A. 1982. Adjustment for competition between varieties in plant breeding trials. Journal of Agricultural Science 98: 599 — 611.
Google Scholar

Kempton R. A. 1984. The design and analysis of unreplicated field trials. Vorträge für Pflanzenzüchtung 7: 219 — 242.
Google Scholar

Kempton R. A., Seraphin J. C., Sword A. M. 1994. Statistical analysis of two-dimensional variation in variety yield trials. Journal of Agricultural Science, Cambridge 122: 335 — 342.
Google Scholar

Kempton R. A., Talbot M. 1988. The development of new crop varieties. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society) 151: 327 — 341.
Google Scholar

Lin C. S., Poushinsky G. 1983. A modified augmented design for an early stage of plant selection involving a large number of test lines without replication. Biometrics 39: 553 — 561.
Google Scholar

Lin C. S., Poushinsky G. 1985. A modified augmented design (type 2) for rectangular plots. Can. J. Plant Sci. 65: 743 — 749.
Google Scholar

Martin R. J. 1998. Optimal designs for small-sized blocks under dependence. J. Combin. Inform. System Sci. 23: 95 — 124.
Google Scholar

Martin R. J., Eccleston J. E. 1991. Efficient block designs for correlated observations. Australian Journal of Statistics 33: 299 — 311.
Google Scholar

Martin R. J., Eccleston J. E., Gleeson A. C. 1993. Robust linear block designs for a suspected LV model. Journal of Statistical Planning and Inference 34: 433 — 450.
Google Scholar

McClelland C. K. 1926. New methods with check plots. Journal of the American Society of Agronomy 18: 566 — 575.
Google Scholar

Nawrocki Z. 1967. Teoria i praktyka doświadczalnictwa rolniczego. PWRiL, Warszawa.
Google Scholar

Paterson R. G. 1994. Agricultural field experiments. Design and analysis. Marcel Dekker, Inc. New York.
Google Scholar

Patterson H. D., Silvey V., Talbot B., Weatherup C. 1977. Variability of yields of cereal varieties in U.K. trials. Journal of Agricultural Science 89: 238 — 245.
Google Scholar

Payne, R., Murrey, D., Harding, S., Baird, D., Soutou, D., Lane, P. (2003). GenStat for Windows (7th edition) – Introduction. VSN International, Oxford, England.
Google Scholar

Piepho H. P., Ogutu O. 2007. Simple state-space models in a mixed model framework. The American Statistician 61: 224 — 232.
Google Scholar

Piepho H. P., Richter C., Williams E. 2008. Nearest neighbour adjustment and linear variance models in plant breeding trials. Biometrical Journal 50: 164 — 189.
Google Scholar

Piepho H. P., Williams E. 2010. Linear variance models for plant breeding trials. Plant Breeding 129: 1 — 8.
Google Scholar

Pilarczyk W. 1977. Optymalizacja wielkości serii doświadczeń w czasie i przestrzeni. Siódme Colloquium Metodologiczne z Agro-Biometrii, PAN, Warszawa: 272 — 282.
Google Scholar

Stroup W. W., Mulitze D. K. 1991. Nearest neighbour adjusted best linear unbiased prediction. American Statistician 45: 194 — 200.
Google Scholar

Talbot M. 1984. Yield variability of crop varieties in the U.K. Journal of Agricultural Science. Cambridge 102: 315 — 321.
Google Scholar

Williams E. R. 1986. A neighbour model for field experiments. Biometrika 73: 279 — 287.
Google Scholar

Williams E. R., John J. A., Whitaker D. 2006. Construction of resolvable spatial row-column designs. Biometrics 62: 103 — 108.
Google Scholar

Wu T., Dutilleul P. 1999. Validity and efficiency of neighbor analysis in comparison with classical complete and incomplete block analyses of field experiments. Agronomy Journal 91: 721 — 731.
Google Scholar

Wu T., Mather D. E., Dutilleul P. 1998. Application of geostatistical and neighbour analyses to data from plant breeding trials. Crop Science 38: 1545 — 1553.
Google Scholar

Pobierz


Opublikowane
03/31/2010

Cited By / Share

Bocianowski, J. i Brukwiński, W. (2010) „Analiza jednopowtórzeniowego doświadczenia hodowlanego z mieszańcami żyta (Secale cereale L.)”, Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin, (255), s. 37–45. doi: 10.37317/biul-2010-0046.

Autorzy

Jan Bocianowski 
jan.bocianowski@up.poznan.pl
Katedra Metod Matematycznych i Statystycznych, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Poland

Autorzy

Waldemar Brukwiński 

DANKO Hodowla Roślin Sp. z o. o. z/s w Choryni, Zakład Hodowli Roślin Poland

Statystyki

Abstract views: 194
PDF downloads: 41


Licencja

Prawa autorskie (c) 2010 Jan Bocianowski, Waldemar Brukwiński

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.

Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:

  1. Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
  2. Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
  3. Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
  4. Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
  5. Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
  6. Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
  7. Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.

Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:

  1. Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
  2. Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
  3. Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
  4. Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
  5. Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.

Inne teksty tego samego autora

<< < 1 2 3 4