基于贝叶斯线性与分段回归模型的甜瓜基因型适应性及稳定性分析

为解决甜瓜基因型在多样化环境中的适应性评估问题，研究人员采用Eberhart-Russell简单回归模型和Cruz分段回归模型，结合传统与贝叶斯(Bayesian)方法，对13个黄皮甜瓜杂交种进行稳定性分析。研究发现G1(HA-01)和G4(HA-04)在8种环境中表现优异，为品种选育提供可靠依据。该方法显著提升结果可信度与筛选效率。

　　

这项研究通过创新性地结合经典统计与贝叶斯(Bayesian)方法，对13个黄皮甜瓜杂交种在8种不同环境下的表现进行系统评估。团队采用两种核心模型：Eberhart-Russell简单线性回归模型和Cruz分段回归模型，从传统频率学派和贝叶斯概率视角双重验证结果可靠性。

数据分析显示，简单回归模型对平均产量数据的拟合度更优。在众多测试基因型中，G1(HA-01)和G4(HA-04)两个杂交种展现出卓越的环境适应性和产量稳定性，其跨环境种植潜力尤为突出。研究采用的贝叶斯方法有效提升了参数估计的精确度，为农业育种中的基因型筛选提供了更科学的决策支持。

值得注意的是，分段回归模型虽然能捕捉非线性响应，但在本研究中表现略逊于线性模型。该发现为后续实验设计提供了重要参考——建议优先采用计算效率更高的简单回归进行初筛。研究者强调，需通过扩大环境样本量和补充实验来进一步验证结论的普适性。