埃塞俄比亚东部Gojjam地区面包小麦(Triticum aestivum L.)基因型与环境互作及产量稳定性分析

本研究针对埃塞俄比亚东部Gojjam地区面包小麦品种适应性差、产量波动大的问题，通过两年八环境的田间试验，结合AMMI和GGE双标图分析，揭示了环境因素(66.83%)对产量影响最大，基因型×环境互作(GEI)占31.96%。鉴定出高产稳产品种Ogolcho(4.55 t ha-1)和Danda'a(4.18 t ha-1)，为当地小麦品种选择提供了科学依据，对提升区域粮食安全具有重要意义。

　　

在全球粮食安全面临挑战的背景下，面包小麦(Triticum aestivum L.)作为养活三分之一人口的主粮作物，其产量稳定性至关重要。埃塞俄比亚作为非洲重要小麦产区，却长期受限于品种适应性差、管理粗放和环境异质性等问题。特别是在东部Gojjam地区，尽管小麦种植面积占全国前列，但平均单产仅3.2 t ha^-1，远低于品种潜力值5-6 t ha^-1。这种"品种-环境错配"现象导致新品种在陌生环境中频繁失败，严重制约着当地粮食生产能力。

为破解这一困局，Debre Markos大学农业与自然资源学院的研究团队开展了一项系统性研究。他们在2020-2022年间，选择Machakel、Debre Elias等四个典型小麦产区建立多点试验，采用随机完全区组设计(RCBD)评估六个主推品种的农艺性状表现。研究创新性地整合AMMI(加性主效应和乘积交互作用)模型与GGE(基因型+基因型×环境互作)双标图分析，首次全面解析了该地区小麦生产的限制因素与品种适应规律。成果发表在《Heliyon》期刊，为热带高原小麦育种提供了重要范式。

关键技术方法
研究团队在两年内构建包含8个环境(4地点×2年份)的多环境试验网络，采用三重复RCBD设计，测定抽穗期、株高、穗粒数等9个关键性状。通过AMMI模型分解基因型(G)、环境(E)和GEI效应，计算稳定性参数(ASV)；运用GGE双标图进行环境分类和基因型排名；结合线性回归系数(bi)和偏离回归方差(S²di)评估品种适应性。所有数据分析采用SAS 9.4和R metan包完成。

研究结果

1. 联合方差分析揭示关键影响因素
数据表明环境效应解释66.83%的产量变异，显著高于基因型(4.98%)和GEI(31.96%)。其中Baso-Liben环境单产最高(5.56 t ha^-1)，比最低产的Machakel(2.3 t ha^-1)高出141%，凸显环境筛选的重要性。品种Ogolcho以4.55 t ha^-1的平均产量显著优于其他基因型(P<0.01)，其稳定性参数ASV=0.948，展现出"高产+稳产"的双优特性。

2. AMMI模型解析互作机制
前两个交互主成分(IPCA1-2)累计解释95.69%的GEI变异。双标图显示Ogolcho(G2)与高产区Baso-Liben(E2)形成强正互作，而Kingbird(G5)在多数环境中表现消极。稳定性分析发现Wane(G6)的IPCA1得分仅-0.1117，是适应性最广的品种。

3. GGE双标图划定适宜种植区
研究将8个测试环境划分为两个生态区：第一区(E1-E4)适宜种植Ogolcho，第二区(E5-E8)以Danda'a为优势品种。Gozamin(E5)被鉴定为最具代表性的测试环境，其与理想环境的夹角仅15°，是品种筛选的理想场所。

结论与意义
该研究首次明确了环境因素是制约埃塞俄比亚东部小麦产量的首要因素(贡献率66.83%)，而GEI效应(31.96%)决定品种适应性边界。通过多维度分析，推荐Ogolcho作为广适性主推品种，在Baso-Liben等高地表现尤为突出；同时划定Debre Elias-Gozamin为最佳种植带。这套整合AMMI-GGE的分析框架，为热带小麦育种提供了可复制的环境靶向选育策略，对实现联合国SDG2零饥饿目标具有实践价值。研究强调未来育种应关注GEI特异性，通过"环境模块化"设计实现品种精准推广，这对类似生态区的小麦生产具有重要借鉴意义。