伊朗雨养条件下硬粒小麦基因型与环境互作分析及气候因子对产量的影响研究

本研究针对地中海地区硬粒小麦(Triticum durum)生产面临的干旱胁迫挑战，通过多环境试验(METs)评估了26个基因型在伊朗5个地点的表现。研究采用AMMI(加性主效应和乘性互作)和GGE(基因型+基因型×环境)双标图模型分析基因型与环境互作(G×E)，并利用因子回归模型鉴定影响G×E的气候因子。结果表明，环境贡献了90%的产量变异，G×E互作占4%。研究筛选出G24(ICARDA选育)和G17(CIMMYT选育)等高产稳产品种，发现3-5月及11月降雨与1、4月温度共同解释了65.7%的G×E变异。该研究为选育气候适应性硬粒小麦品种提供了重要依据，对地中海地区可持续农业发展具有重要意义。

　　

在地中海地区，硬粒小麦(Triticum durum)是重要的粮食作物，年产量约3380万吨。然而，生长季降雨和温度的变化给生产带来巨大挑战，导致基因型与环境互作(G×E)显著，产量不稳定。特别是在伊朗等雨养农业区，干旱胁迫和终端高温严重影响小麦产量，亟需选育具有气候适应性的稳产品种。传统育种方法难以全面评估基因型在不同环境下的表现，而多环境试验(METs)结合现代统计分析方法，为解析G×E互作机制提供了新思路。

伊朗干旱农业研究所(Dryland Agricultural Research Institute, DARI)的研究团队开展了为期三年(2021-2024)的国家硬粒小麦区域试验。研究评估了22个优良育种系和4个国家级对照品种在5个地点和1个限水灌溉点的表现，旨在解决三个关键问题：评估国家硬粒小麦育种计划中的G×E互作；筛选高产稳产品种；鉴定影响G×E的气候因子。相关成果发表在《BMC Plant Biology》上。

研究人员采用AMMI和GGE双标图模型分析产量数据，通过因子回归模型量化气候因子的贡献。试验采用随机区组设计，在伊朗不同气候区设置17个试验环境，记录月降雨和温度数据。主要技术包括：多环境田间试验设计、AMMI稳定性分析、GGE双标图可视化、因子回归建模等。

研究结果显示，环境、基因型和G×E互作对产量变异的贡献率分别为90%、0.7%和4%。AMMI分析将G×E互作分解为三个显著的主成分轴(IPCA1-3)，累计解释59.6%的G×E变异。AMMI1双标图显示，G17和G24具有最高平均产量，其中G17表现出广泛适应性。

GGE双标图的"胜者所在"功能识别出G14、G24、G19等品种在特定环境下的优势表现。排名双标图显示G24兼具高产和稳定性，其次是G17、G22和G10。

因子回归分析表明，气候因子解释了65.7%的G×E变异，其中4月(14.7%)、3月(14.6%)、5月(11.2%)和11月(6.2%)的降雨，以及1月(9.8%)和4月(9.2%)的温度是关键驱动因素。研究还发现克尔曼沙赫和伊拉姆试验点具有最强的基因型鉴别能力。

该研究通过整合多种统计模型，系统解析了伊朗雨养条件下硬粒小麦G×E互作机制。筛选出的优良基因型G24和G17比国家级对照品种增产5-8%，且稳定性更好。研究强调4月是硬粒小麦产量形成的关键期，此时的气候条件对最终产量具有决定性影响。这些发现为国家硬粒小麦育种计划提供了重要指导，有助于选育适应气候变化的新品种。研究方法也可推广到其他作物的适应性育种中，为应对全球气候变化下的粮食安全挑战提供了新思路。