강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66%, 품종-환경간 상호작용변이가 21%, 지역간 변이가 13%였다. 21%의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92%) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120%
강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자-환경간 상호작용을 평가하는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량성 반응의 변화양상을 토대로 유전자-환경간간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다. 1. 각 시험지에 대한 수량안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품종이었다. 2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전 변이중 품종변이가 66%, 품종-환경간 상호작용변이가 21%, 지역간 변이가 13%였다. 21%의 품종-환경간 상호작용 변이는 주성분분석을 통하여 제1주성분치(IPCAl)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의(92%) 해석되었다. 3. 품종들의 지역간 수량성 변화패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종-환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분분석치와 시험지별 재배기간동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저온도, 최소상대습도, 일조시수 강수량 등이었다. 4. 비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼 등에었고, 춘천에는 진미벼 상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진부찰벼, 삼천벼, 둔내벼 , 운봉벼, 진부올벼가 적응성이 있었다. 0.57, Fe 0.414, p 94.68, fat 3.74, protein 3.08, lactose 4.68,4. In case of processed market cow′s milk ; Ca 134.72, K 142.74, Mg 10.33, Na 45.07, Zn 0.50, Fe 0.650, p 92.48, fat 3.72, protein 3.07, lactose 4.74. According to the group of market milk(milk, fortified market row′s milk, processed market cow′s milk), the mean concentration of Ca and Fe were significantly higher in fortified and processed milk than milk(p<0.05). There were no significant differences in macronutrient(fat, protein, lactose) and mineral contents between pasteurized milk and UHT(ultra high temperature) treated milk($\alpha$=0.05). The labeled "Nutritional Facts" of market milk were satisfied with "Labeling Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120%
The Rural Development Administration (RDA) of Korea now operates a system called Rice Variety Selection Tests (RVST), which are now being implemented in eight Agricultural Research and Extension Services located in eight province RVST's objective is to provide accurate yield estimates and to select ...
The Rural Development Administration (RDA) of Korea now operates a system called Rice Variety Selection Tests (RVST), which are now being implemented in eight Agricultural Research and Extension Services located in eight province RVST's objective is to provide accurate yield estimates and to select well-adapted varieties to each province. Systematic evaluation of entries included in RVST is a highly important task to select the best-adapted varieties to specific location and to observe the performance of entries across a wide range of test sites within a region. The rice yield data in RVST for ordinary transplanting in Kangwon province during 1997-2000 were analyzed. The experiments were carried out in three replications of a random complete block design with eleven entries across five locations. Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model was employed to examine the interaction between genotype and environment (G$\times$E) in the biplot form. It was found that genotype variability was as high as 66%, followed by G$\times$E interaction variability, 21%, and variability by environment, 13%. G$\times$E interaction was partitioned into two significant (P<0.05) principal components. Pattern analysis was used for interpretation on G$\times$E interaction and adaptibility. Major determinants among the meteorological factors on G$\times$E matrix were canopy minimum temperature, minimum relative humidity, sunshine hours, precipitation and mean cloud amount. Odaebyeo, Obongbyeo and Jinbubyeo were relatively stable varieties in all the regions. Furthermore, the most adapted varieties in each region, in terms of productivity, were evaluated.
The Rural Development Administration (RDA) of Korea now operates a system called Rice Variety Selection Tests (RVST), which are now being implemented in eight Agricultural Research and Extension Services located in eight province RVST's objective is to provide accurate yield estimates and to select well-adapted varieties to each province. Systematic evaluation of entries included in RVST is a highly important task to select the best-adapted varieties to specific location and to observe the performance of entries across a wide range of test sites within a region. The rice yield data in RVST for ordinary transplanting in Kangwon province during 1997-2000 were analyzed. The experiments were carried out in three replications of a random complete block design with eleven entries across five locations. Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) model was employed to examine the interaction between genotype and environment (G$\times$E) in the biplot form. It was found that genotype variability was as high as 66%, followed by G$\times$E interaction variability, 21%, and variability by environment, 13%. G$\times$E interaction was partitioned into two significant (P<0.05) principal components. Pattern analysis was used for interpretation on G$\times$E interaction and adaptibility. Major determinants among the meteorological factors on G$\times$E matrix were canopy minimum temperature, minimum relative humidity, sunshine hours, precipitation and mean cloud amount. Odaebyeo, Obongbyeo and Jinbubyeo were relatively stable varieties in all the regions. Furthermore, the most adapted varieties in each region, in terms of productivity, were evaluated.
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문제 정의
본 연구는 다지역 검정시험의 평가방법으로 유용성이 인정된 AMMI 모델을 이용하여 유전자환경 간의 상호작용을 분석하고 검정시험 자체에 대한 구조적인 내용을 검토함과 동시에 시험지에 적응할 수 있는 품종을 알아보기 위해서 수행되었다.
제안 방법
또한 유전자환경 간의 상호작용을 이해하기 위하여 군집 분석 (Cornelius et al, 1993)과 Ordination을 수행하였다. 군집 분석에서는 군집 내의 평균 제곱차가 가장 적은 순으로 그룹을 지어 나가는 Ward 방법(Ward, 1963)을 사용하였다.
분석 결과를 비교해보기 위해서 지금까지 사용하여 왔던 Finlay와 Wilkinson(1963), Eberhart(1966) 등의 회귀분석으로 품종의 안정성을 평가해 본 후, 상가적 요인뿐만 아니라 주성분 분석과 비정칙 분해에 의한 상승적 요인까지 포함하는 아래와 같은 AMMI 모델을 이용하여 수량성을 평가하였다.
군집 분석에서는 군집 내의 평균 제곱차가 가장 적은 순으로 그룹을 지어 나가는 Ward 방법(Ward, 1963)을 사용하였다. 이 결과와 주성분 분석 결과를 biplot형식으로 품종의 환경에 따른 수량성을 살펴보았고 각 시험지에 대한 품종의 적응성도 평 가하였다.
품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경 요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려 품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자 환경간 상호작용을 평가흐}는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다. 이를 위해서 기존에 활용되어 온 회귀분석 모델로서 안정성을 분석하였고 AMMI model로서 지역별 수량 성 반응의 변화 양상을 토대로 유전자환경 간의 상호작용을 해석하면서 각 시험지별 적응성 품종과 지역적 특성을 검토하였다.
대상 데이터
강원도 지역에 적응성이 있는 품종을 선정하기 위해서 5개 시험지에서 11개 품종으로 1997년부터 2000년 동안에 수행된 결과를 분석하였다. 품종이 가지고 있는 유전적 특성은 환경 요인과의 상호작용을 거쳐 발현되므로 장려 품종을 선정하기 위하여 수행하는 다지역검정에서 이 유전자 환경간 상호작용을 평가흐}는 것은 품종의 환경안정성과 지역적응성을 올바르게 파악하는 데 매우 중요하다.
본 시험은 1997-2000년 4년간 강원도내 5개 시험지에서 11품종으로 수행된 장려품종선발시험 결과 및 같은 기간의 기상자료를 이용하여 분석하였다. 시험 재료는 주로 조생종으로 오대벼, 오봉벼, 운봉벼, 진부벼, 진미벼, 진부 올벼, 신운봉벼, 상주벼, 둔내벼, 삼천벼, 진 부찰벼 등 강원도 지역에 재배되고 있는 품종들이다.
주당 묘수와 시비량 및 재배관리는 작물시험장 재배법에 따랐다. 상호작용의 해석을 위해 사용된 지리자료는 시험지의 위도, 경도, 표고 등을 사용하였다. 철원, 춘천, 강릉은 같은 지역소재의 기상대 자료를 활용하였고, 정선과 고성은 인근 지역 의 영월 및 속초기상대 자료로 대체하여 5월부터 10월까지의 순별 평균 자료를 주성분 분석치와의 상관분석에 이용하였다 .
본 시험은 1997-2000년 4년간 강원도내 5개 시험지에서 11품종으로 수행된 장려품종선발시험 결과 및 같은 기간의 기상자료를 이용하여 분석하였다. 시험 재료는 주로 조생종으로 오대벼, 오봉벼, 운봉벼, 진부벼, 진미벼, 진부 올벼, 신운봉벼, 상주벼, 둔내벼, 삼천벼, 진 부찰벼 등 강원도 지역에 재배되고 있는 품종들이다. 소백벼, 남원벼, 화성벼, 청명벼, 장안벼, 서안벼, 화선찰벼, 신선찰벼, 봉광벼, 일품벼, 대안벼, 대진벼, 서진벼 등의 품종은 시험지에 따라 포함되기도 하였지만, 결측치가 많아 분석에서는 제외하였다.
소백벼, 남원벼, 화성벼, 청명벼, 장안벼, 서안벼, 화선찰벼, 신선찰벼, 봉광벼, 일품벼, 대안벼, 대진벼, 서진벼 등의 품종은 시험지에 따라 포함되기도 하였지만, 결측치가 많아 분석에서는 제외하였다. 시험은 강원도의 중간 지점인 춘천을 중심으로, 서북쪽의 철원, 남쪽 고지대인 정선, 동쪽 해안지인 강릉, 북쪽 동해안 지인 고성, 남쪽 평야지 인 원주 등 6개소에서 수행되었으나, 원주는 해에 따라 공시 품종이 일정하지 못하여 타 지역과 비교할 수가 없어 제외하였다.
상호작용의 해석을 위해 사용된 지리자료는 시험지의 위도, 경도, 표고 등을 사용하였다. 철원, 춘천, 강릉은 같은 지역소재의 기상대 자료를 활용하였고, 정선과 고성은 인근 지역 의 영월 및 속초기상대 자료로 대체하여 5월부터 10월까지의 순별 평균 자료를 주성분 분석치와의 상관분석에 이용하였다 .
데이터처리
기상요인별로 시험지에 따른 품종의 적응성에 기여하는 정드를 알아보기 위해서 AMMI 모델에 의한 분산분석을 하였다. 유전자환경 간의 상호작용이 차지하고 있는 변이가 전체닌이의 21%였고, 이는 수량에 대한 환경안정성에 있어서 이 부분이 큰 기여를 하고 있으나 앞의 회귀식 분석모델로는 전체 상호작용 변이 중에 18%밖에 설명할 수 없었다.
이론/모형
또한 유전자환경 간의 상호작용을 이해하기 위하여 군집 분석 (Cornelius et al, 1993)과 Ordination을 수행하였다. 군집 분석에서는 군집 내의 평균 제곱차가 가장 적은 순으로 그룹을 지어 나가는 Ward 방법(Ward, 1963)을 사용하였다. 이 결과와 주성분 분석 결과를 biplot형식으로 품종의 환경에 따른 수량성을 살펴보았고 각 시험지에 대한 품종의 적응성도 평 가하였다.
춘천, 원주, 철원에서는 4월 25일 파종, 5월 25일 이앙, 그리고 정선, 강릉, 고성에서는 4월 20일 파종, 5월 20일에 이앙하였다. 주당 묘수와 시비량 및 재배관리는 작물시험장 재배법에 따랐다. 상호작용의 해석을 위해 사용된 지리자료는 시험지의 위도, 경도, 표고 등을 사용하였다.
성능/효과
1.각 시험지에 대한 수량 안정성 평가를 위한 회귀분석 결과 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼, 운봉벼 등이 안정성이 있는 품 종이었다.
2. AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전변 이 중 품종 변이가 66%, 품종환경 간 상호작용 변이가 21%, 지역간 변이가 13%였다. 21%의 품종환경 간 상호작용 변이는 주성분 분석을 통하여 저11주 성분치 (IPCA1)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의 (92%) 해석되었다.
AMMI 분석에 의한 수량성에 대한 분산분석 결과 전변 이 중 품종 변이가 66%, 품종환경 간 상호작용 변이가 21%, 지역간 변이가 13%였다. 21%의 품종환경 간 상호작용 변이는 주성분 분석을 통하여 저11주 성분치 (IPCA1)와 제2주성분치 (IPCA2)에 의해서 거의 (92%) 해석되었다.
3.품종들의 지역 간 수량성 변화 패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량 변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분 분석치와 시험지별 재배기간 동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저 온도, 최소 상대습도, 일조시수 강수량 등이었다.
4.비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운 봉벼, 오대벼, 오봉벼 등이었고, 춘천에는 진미벼상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진 부찰벼, 삼천벼, 둔내벼, 운봉벼, 진부 올벼가 적응성이 있었다.
6, 7월 하순의 군락최저 온 도가 낮았고 10월의 최저 상대습도가 낮았으며 평균 운량이 6월 초순부터 9월 중순까지 낮았던 반면에 6월 초순 7월 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 많았고 7월 초중순 8월 초 S의 강수량이 높았던 철원에는 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼, 진 부찰벼, 상주벼가 적응성이 있었다. 6, 7월 하순의 군깍최저온도가 높았고 10월의 최저 상대습도가 높았으며 평균 운 량이 6월 초순부터 9월 중순까지 낮았던 반면에 6월 초순, 7숼 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 많고 7월 초, 중순 8월 초순의 강수량이 높았던 지역인 춘천에는 진미벼, 상즈벼, 오대벼, 오봉벼가 적응성이 있었다. 군락최저 온도와 최저 상대습도의 변화는 비교적 작았고 평균 운량이 6월 초순부터 9월 중순까지 많았고 6월 초순, 7월 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 상대적으로 적었고 7월 초, 중순 8월 초순의 강수량이 낮았던 지역인 정선, 고성, 강릉지역에서는 삼천벼, 둔내벼, 운봉벼, 진부 올벼 등이 적응성이 있었다.
4). 6, 7월 하순의 군락최저 온 도가 낮았고 10월의 최저 상대습도가 낮았으며 평균 운량이 6월 초순부터 9월 중순까지 낮았던 반면에 6월 초순 7월 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 많았고 7월 초중순 8월 초 S의 강수량이 높았던 철원에는 진부벼, 신운봉벼, 오대벼, 오봉벼, 진 부찰벼, 상주벼가 적응성이 있었다. 6, 7월 하순의 군깍최저온도가 높았고 10월의 최저 상대습도가 높았으며 평균 운 량이 6월 초순부터 9월 중순까지 낮았던 반면에 6월 초순, 7숼 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 많고 7월 초, 중순 8월 초순의 강수량이 높았던 지역인 춘천에는 진미벼, 상즈벼, 오대벼, 오봉벼가 적응성이 있었다.
Table 4와 같이 5개 지역에서 11개 품종이 공시된 다지역 검 정에 있어서 유전자환경 간의 상호작용에 기인한 수량성 변동에 대한 주성분 분석을 실시하고 그 주성분치와 기상요소 간의 상관분석을 한 결과 IPC4은 6월 하순과 7월 하순의 군락 최 저온도(郡落最低溫度)와 더불어, 10월 초, 중, 하순의 최저상대 습도(最低相對濕度)와 부(-)의 상관이 있었다. IPCA2는 경도가 높은 지역일수록 작은 경향을 보였고, 6월 초순, 7월 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수와 7월 초 .
각 품종의 시험지별 수량성과 시험지별 평균수량간 회귀분 석에 의한 분산분석 결과, Table 1과 같이, 전체 분산 중에서 품종분산 66%, 시험 지분산 13%, 상호작용 분산이 21%를 차지하였다. 상호작용 분산 중에서 각 시험지의 모든 품종의 평균 수량에 대한 각 품종의 수량 간의 회귀분석에 의해서 차지하는 부분이 18%에 불과하여 F분석 결과 유의성이 인정되지 않았으며, 나머지 82%의 분산은 설명되지 않아 다른 방법에 의한 분석이 요구 되었다.
6, 7월 하순의 군깍최저온도가 높았고 10월의 최저 상대습도가 높았으며 평균 운 량이 6월 초순부터 9월 중순까지 낮았던 반면에 6월 초순, 7숼 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 많고 7월 초, 중순 8월 초순의 강수량이 높았던 지역인 춘천에는 진미벼, 상즈벼, 오대벼, 오봉벼가 적응성이 있었다. 군락최저 온도와 최저 상대습도의 변화는 비교적 작았고 평균 운량이 6월 초순부터 9월 중순까지 많았고 6월 초순, 7월 중순, 8월 중순, 9월 중순의 일조시수가 상대적으로 적었고 7월 초, 중순 8월 초순의 강수량이 낮았던 지역인 정선, 고성, 강릉지역에서는 삼천벼, 둔내벼, 운봉벼, 진부 올벼 등이 적응성이 있었다.
운봉벼, 오대벼, 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼 등은 회귀식의 기울기가 1에 가까워 안정성이 있는 품종이었고, 쌀 수량도 511-532 kg/10a의 수준으로 높은 편이었다. 그러나 진 부찰벼, 둔내벼, 삼천벼 등은 기울기가 0.5 이하로 지역별 평균 수량성변이에 크게 미치지 않은 비교적 지역 간 작은 수량 변이를 나나내었으며 회귀 모델로서 상주 벼에서만 유전자와 환경간의 상호작용을 60% 이상 설명할 수 있었다. 한편 Eberhart(1966)는 기울기가 1에 가깝고 표준편차도 작은 품종이 안정성이 있는 품종이라고 하였는데, 평균안정성인 품종은 오봉벼, 운봉벼, 진미벼, 신운봉벼 등이었고 진부벼와 상주 벼는 회귀계수가 1보다 유의하게 커서 안정성인 낮은 특수지역에 적응하는 품종으로 평가되었다.
각 품종의 시험지별 수량성과 시험지별 평균수량간 회귀분 석에 의한 분산분석 결과, Table 1과 같이, 전체 분산 중에서 품종분산 66%, 시험 지분산 13%, 상호작용 분산이 21%를 차지하였다. 상호작용 분산 중에서 각 시험지의 모든 품종의 평균 수량에 대한 각 품종의 수량 간의 회귀분석에 의해서 차지하는 부분이 18%에 불과하여 F분석 결과 유의성이 인정되지 않았으며, 나머지 82%의 분산은 설명되지 않아 다른 방법에 의한 분석이 요구 되었다.
한편 Eberhart(1966)는 기울기가 1에 가깝고 표준편차도 작은 품종이 안정성이 있는 품종이라고 하였는데, 평균안정성인 품종은 오봉벼, 운봉벼, 진미벼, 신운봉벼 등이었고 진부벼와 상주 벼는 회귀계수가 1보다 유의하게 커서 안정성인 낮은 특수지역에 적응하는 품종으로 평가되었다. 오대벼는 회귀계수가 1.35로 평균 안정성에 가까우면서 다소 특정 지역에 적응하는 양상을 보였고 상주벼, 둔내벼와 더불어 회귀로부터 편차가 작은 편이어서 비교적 안정성이 높은 편이었다.
각 공시 품종의 안정성에 대한 분석 결과는 Table 2와 같다. 운봉벼, 오대벼, 오봉벼, 진미벼, 신운봉벼 등은 회귀식의 기울기가 1에 가까워 안정성이 있는 품종이었고, 쌀 수량도 511-532 kg/10a의 수준으로 높은 편이었다. 그러나 진 부찰벼, 둔내벼, 삼천벼 등은 기울기가 0.
유전자환경 간의 상호작용이 차지하고 있는 변이가 전체닌이의 21%였고, 이는 수량에 대한 환경안정성에 있어서 이 부분이 큰 기여를 하고 있으나 앞의 회귀식 분석모델로는 전체 상호작용 변이 중에 18%밖에 설명할 수 없었다. 이에 반하여 Table 3에서와 같이 AMMI 모델에 의한 분산 분석 결과, 전체 상호작용의 대부분인 92%가 IPCA1과 IPCA2로 해석되었다.
비교적 환경안정성이 있는 품종으로는 오대벼, 오봉벼, 진부벼 등이었다. 철원에 적응성이 있는 품종은 진부벼, 신운 봉벼, 오대벼, 오봉벼 등이었고, 춘천에는 진미벼상주벼, 오대벼, 오봉벼가 정선, 강릉, 고성에는 진 부찰벼, 삼천벼, 둔내벼, 운봉벼, 진부 올벼가 적응성이 있었다.
품종들의 지역 간 수량성 변화 패턴은 육성모지나 시험지 등에 영향을 받았고, 5개 시험지의 수량 변화 양상은 철원과 정선, 춘천과 고성이 비슷하였고 강릉은 다르게 구분되었다. 품종환경간 상호작용 양상이 축약된 주성분 분석치와 시험지별 재배기간 동안의 순별 평균 기상자료와의 상관분석 결과를 기준으로 품종과 환경간의 상호작용에 관여하는 주요 기상요인은 초상최저 온도, 최소 상대습도, 일조시수 강수량 등이었다.
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