青贮玉米作为一种优质的饲料作物，由普通玉米品种经长期选择和培育而来，其茎秆与叶片富含营养，尤其适合作为反刍动物的饲料。在农业生产中，青贮玉米因其高产、高营养和耐贮藏等特性，已成为现代畜牧业发展的重要支撑，在我国畜牧业快速发展的背景下，青贮玉米的选育与推广尤为重要^[1]。河南地区雨热同期的气候特点为青贮玉米生长提供了有利条件，然而，生长季节中高温干旱和暴风雨等极端天气频发，对青贮玉米的产量和品质造成威胁。为满足畜牧业对高品质青贮饲料的需求，选育和推广兼具丰产性与稳产性的青贮玉米品种，能够为河南地区畜牧业的可持续发展提供保障。区域试验是鉴定玉米新品种丰产性、稳定性及适应性的关键环节，也是新品种审定与推广的重要途径。但在区域试验中，玉米的产量和株高等数量性状在不同试点、不同年份间存在较大差异，这与参试品种的基因型×环境互作效应直接相关^[2]。

AMMI（additive main effects and multiplicative interaction）模型的核心优势在于其能够精准区分模型误差与真实的基因型×环境互作效应，进而提升分析的准确性与可靠性，其关键特性是能够借助双标图更直观地描述与分析基因型×环境互作模式。GGE双标图（genotype+genotype-by-environment interaction biplot）作为作物育种和农业研究中广泛应用的可视化工具，是基因型和基因型×环境互作双因素模型，用于分析和呈现不同基因型在不同环境条件下的表现^[3]。目前，这2种方法已被广泛应用于小麦^[4]、大豆^[5]、苦荞^[6]、水稻^[7]、向日葵^[8]、甜菜^[9]、甜玉米^[10]和糯玉米^[11]等作物产量及品质等性状的基因型×环境互作效应分析中。

朱艳彬等^[12]利用AMMI模型与GGE双标图，对春玉米品种区域试验中12个品种在19个试点的丰产性、稳产性及适应性进行分析，结果显示AMMI模型可解释82.76%的品种与试点互作效应，GGE双标图表明7个试点的区分力与代表性较优，是西北春玉米区的理想试点。李雪等^[13]运用AMMI模型和GGE双标图，对江苏省水稻杂交中粳区域试验中14个品种在11个试验点的产量数据进行综合分析，筛选出春优T36、隆嘉优77和嘉优中科1号等兼具丰产性、适应性与广适性的优良品种。魏常敏等^[14]利用AMMI模型和GGE双标图，对黄淮海区域试验中18个糯玉米品种在13个试点的农艺性状进行分析，筛选出景坡82和金跃糯58等综合表现优异的糯玉米品种。

AMMI模型与GGE双标图可直观评估基因型×环境互作效应，在作物研究中应用广泛。然而在玉米研究领域，二者主要应用于普通玉米，针对青贮玉米的应用研究却鲜有报道。本文利用AMMI模型与GGE双标图，分析青贮玉米的基因型×环境互作效应，以期更全面地分析并筛选出综合表现优良的青贮玉米新品种。

本研究数据来源于2023年河南牧源青贮玉米联合体区域试验汇总，参试品种20个（表1），区域试验地点包括商丘（E1）、鹤壁（E2）、周口（E3）、开封（E4）、焦作（E5）、驻马店（E6）、洛阳（E7）、南阳（E8）、荥阳（E9）、新乡（E10）、漯河（E11）和平顶山（E12），共12个。试验采用完全随机区组排列，3次重复，5行区，等行距种植，行长6 m，行距0.67 m，株距0.20 m（或行长6.67 m，行距0.60 m，株距0.22 m），每行播种30穴，每穴留苗一株，种植密度为7.5万株/hm²，小区面积为20 m²。试验周围设置不少于4行（含）的保护区，重复间留走道1.5 m。收获时实收中间3行计产，面积为12 m²。

参照《农作物品种试验与信息化技术规程 玉米》（NY/T 1209-2020）^[15]中附录B（青贮玉米品种区域试验记载项目与标准）测定青贮玉米的农艺性状。于吐丝后10~30 d，连续取小区内生育正常的10株，测量从地表至雄穗顶端的高度为株高（cm），从地表到最上部果穗着生节的高度为穗位高（cm），取平均值。从各小区收获的植株中随机选取10株，全株粉碎，测量鲜重，然后随机取样1 kg装入布袋，测量生物鲜重，在烘箱里105 ℃杀青3 h，65 ℃烘干至恒重，测量生物干重（kg/hm²）。计算全株含水量，全株含水量（%）=（生物鲜重-生物干重）/生物鲜重×100。于收获时，连续取小区内生育正常的10株，调查每株绿叶片数，重复3次，计算平均值。

委托北京农学院植物科学技术学院进行青贮玉米品种品质检测。参照《食品安全国家标准 食品中淀粉的测定》（GB 5009.9-2023）^[16]测定全株淀粉含量；参照《饲料中中性洗涤纤维（NDF）的测定》（GB/T 20806-2022）^[17]测定中性洗涤纤维含量；参照《饲料中酸性洗涤纤维的测定》（NY/T 1459-2022）^[18]测定酸性洗涤纤维含量；参照《饲料中粗蛋白的测定 凯氏定氮法》（GB/T 6432-2018）^[19]测定粗蛋白含量。

使用Excel 2013进行数据整理；参照张泽等^[20]的方法计算稳定性参数，稳定性参数（D_i）=$\sqrt{\sum _{\text{s}}^{\text{p}}{\text{ω}}_{\text{s}}\text{(}\text{PCA}{\text{)}}_{\text{is}}^{\text{2}}}$，式中，ω_s为第s个主成分平方和所占的比值，(PCA)_is代表品种第s个主成分值，D_i越小说明该品种的稳定性越好；参照唐启义^[21]的方法，利用DPS 9.5中的AMMI模型进行分析。

利用R语言的GGEBiplotGUI包绘制“Which Won Where/What”双标图及“Mean vs. Stability”双标图。“Which Won Where/What”双标图中，通过分析各品种在GGE双标图中的空间分布，可识别出远离原点的关键品种，将其依次连接，形成包含所有的青贮玉米品种的多边形，从中心点向各边作垂线，形成的扇形区域对应特定的试验环境，多边形顶点的品种因在各自方向上远离原点，被视为在对应试验环境中具有最高潜力^[22]。利用GGE“Mean vs. Stability”双标图分析青贮玉米品种各性状的平均表现与稳定性，其中环境平均轴反映了玉米于不同环境中的平均产量变化趋势；从原点向环境平均轴作垂线，可体现品种与环境交互的倾向，若品种与平均环境轴间垂线较长，则表明该品种在多变的环境条件下产量波动大，稳定性相对较差^[23]。

基因型与环境的综合作用导致青贮玉米不同农艺性状的稳定性存在差异，利用AMMI模型计算稳定性参数，值越小表示品种稳定性越好，结果如表2所示。G10、G14、G15、G16和G11的生物干重较高，G2、G7、G12、G18和G19较低，G17、G19、G18、G9和G16稳定性较好，综上，G16表现较好且稳定，G18表现较差但稳定，符合对照种要求。全株含水量以G18、G8、G14和G2较高，G18、G10、G11和G8稳定性较好。G4和G16的株高较高且稳定性好，G1、G17和G18株高较高但稳定性一般。穗位高以G17和G14较高且稳定性较好，G13和G7较低但稳定性好，G18较高但稳定性差。G1和G14绿叶片数较多且稳定性较好，G20较多但稳定性表现一般。

由表3可知，青贮玉米各农艺性状的基因型（G）、环境（E）以及基因型×环境互作（G×E）效应均达到极显著影响水平（P<0.01）。生物干重、全株含水量和绿叶片数中，E因素的影响最大，分别占比75.19%、72.17%和40.79%，其次是G×E效应，G影响最小，表明青贮玉米的生物干重、全株含水量和绿叶片数对环境极为敏感，因此，在种植时需依据品种性状特点选择适宜的种植区域。G对株高的影响达53.02%，G×E效应的影响为27.36%，E影响最小，说明青贮玉米的株高主要取决于品种特性。G对穗位高的影响为39.62%，其次是E（32.12%），因此，在后续开展青贮玉米穗位高相关研究时，可重点关注品种的选择。

运用AMMI模型对G×E效应进行分解，结果显示青贮玉米各农艺性状的PCA1、PCA2和PCA3主成分均达到极显著水平（P<0.01）。其中，青贮玉米生物干重的3个主成分分别解释G×E效应的30.10%、21.74%和13.65%，累计占比在各性状中最低；绿叶片数的3个主成分分别解释46.54%、15.54%和12.42%，累计占比在各性状中最高。综上，5个农艺性状3个主成分累计解释G×E效应的比例在65.49%~74.50%，表明AMMI模型具有较强的解释力。

由图1a可知，生物干重的横纵坐标分别解释55.23%（G）和12.54%（G×E）的信息，共解释67.77%的G+G×E信息。经垂线划分，试验环境分为4组，E6、E1、E10、E5、E12、E9、E8和E2为一组，该组中G14适应性最佳；E3组内G7适应性最好；E11组内G16适应性最好。由图1b可知，全株含水量的横纵坐标分别解释29.26%（G）和26.93%（G×E）的信息，共解释56.19%的G+G×E信息。通过作垂线将试验环境分为3组，E9、E1、E6和E8为一组，其中G20适应性最优；E4、E2、E5、E10和E3为一组，组内G18适应性最好；E11单独一组，其中G19适应性最佳。由图1c可知，株高的横纵坐标分别解释72.68%（G）和8.74%（G×E）的信息，共解释81.42%的G+G×E信息。通过作垂线将试验点分为3组，E1、E2、E4、E5、E7、E8和E9为一组，该组内G1适应性最好；E11单独一组，G18适应性最佳。由图1d可知，穗位高的横纵坐标分别解释62.50%（G）和12.81%（G×E）的信息，共解释75.31%的G+G×E信息。经垂线划分后，试验点分为2组，E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7和E9为一组，组内G1适应性最好；E8、E10、E11和E12为一组，组内G18适应性最佳。由图1e可知，绿叶片数的横纵坐标分别解释63.14%（G）和11.77%（G×E）的信息，共解释74.91%的G+G×E信息。通过垂线划分将试验点分为3组，E1、E6、E4和E9为一组，该组内G8适应性最好；E3、E8、E11、E12、E2、E10和E7为一组，组内G1适应性最好；E5单独一组，组内G18适应性最佳。

由图2a可知，在生物干重方面，品种G14、G10、G11和G15平均表现较好，而G7和G2表现较差；G10、G11、G15、G9和G17稳定性较优。综上，G10、G11和G15品种的生物干重表现较好且稳定。由图2b可知，品种G18、G8、G14和G3全株含水量的平均表现较好，G4和G12较差；G8、G9、G10、G17和G18稳定性较好。综上，全株含水量较高且稳定性较好的品种为G18和G8。由图2c可知，品种G1、G16、G18、G17、G14和G4株高较高，G3、G16、G15、G12、G14和G4稳定性较优。综合比较，株高较高且稳定性较好的品种为G16、G14和G4。由图2d可知，品种G1、G18、G10、G16、G17和G14的穗位高较高，G13和G7较低；G4、G15、G14、G17、G8、G7和G13稳定性较好。综合分析，穗位高较高且稳定性好的品种为G14和G17，穗位高低但稳定性较好的品种为G13和G7。由图2e可知，品种G1、G10、G14、G20、G16和G8的绿叶片数较多，G12和G2较少；G3、G17、G15、G14和G16稳定性较好。综上，绿叶片较多且稳定性好的品种为G16和G14。

由表4可知，青贮玉米全株淀粉含量在30.3%~35.0%，其中，G3、G12、G16、G11和G2含量较高，G8和G17含量较低，G3和G12显著高于G8和G17，其余品种间虽存在差异，但未达显著水平。中性洗涤纤维含量的变幅为33.2%~ 39.9%，其中，G17、G14和G18含量较高，G12、G2、G3、G4和G16含量较低，G17、G14和G18显著高于G12和G2。酸性洗涤纤维含量变化范围在16.9%~21.2%，其中，G17含量最高，G14、G6、G12、G2和G16含量较低，G6与G17之间的差异达显著水平，其他品种间的差异未达显著水平。粗蛋白含量的变幅为7.1%~8.9%，G2、G1、G8和G16含量较高，G17、G15、G5和G6较低，且高含量与低含量品种之间的差异达到显著水平，其余品种间差异较小。淀粉及粗蛋白的吸收有助于牲畜生长发育，而过高含量的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维会使牲畜难以消化。因此，G2和G16的综合品质最好。

在作物育种与品种推广领域，品种的丰产性与稳产性是决定其应用前景的核心要素，理想的品种不仅应具备高产潜力，还需在不同环境条件下维持稳定的产量。在实际育种与筛选工作中，通常从已展现丰产性的品种中，进一步筛选出稳产性优良的品种，此类品种经济价值高，能在多变的自然环境中保持产量稳定，从而满足不同地区种植条件的需求。某些特定区域可能存在一些品种，在当地特定条件下表现出极高的丰产性和良好的适应性，但在更广泛的生产条件下可能缺乏普遍适用性。因此，在品种选育过程中，除考量丰产性与稳产性外，还需充分考虑品种的适应性和地域特性^[24]。

本文针对青贮玉米品种的5个关键农艺性状（生物干重、全株含水量、株高、穗位高和绿叶片数）展开研究，通过分析各农艺性状的性能与稳定性参数排名发现，G16在生物干重方面表现较好且稳定；G18和G8全株含水量较高且稳定性较好；G4和G16株高较高且稳定性佳；G14和G17穗位高较高且稳定性较好；G1和G14绿叶片数较多且稳定性较好。综上所述，不同品种在不同农艺性状中各具优势，其中，G16在生物干重和株高方面兼具较好的表现与稳定性；G14在穗位高和绿叶片数方面表现均较为突出，上述品种涉及的优良农艺性状相对较多。

AMMI模型是农作物品种与环境互作效应分析中的常用工具，该模型通过结合主成分分析与方差分析，可将基因型×环境互作效应进行分解^[25]。本研究中，方差分析结果显示青贮玉米各农艺性状的基因型×环境互作效应均达到极显著水平，说明环境因素对青贮玉米性状表现的影响极大。基于AMMI模型的稳定性参数分析发现，5个农艺性状的稳定性参数差异较大，其中，穗位高的稳定性参数范围为0.51~7.80，相对增长率高达1429%，在各性状中最大；生物干重的稳定性参数范围为17.53~73.53，相对增长率为319%，在各性状中最小。综上所述，在青贮玉米新品种选育与推广过程中，需充分考虑当地气候条件进行种植，并结合目标性状筛选适宜品种。例如，主要用于畜牧养殖的青贮玉米，在考虑气候因素的基础上，兼顾产量的同时，应优先选择全株含水量高且绿叶片数多的品种，可适当放宽对穗位高等其他性状的要求。借助稳定性参数和AMMI模型的方差分析，能够为明确品种的种植与推广区域提供理论依据。

AMMI模型与GGE双标图的综合分析在农作物农艺性状研究中得到广泛应用，本研究利用这2种方法分析了青贮玉米5个农艺性状的平均表现与稳定性，分析结果基本一致，但也存在部分差异，如AMMI模型显示G16的株高和绿叶片数稳定性表现中等偏上，但GGE双标图显示其具有强稳定性。

魏鹏程等^[26]利用AMMI模型和GGE双标图对贵州不同生态区春玉米进行丰产性与稳产性分析时，也出现了结果差异。这可能是2种分析方法的侧重点不同所致。AMMI模型着重关注基因型与环境互作，其稳定性参数基于G×E效应的主成分轴计算，更侧重于评估品种的稳定性。而GGE双标图在解析G×E效应时，兼顾了主效应（G），因而更适用于评估品种的适应性。尽管存在差异，但2种分析方法能够实现优势互补，是筛选性状优良、兼具稳定性和适应性的品种的有效方法。

青贮玉米主要作为牲畜饲料使用，因此其淀粉、纤维素和粗蛋白含量至关重要^[27]。其中，粗纤维含量与饲料口感以及蛋白质、淀粉的消化吸收情况有直接联系^[28]。郭江等^[29]研究表明，青贮玉米中的酸性洗涤纤维难以被动物消化，其含量越低，营养品质越高；中性洗涤纤维虽能促进动物的咀嚼和唾液分泌，但含量也不宜过高；而粗蛋白含量越高，则表明青贮玉米的品质越优。本研究结果显示，G2（淦玉青78）和G16（周单326）的综合品质最为突出。

基于AMMI模型和GGE双标图的分析结果发现，G16（周单326）、G8（新科917）和G14（郑单612）在试验中综合表现较好，可在河南省及其周边省份种植推广。同时，G2（淦玉青78）和G16的淀粉和粗蛋白含量较高，综合品质最为突出，若对饲料品质有较高要求，可作为重点参考品种。