Wykorzystanie wieloczynnikowej analizy wariancji do oceny przezimowania wybranych rodów pszenicy ozimej

Celem pracy było poznanie wpływu różnych czynników ilościowych i jakościowych takich jak; temperatury stycznia i lutego, pochodzenia genetycznego i geograficznego rodów pszenicy ozimej na ich przezimowanie w doświadczeniach polowych w 2009–2010 roku, przeprowadzonych w 3 miejscowościach. W celu wyjaśnienia wpływu badanych czynników na przezimowanie przeprowadzono wieloczynnikową analizę wariancji (ANOVA), która umożliwiała wyjaśnienie skomplikowanych relacji uwzględniających równocześnie wpływ wielu czynników (zmiennych) na konkretną cechę (zmienną). Materiałem badawczym były 2 serie doświadczeń polowych z 133 rodami pszenicy ozimej wysianej jesienią 2009 roku w 7 miejscowościach; Dębinie, Polanowicach, Kobierzycach, Nagradowicach, Smolicach, Strzelcach i Szelejewie. W 3 miejscowościach; Debinie, Smolicach i Strzelcach wykonano wiosną 2010 roku ocenę przezimowania skali od 1 do 9 stopni, w której 1 oznacza słabe przezimowanie, a 9 — bardzo dobre. Zostały one sklasyfikowane jako zmienna ilościowa zależna. Czynnikami objaśniającymi ilościowymi były minimalne wartości temperatury w styczniu i lutym, natomiast zmiennymi klasyfikującymi; podział na 2 serie, pochodzenie genetyczne i geograficzne rodów. Obliczenia wykonano na danych nietransformowanych. Przyjęto mieszany model analizy wariancji. Do obliczeń zastosowano wieloczynnikową analizę wariancji wykorzystując procedurę GLM w Systemie SAS® 9.13. Analiza wariancji ujawniła wysoce istotny średni kwadrat odchyleń dla przyjętego modelu. Stwierdzono istotny wpływ 3 badanych czynników; poziomu temperatury miesiąca lutego, genetycznego (obiekty) i geograficznego (pochodzenia) na poziom przezimowania badanych rodów pszenicy ozimej. Nie stwierdzono istotnej interakcji pomiędzy badanymi czynnikami.

The study aimed at recognition in the influence of some quantitative and qualitative factors, viz. temperatures in January and February, genetic and geographical origin, on winter survival of winter wheat strains at three locations in the 2009–2010 season. The applied procedure of multifactorial variance analysis enabled explanation of simultaneous complex relations between the factors and winter hardiness (dependent variable). The analysis based on two series of field experiments with 133 wheat strains sown in 7 locations, the variation was observed in three ones: Dębina, Smolice and Strzelce. The survival was scored with the 1–9 scale (9 was the best). The minimal temperatures of January and February formed the quantitative explanatory variables while the two series and the genetic and geographical origin constituted the classifying variables. The calculations were performed on the non-transformed data, conformably to the mixed-model ANOVA, using the GLM procedure of the SAS® 9.13 system. The mean square deviation for the applied model was highly significant. The influence of three factors: minimum temperature of February, genetic origin (the objects) and geographical origin (breeding stations) proved to be significant. No significant interaction between the factors was stated.