Jedno i wielozmienna charakterystyka rodów jęczmienia jarego (Hordeum vulgare L.) wyhodowanych w HR Smolice i badanych w zespołowych doświadczeniach hodowlanych w roku 2016

Celem pracy była ocena zróżnicowania wartości cech poprzez charakterystykę badanych rodów i odmian jęczmienia jarego. Materiałem badawczym były rody jęczmienia jarego wyhodowane w Hodowli Roślin Smolice oddział Bąków. Obiekty te badane były w 2 seriach doświadczeniach zespołowych w 6 miejscowościach (Bąków, Nagradowice, Polanowice, Radzików, Smolice i Strzelce) a uzyskane wyniki polowe i laboratoryjne stanowiły podstawę do przeprowadzenia analiz statystycznych. Do analizy zróżnicowania badanych obiektów pod względem plonu, wysokości roślin, podatności na wyleganie i choroby zastosowano, dla obydwu serii, analizę wariancji w układzie hierarchiczno-krzyżowym. Na tej podstawie wyznaczono estymatory BWLUE do oceny efektów badanych odmian i rodów. W celu opracowania wielocechowej charakterystyki badanych rodów i odmian wykorzystano samoorganizującą się sieć neuronową Kohonena. Przeprowadzona jednozmienna analiza wariancji dla uzyskanych plonów w dwóch seriach doświadczeń pozwoliła na stwierdzenie, że w obydwu seriach występowały różnice w przeciętnych plonach uzyskiwanych w poszczególnych lokalizacjach. Stwierdzono również istotne zróżnicowanie przeciętnych plonów dla badanych rodów i odmian. Interakcja pomiędzy rodami i odmianami oraz lokalizacjami również była istotna statystycznie.

The aim of the study was to evaluate the variability of measured traits by the characteristics of the studied lines and varieties of spring barley. The research material was the lines of spring barley cultivated in the HR Smolice Breeding company, branch Bąków. These objects were tested in 2 series of experiments in 6 localities (Bąków, Nagradowice, Polanowice, Radzików, Smolice and Strzelce). Field and laboratory results were the basis for statistical analyses. The analysis of variance in cross-hierarchical model was used for the analysis of the diversity of the studied material in terms of yield, plant height, susceptibility to lodging and diseases. The BWLUE estimators were used to evaluate the effects of the studied varieties and families. The self-organizing Kohonen neural network was used to develop the multi-character characteristics of the studied lines and varieties. The one-way analysis of variance for the yields obtained in the two series of experiments allowed us to conclude that in both series there were differences in the average yields obtained at each location. There was also a significant difference in average yields for the examined lines and varieties. Interaction between lines and varieties and locations was also statistically significant.