Mega-environment Analysis and Test Location Evaluation Based on Unbalanced Multiyear Data.

Yan, W. (2015). « Mega-environment Analysis and Test Location Evaluation Based on Unbalanced Multiyear Data. », Crop Science, 55(1), p. 113-122. doi : 10.2135/cropsci2014.03.0203  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Pour que les essais menés dans plusieurs localités permettent d’évaluer efficacement une variété de plantes cultivées, il est important d’analyser le méga-environnement et d’évaluer les localités d’essai, en se fondant sur des données portant sur plusieurs années et plusieurs localités. Or, ces données sont souvent très inégales. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode graphique d’analyse du méga-environnement et d’évaluation des localités d’essai qui permet d’exploiter les résultats d’essais multiannuels ayant produit des données inégales. Cette méthode comporte trois étapes : (i) générer un diagramme de double projection GGE, mettant en relation l’effet principal du génotype (G) avec l’interaction génotype × environnement (GE), en utilisant une procédure d’estimation des valeurs manquantes et en considérant chaque combinaison d’année et de localité comme un environnement; (ii) compiler les interactions existant entre les localités (L), au moyen d’un diagramme GGL + GGE obtenu par superposition des localités d’essai au même diagramme GGE, la position de chaque localité étant définie par les coordonnées de tous les environnements se situant dans cette localité; (iii) compiler les sous-régions (S), ou méga-environnements, pouvant être distingués à la lumière de l’étape ii, au moyen d’un diagramme GGS obtenu par superposition des sous-régions au même diagramme GGE, la position de chaque sous-région étant définie par les coordonnées de tous les environnements se situant dans cette sous-région. Le diagramme GGL + GGE peut aussi servir à visualiser la capacité de chaque localité à assurer une représentation stable du méga-environnement ciblé. À titre de démonstration, nous avons utilisé cette méthode pour analyser les données de rendement issues des essais d’enregistrement et de recommandation de l’avoine (Avena sativa) du Québec de 2006 à 2012.

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