CORE
🇺🇦
make metadata, not war
Services
Services overview
Explore all CORE services
Access to raw data
API
Dataset
FastSync
Content discovery
Recommender
Discovery
OAI identifiers
OAI Resolver
Managing content
Dashboard
Bespoke contracts
Consultancy services
Support us
Support us
Membership
Sponsorship
Community governance
Advisory Board
Board of supporters
Research network
About
About us
Our mission
Team
Blog
FAQs
Contact us
Mega-Environment Targeting of Maize Varieties using Ammi and GGE Bi-Plot Analysis in Ethiopia
Authors
Beyene Abebe
Gezahegn Bogale
+4 more
Tolera Keno
Adefris T/Wold
Berhanu Tadesse
Legesse Wolde
Publication date
30 May 2018
Publisher
Ethiopian Journal of Agricultural Sciences
Abstract
አህፅሮት በቆሎ በኢትዮጵያ ከሚመረቱ የምግብ ሰብሎች መካከል በምርትና ምርታማነቱ ግንባር ቀደም ስፍራን የያዘ ሰብል ነው፡፡ የሰብሉን ምርታማነት ከሚደግፉ የተለያዩ መንስዔዎች ውስጥ በዋናነት ከፍተኛውን ቦታ የሚይዙት ከጥናትና ምርምር የተገኙ የተሻሻሉ ዝርያዎች ቢሆኑም ሁሉም ዝርያዎች በበቆሎ አብቃይ ስነ-ምህዳሮች ላይ ተዘርተው በምርታማነታቸው ወጥነት የማያሳዩ መሆናቸው ይታወቃል፡፡ እንደየአካባቢው የአይር ፀባይ፤ የአፈር ዓይነትና የዝናብ መጠን እንዲሁም የመሬት ከባህር ወለል ከፍታ ልዩነት የተነሳ በምርታማነታቸው ለየአካባቢው ተመራጭና ተመራጭ ያልሆኑ ዝርያዎችን መለየት ይቻላል፡፡ በዚህ ምክንያት ለተለያዩ ዝርያዎች ምርታማነት ተስማሚና ወካይ የሆኑ ስፍራዎችን ለይቶ በማወቅ የትኛው ዝርያ በየትኛው ስፍራ ላይ ቢዘራ ሁለንተናዊ የአካባቢ ባህሪያትን ተላብሶ ከፍተኛ ምርት ሊሰጥ ይችላል? እንዲሁም የትኛቹ ስፍራዎች በአየር ንብረት ተቀራራቢነት በጥቅል ተደምረው አንድ ዝርያ በወጥነት በሁሉም ስፍራ ተዘርቶ ምርታማ የሚያደርጋቸውን አካባቢዎች ለይቶ ለማወቅ ጥናቱ ተደረገ፡፡ ጥናቱ ለምርት በምርምር የተለቀቁ 19 ዲቃላ የበቆሎ ዝርያዎችን በማካተት ወይናደጋማና ደጋማ ስፍራዎች ላይ ተዘርተው የተለያዩ መረጃዎችን በማሰባሰብ እንዲጠናቀር ከተደረገ በኋላ ለጥናቱ ስኬት ከፍተኛ ትኩረት ተሰጥቶት ለውሳኔ እንዲያመች ከየአካባቢው የተሰበሰቡ የዝርያዎቹ ምርት አግባብ ባላቸው ሳይንሳዊ ዘዴዎች እንዲሰሉ ተደረገ፡፡ በስሌቱ መሰረት ከዝርያዎቹ በአማካይ በሔክታር 4.47 ( BH545) እስከ 7.49 ( BH546) ቶን ምርት ተመዘገበ፡፡ እንዲሁም በተደረገው ስሌት G14 እና G1 ተብለው የተለዩ ዝርያዎች ለአብዛኞቹ የጥናቱ ስፍራዎች ተስማሚ እንደሆኑ ቢታወቅም BH546 በሚባል ስያሜ የሚለየው ዝርያ በከፍተኛ ደረጃ ተመራጭ እንደሆነ ለማረጋገጥ ተችለሏል፡፡ በሌላ በኩል E9 በተባለ ምህፃረ-ቃል የሚለይ ስፍራ በአብዛኛው ዝርያዎች ተመራጭ እንደሆነ ስሌቱ ሲያሳይ ፤ E1 የተባለው ግን ተመራጭ እንዳልሆነ ታውቋል፡፡ ሆኖም ግን 11 የጥናት ስፍራዎች በሶስት ዋና ዋና ፤ እያንዳንዳቸው በዝርዎቹ ምርታማነት የጎላ ልዩነት በሚታይባቸው ወጥ ክፍሎች እንደተከፈሉ የስሌቱ ውጤት ለይቶ አሳይቷል፡፡ በዚህ መሰረት E9 በሚል ስያሜ የሚለየው ስፍራ በብቸኝንት እንደ አንድ ዋና ክፍል የተከፈለ ሲሆን በሁለተኛ ክፍል ውስጥ በጥቅል ዘጠኝ አካባቦዎች E1, E2, E3, E5, E6, E7, E8 እና E11 በአንድነት ተደመሩ፤ እንዲሁም E4 እና E10 በሶስተኛው ክፍል ውስጥ ተመደቡ፡፡ E3, E5 and, E7 በተባሉ ምህፃረ-ቃል የተለዩ ስፍራዎች ለዝርዎቹ ምርታማነት ወካይና ተመራጭ መሆናቸውን ጥናቱ አሳየ፡፡ ነገር ግን E4, E9 and E10 የተባሉ አካባቢዎች በውስን ስፍራዎች ውስጥ ምርታማ የሚሆኑ ዝርያዎችን መለየት የሚችሉ መሆናቸውን ጥናቱ ያረጋግጣል፡፡ በሌላ በኩል E8 and E11 የተባሉ ስፍራዎች የዝርያዎችን ምርታማነትና ተመራጭነት በጉልህ ለማሳየት ምንም አስተዋፅዖ ያላበረከቱ መሆናቸውን ጥናቱ አሳይቷል፡፡ በመጨረሻም የዚህ ጥናት ውጤት ወጥነት ያላቸው ሶስት ዋና ዋና ስነ-ምህዳራትን ለይቷል፤ ዝርይዎች በምርታማነታቸው ተመራጭነት የሚኖራቸውንና የማይኖራቸውነ ለይተው የሚያሳዩ ስፍራዎችን ጠቁሟል እንዲሁም በምርታማነቱና ለአብዛኛው አካባቢዎች በወጥነት ተስማሚነቱን የሜያሳይ ዝርያ ለይቶ አሳይቷል፡፡ Abstract In multi-location experimental trials, test locations must be selected to properly discriminate between varieties and to be representative of the target regions. The objective of this study were to evaluate test locations in terms of discrimination ability, representativeness, and desirability, and to investigate the presence of mega-environments using AMMI and GGE models and to suggest representative environments for breeding and variety testing purposes. Among 19 maize varieties tested across 11 environments, mean grain yield ranged between 4.47 t/ha (BH545) to 7.49 t/ha (BH546). Both AMMI and GGE models identified G14 and G1 as desirable hybrids for cultivation because they combined stability and higher average yield. Nonetheless, as confirmed by GGE analysis BH546 was most closest to the ideal genotype hence, considered as best hybrid. Environment wise, E9 and E4 were the most stable and unstable test environments, respectively. The 11 test environments fell into three apparent mega-environments. E9 formed one group by its own, E1, E2, E3, E5, E6, E7, E8 and E11 formed the second group and E4 and E10 formed the third group. E3, E5 and, E7 were both discriminating and representative therefore are favorable environments for selecting generally adapted genotypes. E4, E9 and E10 were discriminating but non-representative test environments thus are useful for selecting specifically adapted genotypes. E8 and E11 were non-discriminating test environments hence little information about the genotypes. The results of this study helped to identify mega-environments, also representativeness and discriminating power of test environments better visualized with the GGE bi-plot model
Similar works
Full text
Open in the Core reader
Download PDF
Available Versions
AJOL - African Journals Online
See this paper in CORE
Go to the repository landing page
Download from data provider
oai:ajol.info:article/176748
Last time updated on 06/10/2021