 一看远观品种长势、株型、抗病性。 不但要看品种的植株整齐度，高度和生育期，更要重视植株形态、叶片繁茂程度、冠层通透性和抗倒伏性。高杆大穗晚熟型品种投入产出效率低，适宜在低产的边缘化地区种植。如果是为了高投入、高产出的商品化集约生产区域选择高产品种，则要注意那些植株较矮、生育期较早熟和耐密植的杂交种。但仅仅根据这一看的形态标准还不能判断品种对环境的敏感程度和投入产出效率，因此就有了后面的二看和三看。 对抗病性要有辨证的评价。一些植物病理学者容易持绝对化的评价标准，适合在他们的研究领域里使用。育种家在2个星期内的调查对象成千上万，要记载数十万个数据，迫使我们持客观与冷静的态度。我们从病理学家那里学习知识与方法，但不可盲目接受他们的价值标准与哲学思想。除非他们也能深入实际，制定出更切合育种家需要的标准与方法。否则，我们应该建立满足育种家田间工作需要的评价原则与方法。对抗病性持绝对化的评价观点可能会降低产量潜力和浪费资源，增加生产成本，不符合可持续发展的原则。 倒伏也属于要优先关注的田间表现，一个品种只要发生倒伏，就不能在集约经营的生产条件下推广种植。如果一个品种在实验田的良好条件下都要发生倒伏，就应该一票否决。 插话：国内外也有一些病理学家持有辨证的观点，通过阅读论文就能看出他们之间的区别。不要一棍子下去全都打死。 二看近观果穗着生位置整齐度。 以高投入、高产出为特征的集约式经营的商品生产需要的是投资回报率高，对逆境不敏感的品种。我们很难通过少数田间观察就判断品种对环境的敏感程度。但由于果穗着生位置比植株高度对环境更敏感，因此变异系数高很多。于是，我们可以观察果穗着生位置。通常从行头观看一个高产品种，果穗位置可能会很低，但是从第二株开始，穗位爬升，到了第4－5株就已经很高了，然后趋于稳定，形成一条抛物线。这就是属于对竞争性环境很敏感的基因型。如果在低产地区种植尚可，但在高产环境下种植，就可能存在风险。所以，我们要特别记住那些穗位非常整齐的品种。通常，无论在试验田还是在区域试验中，这样的品种很少。但只要出现这样的品种，就要牢牢记在心中，等待后期对照产量结果，再作出抉择。 三看深入行间观看果穗大小整齐度和结实饱满度。 果穗大小整齐度一看便知，不必细说。还要剥开苞叶，观察籽粒结实习性。一般秃尖或虚尖的品种产量数字会很高，产量潜力可能会很高，但这样的品种对微环境变异相当敏感，且不要说大环境变异了。因此耕种帮建议这类品种属于风险性很高的品种，要仔细观察和记载。即使后期产量数字很高，也要慎重抉择。这类结实不良的品种对光照、温度、降雨和密度都相当敏感，而且可能出现的问题防不胜防，断不能用在集约经营的高产地区。东北、华北一些高秆、大穗、晚熟型品种一窝蜂地涌向西南就是这类原因。到边缘化的、短日照生态环境去寻找生存空间。在北方，需要苞叶少而薄，长度恰好包住果穗但后期自动蓬松的品种。在南方则需要苞叶紧，苞叶覆盖严密的品种。 这“三看”是比产量数字更致命的评判标准，虽然这三看指标没有从品种区域试验的结果中反映出来，但却决定一个品种在生产中的地位和命运，因为这些指标恰恰符合农民的选择标准。我们要记住，农民的选择比电脑更聪明、更现实。 注意事项 田间观察结果很重要，应留下可靠的记录。即使获得了试验数据，这些田间评价和判断记载仍然是有效的辅助选择依据，而且对于企业来说甚至是比产量数字更具有影响力的选择依据。 田间观察经常要对各种数量与非数量性状进行评价。但即使是数量性状，也不可能逐一测量。包括植株高度等，我们没有足够的时间逐一度量许多性状，在这种情况下，可以采用分级评分的办法去解决。即采用国际上流行的1－5级的分类和计分标准，对各种性状给出数字计分。这正是育种家需要的简单而实用的记载方法。国内有的植物保护专家修改了以往复杂的评价标准，用1－9级奇数来记载，仍然存在无辜耗费脑力和容易引起脑力疲劳的缺陷，不适合育种家在田间大量观察和记载。需要提醒的是有人在田间调查过程中继续盲目地使用0这个数字，这反映了绝对化的思维方式，它的致命弱点是经常会把不同性状的标准尺度完全搞颠倒。实践证明，5级标准很简单，对任何性状，均以1为最佳，以5为最差。例如1是对病害免疫或极少得病。5则是全株枯死。又比如，1表示植株长势最壮，形态最好或花粉量充足、果穗均匀整齐、耐涝或者不发生倒伏等等。5则相应地表示植株长势弱，形态最差、花粉量极少、果穗不整齐、不耐涝或者严重倒伏等。除了需要用百分数表示的性状调查结果以外，几乎对任何性状都可以用1－5来评分。这就像是老师给每个学生判卷打分是一个原理，只是判别标准以1最佳，以5最劣。这样容易计算指数。我们只要对观察的性状逐一给出小区的总体评分就可以了。这样，即减轻了田间脑力劳动量，又可以较可靠地评价品种的各个特征与性状。如果需要用一个数字来衡量品种，只要把这些评分进行加权处理就可以了。但加权处理需要以试验为依据。同时需要经过统一培训和实践来积累经验。但这比复杂的标准还是要简单得多.    |
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