参考资料：农作物品种试验数据管理与分析

        试点评价的目的是鉴定试点是否合适进行品种试验，并提出不合适的试点。由于在作物品种试验中选择不合适的试点会导致试验数据无效，试验结论无用或误导，所以选择恰当的试点是非常重要。

        试验评价可以从两个不同的角度着手。一是选择一套适当的试点进行基因型评价；二是选择一个核心试点进行基因型评价。

1、一套试点的筛选

        在一个品种生态区，试点间应当有足够的差异以代表该品种生态区中可能存在的试验环境。试点之间不应当高度相关，否则试点将会提供重复信息，从而造成资源浪费。

        试点应该从下述几个方面进行评价。首先，对目标环境的代表性。一个试点对目标环境的代表性可能很高、一般、无代表性，也可能与目标环境相反。这种无代表性或者与目标环境相反的试点应当从品种试验中剔除。其次，对有代表性的试点应该进一步评价其鉴别力，即试点遗传力的平方根。在关键性状上遗传力低的试点对揭示基因型间的遗传差异效率低下，其试验结果也是无用的。再次，即使是合适的试点在品种试验中也可能存在冗余的问题，多余的试点增加试验成本，却不能增加关于基因型的信息。因此为了避免增加不必要的试验成本，对合适的试点也可能需要精简。最后，“代表性”、“鉴别力”和“目标环境”都是在多年数据的基础上定义的。也就是说，在品种生态区划分等试点评价时必须考虑“年份间的可重复性”问题。基于一年数据得出的结论必须通过多年的试验进行验证。

2、核心试点的筛选

        核心试点应当对目标环境具有高度代表性，对基因型的差异具有很强的鉴别力。基于SD定标和h加权数据的GGE双标图因为具有下述特点，而最适合用于试点评价：①试点向量的长度近似于h，即试点的遗传力平方根；②试验环境和目标环境向量夹角的余弦值近似于二者的遗传相关系数。

（1）代表性

        下面的双标图增加了AEA轴。AEA代表平均环境轴。在下图中13个试点明显属于两个生态区，但这里主要是说明代表性的概念，而暂不评价各品种生态区的适宜试点。AEA轴将试点分为两个差异明显的试点群（暂称为品种生态区）。品种生态区内的试点都是正相关，如图试点间的锐角所示，可见试点对其所在品种生态区的代表性很好。另一方面，试点群间的试点却表现为不相关或负相关，图中的夹角也呈近似直角或钝角。可见，一个品种生态区内的试点不能为另一个品种生态区选择品种。

（2）鉴别力

        在基于SD定标和h加权数据的GGE双标图中，试点向量的长度近似于试点的遗传力平方根。由于该双标图仅解释了G+GE变异的53.6%，所以，向量长度与h不能完全地近似。双标图中试点向量长度和h不完全匹配主要因为其中的3个十点，即QC3、ON1和ON6，这3个试点的向量长度也比较短。这说明这些试点在GGE双标图中向量较短与其他试点间的相关性差，而并不是因为其遗传力低。因此，GGE双标图中的试点向量长度可以表示试点的h或其与其他试点相关性的强度。双标图的拟合度越高，试点的向量长度越能代表其遗传力水平；当拟合度很低时，向量长度更可能代表其与其他试点相关性。

3、试点评价应在品种生态区内进行 

        与进行基因型评价相比，试点评价更加需要在品种生态区内进行才有意义。下图展示了北部品种生态区中试点代表性和鉴别力的评价。双标图中有两个小圆圈。一个接近于双标图远点，是平均环境；通过原点和平均环境的单向直线为AEA轴，其正方向表示基因型的高产方向。试点代表性用试点向量与AEA轴夹角的余弦值表示。如下图所示，所有试点均与AEA轴正相关，说明都对目标环境具有不同程度的代表性。事项向量长度接近于试点h，是试点鉴别力的评价标准。图中除试点ON1和ON2鉴别力较小外，其余试点都具有相似的鉴别力。

        上图中位于同心圆中心的圆圈代表“理想试点”。理想试点是所有试点中向量最长，并且具有绝对代表性的虚拟试点（即对GE效应贡献为0，因而落在AEA轴上）。与理想试点越接近的试点，就越适合作为试验点。图中的同心圆用于辅助图示和比较各试点到理想试点的距离。图中显示，试点QC2和PEarson最接近于理想试点。如果试验仅能选择2个试点，那么试点QC2和PE应该为首选。

        上图中的QC1、QC3、QC4和NB等代表性较差的试点仍然是有用的十点。它们在选择优良品种方面是不理想的，但有助于剔除不稳定的品种。下表是对试点评价的量化结果：

【ps:理想指数=向量长度×与AEA轴的相关性】

        对一套品种试点来说，试点选择应遵循下述规则：

（1）所有试点与AEA轴都应正相关；

（2）不同试点在于与平均环境轴的相关性上应存在差异。与AEA轴的高度相关的试点更适合于评价基因型平均表现，而那些与AEA轴相关性一般的试点更适合于评价基因型的稳定性；

（3）所有试点应具有较好的鉴别力；

（4）应剔除冗余的试点，以减少试验成本。

        需要强调的一点是：一个试点只有所有或者多数年份中具有代表性（或鉴别力），才能认定该试点是有代表性（或鉴别力）的试点。单年品种试验数据只能用于提出对试点适合性的初步结论。