- Fu Y-B, Yanchuk AD, Namkoong G. Spatial patterns of tree height variations in a series of Douglas-fir progeny trials: implications for genetic testing. Can. J. For. Res. 1999;29:714–23.
摘要：利用传统的统计和地理统计技术检查了在不列颠哥伦比亚省南部沿海地区66个试验地点进行的一系列道格拉斯冷杉（Pseudotsuga menziesii（Mirb。）Franco）后代6至12年龄树高的空间变异模式。发现在66个测试位点内和之间的年间树高的变异很大。由家族，行，列，斑块和小区内解释的地点内方差的估计比例分别平均为11％，7％，5％，12％和47％，加上由于未知因素的7％，应用的阻断applied blocking除去了约5％的地点内变异。在超过44个测试位点观察到在行和列方向的显着梯度，并且估计的斜率平均在0.33至1.52cm /小区的范围内。斑块大小在测试位置上有很大变化，平均从5.21到6.47（小区），表明这些试验的平均斑块大小为18m。时间变化对于家族方差很大，但对于由行，列，斑块和小区内解释的那些方差比例不是很大。在老树上发现更多的渐变和更大的补丁大小。讨论了这些结果对森林遗传测试的启示。
在森林树木中的后代试验已经进行了proceeded几十年，并将继续在林木育种中发挥重要作用，因为这些田间试验提供了有价值的手段来评估和选择期望的个体和种群用于各种育种目标（Namkoong等人1988; Fu et al.1998）。然而，对以前的后代试验的分析（Magnussen 1993a）表明，林木的遗传田间试验没有免于技术和实践问题，如数据丢失，损害，异常值，微观遗传，竞争和基因型通过环境相互作用。这些问题使得最初提出的数据分析更加复杂，并且所采用的田间设计比之前认为的效率低。许多树种繁殖者对实现当前或未来后代试验的有效性产生了担忧。在过去几十年，探索和（或）开发具有小区组的田间设计（例如McCutchan等人1985; Loo-Dinkins和Tauer 1987; Williams和Matheson 1994），并在数据分析中引入空间相关性，Magnussen 1990）慢慢地出现。
渐渐地，已经认识到理解用于林木中的遗传测试的地点变异的重要性，特别是在新的田间设计的开发中（McCutchan等人1985; Loo-Dinkins 1992; Magnussen 1993a）。如果地点在给定方向上呈现强的环境梯度，例如，可以有效地布置田间布局以减少实验误差（Williams和Matheson 1994）。如果补片尺寸预计很大，则可以调整块大小以去除更多的地点变异（Fu等人1998）。此外，如果地点变化的空间模式是已知的，可以自信地在试验数据的分析中制定或选择适当的空间模型（Magnussen 1990）。然而，关于田间变异的先验信息通常很少，特别是关于森林遗传试验（Fu等人，1998），并且很少有研究来表征测试地点的变异模式（Magnussen 1990）。
场地变化是森林遗传田间试验的规范，因为所用的面积通常相当大（2-4公顷），并且通常在其中环境梯度（例如土壤深度，排水等）和斑块的斜坡或地形存在森林土壤中的微网格模式。然而，表征要用于试验的地点的变异模式提出了很大的挑战，因为它需要关于地点的详细信息，包括位点拓扑，土壤性质，水位等，以及它们与生长模式的关系的各种树木，所有这些都很难获得。此外，对所使用的站点的直接评估的信息可能不总是可靠的长期预测，因为站点变化随时间是动态的。此外，站点变化可以是特定的，并且关于测试站点的变化模式的信息可能不适用于感兴趣的其它站点，这使得这样的表征在开始试验或者甚至随时间监视之前不太吸引人。
在这项研究中，我们采取间接的方法来表征在现有的后代试验中显示的空间变异的模式。这些模式，特别是如果来自大量测试场地，对于一般的森林遗传田间试验的开发应该是有用的。这些特性还应提供有用的信息，用于评估先前现场设计在设计效率方面的表现，并有助于有效的数据分析。为此，我们选择了在广泛分布于南部沿海不列颠哥伦比亚省的66个试验地点进行的一系列道格拉斯冷杉（Pseudotsuga menziesii（Mirb。）Franco）后代试验。（Heaman 1978; Yanchuk 1996）。使用一些地理统计技术（例如变差法来表征斑块变异）和中值抛光法（median-polishing method）来推断在测试位点上的标记梯度，检查从6-12年的树高观察中提取的残差（Cressie 1991）。最初用于采矿业（Matheron 1963）的地统计学已被证明可用于表征和绘制许多其他科学领域的空间变异（Cressie 1991），但对林业的关注较少（Moeur 1993; Liu和Burkhart 1994; Clarke et al.1997）。地统计学包括变差和克里金variography and kriging。 Variography使用变差函数来表征和建模样本的空间方差，而克里金使用建模的变量来预测样本之间的值。变差函数将小区之间的变化表示为分离它们的距离的函数，其在下面定义并在图1中示出。随着小区之间的距离（称为lag滞后）增加，variogram的值增加，这意味着紧密间隔的小区之间的值比距离更远的小区中的值更相关。variogram将趋向于在小区的值是独立的距离或范围之上达到最大值或阈值。在零滞后的variogram的值通常称为块nugget（或在后代试验中的内部方差的量值），其代表小区中未采样的空间变化，以及测量误差和“白噪声”。负块minus nugget也可以解释为后代试验中相关小区之间的补丁变化。显然，这种技术可以表征小规模随机结构，如补丁大小（范围）和补丁变化的补丁。为了确定诸如梯度的大规模确定结构，可以应用中值抛光技术（Cressie 1991）。
本研究的直接目标是（i）通过家庭，行，列，斑块和内部解释的计算平均比例的站内方差，以及通过使用阻塞blocking去除的站内方差的平均比例; （ii）评估在行和列方向上显示显着梯度的测试位置的比例; （iii）确定平均贴片大小;和（iv）提供实验证据证明在森林后代试验中使用不完全block设计。
