Controlling spatial variation in agricultural field trials is the most important step to compare treatments efficiently and accurately. Spatial variability can be controlled at the experimental design level with the assignment of treatments to experimental units and at the modeling level with the use of spatial corrections and other modeling strategies. The goal of this study was to compare the efficiency of methods used to control spatial variation in a wide range of scenarios using a simulation approach based on real wheat data. Specifically, classic and spatial experimental designs with and without a two-dimensional autoregressive spatial correction were evaluated in scenarios that include differing experimental unit sizes, experiment sizes, relationships among genotypes, genotype by environment interaction levels, and trait heritabilities. Fully replicated designs outperformed partially and unreplicated designs in terms of accuracy; the alpha-lattice incomplete block design was best in all scenarios of the medium-sized experiments. However, in terms of response to selection, partially replicated experiments that evaluate large population sizes were superior in most scenarios. The AR1 $$\times $$ AR1 spatial correction had little benefit in most scenarios except for the medium-sized experiments with the largest experimental unit size and low GE. Overall, the results from this study provide a guide to researchers designing and analyzing large field experiments. Supplementary materials accompanying this paper appear online.

中文翻译：

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空间设计是否优于经典实验设计？

控制农业田间试验中的空间变异是有效和准确比较处理的最重要步骤。空间变异性可以在实验设计级别通过将处理分配给实验单元和在建模级别使用空间校正和其他建模策略进行控制。本研究的目的是使用基于真实小麦数据的模拟方法来比较用于控制各种场景中空间变化的方法的效率。具体而言，在包括不同实验单元大小、实验大小、基因型之间的关系、环境相互作用水平的基因型和性状遗传力的场景中，对具有和不具有二维自回归空间校正的经典和空间实验设计进行了评估。完全复制的设计在准确性方面优于部分和未复制的设计；alpha-lattice 不完全块设计在中型实验的所有场景中都是最好的。然而，就对选择的反应而言，评估大种群规模的部分重复实验在大多数情况下都更好。AR1 $$\times $$ AR1 空间校正在大多数情况下几乎没有好处，除了具有最大实验单元大小和低 GE 的中型实验。总的来说，这项研究的结果为研究人员设计和分析大型现场实验提供了指导。本文随附的补充材料出现在网上。alpha-lattice 不完全块设计在中型实验的所有场景中都是最好的。然而，就对选择的反应而言，评估大种群规模的部分重复实验在大多数情况下都更好。AR1 $$\times $$ AR1 空间校正在大多数情况下几乎没有好处，除了具有最大实验单元大小和低 GE 的中型实验。总的来说，这项研究的结果为研究人员设计和分析大型现场实验提供了指导。本文随附的补充材料出现在网上。alpha-lattice 不完全块设计在中型实验的所有场景中都是最好的。然而，就对选择的反应而言，评估大种群规模的部分重复实验在大多数情况下都更好。AR1 $$\times $$ AR1 空间校正在大多数情况下几乎没有好处，除了具有最大实验单元大小和低 GE 的中型实验。总的来说，这项研究的结果为研究人员设计和分析大型现场实验提供了指导。本文随附的补充材料出现在网上。AR1 $$\times $$ AR1 空间校正在大多数情况下几乎没有好处，除了具有最大实验单元大小和低 GE 的中型实验。总的来说，这项研究的结果为研究人员设计和分析大型现场实验提供了指导。本文随附的补充材料出现在网上。AR1 $$\times $$ AR1 空间校正在大多数情况下几乎没有好处，除了具有最大实验单元大小和低 GE 的中型实验。总的来说，这项研究的结果为研究人员设计和分析大型现场实验提供了指导。本文随附的补充材料出现在网上。