Genotypes with high potential yield would improve crop production. Trials that examined potential yield have been conducted around the world, producing databases that can be mined to reveal “hidden” high-yield cultivars. However, yield data from different times and locations are not comparable because yield integrates the effects of cultivar-specific potential with the effects of weather and management practices. Here, we hypothesized that cultivar-specific yield can be expressed as a function of the climatic potential yield, which is calculated using a model based on daily solar radiation, temperature, and phenology data. To test this hypothesis, we used a rice (Oryza sativa L.) yield database from Japan, including only data from years with normal climatic conditions and trials with optimal N fertilization. For cv. ‘Sasanishiki’, which is widely grown in northern Japan, data from four prefectures and 20 years showed yield. The yield variations could be expressed by a single unique statistically significant regression across prefectures and years as a function of the climatic potential yield. This method demonstrated that ‘Koshihikari’ produced 10% less and ‘Fukuhibiki’ produced 19% more than ‘Sasanishiki’ for a given climatic potential yield (1000 g m). We confirmed this ranking by direct comparisons of the cultivars in identical years and at the same locations. Our method can be used for data mining to identify high-yield cultivars through data from previous yield research. We discuss the limitations and advantages of this method, its potential for other crop species, and its potential for determining responses to abiotic and biotic stresses.

中文翻译：

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通过模拟建模挖掘产量试验数据库以识别高产品种：以水稻为例

具有高潜在产量的基因型将提高作物产量。检查潜在产量的试验已在世界各地进行，产生的数据库可以被挖掘以揭示“隐藏的”高产量品种。然而，来自不同时间和地点的产量数据不具有可比性，因为产量综合了品种特定潜力的影响与天气和管理实践的影响。在这里，我们假设特定品种的产量可以表示为气候潜在产量的函数，这是使用基于每日太阳辐射、温度和物候数据的模型计算的。为了验证这一假设，我们使用了来自日本的水稻 (Oryza sativa L.) 产量数据库，其中仅包括气候条件正常年份和最佳施氮试验的数据。对于简历。'笹锦', 在日本北部广泛种植，来自四个县和 20 年的数据显示产量。产量变化可以通过作为气候潜在产量函数的跨县和年份的单一独特的统计显着回归来表达。该方法表明，对于给定的气候潜在产量（1000 克），“Koshihikari”的产量比“Sasanishiki”少 10%，“Fukuhibiki”多出 19%。我们通过对相同年份和相同地点的栽培品种进行直接比较来确认这一排名。我们的方法可用于数据挖掘，通过先前产量研究的数据来识别高产品种。我们讨论了这种方法的局限性和优势，它对其他作物物种的潜力，以及它确定对非生物和生物胁迫反应的潜力。来自四个县和 20 年的数据显示产量。产量变化可以通过作为气候潜在产量函数的跨县和年份的单一独特的统计显着回归来表达。该方法表明，对于给定的气候潜在产量（1000 克），“Koshihikari”的产量比“Sasanishiki”少 10%，“Fukuhibiki”多出 19%。我们通过对相同年份和相同地点的栽培品种进行直接比较来确认这一排名。我们的方法可用于数据挖掘，通过先前产量研究的数据来识别高产品种。我们讨论了这种方法的局限性和优势，它对其他作物物种的潜力，以及它确定对非生物和生物胁迫反应的潜力。来自四个县和 20 年的数据显示产量。产量变化可以通过作为气候潜在产量函数的跨县和年份的单一独特的统计显着回归来表达。该方法表明，对于给定的气候潜在产量（1000 克），“Koshihikari”的产量比“Sasanishiki”少 10%，“Fukuhibiki”多出 19%。我们通过对相同年份和相同地点的栽培品种进行直接比较来确认这一排名。我们的方法可用于数据挖掘，通过先前产量研究的数据来识别高产品种。我们讨论了这种方法的局限性和优势，它对其他作物物种的潜力，以及它确定对非生物和生物胁迫反应的潜力。产量变化可以通过作为气候潜在产量函数的跨县和年份的单一独特的统计显着回归来表达。该方法表明，对于给定的气候潜在产量（1000 克），“Koshihikari”的产量比“Sasanishiki”少 10%，“Fukuhibiki”多出 19%。我们通过对相同年份和相同地点的栽培品种进行直接比较来确认这一排名。我们的方法可用于数据挖掘，通过先前产量研究的数据来识别高产品种。我们讨论了这种方法的局限性和优势，它对其他作物物种的潜力，以及它确定对非生物和生物胁迫反应的潜力。产量变化可以通过作为气候潜在产量函数的跨县和年份的单一独特的统计显着回归来表达。该方法表明，对于给定的气候潜在产量（1000 克），“Koshihikari”的产量比“Sasanishiki”少 10%，“Fukuhibiki”多出 19%。我们通过对相同年份和相同地点的栽培品种进行直接比较来确认这一排名。我们的方法可用于数据挖掘，通过先前产量研究的数据来识别高产品种。我们讨论了这种方法的局限性和优势，它对其他作物物种的潜力，以及它确定对非生物和生物胁迫反应的潜力。