Auswertung von Landessortenversuchen unter Einbeziehung überlappender Anbaugebiete. (Hohenheim- Gülzower Serienauswertung)

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1 Auswertung von Landessortenversuchen unter Einbeziehung überlappender Anbaugebiete (Hohenheim- Gülzower Serienauswertung)

2 Ziel der mehrjährigen Auswertung optimale Aussage zum mittleren relativen Leistungspotential einer Sorte in der Region Stichprobe Grundgesamtheit Ergänzung zu Auswertungen unter konkreten Umweltbedingungen (Jahre, Einzelversuche, Auswinterungsversuche...) optimale Wahl für neuen Schlag Jahr (Jahr, Ort = zufällig) Volker Michel, LFA, Gülzow

3 Entwicklung der Serienverrechnung von LSV in M-V mit SAS 1998 SAS Proc GLM - WP, > 3 Jahre, Nachbarländer, unbalancierte Daten 2000 SAS Proc Mixed + optimale Gewichtung der Versuchsergebnisse 2005 Hohenheimer Methodik + überlappende Auswertung mit abgestufter Wichtung + Modellvoraussetzungen prüfen Michel und Dr. Zenk, LFA, Gülzow

4 Versuchsbasis Regionalspezifik Kompromiss Schätzgüte Akzeptanz Volker Michel, LFA, Gülzow

5 Versuchsort Verteilung der Versuchsorte auf die Bundesländer und Anbaugebiete übernommen von J. Möhring, 2005

6 Zielgebiet D-Nord und Nachbarn Geest OH D-Nord Stärke - ertrag [%] Reife SH D- Nord D- Süd (zu D-Süd) D-Süd Spider S = Delitop S Lupus S Coxximo S ? Volker Michel, LFA, Gülzow V. Michel, LFA M-V, Gülzow

7 Eingliederung in PIAF-Konzepte PIAF Datenbanksystem für Feldversuche PIAFStat anwenderfreundliche Benutzeroberfläche, Verfahrensbibliothek SAS Software für die statistische Auswertung Dr. A. Zenk, LFA Gülzow

8 PIAFStat -Verfahren zur Hohenheim-Gülzower Serienauswertung PIAFStat-Verfahren enthaltene SAS-Macro's Name DATEN Label Datenvorbereitung (PIAF + externe Daten) (Hohenheimer Methode) %zuordnung_typ VK Bestimmung der Varianzkomponenten %varianzkomponenten MW Bestimmung der Mittelwerte %auswertung und %lsm PHI Prüfung der Modellvoraussetzungen %boxcox Andrea Zenk, LFA, Gülzow

9 Hohenheim Gülzower Serienauswertung als Basis-Verfahren unter PIAFStat mit universellen Optionen Jahre Gewichtung Transformation Nachbargebiete mehrjährig Berücksichtigung Standardfehler ohne abgestuft gewichtet (einjährige MW mehrj. VK) ohne mit gleich gewichtet Zweischrittanalyse: ohne Mittelwerte + (Standardfehler) Volker Michel, LFA, Gülzow

10 Verfahren zur Hohenheim - Gülzower Serienauswertung Volker Michel, LFA, Gülzow

11 VK Bestimmung der Varianzkomponenten Datenbasis auswählen Dataset reduzieren Dataset abspeichern Transformationsparameter phi vorgeben alpha vorgeben Wichtung ein oder ausstellen Volker Michel, LFA, Gülzow

12 Output: Varianzkomponenten Sorten ohne Gruppenzuordnung und Orte mit AG=0 wurden nicht einbezogen! Transformation: phi = 1 CovParm Subject Estimate Alpha Lower Upper r_gen Intercept s JAHR s ort s JAHR*r s JAHR*ort s UN(2,2) s UN(3,2) s UN(3,3) s UN(4,2) s UN(4,3) s UN(4,4) s UN(5,2) s UN(5,3) s UN(5,4) s UN(5,5) s Residual

13 MW Sorten-Mittel für das Zielgebiet Zielgebiet vorgeben Ergebnisausgabe Ausgabe auch in Excel

14 Output: MW der Sorten im Zielgebiet: 4 Auszug: Für das Merkmal ERTR86DT ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Sorten MW se Versuche ƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ A Akratos WW ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Atoll WW ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Batis WW ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Türkis WW ƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ B Buteo WW ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Versailles WW ƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ usw.

15 Ausblick Inhaltliche Weiterentwicklung Infotexte (Hilfe) für PIAFStat-Verfahren vereinfachter Ansatz für schwache Datenbasis erweiterter Ansatz für große Datenbasis Verbesserung des Outputs Diagramm-Erstellung in SAS mehrere externe Datensätze verknüpfen Tabellierungen für Berichterstellung Praxis-Einführung Einsatz zur Ernte 2005 in M-V Ausgewählte Kulturarten (WW, Mais, Kartoffeln) Test bei verschiedenen Merkmalen Dr. A. Zenk, LFA Gülzow

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