interest of spatial methods for vcus trials to the evaluation of … s... · 2018. 7. 2. ·...
TRANSCRIPT
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Interest of spatial methods for VCUS trials to
the evaluation of sugar beet varieties for their
registration in the French national catalog
06/27/2018
S.Daudé, S.Lassalvy, B.Richard, F.Masson
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Acknowlegdements
F. Piraux – Arvalis Institut du Végétal
C. Pontet – Terres Inovia
J. Adrian – ITB (Institut Technique de la Betterave)
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Plan
I) Introduction
1.1. Context
1.2. Aim of study
II) Materials & Methods
2.1. Designs of field trials
2.2. Mixed models
2.3. Data, selected models & software used.
III) Results & Discussion
3.1. Tables of statistics
3.2. Maps
3.3. Variograms
IV) Conclusion
4.1. In a nutshell
4.2. Prospects
1/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Context
Optires Project :
- 2 years project
- Financed by the French Ministry of Agriculture
- Led by GEVES, partner institutes : INRA, Arvalis Institut du Végétal
Terres Inovia, Institut Technique de la Betterave
- Better control of soil heterogeneity with spatial methods
Current statistical methods may have difficulties to handle some types of soil heterogeneities
In this case, precision is inadequate and trials are not selected
Situations that may produce heterogeneity in sugar beet trials : Diseases like rhizomania and nematods
2/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Aim of study
Assess the interest of spatial analysis that could be used at CTPS for the
evaluation of variety trials
Make a choice of spatial methods
Assess the benefit compared to current methods used at GEVES
Offer R scripts of analysis
3/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Designs of field trials
4/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Mixed models
Block Model
𝑌 = 𝝁 + 𝑮𝒆𝒏 + 𝑅𝑜𝑤𝐵𝑙𝑘 + 𝜀
Latinized Alpha Design
𝑌 = 𝝁 + 𝑮𝒆𝒏 + 𝑅𝑜𝑤𝐵𝑙𝑘 + 𝐶𝑜𝑙𝐵𝑙𝑘 + 𝑅𝑜𝑤𝐵𝑙𝑘 ∗ 𝐶𝑜𝑙𝐵𝑙𝑘 + 𝜀
Spatial Model (from Gilmour et al., 1997)
𝑌 = 𝝁 + 𝑮𝒆𝒏 + 𝑅𝑜𝑤𝐵𝑙𝑘(+𝐶𝑜𝑙𝐵𝑙𝑘)(+𝜂) + 𝜉
5/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Data, selected models & software used
Dataset of 9 VCUS sugar beet trials of 2016, including 44 varieties each
Response variable : root yield
Spatial correlation structures applied on residuals : AR1 x I, AR2 x I, AR1 x AR1, AR2 x AR1
Microsoft R Open software, with asreml, asremlPlus and agridat packages
6/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Evaluation Criterion
AIC (Akaike’s Information Criterion)
𝐴𝐼𝐶 = 2𝑘 − 2 ln(𝐿)
Residual Standard Deviation computed with the mean of standard error of
difference
𝑅𝑆𝐷𝑆𝐸𝐷 =𝑆𝐸𝐷2 × 𝑁𝑏𝑙𝑜𝑐𝑘
2
7/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Best models for each trial of the dataset
(in terms of AIC)
Trial 9011462 9011463 9011464 9011465 9011466 9011467 9011469 9011471 9011472
AR2+nugget (477,27) AR2 (494,25) AR1_RC (525,33)
BlockModelRC(601,55)
AR2xAR1 (454,40)
AR1xAR1+nugget (568,70)
AR2xAR1_RC
(496,24)AR1
(567,22) AR2 (693,19)
Top 3AR1+nugget
(477,71)AR2xAR1 (494,37)
AR1_RC+nugget (526,87) LAP (601,72)
AR2_RC (455,15)
AR1+nugget (570,76)
AR1xAR1_RC
(496,29)AR2
(568,14)AR2xAR1 (694,09)
AR2_RC+nugget (478,68)
AR2_RC (495,20) AR2_RC (526,95)
AR1_RC (602,29) AR2 (455,57) AR1_RC (571,11)
AR2xAR1 (497,05)
AR1+nugget (568,24)
AR2+nugget (694,55)
APL 482,36 519,54 549,01 601,72 457,9 573,05 519,25 591,23 703,81
Bloc simple 523,58 520,84 572,72 637,29 472,8 637,96 558,06 595,06 706,38
Model Number of selections
AR1 2
AR2 3
AR1 x AR1 1
AR2 x AR1 2
LAP/BlockModel_RC 1
8/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Best models for each trial of the dataset
(in terms of AIC)
Trial 9011462 9011463 9011464 9011465 9011466 9011467 9011469 9011471 9011472
AR2+nugget (477,27) AR2 (494,25) AR1_RC (525,33)
BlockModelRC(601,55)
AR2xAR1 (454,40)
AR1xAR1+nugget (568,70)
AR2xAR1_RC
(496,24)AR1
(567,22) AR2 (693,19)
Top 3AR1+nugget
(477,71)AR2xAR1 (494,37)
AR1_RC+nugget (526,87) LAD (601,72)
AR2_RC (455,15)
AR1+nugget (570,76)
AR1xAR1_RC
(496,29)AR2
(568,14)AR2xAR1 (694,09)
AR2_RC+nugget (478,68)
AR2_RC (495,20) AR2_RC (526,95)
AR1_RC (602,29) AR2 (455,57) AR1_RC (571,11)
AR2xAR1 (497,05)
AR1+nugget (568,24)
AR2+nugget (694,55)
LAD 482,36 519,54 549,01 601,72 457,9 573,05 519,25 591,23 703,81
Bloc simple 523,58 520,84 572,72 637,29 472,8 637,96 558,06 595,06 706,38
Model Number of selections
AR1 2
AR2 3
AR1 x AR1 1
AR2 x AR1 2
LAD/BlockModel_RC 1
9/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Statistics table of trial n°11465
Modèle logREML AIC ETR Gain/perte ETR rho.c pvalue.Variety rho.c1 rho.c2 rho.r
BlockModelRC -297,77 601,55 5,07 0,52% NA 0,00 NA NA NA
LAP -296,86 601,72 5,05 0,00% NA 0,00 NA NA NA
AR1_RC -297,33 602,67 5,01 -0,64% -0,12 0,00 NA NA NA
AR2_RC -297,08 604,16 5,02 -0,48% NA 0,00 -0,07 0,10 NA
AR1xAR1_RC -297,33 604,67 5,01 -0,65% -0,12 0,00 NA NA 0,00
AR2xAR1_RC -297,07 606,14 5,02 -0,46% NA 0,00 -0,06 0,10 0,02
AR2xAR1 -301,23 612,46 5,06 0,30% NA 0,00 0,18 0,36 0,24
AR2 -303,16 614,32 5,18 2,61% NA 0,00 0,19 0,38 NA
AR1xAR1 -307,37 622,73 5,37 6,37% 0,32 0,00 NA NA 0,29
AR1 -310,77 627,55 5,59 10,69% 0,37 0,00 NA NA NA
BlockModel -316,64 637,29 6,17 22,20% NA 0,00 NA NA NA
10/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Statistics table of trial n°11471
Modèle logREML AIC ETR Gain/perte ETR rho.c pvalue.Variety rho.c1 rho.c2 rho.r
AR1 -280,61 567,22 3,41 -16,44% 0,55 0,00 NA NA NA
AR2 -280,07 568,14 3,47 -14,87% NA 0,00 0,47 0,11 NA
AR1+nugget -280,12 568,24 3,46 -15,10% 0,66 0,00 NA NA NA
AR1xAR1 -280,52 569,05 3,41 -16,46% 0,54 0,00 NA NA 0,05
AR1_RC -280,61 569,22 3,41 -16,44% 0,55 0,00 NA NA NA
AR2xAR1 -280,03 570,07 3,47 -14,95% NA 0,00 0,47 0,11 0,03
AR2+nugget -280,07 570,14 3,47 -14,87% NA 0,00 0,47 0,11 NA
AR2_RC -280,07 570,14 3,47 -14,87% NA 0,00 0,47 0,11 NA
AR1xAR1+nugget -280,07 570,15 3,46 -15,13% 0,65 0,00 NA NA 0,05
AR1_RC+nugget -280,12 570,24 3,46 -15,10% 0,66 0,00 NA NA NA
AR1xAR1_RC -280,52 571,05 3,41 -16,46% 0,54 0,00 NA NA 0,05
AR2xAR1+nugget -280,03 572,07 3,47 -14,95% NA 0,00 0,47 0,11 0,03
AR2xAR1_RC -280,03 572,07 3,47 -14,95% NA 0,00 0,47 0,11 0,03
AR2_RC+nugget -280,07 572,14 3,47 -14,87% NA 0,00 0,47 0,11 NA
AR1xAR1_RC+nugget -280,07 572,15 3,46 -15,13% 0,65 0,00 NA NA 0,05
AR2xAR1+nugget_RC -280,03 574,07 3,47 -14,95% NA 0,00 0,47 0,11 0,03
BlockModelRC -291,62 589,23 4,08 0,00% NA 0,00 NA NA NA
LAP -291,62 591,23 4,08 0,00% NA 0,00 NA NA NA
BlockModel -295,53 595,06 4,29 5,16% NA 0,00 NA NA NA
11/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Maps of trial 11465
LAD residualsDeviation to the adjusted mean
AR1 residuals
12/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Maps of trial 11471
Deviation to the adjusted mean
LAD residuals AR1 residuals
13/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Experimental variograms of trial
11465
LAD AR1
14/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Experimental variograms of trial 11471
LAD AR1
15/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Adjusted variograms of
trials 11465 and 11471 for the
AR1 model
Trial 11465 Trial 11471
16/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
« Enveloped » variograms of
trials 11465 and 11471 for the
AR1 modelFrom Stefanova et al. 2009
Trial 11465 Trial 11471
17/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
In a nutshell
Spatial methods are more precise and handle better with heterogeneity than current methods
Choice of spatial methods : Specific conditions of soil heterogeneity
If gradients are well controlled by the repetitions : choice of LAD instead of spatial models
Uni or bi directional approach ? It depends on the trial’s shape
18/19
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Prospects
Apply the methods to a larger number of datasets and different species
Test separability hypothesis comparing directional variograms
Test more spatial methods
Selection of models algorithm
18/18
Saisissez votre texte
Saisissez votre texte
Thank you for your
attention