玉米是世界三大作物之一，我国是第二大玉米生产国，玉米在粮食生产中占有举足轻重的地位，在国民经济中亦占有重要地位。在我国，玉米的用途主要以饲料、食用和工业用为主，其中玉米作为饲料用途所占的比重最大，达到我国玉米需求总量的70％。随着燃料乙醇工业的迅速发展，玉米在工业消费中的需求量不断增长。因此提高玉米产量，加快玉米产业的发展尤为重要。为了提高玉米的产量水平，除了要加快培育玉米新品种，不断提高玉米的高产栽培管理技术之外，采用合理科学的分析方法和模型，对玉米区域试验进行分析和品种评价也尤为关键。作物区域试验分析目前存在着各种各样的方法和模型，究竟这些方法和模型对作物区域试验，特别是对玉米品种区域试验分析的效果及差异状况如何，尚缺乏系统的比较研究，影响着玉米区域试验分析方法与模型的合理应用以及分析的效果，从而限制玉米品种选育试验的分析效果和玉米生产的成效。本研究拟以我国近年玉米各种区域试验数据资料为依据，对玉米区域试验分析的模型和方法进行系统的比较研究，得出以下主要结论：1．方差分析与灰色关联分析对玉米品种评价与排序的结果存在着明显的不同，因此在玉米区域试验分析中要根据试验分析特定目的选用相适应分析方法。对适用于多个生态地区和仅涉及产量单一性状的评价，宜采用方差分析，而对适用于特殊单一生态地区和涉及多个性状指标的评价，宜采用灰色关联分析法。2．高稳系数法与秩次分析法都能够对作物区域试验品种的高产性与稳产性进行评价，二者在品种高产性评价结果具有较好的一致性，但在稳产性评价结果具有较大的差异。因此，在玉米品种稳产性分析时应注意两种方法对品种评价结果的影响和选用适宜的方法，或者利用不同方法综合进行分析。3．各种方差协方差结构线性混合模型对玉米试验数据拟合的效果不同。方差分析模型在玉米试验数据拟合的效果较差，AMMI和FA(1)两种结构模型放宽了对方差协方差的约束条件，且模型参数相对较少，在区试分析的适用性最广泛，UN结构模型不适用于我国玉米区试分析，其它几种结构模型适用于我国玉米区试分析，但适用性不如AMMI和FA(1)两种结构模型普遍。这些结构模型在品种效应估计和测验方面存在明显的不同。因此，在进行玉米区域试验线性混合模型分析时，应采用AMMI和FA(1)两种结构模型或者利用AIC准则对模型方差协方差结构的适用性进行筛选，以提高品种效应测验与评价的准确性。4．不同的稳定性分析模型对区域试验数据的拟合效果和品种稳定性评价结果不同。高稳系数法和秩次分析法这两种非参数法与各种模型法在稳定性排序的差异要大于模型间和非参数法间的差异。相对而言，AMMI模型在较多的玉米品种区域验中拟合效果表现为最佳模型，因此，是较为理想的品种稳定性评价方法，也是目前国际上较为流行的分析作物品种区试产量数据的方法。因此，在玉米区域试验品种稳定性分析时，也需要利用模型选择准则选择最佳的模型或利用AMMI模型进行分析，以便能准确地评价品种的稳定性。5．由于品种-环境交互效应的复杂性，对一个具体的玉米区域试验，人们通常不知哪一种模型或方法对品种高产与稳产性评价效果较好，特别是高稳系数法与秩次分析法分析的效果，目前还没有一个可实际操作的判断方法。然而，基于线性混合模型的分析，除了能对品种进行效应估计与测验及稳定性评价外，又能通过模型对试验数据拟合效果的比较，选用最佳的模型进行分析，从而避免区域试验分析模型应用的主观随意性，可望成为有很好应用前景的玉米区域试验分析法。有关该模型分析准确性的直接验证，还有待进一步的模拟研究。