中华人民共和国农业行业标准
NY/T 4986—2025
农作物品种试验数据管理规范
Specification for the management of crop variety test data
2025-12-09 发布
2026-05-01 实施
中华人民共和国农业农村部 发 布
NY/T 4986—2025
前 言
本文件按照 GB/T 1 .1—2020« 标准化工作导则 第 1 部分 : 标准化文件的结构和起草规则»的规定起草 .
请注意本文件的某些内容可能涉及专利 . 本文件的发布机构不承担识别专利的责任 .
本文件由农业农村部市场与信息化司提出 .
本文件由农业农村部数据标准化技术委员会归 口 .
本文件起草单位 :北京市农林科学院信息技术研究中心 、全国农业技术推广服务中心 、国投种业科技有限公司 、袁隆平农业高科技股份有限公司 、沈阳农业大学 、农芯科技(北京)有限责任公司 .
本文件主要起草人 :杨锋 、张 立 阳 、王 玉 玺 、张 力 科 、杨 远 柱 、王 开 义 、苗 腾 、刘 春 青 、张 东 峰 、李 金 龙 、王晓锋 、张秋思 、杨硕 、葛晓 、闫宝歧 .
农作物品种试验数据管理规范
1 范围
本文件明确了农作物品种试验数据管理的基本原则 ,规定了试验数据和管理内容 , 以及农作物品种试验数据采集 、数据存储 、数据质量控制 、数据预处理 、数据统计分析 、数据交换共享和数据安全管理等方面的技术要求。
本文件适用于玉米 、大豆 、水稻 、小麦 、棉花 5 种主要农作物品种试验数据管理 ,包括国家和省级种业管理部门统一组织的试验 ,育繁推一体化企业自行开展的试验 ,企业 、科研单位联合体自行开展的试验 ,其他渠道的试验可参照执行。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中 ,注日期的引用文件 ,仅该日期对应的版 本 适 用 于 本 文 件 ; 不 注 日 期 的 引 用 文 件 , 其 最 新 版 本(包 括 所 有 的 修 改 单)适 用 于 本文件。
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3 .1
品种试验 varietytest
在一定生态区域内 ,按照统一的试验方案和技术规程对农作物品种进行多点次 、多年份的鉴定和检测 , 以评估其丰产性 、稳产性 、适应性 、抗逆性 、品质等特征特性及生产利用价值。
[来源 :NY/T 1209 ,3 .1 ,有修改] 3 .2
试验品种 test variety
经过人工选育或发现并改良 ,与现有品种有明显区别 ,形态特征和生物学特性一致 ,遗传性状相对稳定 ,具有一定的生产利用价值 ,并具有适当名称的栽培作物群体。
[来源 :NY/T 1209 ,3 .4 ,有修改] 3 .3
对照品种 check variety
符合试验品种的定义 ,在生产上或特征特性上具有代表性 ,具有一定的推广面积 ,用于与试验品种进行比较的品种。
[来源 :NY/T 1209 ,3 .5 ,有修改]
3 .4
记载项目 record item
在品种试验执行过程中需要观测记录的一系列性状和指标 ,包括但不限于株高 、产量 、抗病虫性等性状和蛋白质含量 、淀粉含量等指标。
3 .5
试验数据管理系统 testdata managementsystem
专门用于农作物品种试验数据规范化采集 、录入 、存储 、处理 、查询 、统计 、分析 、共享及安全管理的软件系统。
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
DUS:特异性(Distinctness) 、一致性(Uniformity)和稳定性(Stability)
DNA:脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic Acid)
SSR:简单重复序列(Simple Sequence Repeats)
SNP:单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism)
5 基本原则
农作物品种试验数据管理应遵循以下基本原则 :
a) 确保数据准确 、可靠 ,避免出现错误数据和虚假数据 ;
b) 确保数据完整 、全面 ,不遗漏任何重要信息 ;
c) 确保数据安全 、保密 , 防止数据泄露和滥用 ;
d) 确保数据来源和处理过程可追溯 ,方便数据质量评估和审核 ;
e) 确保数据能够在不同应用程序之间交换和共享。
6 试验数据
6 .1 概述
农作物品种试验数据应涵盖品种试验过程中涉及的主要数据 ,包括但不限于试验品种 、记载项 目 、试验站点 、品种试验 、试验记录 、品种评价 、试验报告。
6 .2 试验品种
试验品种数据项包括但不限于品种编号 、品种名称 、作物种类 、品种来源 、育种者 、生态区组 、参试年度 、申请者 、联系方式 、审定编号 、品种保护状态 、是否转基因(含基因编辑) 、转化体名称 、生物安全证书编号 、目标性状 、受体名称 ,数据项描述应符合附录 A 中表 A.1 的规定。
6 .3 记载项目
记载项目数据项包括但不限于项目编号 、项目名称 、项目说明 ,数据项描述应符合表 A.2 的规定。 农
作物品种试验主要记载项目见附录 B。
6 .4 试验站点
试验站点数据项包括但不限于站点编号 、站点名称 、站点性质 、法人代表 、法定身份识别码 、所在行政区域 、经度 、纬度 、海拔 ,数据项描述应符合表 A.3 的规定。
6 .5 品种试验
品种试验数据项包括但不限于试验编号 、站点编号 、试验类型 、试验级别 、试验渠道 、生态区组 、试验组 、试验年度 、小区面积 、小区重复数 、小区排列 、种植密度 、行距 、株距 、试验负责人 ,数据项描述应符合表A.4 的规定。
6 .6 试验记录
试验记录数据项包括但不限于记录编号 、试验编号 、品种编号 、项目编号 、观测值 、图片存放路径 、视频存放路径 ,数据项描述应符合表 A.5 的规定。
6 .7 品种评价
品种评价数据项包括但不限于品种编号 、站点编号 、亩产 、位次 、比对照增减产数 、比对照增减产率 、比对照增产点数 、比对照增产点率 、生育期 、比对照生育期长短 、抗逆性 、品质 、目标性状鉴定 、转化体真实性 ,数据项描述应符合表 A.6 的规定。
6 .8 试验报告
试验报告数据项包括但不限于报告编号 、站点编号 、报告名称 、报告类型 、存放路径 ,数据项描述应符合表 A.7 的规定。
7 管理内容
农作物品种试验数据管理包括但不限于数据采集 、数据存储 、数据质量控制 、数据预处理 、数据统计分析 、数据交换共享和数据安全管理。
8 数据采集
8 .1 基本要求
数据采集应符合下列规则 :
a) 遵循统一的标准和规范 ,确保数据的一致性 ;
b) 采用科学的方法和合适的工具 ,确保数据的准确性 ;
c) 按时进行观测记录 ,确保数据的时效性 ;
d) 覆盖主要记载项 目 ,确保数据的完整性。
8 .2 采集时间
玉米 、大 豆 、水 稻 、小 麦 、棉 花 5 种 主 要 农 作 物 品 种 试 验 数 据 采 集 时 间 应 符 合 NY/T 1209 、NY/T 1299 、NY/T 1300 、NY/T 1301 、NY/T 1302 的规定 ,确保采集的数据能真实反映农作物品种的特征特性。
8 .3 采集方式
数据采集方式包括但不限于以下 2 种方式 :
a) 人工观测采集 :通过人为观察 、测量等方式获得数据 ,并填报试验数据管理系统 ,或记录于电子文档 ;
b) 设备自动采集 :通过设备自动识别方式获得数据 ,并传输至试验数据管理系统 ,或导出至电子文档。
9 数据存储
9 .1 基本要求
数据采集应符合下列规则 :
a) 提供独立的逻辑存储空间 ,确保数据安全性 ;
b) 采用可扩展的存储方案 ,满足未来 5 年存储需求 ;
c) 建立数据备份机制 ,确保数据可靠性。
9 .2 存储方式
9 .2 .1 结构化数据存储
对于以结构化方式组织的试验品种 、记载项目 、试验站点 、品种试验 、试验记录等数据 ,应采用关系型数据库存储。
9 .2 .2 半结构化数据存储
对于以半结构化方式组织的试验品种 、记载项目 、试验站点 、品种试验 、试验记录等数据 ,应先转换为结构化数据 ,并采用关系型数据库存储。
9 .2 .3 非结构化数据存储
对于以非结构化方式组织的试验图片或视频记录 、试验报告等数据 ,应采用文件或对象方式存储 ,并
9 .3 数据模型
采用关系型数据库存储试验品种 、记载项目 、试验站点 、品种试验 、试验记录等数据时 ,应按照图 1 设计数据模型 ,具体对应关系应符合下列规则 :
a) 试验站点与品种试验对应关系 :1 个试验站点可承担 n 个品种试验 ,对应 n 个品种试验 ;
b) 品种试验与试验记录对应关系 :1 个品种试验可调查 n 个记载项 目 ,对应 n 条试验记录 ;
c) 试验品种与试验记录对应关系 :1 个试验品种可调查 n 个记载项 目 ,对应 n 条试验记录 ;
d) 记载项目与试验记录对应关系 :1 个记载项目可针对 n 个试验品种 ,对应 n 条试验记录 ;
e) 试验品种与品种评价对应关系 :1 个试验品种可在 n 个试验站点评价 ,对应 n 条品种评价 ;
f) 试验报告与试验站点对应关系 :对于报告类型为 “试验站点报告 ”的试验报告 , 1 个试验站点可形成 n 个试验报告。
图 1 农作物品种试验数据模型
10 数据质量控制
10 .1 数据录入校验
10 .1 .1 格式校验
应检查数据是否符合预设格式要求 ,如小数位数 、文本格式等 . 对于不符合格式要求的数据 ,应提示错误 ,并要求重新录入 .
10 .1 .2 范围校验
应检查数据是否在预设范围内 , 如叶片数 、株高 、穗位高 、容重等的性状和指标 . 对于超出范围的数据 ,应提示错误 ,并要求重新录入 .
10 .1 .3 关系校验
应检查不同性状或指标之间的逻辑关系是否一致 ,如亩产与小区产量 、出籽率与籽粒干重等关系 . 对于逻辑关系不一致的数据 ,应提示错误 ,并要求重新录入或计算 .
10 .1 .4 重复校验
应检查数据是否存在重复录入的情况 ,如相同的品种名称 、试验站点等 . 对于重复录入的数据 ,应提示错误 ,并要求合并或删除 .
10 .2 数据记录审核
10 .2 .1 完整性审核
应检查数据是否完整 ,有无缺失或遗漏 . 对于少量缺失值 , 可以采用插补法(如均值插补 、中位数插补 、最近邻插补等)进行填充 . 对于包含大量缺失值或关键字段缺失的数据 ,应视为无效数据并剔除 .
10 .2 .2 一致性审核
应检查不同来源或不同时间点收集的数据是否一致 ,如不同试验人员或不同试验批次的数据 . 对于不一致的数据 ,应给予提示 ,并进行人工核实修正或剔除 .
10 .2 .3 数据质量评估
应采用合适的数据质量评估方法(如误差变异系数等) ,对录入的数据进行整体评估 . 对于存在质量问题的数据 ,应给予提示 ,并进行人工核实修正或剔除 .
10 .3 异常数据剔除
应根据数据审核与质量评估结果 ,对异常数据进行人工核实修正或剔除 . 异常数据剔除包括记载项目数据剔除 、试验站点数据剔除和试验品种数据剔除 .
1 1 数据预处理
1 1 .1 数据标准化
将数据转换为统一的格式和单位 . 若将小区产量数据转换为亩产 ,将时间数据转换为统一的 日期格式等 .
1 1 .2 数据计算
应根据单点试验 、一年多点试验 、多年多点试验数据汇总要求 ,按照具体记载项 目处理方式逐一进行汇总计算 ,包括计算记载项目的最大值 、最小值 、算术平均数 、几何平均数 、中位数 、众数等 .
12 数据统计分析
12 .1 数据描述统计
采用平均数描述数据的集中程度 ,主要包括算术平均数 、几何平均数 、中位数 、众数等 ;采用变异数描述数据的离散程度 ,主要包括极差 、方差 、标准差 、变异系数等 .
12 .2 数据综合分析
12 .2 .1 同质性检验
应采用适当的统计方法(如 Levene’s检验 、Bartlett’s检验等)对不同组别或不同试验站点的试验数据进行方差同质性检验 ,确认方差无显著差异 , 以保证品种试验和统计分析的准确性 .
12 .2 .2 方差分析
应对不同组别或不同试验站点的试验数据进行方差分析 ,评价品种间 、试验站点间 、品种与试验站点间互作差异是否达到显著标准 ,分析品种间的差异 、试验设计及试验站点布局的合理性 .
12 .2 .3 多重比较
应采用适当的多重比较方法(如新复极差法 、最小显著差数法等)对试验品种进行多重比较 ,分析不同试验品种间在某一性状或指标上是否存在显著差异 .
12 .3 品种评价
应计算品种某一性状或指标在不同试验站点 、不同年度的平均数 、标准差和变异数 ,分析品种表现在地域间和年度间的稳定性 .
13 数据交换共享
农作物品种试验数据交换共享应按照 NY/T 3501 规定的交换共享要求 ,选择恰当的技术措施实施数据交换共享 .
14 数据安全管理
农作物品种试验数据安全管理应按照 NY/T 4261 规定的安全管理要求 ,确保数据的保密性 、完整性和可用性 .
附 录 A
(规范性)
农作物品种试验数据项描述
A.1 试验品种
试验品种数据项描述应符合表 A.1 的规定。
表 A.1 试验品种数据项
A.2 记载项目
记载项目数据项描述应符合表 A.2 的规定。
表 A.2 记载项目数据项
A.3 试验站点
试验站点数据项描述应符合表 A.3 的规定。
表 A.3 试验站点数据项
A.4 品种试验
品种试验数据项描述应符合表 A.4 的规定。
表 A.4 品种试验数据项
A.5 试验记录
试验记录数据项描述应符合表 A.5 的规定。
表 A.5 试验记录数据项
A.6 品种评价
品种评价数据项描述应符合表 A.6 的规定。
表 A.6 品种评价数据项
A.7 试验报告
试验报告数据项描述应符合表 A.7 的规定。
表 A.7 试验报告数据项
附 录 B
(资料性)
农作物品种试验主要记载项目
B.1 田间管理
田间管理主要记载项目参见表 B.1 。
表 B.1 田间管理主要记载项目
B.2 物候期
物候期主要记载项目参见表 B.2 。玉米 、大豆 、水稻 、小麦 、棉花 5 种主要 农 作 物 物 候 期 记 载 项 目 见
表 B.2 物候期主要记载项目
B.3 农艺性状
农艺性状主要记载项目见表 B.3 。玉米 、大豆 、水稻 、小麦 、棉花 5 种主要农作物农艺性状记载项 目见
表 B.3 农艺性状主要记载项目
B.4 经济性状
NY/T 1209 、NY/T 1299 、NY/T 1300 、NY/T 1301 、NY/T 1302 。
表 B.4 经济性状主要记载项目
B.5 抗逆性鉴定
抗逆性鉴定主要记载项目见表 B.5 。玉米 、大豆 、水稻 、小麦 、棉花 5 种主要农作物抗逆性鉴定记载项
表 B.5 抗逆性鉴定主要记载项目
B.6 品质检测
品质检测主要记载项目见表 B.6 。玉米 、大豆 、水稻 、小麦 、棉花 5 种主要农作物品质检测记载项 目见
表 B.6 品质检测主要记载项目
B.7 DUS测试
DUS测试主要记载项目见表 B.7 。
表 B.7 DUS测试主要记载项目
B.8 DNA指纹检测
DNA指纹检测主要记载项目见表 B.8 。
表 B.8 DNA指纹检测主要记载项目
B.9 转基因成分检测
转基因成分检测主要记载项目见表 B.9 。
表 B.9 转基因成分检测主要记载项目
B.10 转化体真实性检测
转化体真实性检测主要记载项目见表 B.10 。
表 B.10 转化体真实性检测主要记载项目
B.1 1 目标性状有效性鉴定
目标性状有效性鉴定主要记载项目见表 B.11 。
表 B.1 1 目标性状有效性鉴定主要记载项目
表 B.1 1 (续)
参 考 文 献
[1 ] GB/T 36344—2018 信息技术 数据质量评价指标
[2 ] GB/T 37973—2019 信息安全技术 大数据安全管理指南
[3 ] GB/T 44109—2024 信息技术 大数据 数据治理实施指南
[4 ] NY/T 3500—2019 农业信息基础共享元数据
[5 ] NY/T 4061—2021 农业大数据核心元数据
评论