作物品種與環境間之交感效應往往給育種家帶來莫大的困擾。作物育種家不得不承認穩 定性的重要，而致力於穩定性評估方法的研究及穩定性作物品種的育成(4.6.7.11)。落花生也不 例外，關於落花生基因型與環境交感效應的存在及其在育種上的意義，已為落花生育種家廣 泛認識。本試驗資料在變方分析中，不論春作之莢果產量及籽粒產量等 11 個性狀之品種×
地區、品種×年度及品種×年度×地區等交感效應均顯著，此與陳及萬(4)、Norden et al.(14)、Patel et al.(15)、Patil et al.(16)、Shorter and Norman(18)、Tai and Hammons(20)、 Wynne and Isleih(21)、 Yadava et al.(22)及Yadava et al.(23)等人的研究結果相近。陳及萬(4)之研究中，發現品種×地區 及品種×年度的交感效應均小，本試驗結果稍異於此，或與試驗地點及使用品種之不同有關。
作物穩定性有頗多不同的定義和分析方法，均隨著研究者希望探討的對象及方向之不同 而有所改變。基因型在各不同環境下所表現之變方(S2)及變異係數(CV)，或為一最簡單穩定 性介量。Francis and Kannenberg(10)強調利用各基因型之變異係數(CV)及平均值作為穩定象限 的劃分，在育種過程中，不失為一種多品種多環境試驗下之簡易處理方法。Finlay and Wilkinson(9)、Jalaluddin and Harrison(12) 認為各基因型對環境指標所作之迴歸係數(b)及此基因 型平均值，可評定各基因型在各種不同優劣環境下之穩定程度。Perkins and Jinks(17)則以調整 後之迴歸係數(β)間的異質性及剩餘項(δ(i)2)之顯著性測驗作為穩定性判定依據。Eberhart and Russell(8)則以迴歸係數(b)間的異質性及剩餘項(δ2)之顯著性測驗作為穩定性判定依據，且其 Sd2不是直接採用迴歸式中的迴歸離差均方值(Mean square of deviation from regression)，其計 算公式是經由迴歸離差均方減去一個純淨機差估計值(或該品系種在 j 環境下的變方)，因 此，一旦純淨機差大於迴歸離差時，Sd2 就會變成負值，在理論上就公式而言是合理的，但 從 Sd2之含有平方和符號表徵來看，似顯唐突，且以均方方本質本來說則非常不可思議，故 將Sd2視為穏定性判別指標似不恰當(2)。
使用正確的穩定性介量，方能提高育種家之選拔效率。一般而言，如果作物育種家最在 乎一大系列不同環境下之穩定性，S2及CV 為最具代表性的介量，由於 S2及CV 之估算並未 介入任何其他參試基因型之影響，其穩定性之定義也較不會混淆不清。如果育種家是為了比 較一批特定基因型間之相對穩定性，當資料合於迴歸模式(R2值大)，則運用 b 及 β 均為理想 的介量，又 b 值與產量經常為正相關(8) 。本試驗之各項農藝性狀(莢果產量、籽粒產量、千 粒重、百莢重、株高、倒伏等級、罹患銹病等級、葉斑病等級、莢果黑斑病罹患率、籽粒油 份、蛋白質含量)資料經迴歸分析結果，決定係數 R2均達顯著差異，故適合迴歸模式之使用。
穩定性介量的估算甚簡單易行，在符合迴歸模式的情況下，採用b 介量外，尚需考慮各農藝 性狀之優劣(如產量)，以予作為判別之依據(2,6)。
台灣屬海島型氣候，幅員不廣，但各地落花生栽培環境各異，進行區域試驗時，必須兼 顧產量與其穩定性。試驗年限，以現行的二年試驗已能精確的選出優良品種。至於試驗地點 數，雖陳及萬(4)建議春作12 個，秋作 8 個，96～97 年期之春作落花生新品系區域試驗共計 5 個試區兩年期資料，以此 5 個試區資料進行品系穩定性分析，雖與陳及萬(4)之試區域不儘 相同，但本試驗在台灣落花生主要產區皆有設置試區進行試驗，應具有足夠涵蓋代表不同地 區之氣候。
96～97 年期之春作試驗結果，所有參試品系在不同年度不同試區田間自然發病情形下 罹患銹病、葉斑病、莢果黑斑病等3 項病害罹患，雖有輕重之差異，其抗病力仍應屬感病性，
故其生育期間須予適確施藥防治及田間灌排水管理。在田間自然發病情形下，所調查之罹患 銹病、葉斑病、莢果黑斑病，以評定罹患之輕重，頗易於低估其感病性等級，故應再將此等 品系進行人工接種病原，以精確評定其抗病力。
目前台灣落花生消費型態已改變，對鮮莢食用、加工用之需求量劇增，故大粒莢型之落 花生育種工作勢必再予加強之，由於育種材料類型繁多且生長習性各異，成熟期也頗不一 致，所以區域試驗各試區之收穫期必須靈活適確調整(18)，以求收取最佳之莢果、籽粒品質及 其產量，才不致於影響穩定性介量的正確估算。
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