Estabilidade fenotípica de cultivares de soja no sudeste do Rio Grande do Sul
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) |
Texto Completo: | https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/13699 |
Resumo: | A estabilidade fenotípiea de 13 cultivares de soja Glycine max (L.) Merrill, em 35 ambientes de três municípios do sudeste do Rio Grande do Sul, foi avaliada por meio de regressão linear segmentada: E(Y) = l3 + 13 1 X + 132X 1 . As cultivares, recomendadas para cultivo nesse estado, foram seis de ciclo curto (V-V1), três de ciclo médio (VII), duas de ciclo semi-tardio (VIII) e duas de ciclo longo (VIII). Todas elas responderam aproximadamente da mesma maneira aos estímulos dos ambientes positivos, pois os respectivos coeficientes de regressão 132 não foram significativos. A cultivar Hampton, além de ser a mais produtiva, apresentou alta estabilidade, com coeficiente de regressão 13 não-significativo. Anos consecutivos corresponderam a ambientes diferentes, nos locais em que os experimentos foram realizados. Os melhores ambientes identificaram-se com as melhores condições de solo, e os piores, em geral, com as condições de planossolo mal drenado e de vermelho-amarelo podzólico quimicamente pobre, nos quais o déficit hídrico foi mais frequente e mais intenso. Como nenhum coeficiente de regressão B, foi significativo, poder-se-ia ter ajustado uma só equação de regressão, independentemente de índices de ambientes positivos e negativos (método de Eberhart & Russdll |
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Estabilidade fenotípica de cultivares de soja no sudeste do Rio Grande do SulPhenotypic stability of soybean cultivars in southeastern Rio Grande do Sul, BrazilGlycine max; regressão linear segmentadaGlycine max; segmented regression analysisA estabilidade fenotípiea de 13 cultivares de soja Glycine max (L.) Merrill, em 35 ambientes de três municípios do sudeste do Rio Grande do Sul, foi avaliada por meio de regressão linear segmentada: E(Y) = l3 + 13 1 X + 132X 1 . As cultivares, recomendadas para cultivo nesse estado, foram seis de ciclo curto (V-V1), três de ciclo médio (VII), duas de ciclo semi-tardio (VIII) e duas de ciclo longo (VIII). Todas elas responderam aproximadamente da mesma maneira aos estímulos dos ambientes positivos, pois os respectivos coeficientes de regressão 132 não foram significativos. A cultivar Hampton, além de ser a mais produtiva, apresentou alta estabilidade, com coeficiente de regressão 13 não-significativo. Anos consecutivos corresponderam a ambientes diferentes, nos locais em que os experimentos foram realizados. Os melhores ambientes identificaram-se com as melhores condições de solo, e os piores, em geral, com as condições de planossolo mal drenado e de vermelho-amarelo podzólico quimicamente pobre, nos quais o déficit hídrico foi mais frequente e mais intenso. Como nenhum coeficiente de regressão B, foi significativo, poder-se-ia ter ajustado uma só equação de regressão, independentemente de índices de ambientes positivos e negativos (método de Eberhart & RussdllThe phenotypic stability of 13 cultivars of soybean Glycine max (L.) Merrill, in 35 environments of three counties of southeastern Rio Grande do Sul, Brazil, was evaluated by a segmented regression analysis: E(Y) = B 0 + B,X ± 132X 1 . The cultivars recommended for planting in that state were six early (V-VI), theree medium (VII), two semi-late (VIII) and two late (VIII). All responded similarly to the favorable environments. Their B2 regression coefficients were non-significant. The Hampton cultivar had the highest yield and the best stability, with nonsignificant 13, regression coefficient. Consecutive years corresponded to diverse environment, in the counties where the experiments were carried out. The best environments were related to the best soil conditions and the worse ones, most times were related to the poorly-drained Planosol and to the red-yellow podzolic soil which was chemically poor. In both the water deficit was more frequent and more intenso. As none B2 coefficient was significant, it would be possible to adjust only one regression equation, independently of positive and negative environments (Eberhart & Russeil method).Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraVernetti, Francisco de JesusGastal, Mário Franklin da CunhaZonta, Élio Paulo2014-04-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/13699Pesquisa Agropecuaria Brasileira; v.25, n.11, nov. 1990; 1593-1602Pesquisa Agropecuária Brasileira; v.25, n.11, nov. 1990; 1593-16021678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAporhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/13699/7765info:eu-repo/semantics/openAccess2014-04-17T14:26:58Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/13699Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2014-04-17T14:26:58Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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