Estratificação ambiental e recomendação de cultivares de soja para o Mato Grosso do Sul

• Autor(a) principal: Costa, Annanda Mendes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28737
• topic: Glycine max; Interação genótipo-ambiente; Cultivos agrícolas - Métodos estatísticos; Melhoramento Vegetal

A recomendação das cultivares de soja enfrenta como desafio a grande variação ambiental existente no Brasil. Para diminuir os efeitos da interação genótipos × ambientes, recomenda-se a utilização de cultivares com adaptação ampla e alta estabilidade, ou realizar a estraficação ambiental, reduzindo o número de locais e identificando sub- regiões em que os genótipos tenham o mesmo comportamento. Existe diversos métodos de estratificação, adaptabilidade e estabilidade, e para aproveitar de forma mais eficiente os efeitos da interação, é importante comparar as metodologias de análise. O objetivo deste trabalho foi estudar a interação genótipos × ambientes e comparar os métodos de estratificação, adaptabilidade e estabilidade no melhoramento de soja. Os objetivos específicos foram: (1) comparar as estratificações ambientais realizadas por meio dos métodos de Lin (1982) e GGE biplot; (2) comparar os métodos de adaptabilidade e estabilidade de Eberhart e Russell (1966), Cruz et al. (1989) e Lin e Binns (1988) modificado por Carneiro (1998), e selecionar as cultivares de soja que possua alta adaptabilidade, estabilidade e produtividade de grãos. Os ensaios foram conduzidos em diferentes municípios localizados no Mato Grosso do Sul, nas safras 2015/2016, 2016/2017 e 2017/2018. Os resultados obtidos nos métodos de Lin (1982) e GGE biplot foram similares para os agrupamentos dos ambientes. No entanto, os agrupamentos indicados pelo método GGE biplot apresentam maior coincidência ao longo das safras. O método de Lin e Binns (1988) modificado por Carneiro (1998), destaca-se para recomendação de cultivares de soja, pois reúne produtividade, estabilidade e adaptabilidade para classificação dos genótipos, sendo um método de fácil interpretação. Palavras-chave: Glycine max. Interação genótipos × ambientes. Métodos estatísticos.