Análise de métodos estatísticos para estimativas da interação genótipos por ambientes no rendimento de grãos em cultivares e linhagens de feijão
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2023v44n5p1805Palavras-chave:
Regressão linear, Modelos mistos, Análise multivariada, Phaseolus vulgaris L.Resumo
Esse estudo teve por objetivo avaliar os métodos estatísticos disponíveis para as estimativas da interação genótipo por ambientes no rendimento de grãos em cultivares e linhagens de feijão, bem como estabelecer uma estratégia para a condução dos ensaios que visam avaliar a interação genótipos por ambientes, possibilitando a redução do número de anos de testes, com resultados confiáveis para embasar a indicação de novas cultivares. Um ensaio composto por 14 genótipos foi conduzido em 23 ambientes do estado do Paraná, Brasil, durante três anos consecutivos. Os dados de rendimento obtidos em cada ambiente foram submetidos a análise de homogeneidade de variâncias, teste de normalidade dos resíduos, análise de variância individual, e posteriormente foi efetuada a análise de variância conjunta dos ambientes. A interação genótipos por ambientes foi estudada utilizando diferentes métodos estatísticos: regressão linear, análise multivariada e modelos mistos. As análises foram efetuadas utilizando-se dados de dois e de três anos de avaliação. Para os métodos estatísticos que empregam a regressão linear e modelos mistos, o número de anos analisados não interferiu na interpretação dos resultados. Entretanto, na análise multivariada, o comportamento dos genótipos frente aos ambientes estudados variou de acordo com o número de anos analisados. Os resultados do estudo apontam que dois anos de avaliação foram suficientes para a indicação de novas cultivares adaptadas a diferentes ambientes.
Downloads
Referências
Annicchiarico, P. (1992). Cultivar adaptation and recommendation from alfalfa trials in Northern Italy. Journal of Genetics and Plant Breeding, 46, 269-278.
Companhia Nacional de Abastecimento (2023). Série histórica das safras. CONAB. https://www.conab.gov. br/info-agro/safras/serie-historica-das-safras/item/download/45942_24bab78cca84a1a5ca6086a4969e5f6a
Cornelius, P. L., Crossa, J., Seyedsader, M.S. (1996). Statistical tests and estimators of multiplicative models for genotype-by-environment interaction. In M. S. Kang, H. G. Gauch (Eds.), Genotype-by-environment interaction (pp. 199-234). Boca Raton, FL. DOI: https://doi.org/10.1201/9781420049374.ch8
Crossa, J., Cornelius, P. L. (1997). Sites regression and shifted multiplicative model clustering of cultivar trial sites under heterogeneity of error variances. Crop Science, 37(2), 406-415. doi: 10.2135/cropsci19970011183x003700020017x DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci1997.0011183X003700020017x
Cruz, C. D. (2013). GENES - a software package for analysis in experimental statistics and quantitative genetics. Acta Scientiarum. Agronomy, 35(3), 271-276. doi: 10.4025/actasciagron.v35i3.21251 DOI: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v35i3.21251
Domingues, L. S., Ribeiro, N. D., Minetto, C., Souza, J. F. de, Antunes, I. F. (2013). Metodologias de análise de adaptabilidade e de estabilidade para a identificação de linhagens de feijão promissoras para o cultivo no Rio Grande do Sul. Semina: Ciências Agrárias, 34(3), 1065-1076. doi: 10.5433/1679-0359.2013v34n3p1065 DOI: https://doi.org/10.5433/1679-0359.2013v34n3p1065
Duarte, J. B., Vencovsky, R. (1999). Interação genótipos x ambientes: uma introdução à análise "AMMI". Sociedade Brasileira de Genética.
Eberhart, S. A., Russell, W. A. (1966). Stability parameters for comparing varieties 1. Crop Science, 6(1), 36-40. doi: 10.2135/cropsci1966.0011183x000600010011x DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci1966.0011183X000600010011x
Food and Agriculture Organization (2020). World food and agriculture - statistical yearbook 2020. FAO. https://doi.org/10.4060/cb1329en DOI: https://doi.org/10.4060/cb1329en
Frutos, E., Galindo, M.P., Leiva, V. (2014). An interactive biplot implementation in R for modeling genotype-by-environment interaction. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 28(7), 1629-1641. doi: 10.1007/s00477-013-0821-z DOI: https://doi.org/10.1007/s00477-013-0821-z
Lin, C., Binns, M. R. (1988). A superiority measure of cultivar performance for cultivar × location data. Canadian Journal of Plant Science, 68(1), 193-198. doi: 10.4141/cjps88-018 DOI: https://doi.org/10.4141/cjps88-018
Pereira, H. S., Alvares, R. C., Melo, L. C., Costa, A. F. da, Carvalho, H. W. L. de, Faria, L. C. de, Souza, T. L. P. O. de. (2016). Interação genótipos por ambientes em linhagens de feijoeiro-comum com grãos carioca, avaliadas na Região Nordeste do Brasil. Semina: Ciências Agrárias, 37(4), 1745-1756. doi: 10.5433/1679-0359.2016v37n4p1745 DOI: https://doi.org/10.5433/1679-0359.2016v37n4p1745
Pontes, V. A., Jr., Melo, L. C., Pereira, H. S., Del Peloso, M. J., Faria, L. C., Wendland, A., Braz, A. J. B. P., Ferreira, S. B. (2012). Productive potential and interaction of elite bean lines with environments in the Central Cerrado of Brazil. Crop Breeding and Applied Biotechnology, 12(1), 8-16. doi: 10.1590/s1984-70332012000100002 DOI: https://doi.org/10.1590/S1984-70332012000100002
Resende, M. D. V. de. (2002). Genética biométrica e estatística no melhoramento de plantas perenes. EMBRAPA Floresta.
Resende, M. D. V. de. (2007). Matemática e estatística na análise de experimentos e no melhoramento genético. EMBRAPA Florestas.
Rocha, V. P. C., Moda-Cirino, V., Destro, D., Fonseca, N. da S. Jr., Prete, C. E. C. (2010). Adaptabilidade e estabilidade da característica produtividade de grãos dos grupos comerciais carioca e preto de feijão. Semina: Ciências Agrárias, 31(1), 39-54. doi: 10.5433/1679-0359. DOI: https://doi.org/10.5433/1679-0359.2010v31n1p39
Torga, P. P., Santos Melo, P. G., Pereira, H. S., Faria, L. C. de, Del Peloso, M. J., Melo, L. C. (2013). Decomposition of the interaction of common black bean group genotypes with the environment. Agricultural Sciences, 4(12), 683-688. doi: 10.4236/as.2013.412092 DOI: https://doi.org/10.4236/as.2013.412092
Wricke, G. (1965). Zur berechnung der okovalenz bei sommerweizen und hafer. Zeitschrift Fur. Pflanzenzuchtung, 52(1), 127–138
Yan, W., Hunt, L. A., Sheng, Q., Szlavnics, Z. (2000). Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE Biplot. Crop Science, 40(3), 597-605. doi: 10.2135/cropsci2000.403597x DOI: https://doi.org/10.2135/cropsci2000.403597x
Zobel, R. W., Wright, M. J., Gauch, H. G. (1988). Statistical analysis of a yield trial. Agronomy Journal, 80(3), 388-393. doi: 10.2134/agronj1988.00021962008000030002x DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1988.00021962008000030002x
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2023 Semina: Ciências Agrárias
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Semina: Ciências Agrárias adota para suas publicações a licença CC-BY-NC, sendo os direitos autorais do autor, em casos de republicação recomendamos aos autores a indicação de primeira publicação nesta revista.
Esta licença permite copiar e redistribuir o material em qualquer meio ou formato, remixar, transformar e desenvolver o material, desde que não seja para fins comerciais. E deve-se atribuir o devido crédito ao criador.
As opiniões emitidas pelos autores dos artigos são de sua exclusiva responsabilidade.
A revista se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua e a credibilidade do veículo. Respeitará, no entanto, o estilo de escrever dos autores. Alterações, correções ou sugestões de ordem conceitual serão encaminhadas aos autores, quando necessário.
