CORREA, L. C.

NETTO, D. A. M.

OLIVEIRA, A. C.

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Análise de Grupos de Experimentos de Milho, quanto à Ordem deClassificação de Cultivares, em Diferentes Locais da Região Centrodo BrasilPrevious  Top Next   ANTÔNIO C. OLIVEIRA1, LUIZ A. CORRÊA1, DÉA A. M. NETTO1   1Embrapa Milho e Sorgo, C. P. 151 CEP 35701-970 – Sete Lagoas-MG e-mail:oliveira@cnpms.embrapa.br   Palavras-chave: Interação genótipo x ambiente, estratificação de ambientes.    INTRODUÇÃO   A interação genótipo x ambiente constitui um ponto crítico no processo do melhoramentode plantas. Sua presença revela que os genótipos não mantêm um padrão decomportamento consistente em relação à diversidade espacial e/ou temporal dosambientes. Isto significa que, em geral, é inviável a obtenção de cultivares, uniformementesuperiores, para um conjunto diversificado de ambientes.  Robertson (1959), relatou que a interação pode ser decomposta em duas partes: aprimeira, chamada de "parte simples", que se refere a diferença na variabilidade entregenótipos nos ambientes, e a segunda, chamada de "parte complexa", que se refere à faltade correlação entre as médias dos genótipos nos diferentes ambientes. Essa decomposiçãopode ser assim apresentada :    , sendo    em que:  PS e PC correspondem às partes simples e complexa da interação, respectivamente;  Q1 e Q2 são os quadrados médios de genótipos nos ambientes 1 e 2, respectivamente.  r é o coeficiente de correlação entre médias de genótipos nos dois ambientes.      Diferentes autores tem enfatizado a necessidade de se estabelecer estratégiasadequadas, no sentido de minimizar o efeito da interação genótipo x ambiente, sobre osresultados da avaliação e seleção de genótipos. É importante ressaltar, no entanto, que omaior problema do melhorista não é a interação estatística "per se", mas as mudanças naordenação dos genótipos em relação aos diferentes ambientes, ou seja, a parte complexada interação (Muir, W. et al, 1992, Cornelius, 1993).      Dentre os métodos propostos para o estudo dessas interações, segundo um enfoqueprático, isto é, sem a preocupação com o esclarecimento das causas intrínsecas, uns sãovoltados para a regionalização de locais, e outros, para o estudo da estabilidade decultivares. Estas duas abordagens constituem em: a) Subdivisão de uma área heterogênea,para a qual as cultivares estão sendo melhoradas, em sub-regiões de modo que cada umadelas forme um ambiente mais homogêneo, e tenha suas cultivares apropriadas; b)Introdução de cultivares que mostrem um alto grau de estabilidade em seucomportamento sobre uma grande área.  O conhecimento dos aspectos relacionados com a interação genótipo x ambiente permitea definição de genótipos com adaptação ampla ou específica, a escolha de locais deseleção mais apropriados e a determinação do número ideal de ambientes e de genótipos aserem avaliados em cada fase de seleção (Fox et al , 1997).  Vários autores têm apresentado propostas de métodos para o estudo da interaçãogenótipo x ambiente (GxA), tanto para avaliar o comportamento de genótipos em relaçãoà estabilidade fenotípica, quanto para o estabelecimento de critérios para a estratificaçãode ambientes. Cruz e Regazzi (1997) descreveram um método de agrupamento deambientes com base no algoritmo de Lin (1982), que consiste em estimar a soma dequadrados para a interação entre genótipos e pares de ambientes e, posteriormente,agrupar aqueles ambientes cuja interação é não significativa.  Conforme citado por Lavoranti (2003), os primeiros trabalhos para estudar a estabilidadee a adaptabilidade fenotípica tomavam como base a variância da interação GxA (Plaistede Peterson,1959; Wricke, 1962 e Magari e Kang, 1997), dentre outros ; regressão linearsimples ( Finlay e Wilkinson, 1963; Eberhart e Russel, 1966); regressão múltipla (Vermaet al, 1978; Silva e Barreto, 1986, Cruz et al, 1989, Storck e Vencovsky, 1994) ; modelosnão lineares (Chaves et al, 1989; Rosse e Vencovsky, 2000). Destacam-se ainda osmétodos mutivariados, tais como a análise de componentes principais (ACP) (Crossa,1990); a análise de agrupamento (Hanson, 1996) e a análise AMMI (modelo de efeitosprincipais aditivos e interação multiplicativa) proposta por Gauch e Zobel (1996). Essatécnica tem utilidade tanto na identificação de genótipos produtivos e adaptados, comono estabelecimento de "zonas de adaptação", com a finalidade de recomendaçãoregionalizada, além de auxiliar na seleção dos locais mais apropriados para os testes deavaliação. O modelo AMMI possibilita ainda a elaboração de um gráfico, onde sãoplotados os escores dos efeitos da interação, para cada genótipo e para cada ambiente,simultaneamente, fornecendo informações sobre a estabilidade dos genótipos e critériospara o zoneamento (Duarte e Vencovsky, 1999).     O objetivo deste trabalho foi obter informações sobre a parte complexa da interaçãogenótipo x ambiente, tomando como base as correlações entre médias de cultivares demilho, para diferentes pares de locais da região Centro do Brasil. Espera –se que osresultados possam auxiliar o estabelecimento de futuras estratégias para a estratificaçãode ambientes para a seleção e avaliação de genótipos de milho.    MATERIAL E MÉTODOS   Foram utilizados dados gerados nos ensaios de avaliação de cultivares de milho,denominados de "Ensaios Nacionais de Milho" executados, anualmente, sob acoordenação da Embrapa Milho e Sorgo, para testar cultivares em pré-lançamento oucomerciais, desenvolvidas por empresas produtoras de sementes públicas e privadas. Asmédias de peso de espiga de 30, 25 e 16 cultivares foram obtidos dos ensaios conduzidosem 34, 33 e 31 locais nos anos agrícolas 1999/2000, 2000/2001 e 2001/2002,respectivamente. Para se estimar a falta de consistência no ordenamento das cultivares deum local para outro, computou-se o coeficiente de correlação de Pearson para cada parde locais em cada ano agrícola. Dessa forma foi possível estimar, para cada local, 33coeficientes em 1999/2000, 32 em 2000/2002 e 30 em 2001/2003 para cada um doslocais. Foram utilizados os resultados de 12 locais no primeiro ano, 11 no segundo e 10no terceiro e os coeficientes foram agrupados em uma tabela de frequência. Assim, o localque apresentou alta frequência de altos valores, para os coeficientes de correlação, foiconsiderado como sendo consistente, quanto à manutenção da ordem de classificação dascultivares em relação aos outros locais, enquanto que alta frequência de baixos valoresidentificam locais em que o "ranking" das cultivares apresentou-se com menosconsistência em relação aos demais.    RESULTADOS E DISCUSSÃO   A distribuição percentual dos coeficientes de correlação (r ), os valores mínimos emáximos para cada local estudado, está apresentada na Tabela 1. Observa-se uma falta deuniformidade na distribuição dos valores de r entre locais nos três anos considerados. Noano agrícola 1999/2000 há dois casos bastante contrastantes: o primeiro envolve osmunicípios de Balsas e Cascavel que apresentaram-se com 90,9% e 97,0% dos valores der menores ou iguais a 0,10. Os valores máximos de r foram 0,12 em Cascavel e 0,20 emBalsas . Isso significa que a ordem de classificação das cultivares, nos dois municípios,não manteve nenhuma consistência com relação aos demais locais, ou seja, nos pares delocais formados com Cascavel e Balsas as cultivares se comportaram de formadiferenciada. O segundo caso envolve os municípios de Janaúba, Patos de Minas, Goiâniae Santa Helena. Estes municípios apresentaram os maiores percentuais de valores de riguais ou superiores a 0,50 ( de 48,5% em Santa Helena a 66,7% em Patos de Minas).Estes resultados mostraram que houve uma certa coerência na ordem de classificação dascultivares em grande parte dos pares de locais formados com esses municípios. Os valoresmáximos de r foram 0,76 ; 0,80 ; 0,71 e 0,68 para Janaúba, Patos, Goiânia e SantaHelena, respectivamente. No ano agrícola 2000/2001 os municípios de Janaúba, SantaHelena, repetiram o comportamento do ano anterior (59,4% e 50% dos pares de locais,respectivamente, com valores de r iguais ou superiores a 0,5). Observou-se também queUberlândia apresentou certa consistência, com 50% dos valores de r iguais ou superioresa 0,5. Em 2001/2202, 66,6% , 60% e 53,3% dos locais apresentaram valores de r iguaisou superiores a 0,5 quando correlacionados com Patos de Minas, Goiânia e Santa Helena,respectivamente, evidenciando uma certa concordância desses locais, em relação aosdemais, quanto à posição relativa das cultivares. Pode-se verificar, portanto, que no geral,Janaúba, Patos de Minas, Goiânia e Santa Helena foram os municípios que menoscontribuíram para a parte complexa das interações. Os demais locais apresentaram-se compouca consistência, quanto a manutenção do posicionamento das cultivares.    CONCLUSÕES   Não houve uma consistência geral no ordenamento das cultivares de milho para atotalidade dos locais estudados;  A ordem de classificação das cultivares nos municípios de Balsas e Cascavel nãoapresentou nenhuma consistência com os demais locais;  Dos municípios estudados, Janaúba, Patos de Minas, Goiânia e Santa Helena de Goiásapresentaram as maiores concordâncias, com os demais locais, quanto ao ordenamentodas médias de peso de espigas das cultivares.             LITERATURA CITADA   CHAVES, L.J.; VENCOVSKY, L.; GERALDI, I.O. Modelo não linear aplicado ao estudo dainteração genótipo x ambiente em milho. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.24, n.2,p.259-269, 1989.  CONELIUS, P.L. Statistical test and retention of terms in the additive main effects andmultiplicative interaction model for cultivar trials. Crop Science, v.33, n.6, p.1186-1193,1993.  CROSSA, J. Statistical analysis of multilocation trials. Advances in Agronomy, v.44, p.55-85, 1990.  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Análise de grupos de experimentos de milho, quanto a ordem de classificação de cultivares, em diferentes locais da região Centro-Oeste do Brasil.

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