ANDRADE, P. C.

BOTELHO, T. T.

BRUZI, A. T.

FAGUNDES, T. G.

NUNES, J. A. R.

PARRELLA, R. A. da C.

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Eficiência da correção de estande em sorgo sacarino.

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  XXX CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO “Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global”   Eficiência da correção de estande em sorgo sacarino    Thiago Tavares Botelho(1); Patricia Cardoso Andrade(2); José Airton Rodrigues Nunes(3); Rafael Augusto da Costa Parrella(4); Adriano Teodoro Bruzi(5); Talieisse Gomes Fagundes(6).    (1) Graduando da Universidade Federal de Lavras – UFLA/Lavras. e-mail: tavabotelho@gmail.com;  (2) Mestranda do programa de pós- graduação em Genética e Melhoramento de Plantas - Universidade Federal de Lavras - Lavras, MG.; (3) Professor Adjunto do Departamento de Biologia – UFLA/Lavras.; (4) Pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG.; (5) Professor do Departamento de Agricultura – UFLA/Lavras.; (6) Graduanda da Universidade Federal de Lavras – UFLA/Lavras.   RESUMO: A qualidade do material experimental e as praticas de manejo de sorgo sacarino, bem como as diferenças no estande final têm sido frequentemente verificadas, como o perfilhamento. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficiência da correção de estande a fim de auxiliar na interpretação e caracterização dos efeitos de genótipos quanto a caracteres agroindustriais de sorgo sacarino. Foram avaliados 45 genótipos na safra 2012/2013 e 64 genótipos na safra 2013/2014, sendo instalados nos delineamentos experimentais alfa-látice e látice, respectivamente, com três repetições. Foram avaliados três caracteres. Houve diferença significativa entre os genótipos para as características mensuradas nas duas safras, com altos valores de média e coeficientes de variação altos, exceto para o estande. Os valores de b foram baixos, revelando a pouca proporção da variação genotípica. A eficiência relativa para as características avaliadas pela análise de covariância foi alta, sendo recomendado o uso do estande para estimar resultados quanto à produtividade de caracteres agroindustriais, levando a seleção dos melhores genótipos e uma melhor precisão aos avanços do programa de melhoramento genético de sorgo.  Termos de indexação: agroindustriais, análise de covariância, genótipos. INTRODUÇÃO O sorgo sacarino (Sorghum bicolor (L.) Moench) figura como uma cultura de grande potencial para produção de etanol e bioenergia, frente a outras culturas bioenergéticas, como milho e beterraba. A cultura apresenta aspectos agroindustriais que a credenciam como promissora para incrementar a cadeia produtiva do etanol de forma complementar a cana-de-açúcar, a exemplo da facilidade do cultivo; adaptação ao cultivo em áreas marginais; ciclo curto, viabilizando seu plantio na entressafra da cana-de-açúcar e ampliando a janela de colheita e, especialmente, a vantagem de poder ser processado na mesma infra-estrutura pré-existente nas usinas, não requerendo investimentos adicionais e contribuindo para a redução de sua ociosidade (Regassa & Wortmann, 2014). O melhoramento genético de sorgo sacarino tem sido realizado em alguns países, a exemplo do Brasil. O objetivo é a obtenção de cultivares de alto valor genético para o caráter-alvo, a produção de etanol. O sucesso da seleção depende de vários aspectos, dentre eles o controle ambiental mais efetivo. Vários fatores influenciam ou incrementam o erro experimental, dentre os quais destacamos a irregularidade do estande final (Gomez & Gomez, 1984). Além disso, outro atributo que está diretamente relacionado com o estande é o perfilhamento, o qual tem causas genéticas e ambientais que influenciam a expressão desta característica (Magalhães et. al., 2000).  Vários estudos têm sido realizados nesta temática de correção no estande. Como exemplo, Andrade et al. (2006) estudando clones de eucalipto em campo evidenciou a clareza e a confiabilidade que o melhorista deve ter quando se esta avaliando a eficiência do estande, pois as falhas dentro do experimento, entre as parcelas, levam a desuniformidade do estande, o que causam dificuldades na hora de conduzir e avaliar o experimento, considerado pelo autor como um problema básico na análise e interpretação dos resultados.  Diante o exposto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a efetividade do uso do estande para auxiliar na interpretação e caracterização de efeito de genótipos, quanto a caracteres agroindustriais.   MATERIAL E MÉTODOS  Foram estudados 45 genótipos (safra 2012/2013) e 64 genótipos (safra 2013/2014) de sorgo sacarino, conduzidos no Centro de Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Agropecuária – Muquém da Universidade Federal de Lavras – UFLA (latitude 21º 14’S, longitude 45º 00’W e altitude 918 m), localizada no município de Lavras. O plantio dos experimentos ocorreu   XXX CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO “Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global”  no mês de novembro de 2012 (safra 01) e 2013 (safra 02), que coincide com o início do período chuvoso na região. O delineamento experimental utilizado para a safra de 2012/2013 foi o alfa látice 9 x 5 com três repetições, com parcelas constituídas por duas linhas de 5,0 m de comprimento e espaçadas por 0,60 m entre fileiras. E na safra de 2013/14 o delineamento experimental utilizado foi o látice 8 x 8 com três repetições, contendo o mesmo comprimento entre parcela e espaçamento entre linhas da safra 2012/2013, onde para os dois experimentos foi adotada uma população de 140.000 plantas ha-1. As características avaliadas foram: Estande (número), tonelada de Brix por hectare (TBH) e produção de matéria verde por parcela (PMV/parcela), sendo os caracteres agroindustriais (TBH e PMV/parcela) analisados de acordo com Consecana (2006).  Os dados foram analisados pelo método da análise de variância e covariância pelo programa SAS (SAS, 2012), onde se aferiu a precisão experimental pela estimação da acurácia seletiva (Resende & Duarte, 2007), bem como a eficiência relativa em função dos erros-padrões para comparar duas médias de genótipos estimados a partir dos dois modelos (com e sem a covariável). RESULTADOS E DISCUSSÃO  O teste F foi significativo (P<0,05) para o caráter estande nas duas safras (Tabelas 1 e 2). A significância para esta variável demonstra a irregularidade observada no estande final não é casual e sim atribuída às diferenças entre os genótipos. Isto pode ser explicado pelo perfilhamento ocorrido. O perfilhamento é algo freqüentemente relatado em estudos com sorgo sacarino e que parte tem causas genéticas relacionadas (Magalhães et. al., 2000; Hart et. a., 2001). O uso do estande como covariável neste caso pode ser feito com o intuito de auxiliar na interpretação e melhor caracterizar os efeitos dos genótipos (Ramalho et al., 2012). Pela Figura 1, evidencia-se que a relação entre o estande e PMV, bem como entre o estande e TBH foi linear. Comparando os resultados das análises das características PMV e TBH com e sem a covariável estande pode-se perceber que em ambos os casos foi detectada diferença significativa entre os genótipos nas duas safras (Tabelas 1 e 2). Os valores das acurácias ficaram acima de 92% para os caracteres PMV e TBH, o que para Resende & Duarte (2007) foi considerada muito alta. As acurácias estimadas no modelo com a covariável estande foram ligeiramente inferiores às obtidas no modelo sem a covariável, fato também ocorrido com as estimativas do coeficiente de variação ambiental. Estes resultados indicam que o emprego da covariável promoveu uma redução da variância ambiental, mas que também parte da variação entre genótipos provavelmente foi também corrigida para o estande, o que estaria associado ao perfilhamento. Outro parâmetro estimado a fim de também comparar os dois modelos foi a eficiência relativa. A análise de covariância se mostrou eficiente com estimativas variando de 104,33% a 124,17%. Este resultado demonstra uma efetividade no ajuste das características em estudo para a covariável estande, culminando numa redução dos erros-padrões associados às diferenças entre as médias dos genótipos. Com isso, amplia-se a possibilidade dos testes estatísticos em detectar diferenças entre os genótipos.   Tabela 1. Resumo das análises de variância e covariância de 45 genótipos em experimento de sorgo sacarino (safra 2012/2013), Lavras – MG ns: não significativo; ** significativo, pelo teste F a 5% de probabilidade.  Tabela 2. Resumo das análises de variância e covariância de 64 genótipos em experimento de sorgo sacarino, safra 2013/2014, Lavras – MG.  ns: não significativo; ** significativo, pelo teste F a 5% de probabilidade.    Figura 1. Relação das médias de Estande com as médias de PMV/parcela e TBH para as safras 2012/2013 e 2013/2014, em genótipos de sorgo sacarino, no município de Lavras – MG.   FV   QM ANAVA   QM ANCOVA GL ESTANDE PMV TBH   PMV TBH Genótipos 63 236,49** 248,21** 11,99**  186,75** 9,86** Erro 126 77,61 25,99 1,18   20,44 0,97 Média Geral  77,71 36,25 6,47  36,25 6,47 CVe%  11,34 14,07 16,79  12,47 15,23 Acúracia  81,98 94,62 94,96  94,37 94,96 ER (%) - - - -   124,17 118,65 FV   QM ANAVA   QM ANCOVA GL ESTANDE PMV TBH   PMV TBH Genótipos 44 196,02** 156,49** 5,71**  126,21** 4,94** Erro 88 84,66 21,76 0,75   18,66 0,70 Média Geral  66,58 28,13 3,62  28,13 3,62 CVe%  13,82 16,58 23,94  15,35 23,14 Acúracia  75,43 92,79 93,19  92,32 92,63 ER (%) - - - -   113,63 104,33   XXX CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO “Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global”  CONCLUSÕES  O ajuste da PMV e TBH para a covariável estande é efetiva para auxiliar na caracterização dos efeitos de genótipos na medida em que resulta em melhor precisão para as comparações dos genótipos.  AGRADECIMENTOS  Os autores agradecem à Embrapa Milho e Sorgo e a coordenação de aperfeiçoamento de pessoal de nível superior – CAPES pela parceria e apoio na condução do projeto.  REFERÊNCIAS  ANDRADE, H. B.; RAMALHO, M. A. P.; BUENO FILHO, J. S. de S.; RESENDE, M. D. V. de; XAVIER, A.; SCOLFORO, J. R. S. Alternativas para atenuar a diferença de estande nos experimentos de avaliação de clones de Eucalyptus urophylla. Revista Árvore, Viçosa,MG, v. 30, n. 1, p. 11-18, 2006.     CONSECANA.  Conselho dos produtores de cana-de-açúcar, açúcar e álcool do estado de São Paulo. Manual de instruções. 5. ed. Piracicaba, 2006. 112 p.  GOMEZ, K. A.; GOMEZ, A. A. Statistical procedures for agricultural research. 2. ed. New York: Jonh Wiley, 1984. 680 p. HART, G. E.; SCHERTZ, K. F.; PENG, Y.; SYED, N. H. Genetic mapping of Sorghum bicolor (L.) Moench QTLs that control variation in tillering and other morphological characters. Theoretical Applied Genetics, New York, v. 103, p. 1232-1242, 2001. MAGALHÃES, P. C.; DURÃES, F. O. M.; SCHAFFERT, R. E. Fisiologia da planta do sorgo. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2000. 46 p. (Embrapa Milho e Sorgo. Circular Técnica, 3). RAMALHO, M. A. P.; FERREIRA, D. F.; OLIVEIRA, A. C. de. Experimentação em genética e melhoramento de plantas. 3 ed. Lavras: UFLA, 2012. 328 p. REGASSA, T. H.; WORTMANN, C. S.  Sweet sorghum as a bioenergy crop: Literature review. Biomass and Bioenergy, v. 64, p. 348-355, 2014. RESENDE, M. D. V.; DUARTE, J. B. Precisão e controle de qualidade em experimentos de avaliação de cultivares. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 37, p. 182-194, 2007.  SAS Institute. SAS System for Windows 9.3. Cary, 2012.     XXX CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO “Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global”    

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