Análise AMMI e SREG da interação genótipos x ambientes em milho

Abstract

A avaliação de cultivares e a identificação de mega-ambientes são os objetivos mais importantes em ensaios de avaliação de cultivares. Com este propósito foram avaliados, nas safras 1998/1999 e 1999/2000, os dados de produtividade de milho precoce do Ensaio Nacional no Estado de Minas Gerais, objetivando não apenas o conhecimento do desempenho dos cultivares comerciais e pré-comerciais, mas, principalmente, avaliar por meio da comparação das metodologias multivariadas AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) e SREG (Sites Regression) de análise de interação genótipos x ambientes. Estas metodologias também possuem propriedades de estratificação de ambientes e de avaliação de adaptabilidade. Realizou-se comparação com outras metodologias tradicionais e com metodologia multivariada recém-proposta por Murakami (2001), com base na análise de fatores. O desempenho dos cultivares foi analisado mediante a utilização de análises de variância, metodologias de adaptabilidade e estabilidade. As análises AMMI e SREG apresentaram como vantagens o fato de explicarem uma maior parcela das soma de quadrados da interação G x A e possibilitar uma fácil interpretação gráfica dos resultados da análise estatística. Apesar de possuírem propriedades metodológicas de análise semelhantes, os resultados diferiram, na maioria das vezes, entre as análises AMMI e SREG. A análise SREG por incorporar o efeito de genótipo e por este na maioria dos casos estar altamente correlacionado com os escores do primeiro componente principal, possui a vantagem de permitir a avaliação gráfica direta do efeito de genótipo. O desenho de setores no biplot apresentado por Yan et al. (2000) e a análise SREG identificam com melhor propriedade a existência de mega-ambientes graficamente, prestando-se ao zoneamento agronômico. Como limitações das análises AMMI e SREG podem-se citar o requisito de dados balanceados, a explicação de apenas uma pequena porção da total da soma de quadrados G ou G + G x A, respectivamente, e a perda da medida de incerteza, pois não permitem o cálculo de uma hipótese em particular. A metodologia para estratificação de ambientes com base na técnica multivariada de análise de fatores mostrou-se eficiente em reunir locais pela similaridade de desempenho dos cultivares. Os agrupamentos de ambientes formados pela estratificação ambiental e a capacidade de discriminação de genótipos foram em parte coincidentes pelas metodologias utilizadas na avaliação dos dados. Dadas as condições de realização dos ensaios, alguns cultivares se destacaram por sua produtividade média, por seus resultados nas análises de estabilidade e pela adaptabilidade. Na safra 1998/1999, os genótipos P 30F33 e P 3041 se notabilizaram pelas suas produtividades e estabilidade através dos ambientes de avaliação. Na safra 1999/2000, o destaque foi o genótipo 98 HS 16B. Os ambientes Patos de Minas 2 e Uberlândia 2 de destacaram pela coincidência no agrupamento pela unanimidade das metodologias utilizadas, levando a inferir o forte caráter de homogeneidade edafoclimática pela proximidade geográfica, altitudes semelhantes e de localização nos Cerrados. Também a homogeneidade de manejo agrícola, praticada para estes dois ambientes, teve importância. As análises AMMI e SREG apresentaram propriedades importantes e adequadas ao estudo da interação genótipo x ambientes, sendo recomendadas suas utilizações pelos melhoristas de plantas.

The evaluation and identification of mega-environments are the major objectives in cultivar evaluation trials. Thus, the Minas Gerais National Trials data on early maize productivity were evaluated during 1998/1999 and 1999/2000, aiming not only to understand the performance of commercial and pre-commercial cultivars but especially to evaluate them by comparing the multivariate AMMI methodologies (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) and SREG (Sites Regression) of genotype x environments interaction analysis. Such methodologies also have environment stratification and adaptability evaluation properties. Comparison was made to other traditional methodologies and to the multivariate methodology recently proposed by Murakami (2001), based on factor analysis.Cultivar performance was analyzed by using variance analyses, and adaptability and stability methodologies. The AMMI and SREG analyses had the advantages of explaining a greater portion of the square sum of G x A interaction and allowing an easy graphic interpretation of the statistical analysis results. Despite having similar analysis methodological properties, the AMMI and SREG analyses xresults differed most of the times; the latter for incorporating the genotype effect and since, in most cases, it is highly correlated with the scores of the principal first component, having the advantages of allowing the direct graphic evaluation of the genotype effect. The sector design in the biplot presented by Yan et al. (2000) and the SREG analysis could better identify the existence of mega- environments graphically, being suitable for agronomical zoning. The AMMI and SREG analyses presented the following disadvantages: the requirement of balanced data, the explanation of only a small portion of the total sum of the squares G or G + G x A, respectively, and loss of uncertainty measurement, since it did not allow the calculation of a hypothesis in particular. The methodology applied for environment stratification based on factor analysis multivariate technique was found to be efficient in grouping locations based on cultivar performance similarity. The environment groupings formed by environmental stratification and genotype discrimination capacity coincided in part with the methodologies applied to data evaluation. Given the assay performance conditions, some cultivars stood out for their average productivity and stability and adaptability analysis results.In the 1998/1999 harvests, the genotypes P 30F33 and P 3041 presented outstanding productivities and stability in the evaluated environments. In the1999/2000 harvest, the genotype 98 HS 16B was the most outstanding. The environments Patos de Minas 2 and Uberlândia 2 stood out for coinciding in the grouping for unanimous methodology application, leading to infer the strong character of edaphoclimatic homogeneity due to geographic proximity, similar altitudes and locations in the cerrados. Homogeneity of the agricultural management practiced in these two environments was also important. The AMMI and SREG analyses presented important properties adequate to the study of genotype x environment interaction, their application being thus recommended by plant breeders.