Ciências Agrárias
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Item Estratificação ambiental e recomendação de cultivares de soja para o Mato Grosso do Sul(Universidade Federal de Viçosa, 2020-05-12) Costa, Annanda Mendes; Peternelli, Luiz Alexandre; http://lattes.cnpq.br/7902236582451864A 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.