RESUMO Vários métodos têm sido propostos para medir a influência da interação genótipos por ambientes em características de interesse, tais como a produtividade de grãos. Entre estes, modelos mistos utilizando abordagens REML/BLUP com efeitos de genótipos aleatórios são apontados como vantajosos, visto que permitem obter os valores genotípicos reais de cultivo e uso. O objetivo deste estudo foi avaliar, por meio de modelos mistos, a resposta da produtividade de grãos em feijão-caupi às variações de locais e anos e a influência da interação genótipos por ambientes no desempenho dos genótipos. Vinte genótipos foram avaliados em 47 locais, sob regime de sequeiro, nos anos de 2010, 2011 e 2012, sob o delineamento de blocos casualizados. Após análise conjunta, os padrões de adaptabilidade e estabilidade dos genótipos dentro e entre anos foram testados pela estística da MHPRVG (Média Harmônica da Performance Relativa dos Valores Genotípicos). Para a análise dentro de anos, os efeitos da interação genótipos x locais foram altamente significativas para todos os anos considerados. Na análise conjunta, os efeitos de genótipos e da interação tripla (Genótipo x Local x Ano) foram altamente significativos (p≤0,01 e p≤0,001, respectivamente), indicando forte influência da interação genótipos por ambientes no desempenho dos genótipos. A avaliação por meio da MHPRVG foi adequada para identificar genótipos superiores, e destacou MNC02-676F-3, MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-9, BRS Tumucumaque e BRS Guariba como os genótipos com melhor estabilidade e desempenho para a produtividade de grãos. A seleção dos genótipos mencionados resultou em uma nova média de 1.402 kg ha-1, que é maior do que a média obtida por seleção com base apenas no fenótipo (1.230 kg ha-1).
ABSTRACT Several methods have been proposed to measure effects of genotype × environment interaction (G×E) on various traits of interest of plant species, such as grain yield. Among these methods, mixed models using the Restricted Maximum Likelihood (REML)-Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) procedure with random genotype effects have been reported as advantageous, since they allow the obtaining of actual genotypic values for cultivation and use. The objective of this work was to evaluate the response of grain yield to different locations and years, and the effects of G×E on the performance of cowpea genotypes by the methodology of mixed models. Twenty genotypes were evaluated under rainfed conditions in 47 locations in 2010, 2011 and 2012 using randomized block design. After joint analysis, the genotypes adaptability and stability patterns within and between years were tested by the Harmonic Mean of Relative Performance of Genetic Values (HMRPGV) statistics. The analysis within the years showed highly significant effects of the genotype × location interaction in all the years evaluated. The results of the joint analysis presented highly significant effects (. ≤0.01) of the genotype, and triple interaction (genotype × location × year) (. ≤0.001), denoting a strong effect of the G×E on the genotype performances. The HMRPGV analysis was adequate to identify superior genotypes, highlighting the MNC02-676F-3, MNC03-737F-5-1, MNC03-737F-5-9, BRS-Tumucumaque, and BRS-Guariba as the genotypes with best stability and highest grain yield. The selection of these genotypes resulted in a new average yield (1,402 kg ha-1) which is higher than that obtained by selection based only on the phenotype (1,230 kg ha-1).