Posicionamento estratégico da soja com base no ideótipo agronômico e nos modelos multivariados fixos e mistos

Resumo

O objetivo deste trabalho foi decompor as variações da interação genótipo × ambiente por meio de modelos multivariados fixos, bem como entender as variações genéticas por meio de modelos mistos, para estimativa e predição do valor genético de genótipos de soja (Glycine max), no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Foram realizados testes durante as safras de 2016/2017, 2017/2018 e 2018/2019, em diferentes municípios, em seis regiões do estado, com uso dos modelos de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI) e de efeitos principais dos genótipos + interação genótipo-ambiente (GGE). Os genótipos também foram avaliados pelo índice que permite ponderar entre estabilidade e desempenho médio (WAASBY) e pelos modelos de máxima verossimilhança restrita (REML) e de melhor predição linear não viciada (BLUP). O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso (18 ambientes x 12 genótipos), com três repetições. Os genótipos com melhor desempenho em ambientes favoráveis são: 'BMX Valente RR', 'BMX Alvo RR', 'NS 5959 IPRO', 'DM 5958RSF IPRO' e 'BMX Ativa RR'. Os ambientes favoráveis são a safra de 2017/2018 no município de Bagé e de 2016/2017 nos municípios de São Luiz Gonzaga e Cachoeira do Sul, onde obteve-se maior produtividade de grãos. Os genótipos que apresentam excelente desempenho em ambientes desfavoráveis são as cultivares BMX Ativa RR, DM 5958RSF IPRO, NS 5959 IPRO e TMG 7262 RR. A safra de 2016/2017 é considerada desfavorável nos municípios de São Luiz Gonzaga e Cachoeira do Sul. Os modelos de seleção de genótipos AMMI, GGE e WAASBY ou BLUP devem ser usados simultaneamente.

Termos para indexação:
Glycine max ; melhoramento; interação genótipo x ambiente; seleção