Caracterização de ambientes para seleção de genótipos de trigo no sul do Brasil

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Oliboni, Rodrigo
• Orientador(a): Federizzi, Luiz Carlos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Trigo; Genótipo; Melhoramento vegetal
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/182986

A avaliação de linhagens avançadas de trigo em diferentes ambientes e anos em ensaios de VCU é fundamental para a escolha das melhores para lançamento comercial como cultivares. Esta parte final do programa de melhoramento é uma das mais caras de todo o programa e a identificação dos melhores locais de teste aumenta a eficiência e permite a redução de custos. Assim, os objetivos do presente trabalho foram avaliar os efeitos da interação genótipo com ambiente (GE) no germoplasma elite do programa de melhoramento genético da OR Melhoramento de Sementes Ltda.; determinar o número de ambientes e quais são os mais adequados (essenciais) para a condução de ensaios de VCU para a região Sul do Brasil e, testar a metodologia GGE Biplot para a identificação dos melhores ambientes para teste. Para tanto foi avaliado os dados de rendimento de grãos (kg/ha) dos anos de 2011 a 2015, referentes aos ensaios de VCU dos ambientes localizados nos estados do Sul do Brasil. As análises foram realizadas por ano e separados em dois grupos: 1) os locais do estado do Paraná e 2) os locais de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Os genótipos apresentam grande variabilidade de adaptação aos diferentes ambientes de teste do Sul do Brasil. Apesar das variações nos ambientes subtropicais do Brasil foi possível identificar locais essenciais para a correta classificação dos genótipos com padrões similares ao longo dos diferentes anos, tanto para os ambientes do estado do Paraná como para os ambientes dos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul, ambientes estes que estão de acordo com a classificação proposta para condução de ensaios de VCU. Os resultados indicam que a empresa estava testando mais locais que os necessários para a correta identificação de genótipos superiores e estáveis e o modelo GGE Biplot mostrou-se adequado para a análise da importância dos diferentes locais de teste.