Interacciones genotipo x ambiente, mega-ambientes y genotipos y ambientes superiores para rendimiento de grano de soja en Argentina

• Autores: Lúquez, Julia; Capurro, M.; Erazzú, Luis
• Año de publicación: 2010
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Agrarias; genotipo; mega-ambientes; interacciones genotipo x ambiente; rendimiento de grano; Soja; Argentina; Ambiente; Cultivos Agrícolas; Glycine max, GGE biplot; megaenvironments; GE interactions; grain yield
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La soja [(Glycine max L.) Mer.] puede sembrarse en una amplia zona del país en Argentina. Los ensayos comparativos de rendimiento, normalmente se realizan en 3 zonas agroecológicas: Norte, Pampeana Norte y Pampeana Sur. El análisis y la interpretación de los datos que surgen de estos ensayos en relación con las interacciones genotipo x ambiente (IGA) y la selección de los mejores genotipos se realiza analizando las varianzas y comparando medias, y así, las IGA no son explotadas debidamente. El objetivo de este estudio fue identificar mega-ambientes (MA) y genotipos y ambientes superiores utilizando modelos de regresión por sitios (SREG) y por genotipos (GREG) que expresan la respuesta en función de G+GA y A+GA respectivamente y la exhiben a través de sus gráficos ("biplot"). Se utilizaron los rendimientos de grano de 19 cultivares de soja del Grupo de Madurez IV largo de las campañas agrícolas 2005, 2007 y 2008 provenientes de 27 ambientes de las 3 zonas agroecológicas del país. El GGA biplot basado en SREG mostró que el rendimiento de grano de los cultivares estuvo determinado por los ambientes y las IGA (los Componentes Principales 1 y 2 explicaron el 70,1% de la variación). Se delinearon prácticamente 3 MA, donde se agruparon los 27 ambientes probados, indicando valiosas adaptaciones específicas de los cultivares. El GGA biplot basado en GREG mostró, en tanto, que 2 MA concentraron a todos los cultivares evaluados en 13 ambientes con los mejores rendimientos de grano, en contraste con las típicas localidades de prueba usadas (los Componentes Principales 1 y 2 explicaron el 87,8% de la variación). El uso de esta aproximación ofrece un punto de vista que podría mejorar el uso de los recursos asignados para realizar ensayos de evaluación de cultivares de soja en Argentina.
In Argentina, soybean [(Glycine max L.) Mer.] can be planted in a wide area. Currently, multienvironment trials (MET's) for yield performance for cultivars of different Maturity Groups are conducted in three different agroecological regions: North, North Pampean and South Pampean. Analysis and interpretation of MET's data related with genotype x environment interactions (GE) and selection of best genotypes have been made with analysis of variance and mean comparisons where GE interactions were not exploited. The objectives of this study were to identify megaenvironments and winner genotypes and environments using GGE biplot based on the site and genotype regression (SREG and GREG) models to exploit MET's data sets from soybean regional trials. The GGE biplots display graphically the relationship among test environments, genotypes and GE interactions. Grain yield data of 19 soybean cultivars of Maturity Group long IV from three seasons (2005, 2007 and 2008) across 27 environments in the three agroecological regions in Argentina were analyzed. The GGE biplots based on the SREG model showed that yield grain performance of soybean cultivars was determined by environments and GE interactions. Practically, three megaenvironments were determined (27 environments were grouped here) suggesting useful cultivar specific adaptations (Principal Components 1 and 2 explained 70.1% of variation). The GGE biplots based on the GREG model showed that two megaenvironments concentrated all cultivars on 13 locations with the best grain yields (Principal Components 1 and 2 explained 87.8% of variation) in contrast with the test locations typically used. The utilization of this information, could lead to improve soybean cultivars evaluation in Argentina.
Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales