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ROMEU DE CARVALHO ANDRADE NETO
INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR AMBIENTES EM MELOEIRO:
ALOCAÇÃO DE RECURSOS E INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS
AMBIENTAIS
Mossoró - RN
2009
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ROMEU DE CARVALHO ANDRADE NETO
INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR AMBIENTES EM MELOEIRO:
ALOCAÇÃO DE RECURSOS E INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS
AMBIENTAIS
Tese apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Fitotecnia da
Universidade Federal Rural do Semi-
Árido, como parte dos requisitos para
obtenção do Grau de Doutor em
Fitotecnia.
Orientador: Prof.º D.Sc. Glauber Henrique de Sousa Nunes
MOSSORÓ - RN
2009
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Ficha catalográfica preparada pelo setor de classificação
e catalogação da Biblioteca “Orlando Teixeira” da
UFERSA
A553i Andrade Neto, Romeu de Carvalho.
Interação genótipos por ambientes em meloeiro: alocação
de recursos e influência de variáveis ambientais / Romeu de
Carvalho Andrade Neto. -- Mossoró: 2009.
77f. : il.
Tese (Doutorado em Fitotecnia - Área de
Concentração Práticas Culturais e Melhoramento
Genético) – Universidade Federal Rural do Semi-Árido.
Pró-Reitoria de Pós-Graduação.
Or
ientador: Prof. D.Sc. Glauber Henrique de Sousa
Nunes
1. Cucumis melo. 2.Componentes d
e variância.
3.Precisão experimental. 4.Regressão fatorial.
I.Título.
CDD: 635.611
Bibliotecária: Keina Cristina Santos Sousa
CRB/4 1254
A minha família que sempre me deu enorme apoio para estudar,
especialmente minha mãe que todos os dias pede a Deus para
iluminar meus caminhos e minha vida.
DEDICO
Ao meu filho Rômulo, amor da minha vida, por ter feito eu entender o
que é ser pai e por saber o que é o verdadeiro amor.
A minha esposa Ionara, minha querida companheira e grande amor
da minha vida.
OFEREÇO
Ao meu pai que tanto sonhava em me ver chegar aqui. Que Deus o
ilumine e o abençoe onde estiver.
IN MEMORIAN
AGRADECIMENTOS
- A Deus, aquele que tudo provê e a quem tudo devo, por sua fidelidade inabalável;
- À Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA) por me dá mais uma
grande oportunidade de qualificação profissional e pessoal;
- Ao programa de Pós-Graduação em Fitotecnia da UFERSA;
- Eternamente ao Professor Glauber Henrique de Sousa Nunes, Grande Doutor,
ilustríssimo amigo, pessoas das mais inteligentes, capacitadas, responsáveis e
compromissadas que conheci em toda minha vida, pelo enorme apoio, paciência e
por uma amizade que transcende a de Orientador;
- Aos Professores Antonio Marcos, Roberto Cleiton, Maria Zuleide, e Vander
Mendonça, membros conselheiros, pelas sugestões e grande colaboração no
trabalho;
- Ao Professor Vander Mendonça pela amizade e incentivo;
- A Socorro Amorim, Secretária dos cursos de Mestrado e Doutorado em
Fitotecnia, pela grande ajuda, apoio, incentivo e grande amizade;
- Ao Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) no Acre por
ter me dado oportunidade para concluir o curso;
- Aos colegas do INCRA, Márcio Alécio, Joaquim Santos, Charles Freire,
Aristotáles Barros, Graças Oliveira e Daniel Coelho;
- Aos colegas do Curso de Pós-Graduação, José Robson, Antonio Madalena,
Reinaldo Alencar e Renato Alencar;
- Ao colega e grande amigo Django Jesus Dantas pelo incentivo, pela agradável
amizade, convivência e descontração;
- A Ricardo Alencar Silva, um dos grandes amigos e incentivadores que tenho e
umas das pessoas que mais me incentivou a continuar e concluir o curso;
- Aos meus queridos irmãos Rodrigo, Renata, Renato, Reginaldo e Danilo;
- Enfim, a todos aqueles que contribuíram de forma direta e indireta para que esse
momento chegasse.
Muitíssimo Obrigado!
RESUMO
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Interação genótipos por ambientes em
meloeiro: alocação de recursos e influencia de variáveis ambientais. 2009. 77f.
Tese (Doutorado em Agronomia/Fitotecnia) – Universidade Federal Rural do
Semi-árido, Mossoró, 2009.
Os objetivos do presente trabalho foram determinar a melhor combinação de
repetições, anos e locais, visando garantir maior precisão experimental e
quantificar a influência de algumas variáveis ambientais sobre a interação
genótipos por ambientes em meloeiro. Para o primeiro propósito, foram utilizados
dados de produtividade e sólidos solúveis de dois grupos de híbridos de melão
avaliados em ambientes do Estado do Rio Grande do Norte. O primeiro grupo foi
constituído por nove híbridos de melão tipo Gália avaliados nos municípios de
Mossoró, Assu, Baraúna e Alto do Rodrigues nos anos de 2000, 2001 e 2002,
totalizando doze ambientes. O segundo grupo foi constituído por oito híbridos de
melão tipo Cantaloupe avaliados nos Municípios de Mossoró, Baraúna e Assu nos
anos de 2004, 2005 e 2006, totalizando nove ambientes. Foram utilizados para
estimar os componentes de variância e simular a variância da média em diferentes
combinações de repetição, locais e anos. As avaliações de cultivares de melão no
Agropolo Mossoró-Assu devem ser realizadas com pelo menos duas repetições,
mínimo de três locais e no máximo três anos. Para o segundo propósito, foram
utilizados dados de produtividade e sólidos solúveis de oito híbridos de melão
Cantaloupe testados em nove ambientes no Estado do Rio Grande do Norte. Para
identificação das variáveis ambientais relacionadas à interação G x A, sensibilidade
dos híbridos, estimou modelos de regressão fatorial, coeficiente de correlação de
Spearman entre os escores dos componentes principais da análise AMMI e as
médias das variáveis ambientais. As variáveis ambientais temperatura média,
temperatura máxima e temperatura mínima são as aquelas que mais influenciam a
interação genótipos por ambientes em meloeiro para a produtividade. As variáveis
ambientais umidade relativa do ar, precipitação e insolação são as aquelas que mais
influenciam a interação genótipos por ambientes em meloeiro para sólidos
solúveis.
Palavras-chave: Cucumis melo, componentes de variância, precisão experimental,
regressão fatorial, análise AMMI.
ABSTRACT
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Genotype by environment interaction:
allocation of resources and influence of environment variables. 2009. 77p.
Thesis (Doctor in Agronomy/Crop Science) – Universidade Federal Rural do Semi-
árido, Mossoró, 2009.
The objectives of present work were to determine the best combination to
replication, years and sites, aiming to guarantee bigger experimental precision and
quantify the influence of some environmental variables on genotypic by
environment interaction in melon. To first intention, were utilized data of yield and
soluble solids of two groups of hybrids evaluated in environments of Rio Grande
do Norte State, Brazil. The first group consisted of nine Galia melon hybrids
evaluated in the sites of Mossoro, Assu, Alto do Rodrigues and Barauna in 2000,
2001 and 2002, totaling twelve environments. The second group consisted of eight
Cantaloupe melon hybrids evaluated in the Mossoro, Assu and Barauna in the
years 2004, 2005 and 2006, totaling nine environments. The variance components
were estimated and values of variance of average were obtained in different
combination of replications, sites and years. The evaluations of melon cultivars in
the Agriculture pole Mossoró-Assu must at minimum at three replications, three
sites and maximum three years. To second intention, were utilized data of yield and
soluble solids of eight hybrids of cantaloupe melon evaluated in nine environments
of Rio Grande do Norte State, Brazil. To aiming identify environment variables
related with genotypic by environment interaction and quantify genotypic sensitive
of hybrids were estimated factorial regression models and correlation coefficient of
Spearman between scores of principal components of analysis AMMI and average
of environment variables. The medium temperature, maximum temperature and
minimum temperature were the variables that most influence on genotypic by
environment interaction in melon to yield. The relative humidity, rainfall and
insolation were the variables that most influence on genotypic by environment
interaction in melon to soluble solids.
Key words: Cucumis melo, variance components, experimental precision, cultivar
evaluation, factorial regression, analysis AMMI.
LISTA DE TABELAS
Tabela 01
Estimativas médias da temperatura máxima (Tmax), temperatura
mínima (Tmin), temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR),
insolação (INS) e precipitação pluviométrica (PREC) ao longo do
período de realização dos experimentos em cada ambiente de
avaliação. Mossoró-RN, 2000-2002......................................................
34
Tabela 02 Estimativas médias da temperatura máxima (Tmax), temperatura
mínima (Tmin), temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR),
insolação (INS) e precipitação pluviométrica (PREC) ao longo do
período de realização dos experimentos em cada ambiente de
avaliação. Mossoró-RN, 2004-2006.......................................................
35
Tabela 03 Informações relativas ao plantio, adubação e tratos culturais nos
ambientes de avaliação de híbridos de melão Gália. Mossoró-RN,
2000-2002…..........................................................................................
37
Tabela 04 Informações relativas ao plantio, adubação e tratos culturais nos
ambientes de avaliação de híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-
RN, 2004-2006…....................................................................................
38
Tabela 05 Esquema da análise de variância para cada ambiente analisado.............
40
Tabela 06 Esquema da análise conjunta de variância para todos os ambientes
avaliados................................................................................................
41
Tabela 07 Estimadores dos componentes de variância da analise de variância
conjunta envolvendo ano, local e híbrido..............................................
42
Tabela 08 Resumo da análise de variância conjunta e estimativas de
componentes de variância das características produtividade (PROD)
e sólidos solúveis (SS) avaliadas em híbridos de melão Galia
avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2000-2002........
45
Tabela 09 Contribuição das partes simples e complexa da interação genótipos
com locais e anos das características produtividade (PROD) e sólidos
solúveis (SS) avaliadas em híbridos de melão Gália avaliados no
Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2000-2002.............................
46
Tabela 10 Variância da média da produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS)
em função de diferentes combinações de repetições, anos e locais de
avaliação de híbridos de melão Gália no Agropolo Mossoró-Assu.
Mossoró-RN, 2000-2002.......................................................................
47
Tabela 11 Resumo da análise de variância conjunta e estimativas de
componentes de variância das características produtividade (PROD)
e sólidos solúveis (SS) avaliadas em híbridos de melão Cantaloupe
avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-2006........
49
Tabela 12 Contribuição das partes simples e complexa da interação genótipos
com locais e anos das características produtividade (PROD) e sólidos
solúveis (SS) avaliadas em híbridos de melão Cantaloupe avaliados
no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-2006........................
50
Tabela 13 Variância da média (V
m
) da produtividade (PROD) e sólidos solúveis
(SS) em função de diferentes combinações de repetições, anos e
locais de avaliação de híbridos de melão Cantaloupe no Agropolo
Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-2006..............................................
51
Tabela 14 Estimativas dos coeficientes de sensibilidade genotípica para
produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) em relação a seis co-
variáveis ambientais de acordo com o modelo de regressão fatorial
analisado em híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-
2006.......................................................................................................
68
Tabela 15 Contribuição de seis co-variáveis ambientais para a interação
genótipos por ambientes capturada pela análise multivariada AMMI
em duas características avaliadas em híbridos de melão Cantaloupe.
Mossoró-RN, 2004-2006.......................................................................
70
Tabela 16 Estimativas do coeficiente de correlação de Spearman entre os escores
do primeiro componente principal da análise AMMI e seis co-
variáveis ambientais para duas características avaliadas em híbridos
de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-2006...................................
71
LISTA DE FIGURAS
Figura 01 Contribuição de seis co-variáveis quantitativas ambientais para a
interação genótipos por ambientes para a produtividade (t ha
-1
) de
híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2009. Temperatura
máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin), temperatura média
(Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação
pluviométrica (PREC). Mossoró-RN, 2004-2006..............................
66
Figura 02 Contribuição de seis co-variáveis quantitativas ambientais para a
interação genótipos por ambientes para os sólidos solúveis (%) de
frutos de híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2009.
Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin),
temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e
precipitação pluviométrica (PREC). Mossoró-RN, 2004 – 2006 ...
67
SUMÁRIO
CAPITULO 1 - INTRODUÇÃO GERAL............................................................... 14
2 REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................ 16
2.1 INTERAÇÃO GENÓTIPOS X AMBIENTES .................................................... 16
2.2 ALOCAÇÃO DE RECURSOS EM EXPERIMENTOS DE AVALIAÇÃO DE
CULTIVARES ...........................................................................................................
18
2.3 EFEITOS DOS FATORES AMBIENTAIS NA CULTURA
MELOEIRO.....................................................................................................
20
2.4 INFLUÊNCIA DE VARIAVEIS AMBIENTAIS SOBRE A INTERAÇÃO
GENOTIPOS X AMBIENTES...................................................................................
23
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................... 25
CAPITULO 2 – ALOCAÇÃO DE RECURSOS NA INTERAÇÃO
GENÓTIPOS POR AMBIENTES EM MELOEIRO ...........................................
30
RESUMO .................................................................................................................. 30
ABSTRACT .............................................................................................................. 31
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 32
2 MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................. 33
2.1 LOCAIS ................................................................................................................ 33
2.2 MATERIAL GENÉTICO...................................................................................... 36
2.3 CONDUÇÃO EXPERIMENTAL......................................................................... 36
2.4 CARACTERISTICAS AVALIADAS.................................................................. 39
2.5 ANÁLISES ESTATISTICAS............................................................................... 39
2.5.1 ANALISE DE VARIANCIA ............................................................................ 39
2.5.2 ESTIMAÇÃO DE COMPONENTES DE VARIÂNCIA ................................. 42
2.5.3 COMPONENTES DA INTERAÇÃO ............................................................... 43
2.5.4 SIMULAÇÃO DA VARIANCIA DA MÉDIA ................................................ 43
3 RESULTADOS....................................................................................................... 44
3.1 MELÃO GALIA ................................................................................................. 44
3.2 MELÃO CANTALOUPE .................................................................................. 47
4 DISCUSSÃO........................................................................................................... 52
4 CONCLUSÕES ..................................................................................................... 57
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................... 58
CAPITULO 3 – INFLUÊNCIA DAS VARIÁVEIS AMBIENTAIS SOBRE A
INTERAÇÃO GENÓTIPOS POR AMBIENTES EM MELOEIRO .................
60
RESUMO .................................................................................................................. 60
ABSTRACT .............................................................................................................. 61
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 62
2 MATERIAL E MÉTODOS .................................................................................. 63
2.1 LOCAL, MATERIAL VEGETAL E CONDUÇÃO EXPERIMENTAL ............ 63
2.2 ANÁLISES ESTATISTICAS .............................................................................. 63
2.2.1 REGRESSÃO FATORIAL ............................................................................... 63
2.2.2 AMMI (Modelo de Efeitos Aditivos Principais e Interação
Multiplicativa)..................................................................................................
64
2.2.3 CORRELAÇÃO DE SPEARMAN ......................................................... 65
3 RESULTADOS....................................................................................................... 66
4 DISCUSSÃO........................................................................................................... 72
5 CONCLUSÕES ..................................................................................................... 75
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 76
14
CAPÍTULO 1
1 INTRODUÇÃO GERAL
A cultura do meloeiro (Cucumis melo L.) tem expressão econômica
relevante no Brasil. Em 2007 o nordeste brasileiro foi responsável por
aproximadamente 88% da produção nacional de melão, destacando-se os estados
do Rio Grande do Norte (RN) e do Ceará (CE), aproximadamente 39% e 31% da
produção brasileira, respectivamente. As principais áreas produtoras nesses estados
localizam-se na região semi-árida e se concentram nos Agropólos Mossoró/Assu
(RN) e Baixo Jaguaribe (CE) (IBGE, 2009).
As condições de cultivo do meloeiro são diferentes, tanto no que se refere a
fatores climáticos, como temperatura e precipitação, em diferentes anos, como às
condições edáficas e, principalmente, de manejo da cultura. Em razão disso,
espera-se a presença da interação genótipos por ambientes, fato comprovado em
trabalhos com essa cucurbitácea (GURGEL et al., 2006; NUNES et al, 2006;
SILVA, 2006; FREITAS et al., 2007).
A interação genótipos por ambientes é definida como a resposta diferencial
dos genótipos ao longo das diversas condições de avaliação. A interação genótipos
por ambientes tem implicações nos programas de melhoramento, pois reduz a
correlação entre valores genotípicos e fenotípicos, dificultando o processo de
recomendação de cultivares ou seleção de famílias ou linhagens (NUNES et al.,
2002).
Considerando que nas condições de cultivo do meloeiro no Rio Grande do
Norte há variação entre anos e locais, faz-se necessário a execução de
experimentos em várias situações, visando melhor representatividade das
condições ambientais do Agropolo Mossoró-Assu. A realização desses
experimentos permite verificar com qual desses fatores ambientais a interação é
com os genótipos mais expressiva para orientar os futuros trabalhos de avaliação de
cultivares e seleção de famílias no Estado.
Todavia, os experimentos de avaliação de cultivares são extremamente
15
onerosos e requerem recursos que na maioria das vezes são escassos. Diante dessa
situação, o desafio do melhorista é executar experimentos com a máxima precisão
possível, pois as diferenças entre os materiais testados são cada vez menores,
otimizando todos os recursos disponíveis. Uma maneira de fazê-lo é determinando
a melhor combinação de repetições, locais e anos que reduzam os gastos e aumente
a precisão experimental.
Outro aspecto importante e que merece atenção por parte dos
pesquisadores é o entendimento da interação genótipos por ambientes e a
quantificação da influencia de variáveis genotípicas e, ou ambientais sobre a
interação. Nesse sentido, a adoção de variáveis ambientais em estudos de regressão
fatorial pode auxiliar na compreensão dos fatores responsáveis pelo
comportamento diferencial genotípico. Não foram realizados trabalhos com a
cultura do meloeiro sobre o tema referido.
Diante dessas considerações, os objetivos do presente trabalho foram:
a) obter a melhor combinação de repetições, locais e anos, visando otimizar
os recursos e garantir maior precisão experimental;
b) quantificar a influencia de seis variáveis ambientais sobre a interação
genótipos por ambientes.
16
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 INTERAÇÃO GENÓTIPOS X AMBIENTES
A interação genótipos por ambientes pode ser entendida como a resposta
diferenciada de genótipos, quando submetidos a ambientes diferentes. Nesse caso,
o comportamento dos genótipos em um determinado ambiente pode não ser
coincidente em outro (RAMALHO et al., 1993; LYNCH e WALSH, 1998). A
interação genótipos x ambientes tem um papel importante no contexto do
melhoramento genético vegetal. Como o objetivo do melhorista é identificar
genótipos superiores, é fácil perceber que a interação é muito importante, pois ela
diminui a correlação entre os valores fenotípicos e genotípicos (COMSTOCK e
MOLL, 1963; FALCONER e MACKAY, 1996).
O termo ambiente é designado por Romagosa e Fox (1993) como um termo
geral que envolve uma série de condições sob as quais as plantas são cultivadas.
Nesse sentido, o ambiente pode ser um local, ano, práticas culturais, época de
semeadura ou mesmo a junção de todos esses fatores. Quando genótipos são
avaliados em diferentes condições, estão sujeitos às variações do ambiente, e os
seus comportamentos geralmente são modificados. As variações ambientais que
contribuem para a interação com os genótipos, segundo Allard e Bradshaw (1964),
são classificadas em dois tipos, a saber: previsíveis e não previsíveis. No primeiro
tipo de variação estão incluídas todas as características gerais do clima, solo,
comprimento do dia, insolação e também os aspectos ambientais determinados pela
ação do homem, tais como época de semeadura, densidade de semeadura, níveis de
adubação e outras práticas agronômicas. Por outro lado, as variações imprevisíveis
são flutuações no clima, como a quantidade e distribuição das chuvas, variações da
temperatura e outros. As variações previsíveis podem ser avaliadas
individualmente ou de forma conjunta em relação à sua interação com os
genótipos. Dessa forma, estudos individualizados, tais como genótipos x épocas de
semeadura e genótipos x níveis de adubação, ou estudos envolvendo todos esses
fatores, podem ser feitos por intermédio de uma interação generalizada genótipos x
17
ambientes. As variações imprevisíveis, por sua vez, são as que mais contribuem
para as interações genótipos x anos e genótipos x locais, bem como para interações
mais complexas como a interação tripla genótipos x locais x anos (FEHR, 1987).
A interação genótipos x ambientes está associada a dois fatores: o primeiro,
denominado de parte simples ou quantitativa, é proporcionado pela diferença de
variabilidade entre os genótipos (REZENDE, 2002). Nesse caso, a classificação
dos genótipos não se altera nos ambientes contemplados no estudo. A interação
simples corresponde às mudanças nas magnitudes das diferenças entre os
genótipos. O segundo fator é denominado de parte complexa ou qualitativa, e é
responsável pela falta ou pela reduzida correlação genética entre os
comportamentos dos genótipos nos ambientes. Normalmente, quando a correlação
genética é baixa, ocorre uma mudança na classificação dos genótipos, ou seja, há
genótipos que apresentam desempenho superior em alguns ambientes, mas não em
outros (CRUZ e CASTOLDI, 1991).
A quantificação da predominância do tipo de um dos componentes da
interação é muito importante na tomada de decisão por parte do melhorista
(VENCOVSKY e BARRIGA, 1992). Quando a interação deve-se, principalmente,
à natureza simples, o trabalho do melhorista é facilitado, pois a recomendação das
cultivares pode ser feita de maneira generalizada. A predominância de interação
complexa indica a presença de materiais adaptados a ambientes particulares, o que
traz uma complicação para o melhorista, uma vez que a recomendação é restrita a
ambientes específicos (NUNES et al., 2002).
18
2.2 ALOCAÇÃO DE RECURSOS EM EXPERIMENTOS DE AVALIAÇÃO DE
CULTIVARES
Um programa de melhoramento genético tem três fases: escolha de
genitores, seleção e avaliação de cultivares. Dentre estas, a mais onerosa é a
terceira, pois o objetivo da maioria dos programas é lançar uma cultivar que possa
ser utilizada em diversas condições de ambientes.
Os testes de avaliação de rendimentos constituem a fase mais onerosa dos
programas de melhoramento. O alto custo desses testes tem levado os melhoristas a
buscar maneiras de maximizar a eficiência de avaliação, e uma delas é a otimização
dos recursos (BORÉM e MIRANDA, 2005).
Para essa otimização, devem-se estimar os valores de σ
2
e
,
σ
2
GLA,
σ
2
GL
e σ
2
GA
por meio da avaliação de um grupo de genótipos representativos de seu
germoplasma em quatro ou mais localidades, por dois ou mais anos, utilizando o
delineamento estatístico normalmente usado em avaliações, com três ou mais
repetições (BORÉM e MIRANDA, 2005).
O poder de detecção de diferenças significativas entre genótipos aumenta
com a redução da variância da média dos genótipos e, conseqüentemente, da
diferença mínima significativa (DMS) (BOS e CALIGARI, 1997).
Com base em dados coletados, o melhorista deve procurar a melhor
combinação de repetições (r), localidades (l), e anos (a) para a obtenção do mínimo
valor de DMS para certo nível de probabilidade. Se a interação de primeira ordem
G x L for de pequena importância, talvez seja mais prudente utilizar apenas uma ou
duas localidades. Porém, se a interação de primeira ordem G x A for de pequena
importância, o melhorista pode se sentir menos obrigado a testar os genótipos por
mais de um ano (BORÉM e MIRANDA, 2005).
Durante a otimização dos recursos, os custos operacionais devem ser
considerados. Por exemplo, o aumento do número de repetições (r) é menos
oneroso do que o do número de anos de avaliação (a). Algumas vezes, localidades
podem ser usadas, em parte, para substituir anos de avaliação. Por exemplo, os
efeitos de localidade acorrem principalmente em razão das diferenças de solo e da
19
distribuição pluviométrica, enquanto os efeitos de ano são principalmente de
natureza climática. Se for possível escolher as localidades em regiões
climaticamente distintas, os efeitos climáticos poderão ser maiores. Sempre que
possível, deve-se substituir ano por localidade, em benefício da redução de tempo
gasto no desenvolvimento de novas variedades (SWALLOW e WEHNER, 1989).
Embora cada programa deva utilizar a melhor combinação de r, l e a,
muitos programas de melhoramento de plantas autógamas usam r = 3, l = 4 - 5, a =
2 – 3. Empresas privadas tendem a utilizar menor número de repetições (r=2) e
maior de localidades, não só pelas vantagens do aumento do poder de detecção de
diferenças significativas, mas também pelas vantagens de maior número de ensaios
constituir fator de marketing. Uma efetiva alocação de recursos para testar
genótipos através de locais e anos é baseada na importância relativa das interações
genótipo x local, genótipo x ano e genótipo x local x ano (RAMALHO et al.,
1998).
A otimização da alocação de recursos é função da variável que se estuda e
da espécie. Num estudo com a cultura do pepino, Swallow e Wehner (1989)
encontraram uma alocação eficiente de recurso usando mais anos ou épocas de
plantio, com poucos locais e repetições. Quando se avalia genótipos quanto ao
rendimento, é recomendado utilizar maior número de anos combinado com poucos
locais e/ou repetições. Quando tanto o rendimento e a qualidade são variáveis de
interesse, recomenda-se utilizar menos locais e ou menos repetições e maior
número de épocas de plantio. Eles concluíram que são recomendadas duas
repetições, cinco anos e dois locais para se avaliar esta cultura.
Dixon e Nukenine (2000) encontraram 3-5 locais, 2-3 anos e 3-4 repetições
por local como melhor combinação para ensaios de rendimento com a cultura da
mandioca.
Helms (2002) verificou que a melhor alocação de recursos para maximizar
a resposta à seleção para o primeiro ano de produção da soja é de uma repetição em
um único lugar. Ele conclui que aumentar o número de repetições atribuído a cada
linha experimental vai aumentar o número total de parcelas necessárias para avaliar
um número fixo de linhas. A similaridade de condições ambientais entre blocos e
20
entre locais dentro de um único ano explica a razão pela qual a seleção realizada
foi a mesma, independentemente de uma, duas, ou quatro parcelas serem utilizadas
para avaliar cada linha.
Outros estudos sobre a otimização da alocação de recursos puderam ser
observados na literatura para diferentes culturas. Rasmussom e Lambert (1961)
verificaram que para avaliação de cevada são necessárias três repetições, seis locais
e três anos. Sprague e Federer (1951) concluíram que são necessárias duas
repetições, um ano e dois locais para se avaliar a cultura do milho. Jones et. al.
(1960) observaram que são necessárias três repetições, dois anos e cinco locais
para a cultura do tabaco. Para se avaliar a cultura do feijoeiro são necessárias
quatro repetições, um ano e um local (SHELLIE e HOSFIELD, 1991).
2.3 EFEITOS DOS FATORES AMBIENTAIS NA CULTURA MELOEIRO
Segundo Ramalho et al. (2004) indivíduos geneticamente diferentes
desenvolvem-se de modo diferente no mesmo ambiente, mas também indivíduos
geneticamente idênticos desenvolvem-se desigualmente em ambientes diferentes,
ocorrendo, assim, na expressão do caráter, uma ação conjunta do genótipo e do
ambiente.
A cultura do melão, assim como as demais espécies cultivadas, tem a
expressão de seus caracteres influenciada pelos fatores ambientais. Períodos de
dias longos, livres de geadas, com bastante luz solar, calor e ar seco são o ideal
para o cultivo do meloeiro. O clima semi-árido favorece o desenvolvimento das
plantas, contribuindo para aumentar a produtividade e a concentração de açúcares
nos frutos, tornando-os mais ricos em sabor e aroma, com polpa mais consistente e
de melhor conservação, características imprescindíveis para a exportação (SOUSA
et al., 1999; FILGUEIRA, 2001)
Silva e Costa (2002) afirmam que entre os fatores climáticos que afetam
diretamente a cultura do meloeiro, o principal é a temperatura, tanto a do ar quanto
a do solo, por influenciar desde a germinação de sementes até a qualidade final do
21
fruto e sua conservação pós-colheita,apresentando faixas ótimas nos diferentes
estádios fenológicos.
Para a germinação a temperatura ótima (35ºC) se situa entre os extremos de
15ºC e 40ºC. Abaixo de 15ºC, a germinação não ocorre e acima de 40ºC, ela é
prejudicada (EDELSTEIN e KIGEL, 1990; BRANDÃO FILHO e
VASCONCELLOS 1998; SOUSA et al., 1999). Brandão Filho e Vasconcelos
(1998), através de estudos, verificaram que há decréscimo na porcentagem e na
velocidade da germinação quando a temperatura é reduzida.
Em temperaturas abaixo de 12ºC, o crescimento vegetativo é paralisado e
acima de 40ºC, é prejudicado. A faixa ótima de temperatura para melhor
crescimento e produção durante todo ciclo de desenvolvimento do meloeiro situa-
se entre 25°C e 35°C (SILVA e COSTA, 2002). Sob baixas temperaturas (15ºC-
20ºC), a ramificação do meloeiro é afetada resultando em plantas pouco
desenvolvidas. Plantios em regiões com temperatura abaixo da faixa ótima têm o
período de colheita estendido (SOUSA et al., 1999). Com relação ao
desenvolvimento de radicelas, a temperatura do solo ideal situa-se em 34ºC, com
extremos de 13ºC e 40ºC.
A floração também é uma característica que sofre influencia da
temperatura. Altas temperaturas, isto é, acima de 35ºC estimulam a formação de
flores masculinas. Estas flores também sofrem influência de outros fatores
ambientais como água, luz e nutrientes, especialmente o nitrogênio (PEDROSA e
FARIA, 1999). As flores hermafroditas tem sua emissão favorecida por
temperaturas noturnas próximas a 25ºC e diurnas de 25ºC. Temperaturas noturnas
elevadas seguidas de temperaturas matinais mínimas acima de 28ºC podem induzir
o abortamento de flores (ZAPATA et al., 1989).
A temperatura exerce ação marcante sobre atividades de insetos
polinizadores, refletindo na produtividade e qualidade de frutos de meloeiro. De
acordo com Zapata et al., (1989) é conveniente que, na polinização, a temperatura
esteja em torno de 20ºC, sendo vantajosas temperaturas amenas no momento da
abertura das anteras para liberar o pólen.
22
Na escolha da área para o cultivo do meloeiro é de extrema relevância
considerar a luminosidade tanto em termos de duração quanto intensidade. O
crescimento e a área foliar são negativamente afetados pela redução da intensidade
luminosa (SILVA e COSTA, 2002). Sob baixa intensidade luminosa (240 mmol.m
-
2
.s
-1
), a ramificação do meloeiro é afetada, resultando em plantas com ramas pouco
desenvolvidas. Segundo Pedrosa e Faria (1999), a folhagem e a emissão de flores
masculinas são positivamente influenciadas por dias longos.
Os fatores que afetam a fotossíntese - síntese de substâncias orgânicas
mediante a fixação do gás carbônico do ar através da ação da radiação solar – e a
transpiração - processo de perda de água da superfície da planta – afetam
diretamente a produção e a qualidade de frutos do meloeiro. Estudos mostram que
o comprimento de onda de 675 nm e intensidade luminosa baixa é a combinação
mais eficiente fotossinteticamente para as folhas do meloeiro; por outro lado, se a
intensidade luminosa é alta, o comprimento de onda de 550 nm é mais eficiente
(RANSMARK, 1995).
De acordo com Silva e Costa (2002) é recomendável o plantio do meloeiro
em regiões que apresentem exposição solar na faixa de 2.000 a 3.000 horas/ ano
para a obtenção de sucesso no agronegócio desta hortaliça.
A umidade relativa do ar ótima para o meloeiro situa-se na faixa de 65% a
75% durante a fase de crescimento vegetativo (BRANDÃO FILHO e
VASCONCELLOS, 1998; COSTA e SILVA, 2002). Grande parte da região do
semi-árido nordestino do Brasil apresenta condições de umidade relativa dentro da
faixa ótima durante todo o ano, favorecendo a produção de frutos de melão com
alto teor de açúcares. Em contrapartida, regiões com altos índices pluviométricos,
elevada umidade relativa do ar por períodos prolongados e excesso de umidade do
solo dificultam, ou até inviabilizam, o cultivo do meloeiro, principalmente, pela
falta de resistência foliar a doenças e pelo efeito deletério de chuvas na qualidade
de frutos (ELMSTROM e MAYNARD, 1992). Inúmeros autores relatam que no
final do ciclo da cultura a restrição do fornecimento de água melhora as
características dos frutos. Dependendo dos fatores climáticos a necessidade hídrica
da cultura varia de 300 a 550 mm por ciclo.
23
A época de plantio mais favorável ao meloeiro vai de agosto a fevereiro,
podendo ser cultivado o ano todo, em locais com temperatura anual média entre 18
e 39°C (BLANCO et al., 1977).
2.4 INFLUÊNCIA DE VARIAVEIS AMBIENTAIS SOBRE A INTERAÇÃO
GENOTIPOS X AMBIENTES
Ainda são raros os estudos da contribuição das variáveis ambientais sobre a
interação genótipos por ambientes. A sua importância reside no fato de que as
informações podem ser utilizadas para entendimento biológico da interação para
determinada cultura e planejamento de rede de experimentos.
Ressalta-se que na maioria dos estudos, o efeito de cada variável sobre a
interação é pequeno. A razão desse fato é a multiplicidade de fatores envolvidos na
caracterização ambiental. Mesmo assim, a quantificação desses efeitos pode
representar uma importante contribuição para o entendimento da natureza da
interação G x A.
Um dos primeiros trabalhos foi realizado por Saeed e Francis (1984) na
cultura do sorgo. Os autores observaram que a precipitação pluviométrica foi a
variável que mais contribuiu para a interação genótipos por ambientes para
produtividade. Também em sorgo, Gorman et al. (1989) verificaram que a
precipitação foi a variável mais importante para a interação.
Kang et al. (1989) avaliando os efeitos das variáveis temperatura máxima,
temperatura mínima, precipitação pluviométrica e umidade relativa do ar,
verificaram que a precipitação explicou 14% da interação G x A na cultura da soja,
enquanto as demais explicaram quantidades reduzidas da interação.
A umidade relativa do ar e a precipitação pluviométrica foram as variáveis
que mais contribuíram para interação G x A em milheto (RAMASAMY et al.,
1996).
24
Voltas et al. (2003) estudaram a influência de três variáveis ambientais em
trigo de inverno e trigo de primavera. Os autores observaram que a temeperatura
foi a variável que mais influenciou a interação.
No Brasil, Oliveira et al. (2006) estudou o efeito de nove variáveis
ambientais sobre a interação genótipos por ambientes em soja. Concluíram que a
altitude, com 57%, foi a variável que mais influenciou a interação G x A.
25
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30
CAPÍTULO 2
ALOCAÇÃO DE RECURSOS EM EXPERIMENTOS DE AVALIAÇÃO DE
HÍBRIDOS DE MELOEIRO
RESUMO
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Alocação de recursos em experimentos
de avaliação de híbridos de meloeiro. 2009. 77f. Tese (Doutorado em
Agronomia/Fitotecnia) – Universidade Federal Rural do Semi-árido, Mossoró,
2009.
Experimentos de avaliação de cultivares são realizados em diferentes locais e anos.
Estes experimentos exigem tempo e são onerosos. O objetivo do presente trabalho
foi determinar a melhor combinação de repetições, anos e locais, visando otimizar
os recursos e garantir maior precisão experimental. Foram utilizados dados de
produtividade e sólidos solúveis de dois grupos de híbridos de melão. O primeiro
grupo foi constituído por nove híbridos de melão tipo Gália avaliados nos
municípios de Mossoró, Baraúna, Assu e Alto do Rodrigues nos anos de 2000,
2001 e 2002, totalizando doze ambientes. O segundo grupo foi constituído por oito
híbridos de melão tipo Cantaloupe avaliados nos Municípios de Mossoró, Baraúna
e Assu nos anos de 2004, 2005 e 2006, totalizando nove ambientes. Foram
utilizados para estimar os componentes de variância e simular a variância da média
diferentes combinações de repetição, locais e anos. As avaliações de cultivares de
melão no Agropolo Mossoró-Assu devem ser realizadas com pelo menos duas
repetições, mínimo de três locais e no máximo três anos.
Palavras-chave: Cucumis melo, componentes de variância, precisão experimental,
avaliação de cultivares.
31
ABSTRACT
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Allocation of resources in experiments
of evaluation of melon hybrids. 2009. 77p. Thesis (Doctor in Agronomy/Crop
Science) – Universidade Federal Rural do Semi-árido, Mossoró, 2009.
The experiments of evaluation of cultivars are carried out in different sites and
years. These experiments are expensive and requited time. The objective of present
work was to determine the best combination to replication, years and sites, aiming
to guarantee bigger experimental precision. Were utilized data of yield and soluble
solids of two groups of hybrids. The first group consisted of nine Galia melon
hybrids evaluated in the sites of Mossoro, Assu, Alto do Rodrigues and Barauna in
2000, 2001 and 2002, totaling twelve environments. The second group consisted of
eight Cantaloupe melon hybrids evaluated in the Mossoro, Assu and Baraúna in the
years 2004, 2005 and 2006, totaling nine environments. The variance components
were estimated and values of variance of average were obtained in different
combination of replications, sites and years. The evaluations of melon cultivars in
the Agriculture pole Mossoró-Assu must at minimum at three replications, three
sites and maximum three years.
Key words: Cucumis melo, variance components, experimental precision,
evaluation of cultivars.
32
1 INTRODUÇÃO
As empresas produtoras de sementes produzem anualmente uma grande
quantidade de híbridos de melão que precisam ser rigorosamente avaliados para
recomendação aos produtores que esperam genótipos que possam ser produtivos
em diversas condições ambientais. Os genótipos devem ter boa produtividade e
qualidade de frutos em diversos locais de avaliação ao longo dos anos.
Em razão disso, os melhoristas devem conduzir experimentos de avaliação
de cultivares em diversos locais representativos da região na qual serão cultivados
os genótipos por alguns anos de cultivo, visando submeter os genótipos testados a
diversas condições ambientais. A avaliação dos genótipos em vários ambientes
permitem estimar o efeito da interação genótipos por ambientes sobre a
manifestação fenotípica (NUNES et al., 2002). Além disso, permite a estimação da
interação dos genótipos com anos e com locais, bem como a interação tripla desses
três fatores.
O grande inconveniente é que os ensaios de avaliação de cultivares são
onerosos e exigem tempo, mão-de-obra e recursos, que geralmente são escassos.
Em razão disso, surge a busca de otimizar os recursos sem comprometer a
qualidade dos experimentos. Uma das formas de determinar uma combinação de
repetições, locais e anos apropriada é por meio das estimativas geradas em ensaios
multi-ambientes, as quais permitem determinar a variância ambiental que
proporcione maior precisão experimental. Uma boa precisão experimental permite
que diferenças entre média de tratamentos, geralmente pequenas para materiais
melhorados, possam ser detectadas com maior facilidade, evitando o erro tipo II.
Alguns estudos nesse sentido foram realizados em milho (SPRAGUE e
FEDERER, 1951), algodão (MILLER et al., 1959), tabaco (JONES et al., 1960) e
pepino (SWALLOW e WEHNER, 1989). No entanto, para o caso do meloeiro, não
há informações sobre o tema abordado, sendo, importante obtê-las.
O objetivo do presente trabalho foi obter a melhor combinação de
repetições, locais e anos, visando otimizar os recursos e garantir maior precisão
experimental.
33
2 MATERIAL E MÉTODOS
2.1 LOCAIS
Foram considerados dados de ensaios de avaliação de dois grupos de
híbridos de melão.
No primeiro grupo, foram avaliados híbridos do tipo Galia em quatro
municípios do Agropolo Mossoró-Assu entre os meses de agosto a novembro
durante os anos de 2000, 2001 e 2002, totalizando doze ambientes por grupo
(Tabela 1).
No segundo grupo, foram avaliados híbridos de melão Cantaloupe em três
municípios do Agropolo Mossoró-Assu entre os meses de setembro a novembro
durante os anos de 2004, 2005 e 2006, totalizando nove ambientes (Tabela 2).
34
Tabela 1. Estimativas médias da temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin),
temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação
pluviométrica (PREC) ao longo do período de realização dos experimentos em cada
ambiente de avaliação. Mossoró-RN, 2000-2002.
Local Ano Tmed
(ºC)
Tmax
(ºC)
Tmin
(ºC)
UR
(%)
INS
(h)
PREC
(mm)
2000
27,66 34,28 21,65 68,89 9,30 11,53
2001
28,37 35,00 22,90 62,44 9,67 0,55
Mossoró
2002
28,27 34,89 23,14 63,65 9,76 1,40
2000
27,66 34,28 21,65 68,89 9,30 10,34
2001
28,37 35,00 22,90 62,44 9,67 1,55
Baraúna
2002
28,27 34,89 23,14 63,65 9,76 1,43
2000
27,66 34,28 21,65 68,89 9,30 12,23
2001
28,37 35,00 22,90 62,44 9,67 3,32
Assu
2002
28,27 34,89 23,14 63,65 9,76 1,10
2000
27,66 34,28 21,65 68,89 9,30 8,23
2001
28,37 35,00 22,90 62,44 9,67 1,35
A.Rodrigues
2002
28,27 34,89 23,14 63,65 9,76 1,87
Fonte: Dados provenientes da Estação Meteorológica da UFERSA-RN no período de
condução do experimento.
*Os quatro locais formam uma área climatologicamente homogênea, por essa razão há
repetição dos dados de temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura média,
umidade relativa e insolação.
35
Tabela 2. Estimativas médias da temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin),
temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação
pluviométrica (PREC) ao longo do período de realização dos experimentos em cada
ambiente de avaliação. Mossoró-RN, 2004-2006.
Local Ano Tmed
(ºC)
Tmax
(ºC)
Tmin
(ºC)
UR
(%)
INS
(h)
PREC
(mm)
2004
28,57 35,34 23,14 61,88 10,45 0,00
2005
28,71 35,34 23,26 63,54 10,67 0,00
Mossoró
2006
28,57 35,00 23,58 63,81 10,14 3,23
2004
28,57 35,34 23,14 61,88 10,45 0,00
2005
28,71 35,34 23,26 63,54 10,67 1,40
Baraúna
2006
28,57 35,00 23,58 63,81 10,14 2,13
2004
28,57 35,34 23,14 61,88 10,45 0,60
2005
28,71 35,34 23,26 63,54 10,67 0,00
Assu
2006
28,57 35,00 23,58 63,81 10,14 3,23
Fonte: Dados provenientes da Estação Meteorológica da UFERSA-RN no período de
condução do experimento.
*Os três locais formam uma área climatologicamente homogênea, e por essa razão há
repetição dos dados de temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura média,
umidade relativa e insolação.
36
2.2 MATERIAL GENÉTICO
No primeiro grupo, foram avaliados os seguintes híbridos: Arava, DRG
1531, DRG 1537, Galileu, GPS 400, Num 1502, Solar King, Solarbel e Supra.
Todos são de expressão sexual andromonóica, polpa branco-esverdeada e casca de
coloração amarela em frutos maduros (Estádio V), conforme MENEZES (1996) e
rendilhamento suave.
No segundo grupo foram avaliados os seguintes híbridos: Hy Mark,
Torreon, HC-02, HC-12, HC-18, HC-45, HC-48 e HC-87. Todos são de expressão
sexual andromonóica, polpa salmão e casca de coloração verde em frutos maduros
(Estádio IV) conforme MENEZES (1996) e rendilhamento intenso.
2.3 CONDUÇÃO EXPERIMENTAL
Todos os experimentos foram conduzidos em delineamento em blocos
casualizados com três repetições, sendo a parcela constituída por duas linhas de
cinco metros com o espaçamento da cultura de 2,0 x 0,5 m. Na condução dos
experimentos foram adotadas todas as práticas de manejo e tratos culturais usuais
para a cultura no Estado do Rio grande do Norte (Tabelas 3 e 4).
37
Tabela 3. Informações relativas ao plantio, adubação e tratos culturais nos ambientes de
avaliação de híbridos de melão Gália. Mossoró-RN, 2000-2002.
Amb. Plantio
1
Adubação de fundação (ha) Capinas
Defensivos Col
heit
a
(Di
as)
MO-00 TM 12 t de esterco bovino, 400 kg
de KCl, 120 kg de uréia, 500 kg
de super simples
2 Sim 62
MO-01 TM 12 t de esterco bovino, 450 kg
de KCl, 120 kg de uréia,
500 kg
de super simples
2 Sim 68
MO-02 TM 12 t de esterco bovino 2 Sim 70
BA-00 SD 8 t de esterco bovino, 500 kg de
KCl, 90 kg de uréia, 670 kg de
super simples
3 Sim 68
BA-01 TM 6 t de esterco bovino, 560 kg de
KCl , 90 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 61
BA-02 SD (-)
2
2 Sim 63
AS-00 SD 10 t de esterco bovino, 450 kg
de KCl, 120 kg de uréia,
670 kg
de super simples
3 Sim 66
AS-01 SD (-)
2
2 Sim 68
AS-02 SD 8 t de esterco bovino, 450 kg de
KCl, 120 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 64
AR-00 SD 12 t de esterco bovino 2 Sim 63
AR-01 SD 8 t de esterco bovino 2 Não 65
AR-02 SD (-)
2
3 Sim 61
1
TM: Transplantio de mudas após a semeadura em bandejas de poliestireno; SD:
Semeadura direta em campo.
2
(-): Não aplicável ou informação não disponível. (MO-00:
Mossoró, 2000; MO-01, Mossoró, 2001; MO-02, Mossoró, 2002; BA-00: Baraúna, 2000;
BA-01, Baraúna, 2001; BA-02, Baraúna, 2002; AS-00: Assu, 2000; AS-01, Assu, 2001;
AS-02, Assu, 2002; AR-00: Alto do Rodrigues, 2000; AR-01, Alto do Rodrigues, 2001;
AR-02, Alto do Rodrigues, 2002).
38
Tabela 4. Informações relativas ao plantio, adubação e tratos culturais nos ambientes de
avaliação de híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-2006.
Amb. Plantio
1
Adubação de fundação (ha) Capinas
Defensivos Colheita
(Dias)
MO-04 TD 12 t de esterco bovino, 600 kg de
KCl, 180 kg de uréia, 560 kg de
super simples
2 Sim 62
MO-05 TM 10 t de esterco bovino, 450 kg de
KCl, 120 kg de uréia,
500 kg de
super simples
2 Sim 68
MO-06 TM 10 t de esterco bovino, 450 kg de
KCl, 120 kg de uréia, 500 kg de
super simples
2 Sim 70
BA-04 TM 12 t de esterco bovino, 500 kg de
KCl, 90 kg de uréia, 500 kg de
super simples
3 Sim 68
BA-05 TM 12 t de esterco bovino, 600 kg de
KCl , 120 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 61
BA-06 TM 12 t de esterco bovino, 600 kg de
KCl , 120 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 63
AS-04 SD 10 t de esterco bovino, 450 kg de
KCl, 120 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 66
AS-05 SD 12 t de esterco bovino, 400 kg de
KCl, 120 kg de uréia, 560 kg de
super simples
2 Sim 68
AS-06 SD 14 t de esterco bovino, 450 kg de
KCl, 120 kg de uréia, 670 kg de
super simples
2 Sim 64
1
TM: Transplantio de mudas após a semeadura em bandejas de poliestireno; SD:
Semeadura direta em campo. (MO-04: Mossoró, 2004; MO-05, Mossoró, 2005; MO-06,
Mossoró, 2006; BA-05: Baraúna, 2005; BA-06, Baraúna, 2005; BA-06, Baraúna, 2006;
AS-04: Assu, 2004; AS-05, Assu, 2005; AS-06, Assu, 2006.
39
2.4 CARACTERÍSTICAS AVALIADAS
As características avaliadas foram: produtividade (t ha
-1
) e teor de sólidos
solúveis (%). Essas duas características têm sido apontadas como as mais
importantes pelos produtores do Agropolo Mossoró-Assu.
A produtividade foi obtida pela soma do peso de todos os frutos colhidos
na parcela. Os frutos foram pesados individualmente em balança eletrônica até 25
kg. Os resultados foram expressos em t ha
-1
.
O teor de sólidos solúveis foi determinado com refratômetro digital com
compensação automática de temperatura (escala de 0 - 32%). As amostras, em
número de três, foram obtidas pela retirada de uma fatia longitudinal do fruto que
foi levemente pressionada com os dedos polegar e indicador na região dos pólos
até que algumas gotas fossem depositas diretamente no sensor do aparelho. A
metodologia de pressão manual da fatia do fruto colhido é o método utilizado pelos
produtores para determinar o teor de sólidos solúveis do melão.
2.5 ANÁLISES ESTATÍSTICAS
2.5.1 ANALISE DE VARIÂNCIA
Inicialmente foram realizadas as análises de variância para cada ambiente
(Tabela 5), conforme o seguinte modelo estatístico:
Y
ij
= µ + G
i
+ B
j
+ E
ij
Em que:
Y
IK
: observação da parcela que recebeu o híbrido i no bloco j;
µ
: efeito fixo da média geral do experimento, sendo E[
µ
]=
µ
e Var[
µ
]=0;
G
i
: efeito fixo do híbrido i, sendo i=1, 2, ...,r ;
B
K
: efeito aleatório do bloco j, sendo j=1,2, ..., b e B
j
∩ NID ( 0,
σ
2
B
);
40
E
ij
: efeito aleatório do erro experimental associado à observação Y
ij
, sendo E
ij
∩
NID ( 0,
σ
2
);
Tabela 5. Esquema da análise de variância para cada ambiente analisado.
FV GL QM F
Blocos K-1 Q
1
Híbridos I-1 Q
2
Q
2
/Q
3
Erro (K-1)(I-1) Q
3
Realizadas as análises de variância para cada ambiente, procedeu-se à
análise conjunta (Tabela 6), conforme o seguinte modelo estatístico:
Y
ijkm
= µ + (B/A)/L
jkm
+ A
j
+ L
k
+ (LA)
jk
+ G
i
+ (GA)
ij
+ (GL)
ik
+ (GAL)
ijk
+ E
ijkm
Em que:
Y
ijkm
: observação da parcela que recebeu o híbrido i no bloco m, no ano j, local k;
µ
: : efeito fixo da média geral do experimento, sendo E[
µ
]=
µ
e Var[
µ
]=0;
(B/A)/L
jkm
: efeito aleatório do bloco m dentro do ano j, dentro do local k, sendo
m=1,2, ..., r com (B/A)/L
jkm
∩ NID ( 0,
σ
2
B/A/L
)
;
A
j
: efeito aleatório do ano j; sendo j=1,2, ..., a com A
j
∩ NID ( 0,
σ
2
A
)
;
L
k
: efeito aleatório do local k; sendo k=1,2, ..., l com L
k j
∩ NID ( 0,
σ
2
L
)
;
(LA)
jk
: efeito aleatório da interação do ano j com o local k, sendo (LA)
jk
∩ NID (
0,
σ
2
LA
)
;
G
i
: efeito fixo do híbrido i, sendo i=1, 2, ..., g com G
i
∩ NID ( 0,
Φ
G
)
;
(GA)
ij
: efeito aleatório da interação do ano j com o híbrido i, sendo (GA)
ij
∩ NID (
0,
σ
2
GA
)
;
(GL)
ik
: efeito aleatório da interação do local k com o híbrido i, sendo (GL)
ik
∩ NID
( 0,
σ
2
GL
)
;
(GAL)
ijk
: efeito aleatório da interação entre ano j, local k e híbrido i, sendo
(GAL)
ijk
∩ NID ( 0,
σ
2
GAL
)
;
41
E
ijkm
: efeito aleatório do erro experimental médio associado à observação Y
ijkm
,
sendo E
ijkm
∩ NID (0,
σ
2
e
);
Tabela 6. Esquema da análise conjunta de variância para todos os ambientes avaliados.
CV GL QM E(QM)
Blocos/Locais J (K-1) Q
4
-
Ano (A) (J-1) Q
5
-
Local (L) (I-1) Q
6
-
L x A (J-1)(I-1) Q
7
-
Híbrido (G) (H-1) Q
8
-
G x L (H-1)(J-1) Q
9
2 2 2
e GAL GL
ˆ ˆ ˆ
σ +rασ +raασ
G x A (H-1)(J-1) Q
10
2 2 2
e GAL GA
ˆ ˆ ˆ
σ +rασ +rlασ
G x A x L (H-1)(J-1)(I -1) Q
11
2 2
e GAL
ˆ ˆ
σ +rασ
Erro médio J(K-1)(I-1) Q
12
2
e
ˆ
σ
α = g / (g-1)
Em que:
2
e
ˆ
σ
: componente de variância do erro médio experimental;
2
GAL
ˆ
σ
: componente de variância da interação entre ano, local e híbrido;
2
GA
ˆ
σ
: componente de variância da interação ano com híbrido;
2
GL
ˆ
σ
: componente de variância da interação local com híbrido;
r: número de repetições;
a: número de anos;
l: número de locais;
g: número de híbridos
42
2.5.2 ESTIMAÇÃO DE COMPONENTES DE VARIÂNCIA
Na Tabela 7 estão as equações para estimação dos componentes de
variância.
Tabela 7. Estimadores dos componentes de variância da analise de variância conjunta
envolvendo ano, local e híbrido
.
Componente de variância Estimador
2
e
ˆ
σ
Q
12
2
GAL
ˆ
σ
(Q
11
- Q
12
) / rα
2
GA
ˆ
σ
(Q
10
- Q
11
) / rlα
2
GL
ˆ
σ
(Q
9
- Q
11
) / raα
Em que:
2
e
ˆ
σ
,
2
GAL
ˆ
σ
,
2
GA
ˆ
σ
,
2
GL
ˆ
σ
, r, l, g e α: definidos anteriormente.
43
2.5.3 COMPONENTES DA INTERAÇÃO
Para decompor a interação híbridos x ambientes nas partes simples e
complexa foram realizadas análises de variâncias com os ambientes dois a dois.
Foi utilizada a metodologia proposta por Cruz e Castoldi (1991). Para
estimação das partes simples e complexa foi utilizada a seguinte expressão:
QM
GA
= [(
Q Q
j j
−
'
)
2
/ 2 + k .
Q Q
j j'
] + [ (
( )
'
1
3
− r Q Q
j j
)]
Parte Simples Parte Complexa
em que:
QM
GA
: Quadrado médio da interação híbridos x ambientes;
Q
j
e Q
j’
: Quadrados médios do efeito de híbridos nos ambientes j e j’;
r : Coeficiente de correlação genética entre os híbridos nos ambientes j e j’;
O valor de k é obtido pela seguinte expressão: k = 1 - r - ( )1
3
− r . A
análise de decomposição da interação híbridos x ambientes foi realizada no
programa GENES (CRUZ, 1997).
2.5.4 SIMULAÇÃO DA VARIANCIA DA MÉDIA
A variância da média, conforme Bos e Caligari (1997), é determinada pela
seguinte fórmula:
2 2 2 2
GA GL GAL e
ˆ ˆ ˆ ˆ
σ σ σ σ
+ + +
a l la ral
Vm =
Foram simuladas estimativas da variância da média para diversas
combinações de repetição, local e anos (Tabelas 10 e 13).
44
3 RESULTADOS
3.1 MELÃO GALIA
Observou-se efeito significativo em todas as fontes de variação da análise
de variância conjunta nas duas características avaliadas (Tabela 8).
Para a produtividade, a maior parte da interação genótipos por ambientes é
devida a interação híbridos x locais (40,39%), seguida da interação híbridos x anos,
que explica 33,74% da interação genótipos por ambientes.
Concernente ainda à produtividade, o componente de variância de maior
estimativa foi aquele associado ao erro experimental. A referida estimativa superou
às demais, sendo maior em quase 20 vezes o componente de variância da interação
tripla, o menor valor observado 0,74 t ha
-1
. Os componentes da interação híbridos x
anos (
2
GA
ˆ
σ
) e da interação híbridos x locais (
2
GL
ˆ
σ
) foram aproximados, com
respectivamente 1,38 e 1,00 t ha
-1
.
Diferentemente da produtividade, para o teor de sólidos solúveis, a
interação de segunda ordem (tripla) foi a fonte de variação que mais explicou a
interação genótipos x ambientes com 43,80%. A interação híbridos x locais e a
interação híbridos x anos foram equivalentes, explicando 29,01 e 27,19%,
respectivamente (Tabela 8).
Os componentes de variância da interação tripla e do erro experimental
foram próximos e superiores àqueles das interações híbridos x locais e híbridos x
anos.
45
Tabela 8. Resumo da análise de variância conjunta e estimativas de componentes de
variância das características produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) avaliadas em
híbridos de melão Gália avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2000-2002.
QM FV gl
PROD
SS
Bloco(Amb) 24 35,23
**
5,14
**
Local 3 385,13
**
35,85
**
Ano 2 35,44
*
59,23
**
L x A 6 83,55
**
63,57
**
Híbrido (G) 8 879,24
**
33,92
**
G x L 24 93,02
**
(40,39%) 5,10
**
(29,01%)
G x A 16 116,54
**
(33,74%) 7,17
**
(27,19
%)
G x L x A 48 29,79
**
(25,87%) 3,85
**
(43,80
%)
Erro médio 192 14,28 0,10
Média 25,75 9,30
CV(%) 14,67 3,34
2
GL
ˆ
σ
1,00 0,02
2
GA
ˆ
σ
1,38 0,05
2
GAL
ˆ
σ
0,74 0,18
2
e
ˆ
σ
14,28 0,10
**, *: significativo a 1 e 5% de probabilidade pelo teste F de Snedecor, ns: não
significativo,
1
: valores entre parênteses referem-se à contribuição, em porcentagem, de
cada fonte de variação para a soma de quadrados da interação híbridos x ambientes
(Valores de R
2
).
Com relação às estimativas dos componentes da interação genótipos por
ambientes em cada fonte de variação relacionada às interações de primeira ordem
(híbridos x locais e híbridos x anos) e a interação de segunda ordem (híbridos x
locais x anos), constatou-se para produtividade prevalência do componente
simples, principalmente na interação híbridos x anos (Tabela 9).
Por outro lado, para sólidos solúveis, verificou-se pequena prevalência do
componente complexo, principalmente na interação híbridos x anos (Tabela 9).
46
Tabela 9. Contribuição das partes simples e complexa da interação genótipos com locais e
anos das características produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) avaliadas em
híbridos de melão Gália avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2000-2002.
Características
PROD
SS
Interação
Simples Complexa Simples Complexa
G x L 77,3 22,7 39,3 60,4
G x A 86,7 13,3 48,6 51,4
G x L x A 64,71 35,29 44,31 55,69
Na alocação de recursos, com base na estimativa da variância da média,
para a produtividade, a melhor combinação de repetições (r), locais (l) e anos foi 2,
4 e 3, respectivamente. Seguida das combinações, r = 2, l = 3 e a = 4 e r = 2, l = 6 e
a = 2 (Tabela 10).
Para sólidos solúveis, as melhores combinações foram r = 2, l = 6 e a = 2 e
r = 2, l = 4 e a = 3, além da combinação r = 2, l = 3 e a = 4 (Tabela 10).
47
Tabela 10. Variância da média da produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) em função
de diferentes combinações de repetições, anos e locais de avaliação de híbridos de melão
Gália no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2000-2002.
Alocação V
m
R l a PROD SS
2 2 6 1,51 0,16
2 6 2 1,39 0,12
2 3 4 1,37 0,13
2 4 3 1,34 0,12
2 1 12 2,12 0,27
2 12 1 1,77 0,16
3 2 4 1,63 0,18
3 4 2 1,53 0,15
3 1 8 2,19 0,28
3 8 1 1,86 0,18
4 2 3 1,74 0,19
4 3 2 1,68 0,17
4 1 6 2,27 0,29
4 6 1 1,95 0,19
6 2 2 1,97 0,23
6 1 4 2,41 0,32
6 4 1 2,13 0,23
8 1 3 2,56 0,34
8 3 1 2,30 0,26
12 1 2 2,85 0,39
12 2 1 2,66 0,33
r: número de repetições; a: número de anos; l: número de locais.
3.2 MELÃO CANTALOUPE
Verificou-se efeito significativo entre locais, anos e híbridos, bem como
para todas as interações duplas e tripla entre estes fatores para as duas
características avaliadas (Tabela 11).
Para a produtividade, a interação híbridos x anos foi a que mais contribuiu
para a interação genótipos por ambientes (32,49%), seguida interação tripla
(20,49%).
Com relação ao teor de sólidos solúveis, verificou-se que a interação tripla
foi a que mais contribuiu para a interação com 32,35%, com contribuições quase
equivalentes da interações híbridos x locais (18,08%) e híbridos x anos (16,76%) .
48
O componente de variância do erro experimental foi a maior estimativa de
todos os componentes para as duas características avaliadas (Tabela 11). As
estimativas dos componentes
2
GA
ˆ
σ
e
2
GAL
ˆ
σ
foram próximas e superiores aquele do
componente
2
GL
ˆ
σ
para a produtividade. Para sólidos solúveis, o componente
2
GAL
ˆ
σ
foi o segundo maior, sendo o componente da interação híbridos x anos (
2
GA
ˆ
σ
) o
mais reduzido.
Na partição da interação genótipos por ambientes nos componentes de
natureza simples e complexa verificou-se predomínio da parte simples em todos os
tipos de interação (duplas e tripla). Com maior ênfase para a interação híbridos x
locais para a produtividade, assim como híbridos x anos e híbridos x locais x anos
para sólidos solúveis (Tabela 12).
49
Tabela 11. Resumo da análise de variância conjunta e estimativas de componentes de
variância das características produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) avaliadas em
híbridos de melão Cantaloupe avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-
2006.
QM FV gl
PROD
SS
Bloco(Amb) 18 199,45
**
0,46
ns
Local 2 253,18
**
44,01
**
Ano 2 2.781,86
**
23,89
**
L x A 4 4.943,71
**
52,57
**
Híbrido (G) 7 158,71
**
37,51
**
G x L 14 63,02
**
(16,18%) 9,89
**
(18,08%)
G x A 14 126,54
**
(32,49%) 9,17
**
(16,76
%)
G x L x A 28 39,90
**
(20,49%) 8,85
**
(32,35
%)
Erro médio 126 12,64 1,98
Média 32,12 12,23
CV(%) 11,07 4,63
2
GL
ˆ
σ
0,37 0,02
2
GA
ˆ
σ
1,38 0,005
2
GAL
ˆ
σ
1,30 0,33
2
e
ˆ
σ
12,64 1,98
**, *: significativo a 1 e 5% de probabilidade pelo teste F de Snedecor, ns: não
significativo,
1
: valores entre parênteses referem-se à contribuição, em porcentagem, de
cada fonte de variação para a soma de quadrados da interação híbridos x ambientes
(Valores de R
2
).
50
Tabela 12. Contribuição das partes simples e complexa da interação genótipos com locais e
anos das características produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) avaliadas em
híbridos de melão Cantaloupe avaliados no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-
2006.
Características
PROD
SS
Interação
Simples Complexa Simples Complexa
G x L 67,59 32,41 51,38 48,62
G x A 55,78 44,22 65,78 34,22
G x L x A 54,71 45,29 63,34 36,66
Com relação às combinações que proporcionam maior precisão
experimental, menor variância da média, para produtividade foi r = 2, l = 2 e a = 6,
enquanto que para sólidos solúveis, quase todas as combinações envolvendo duas
repetições, com variância da média igual a 0,12 (Tabela 13).
51
Tabela 13. Variância da média (V
m
) da produtividade (PROD) e sólidos solúveis (SS) em
função de diferentes combinações de repetições, anos e locais de avaliação de híbridos de
melão Cantaloupe no Agropolo Mossoró-Assu. Mossoró-RN, 2004-2006.
Alocação V
m
R l a PROD SS
2 2 6 1,05 0,12
2 6 2 1,39 0,12
2 3 4 1,10 0,12
2 4 3 1,19 0,12
2 1 12 1,12 0,12
2 12 1 2,05 0,13
3 2 4 1,22 0,13
3 4 2 1,47 0,14
3 1 8 1,23 0,13
3 8 1 2,12 0,14
4 2 3 1,39 0,15
4 3 2 1,56 0,15
4 1 6 1,34 0,15
4 6 1 2,19 0,16
6 2 2 1,73 0,18
6 1 4 1,57 0,18
6 4 1 2,32 0,19
8 1 3 1,79 0,20
8 3 1 2,46 0,21
12 1 2 2,24 0,26
12 2 1 2,74 0,27
r: número de repetições; a: número de anos; l: número de locais.
52
4 DISCUSSÃO
Em etapas finais de programas de melhoramento, especificamente em
experimentos de avaliação de híbridos, é preciso que o pesquisador conduza seus
ensaios com o maior rigor possível, com o intuito de reduzir o erro experimental,
proporcionando maior precisão experimental, e por conseguinte, detecte pequenas
diferenças entre os tratamentos. Dentro desse contexto, mesmo que contestado em
algumas oportunidades, o coeficiente de variação (CV) é a medida estatística mais
usada para avaliar a qualidade de um experimento. No presente trabalho, as
estimativas obtidas, nos dois grupos de híbridos avaliados, são consideradas com
de precisão média conforme a classificação sugerida por Lima et al. (2004) para a
cultura do meloeiro. Todas as estimativas observadas estão dentro da faixa de
valores verificados em ensaios anteriores com a cultura do melão no Estado do Rio
Grande do Norte.
O efeito significativo de ano e de locais reflete (Tabelas 8 e 11), mesmo
que confundidas, as diferentes condições de manejo da cultura, condições edáficas
e climáticas inerentes aos locais e anos de avaliação. Parte desse comentário pode
ser constatado ao analisar as Tabelas 1 a 4, que contém informações que permitem
distinguir, mesmo que parcialmente, os locais e os anos.
O efeito de locais está mais relacionado com as condições do solo e o
manejo da cultura, sendo classificados como variação ambiental previsível. O
efeito de ano está mais relacionado às condições climáticas verificadas em cada
avaliação, sendo classificados como variação ambiental imprevisível conforme
Allard e Bradshaw (1964). A combinação das duas contempla o ambiente. Todavia,
deve ser ressaltado que parte dessas variações estão confundidas de modo que
dentro dos locais também estão informações climáticas, bem como dentro de ano
estão atividades relacionadas, principalmente ao manejo da cultura. A presença da
interação entre anos e locais indica dependência entre os dois fatores, revelando
que o desempenho médio dos híbridos em determinado local depende do ano de
avaliação, fato comum em ensaios de avaliação de cultivares em muitas culturas.
53
A presença de diferença significativa entre os híbridos nos dois grupos
avaliados indica heterogeneidade genética para as características avaliadas.
A presença da interação híbridos x locais indica que o comportamento dos
híbridos não é consistente nos diferentes locais de avaliação. Esse fato foi
verificado nos dois grupos de híbridos, para as duas características avaliadas
(Tabelas 8 e 11). A principio, a interação híbridos x locais é um indicativo que a
escolha do híbrido depende do local, sendo, portanto, necessário subdividir a área e
recomendar um genótipo para cada local. Nessa situação, interação híbridos x
locais pode ser explorada pelo melhorista por meio da seleção de determinados
genótipos para determinado ambiente ou região, capitalizando-a, e, por
conseqüência, aumentando o valor fenotípico do caráter. No caso específico do
meloeiro cultivado no Agropolo Mossoró-Assu, em razão da pouca integração
entre os próprios produtores, tal estratégia é inviável.
Não obstante, é preciso estudar e quantificar os componentes simples e
complexo da interação. Assim sendo, constatou-se no grupo de híbridos do tipo
Galia, que a maior parte da interação híbridos x locais é do tipo simples para a
produtividade, enquanto que para a o teor de sólidos solúveis, do tipo complexa
(Tabela 9). Para o grupo de híbridos Cantaloupe, parte simples foi prevalente para
ambas as características (Tabela 12).
A quantificação dos componentes simples e complexo é importante pois
permite a tomada de decisão por parte do melhorista. A magnitude das partes
simples e complexa que compõem a interação é importante porque informa ao
melhorista sobre o grau de dificuldade no momento da seleção ou recomendação de
cultivares (VENCOVSKY e BARRIGA, 1992). Quando há predomínio da parte
simples, o trabalho do pesquisador é facilitado, pois a classificação genotípica não
se altera. Por outro lado, quando a parte complexa é mais expressiva, a
recomendação é dificultada, pois há genótipos que são bem adaptados a ambientes
específicos (CRUZ e REGAZZI, 1994). Neste aspecto, os resultados obtidos neste
trabalho facilitariam a recomendação dos cultivares, pois na maioria das situações a
partes simples superou a parte complexa. Apenas no caso da produtividade, para o
grupo de híbrido Galia, houve predomínio da parte complexa. Contudo, vale
54
ressaltar que mesmo com predominância da parte complexa, é possível identificar
materiais produtivos e com adaptação ampla (VENCOVSKY e BARRIGA, 1992).
Em estudos anteriores, Nunes et al. (2006), avaliando híbridos de melão amarelo
no Agropolo Mossoró-Assu, e Silva (2006), avaliando famílias endogâmicas de
melão Gália, verificaram predomínio da parte complexa.
A interação significativa entre híbridos e anos é um indicativo de
comportamento diferencial dos híbridos nos três anos de avaliação (Tabelas 8 e
11). Considerando as informações climáticas presentes nas Tabelas 1 e 2, bem
como nas Tabelas 3 e 4 era esperada a presença da interação. Uma conseqüência
dessa interação evidencia a necessidade de avaliação dos genótipos em vários anos
para que se tenha maior segurança na recomendação dos melhores genótipos.
Todavia, a interação híbridos x anos é explicada, em sua maior parte, pelo
componente de natureza simples (Tabelas 9 e 12). Essa fato atenua a necessidade
de muitos anos para a avaliação dos híbridos, pois o ranqueamento dos híbridos
não se altera nos diversos anos de avaliação.
A interação tripla esteve presente nos dois grupos para as duas
características avaliadas (Tabelas 8 e 11). Essa interação é mais complexa e reflete
o comportamento dos híbridos em função das combinações de locais e anos. Nessa
situação, estão envolvidas integralmente todas as observações nas Tabelas de 1 a 4,
sem contar, obviamente de outros fatores ambientais. A interação tripla explica boa
parte da interação genótipos por ambientes, sendo a maior parte de natureza
simples (Tabelas 8 e 11).
Os ensaios de avaliação de cultivares são fundamentais e compõe a parte
final de um programa de melhoramento. Os experimentos devem ser realizados em
várias condições de local, ano e estação de cultivo, pois a recomendação dos novos
materiais deve ser segura. Em razão disso, os experimentos são muito onerosos e
exigem muito trabalho. O desafio é conduzir a etapa final de avaliação de
cultivares com grande precisão para detectar diferenças entre os tratamentos,
associada com o menor custo e trabalho.
Uma das maneiras de se planejar a alocação de recursos em experimentos
de avaliação de cultivares é estimar componentes de variância associados às
55
interações de híbridos com locais e anos, bem como a interação tripla. No presente
estudo foram obtidos todos os componentes de variância necessários para estimar a
variância da média por diferentes combinações de repetição, local e ano (Tabelas
10 e 13). É necessário informar que o efeito de locais pode ser considerado, sem
questionamentos, como aleatório, pois os locais são representativos do Agropolo
Mossoró-Assu, e, sobretudo, foram escolhidos ao acaso, sendo, portanto, uma
amostra dos locais de cultivo de meloeiro. Por outro lado, o efeito de ano, também
considerado como aleatório, pode ser questionado pelo fato de ser três anos
seguidos e sem escolha. Todavia, a mesma situação foi observada em trabalhos
semelhantes para várias culturas como milho (SPRAGUE e FEDERER, 1951),
algodão (MILLER et al., 1959), tabaco (JONES et al., 1960), bem como a
cucurbitácea Cucumis sativus, o pepino (SWALLOW e WEHNER, 1989). Além
disso, as informações contidas nas Tabelas 3 e 4 estão dentro dos intervalos
construídos a partir de dados computados ao longo de cem anos.
A intenção é determinar a combinação que proporcione a maior precisão
experimental (menor variância da média). Assim sendo, para a produtividade, no
grupo de híbridos de melão Galia, a melhor combinação foi (r = 2, l = 4 e a = 3)
(Tabela 10). Para o teor de sólidos solúveis as combinações foram (r = 2, l = 4 e a =
3) e (r = 2, l = 6 e a = 2). A combinação (r = 2, l = 4 e a = 3) que minimizou a
variância da média para as duas características, como pretendido, a princípio é a
mais recomendada.
Para o grupo de melão Cantaloupe, para produtividade, a melhor
combinação foi r = 2, l = 2 e a = 6, enquanto que para sólidos solúveis, quase todas
as combinações envolvendo duas repetições, com variância da média igual a 0,12.
Deve ser ressaltado que na escolha da melhor combinação, embora seja
mais comum o uso da variância da média (precisão experimental), outros fatores
devem ser considerados. Um deles refere-se aos custos dos experimentos. Com
efeito, o que seria menos dispendioso: realizar experimentos em vários locais em
poucos anos ou realizar experimentos em poucos locais em vários anos? Qual o
número de repetições adequado ?
Inicialmente, será ponderada a segunda questão. Pelos resultados obtidos
56
nos dois grupos de híbridos avaliados, constata-se, sem dúvidas, que duas
repetições são suficientes. A princípio, apenas observando a magnitude do
componente de variância do erro experimental (Tabelas 8 e 11), poderia se pensar
que o número mínimo de repetições (r = 2) não proporcionaria a menor precisão,
mas, convém lembrar que a variância da média é uma soma de todos os
componentes da variância fenotípica ponderados pelos valores de r, l e a
(
2 2 2 2
GA GL GAL e
ˆ ˆ ˆ ˆ
σ σ σ σ
+ + +
a l la ral
Vm =
).
A segunda questão é mais complexa e depende de variáveis intrínsecas à
cultura e a área de abrangência ou de cultivo. Particularmente para a cultura do
meloeiro, a área de cultivo é pequena. Abrange poucos municípios de duas
microrregiões do Estado do Rio grande do Norte. Além do reduzido número de
locais de avaliação, sabe-se que a distancia entre os mesmos é pequena. Assim
sendo, para se planejar uma rede de avaliação de ensaios de cultivares, não seriam
necessários muitos locais, sendo o número de quatro locais ou mesmo três,
suficiente.
Com relação ao número de anos, deve ser considerado sempre o tempo de
liberação das novas cultivares e, por conseqüência, o próprio tempo e eficiência do
programa de melhoramento genético. Recomenda-se que a avaliação não passe de
três anos. Embora não tenha sido feita análise de custos, sabe-se que o aumento de
anos de avaliação encarece o programa muito mais do que o aumento do número de
locais (SWALLOW e WEHNER, 1989).
Feitas essas considerações e, obviamente, com base nas variâncias das
médias obtidas, o mais sensato é que sejam realizados experimentos de avaliação
de cultivares de melão com pelo menos duas repetições, mínimo de três locais e no
máximo três anos.
57
5 CONCLUSÕES
As avaliações de cultivares de melão no Agropolo Mossoró-Assu devem
ser realizadas com pelo menos duas repetições, mínimo de três locais e no máximo
três anos.
58
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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VENCOVSKY, R.; BARRIGA, P. Genética biométrica no fitomelhoramento.
Ribeirão Preto-SP: Sociedade Brasileira de Genética, 1992. 486p.
60
CAPÍTULO 3
INFLUENCIA DE VARIÁVEIS AMBIENTAIS SOBRE A INTERAÇÃO
GENÓTIPOS POR AMBIENTES EM MELOEIRO
RESUMO
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Influência de variáveis ambientais
sobre a interação genótipos por ambientes em meloeiro. 2009. 77f. Tese
(Doutor em Agronomia/Fitotecnia) – Universidade Federal Rural do Semi-árido,
Mossoró, 2009.
O objetivo do presente trabalho foi quantificar a influência de algumas variáveis
ambientais sobre a interação genótipos por ambientes em meloeiro. Foram
utilizados dados de produtividade e sólidos solúveis de oito híbridos de melão
cantaloupe (Hy Mark, Torreon, HC-02, HC-12, HC-18, HC-45, HC-48 e HC-87)
testados em 2004, 2005 e 2006, totalizando nove ambientes no Estado do Rio
Grande do Norte. Para identificação das variáveis ambientais relacionadas a
interação G x A, sensibilidade dos híbridos, estimou modelos de regressão fatorial,
coeficiente de correlação de Spearman entre os escores dos componentes principais
da análise AMMI e as médias das variáveis ambientais. As variáveis ambientais
temperatura média, temperatura máxima e temperatura mínima são aquelas que
mais influenciam a interação genótipos por ambientes em meloeiro para a
produtividade. As variáveis ambientais umidade relativa do ar, precipitação e
insolação são aquelas que mais influenciam a interação genótipos por ambientes
em meloeiro para sólidos solúveis.
Palavras-chave: Cucumis melo, regressão fatorial, análise AMMI.
61
ABSTRACT
ANDRADE NETO, Romeu de Carvalho. Influence of environment variables on
genotype by environment interaction. 2009. 77p. Thesis (Doctor in
Agronomy/Crop Science). Universidade Federal Rural do Semi-árido, Mossoró,
2009.
The objective of present work was quantify the influence of some environmental
variables on genotypic by environment interaction in melon. Were utilized data of
yield and soluble solids of eight hybrids of cantaloupe melon (Hy Mark, Torreon,
HC-02, HC-12, HC-18, HC-45, HC-48 e HC-87) evaluated in 2004, 2005 and
2006, totaling nine environments of Rio Grande do Norte State, Brazil. To aiming
identify environment variables related with genotypic by environment interaction
and quantify genotypic sensitive of hybrids were estimated factorial regression
models and correlation coefficient of Spearman between scores of principal
components of analysis AMMI and average of environment variables. The medium
temperature, maximum temperature and minimum temperature were the variables
that most influence on genotypic by environment interaction in melon to yield. The
relative humidity, rainfall and insolation were the variables that most influence on
genotypic by environment interaction in melon to soluble solids.
Key words: Cucumis melo, factorial regression, analysis AMMI.
62
1 INTRODUÇÃO
Para entender a interação genótipo por ambientes em um programa de
melhoramento é requerida conhecimento sobre os fatores ambientais que
determinam o comportamento diferenciado dos genótipos. A possibilidade de
explorar a interação genótipos por ambientes depende do entendimento das
características relacionadas à expressão da interação, dos genótipos e das variáveis
ambientais. Quando informações genotípicas e, ou, ambientais estão disponíveis, é
possível avaliar seus efeitos sobre a interação (KANG, 1998).
As variáveis ambientais podem ser qualitativas ou quantitativas. Entre as
qualitativas estão tipo de solo, nível de tecnologia e região geográfica. Já entre as
quantitativas podem ser citadas a altitude, temperatura, umidade relativa do ar e
precipitação pluviométrica. As variáveis ambientais têm sido utilizadas para
explicar a interação genótipos por ambientes em várias culturas como sorgo
(SAEED e FRANCIS, 1984), milheto (RAMASAMY et al., 1996), trigo
(BRACOURT-HULMEL e LECOMTE, 2003; VOLTAS et al., 2005) e soja
(OLIVEIRA et al., 2006).
Nestes trabalhos, as variáveis ambientais são consideradas como co-
variáveis. É aplicada a regressão fatorial por quadrados mínimos ordinários e
estima-se a contribuição da cada característica para a interação. Outra maneira de
estudar a contribuição das variáveis ambientais é pela análise de efeitos aditivos
principais e interação multiplicativa (AMMI). Nesta técnica apenas os padrões
realmente relacionados à interação são capturados nos primeiros componentes
principais, permitindo estimativas mais precisas (DUARTE e VENCOVSKY,
1999).
Na cultura do melão, os estudos envolvendo interação genótipos por
ambientes ainda são escassos (GURGEL et al., 2006; SILVA, 2006; NUNES et al.,
2006). Assim sendo, o presente trabalho propôs quantificar a influencia de seis
variáveis ambientais sobre a interação genótipos por ambientes, visando um maior
entendimento desse importante fenômeno no contexto de um programa de
melhoramento genético do meloeiro.
63
2 MATERIAL E MÉTODOS
2.1 LOCAL, MATERIAL GENÉTICO E CONDUÇÃO EXPERIMENTAL
As informações sobre os locais, material genético e condução experimental
estão apresentadas nos sub-itens 2.1, 2.2 e 2.3 do item Material e Métodos do
Capítulo 1.
2.2 ANÁLISES ESTATÍSTICAS
2.2.1 REGRESSÃO FATORIAL
Foi utilizada a técnica de regressão fatorial para investigar a influência das
variáveis ambientais sobre a interação genótipos por ambientes.
As variáveis ambientais utilizadas no presente trabalho foram: temperatura
máxima, temperatura mínima, temperatura média, umidade relativa do ar,
insolação e precipitação. As medidas foram obtidas na estação meteorológica da
Universidade Federal Rural do Semi-árido-UFERSA.
A técnica de regressão fatorial, descrita segue o seguinte modelo:
Em que:
Y
ij
: média da característica avaliada do híbrido i no local j;
µ: constante associada a todas as observações (intercepto);
α
i
: efeito do híbrido i;
β
j
: efeito do ambiente j;
ρ
i
: coeficiente de regressão que mede a resposta da interação entre o híbrido e a a
co-variável ambiental Z
j
;
E
ij
: desvio de regressão, sendo E
ij
∩ NID ( 0,
σ
2
).
ijjijiij
EzY
+
+
+
+
=
ρ
β
α
µ
64
2.2.2 MÉTODO AMMI (Modelo de Efeitos Aditivos Principais e Interação
Multiplicativa)
Foi utilizado o seguinte modelo conforme Duarte e Vencovsky (1999),
considerando os efeitos de genótipos e ambientes como fixos:
ijijjkik
n
k
kjiij
ahy
εραγλµ
+++++=
∑
=1
em que:
ij
y
: média do híbrido i no ambiente j;
µ
: média geral ;
h
i
e a
j
: efeitos do híbrido i e do ambiente j, respectivamente;
k
λ
: valor singular k da matriz da interação G x E;
ik
γ
e
jk
α
: valores singulares k correspondentes ao genótipo i e ambiente j,
respectivamente;
ij
ρ
: resíduo da interação G x E;
ij
ε
: erro experimental médio;
n: número de componentes principais retidos no modelo.
A seleção do modelo AMMI (número de eixos) baseou-se no teste F de
Gollob e de Cornelius a 1% de probabilidade (OLIVEIRA et al., 2006).
As coordenadas de genótipos e de ambientes nos eixos principais da
interação (IPC) foram representadas em um gráfico biplot, o qual descreve a
estabilidade e a adaptabilidade dos genótipos nos ambientes de avaliação.
Todos esses métodos e as análises no programa SAS são descritos em
detalhes por Duarte e Vencovsky (1999).
65
2.2.3 CORRELAÇÃO DE SPEARMAN
O coeficiente de correlação de Spearman entre os escores ambientais da
análise AMMI e as médias das co-variáveis ambientais foi obtida pela seguinte
equação:
N
N
d
r
N
i
i
s
−
−=
∑
=
3
1
2
6
1
em que:
r
s
: coeficiente de correlação de Spearman;
d
2
i
: quadrado da diferença entre dois postos;
N: número de postos.
66
3 RESULTADOS
A regressão fatorial foi usada tendo como co-variáveis seis características
dos ambientes de avaliação (Tabelas 1 e 2). Para o primeiro grupo de híbridos,
híbridos de melão Cantaloupe, para a característica produtividade, as co-variáveis
que mais contribuíram para a interação foram temperaturas mínima e média, com
respectivamente, 29,63 e 29,25%, seguidas da temperatura máxima, com 27,43%
(Figura 1).
0
5
10
15
20
25
30
35
Tmed Tmax Tmin UR INS PREC
Co-variáveis
Soma de quadrados (%)
Figura 1. Contribuição de seis co-variáveis quantitativas ambientais para a interação
genótipos por ambientes para a produtividade (t ha
-1
) de híbridos de melão Cantaloupe.
Mossoró-RN, 2009. Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin),
temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação
pluviométrica (PREC).
Com relação aos sólidos solúveis, as características de maior destaque
foram umidade relativa do ar e precipitação pluviométrica, 16,97 e 16,56% da
67
interação genótipos por ambientes, respectivamente (Figura 2). A insolação foi a
terceira co-variável que mais contribuiu para a interação, com 14,58%.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Tmed Tmax Tmin UR INS PREC
Co-variáveis
Soma de quadrados (%)
Figura 2. Contribuição de seis co-variáveis quantitativas ambientais para a interação
genótipos por ambientes para sólidos solúveis (%) de frutos de híbridos de melão
Cantaloupe. Mossoró-RN, 2009. Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima
(Tmin), temperatura média (Tmed), umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação
pluviométrica (PREC).
A regressão fatorial permite também a estimação da sensibilidade de cada
genótipo a cada uma das co-variáveis estudada. Para as duas características
avaliadas, em todas as co-variáveis, os híbridos possuíram respostas diferentes,
mesmo que em proporções diferentes (Tabela 14).
Para a produtividade, em relação à co-variável temperatura média,
verificou-se que os híbridos HC-12 e HC-18, sobretudo este último, apresentaram
resposta positiva, enquanto os demais, resposta negativa (Tabela 14).
68
Tabela 14. Estimativas dos coeficientes de sensibilidade genotípica para produtividade e
sólidos solúveis em relação a seis co-variáveis ambientais de acordo com o modelo de
regressão fatorial analisado em híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-2006.
Co-variável Híbrido
Tmed
(ºC)
Tmin
(ºC)
Tmax
(ºC)
UR
(%)
INS
(h)
PREC
(mm)
Produtividade
Hy-Mark -0,274 -0,298 0,294 0,194 -0,188 0,927
Torreon -1,529 -1,276 -1,130 0,125 -0,936 -0,858
HC-02 -0,440 -0,866 -0,314 0,153 -0,768 -0,553
HC-12 0,214 -0,641 0,229 0,269 -0,462 -0,159
HC-18 7,163 8,195 4,315 -1,466 6,330 3,807
HC-45 -1,485 -1,273 -1,283 0,130 -0,784 -1,018
HC-48 -2,477 -2,479 -1,366 0,331 -2,149 -1,451
HC-87 -1,172 -1,362 -0,745 0,264 -1,043 -0,695
Sólidos solúveis
Hy-Mark -0,118 0,055 -0,153 -0,037 0,117 0,057
Torreon -1,273 -0,808 -0,918 0,052 -0,526 -0,545
HC-02 0,336 0,300 0,205 -0,086 0,143 0,140
HC-12 0,585 0,484 0,324 -0,088 0,331 0,196
HC-18 -0,311 -0,703 -0,134 0,143 -0,584 -0,498
HC-45 0,590 1,046 0,393 -0,176 0,717 0,521
HC-48 0,525 0,183 0,483 0,024 0,038 0,241
HC-87 -0,335 -0,558 -0,200 0,168 -0,237 -0,112
Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin), temperatura média (Tmed),
umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação pluviométrica (PREC).
Para a temperatura mínima, apenas o híbrido HC-18 respondeu
positivamente. Enquanto que para temperatura máxima, os híbridos Hy Mark, HC-
12 e principalmente, HC-18 responderam positivamente ao aumento da
temperatura.
69
O híbrido HC-18, diferentemente dos demais híbridos, respondeu
negativamente à umidade relativa do ar.
Para precipitação pluviométrica, novamente o híbrido HC-18 diferenciou-
se dos demais, com resposta positiva à referida co-variável. O híbrido Hy-Mark
também teve resposta positiva, mas em menor intensidade.
Para o teor de sólidos solúveis houve maior variação na respostas dos
híbridos em relação as co-variáveis estudadas (Tabela 14).
Os híbridos Hy-Mark, Torreon, HC-18 e HC-87 responderam
negativamente para a temperatura média. Os demais híbridos responderam
positivamente. Resultado constatado também para a temperatura máxima.
Todavia, para a temperatura mínima, apenas os híbridos Torreon, HC-18 e
HC-87 responderam negativamente. O híbrido Hy-Mark respondeu positivamente,
assim como os demais híbridos. O mesmo fato ocorreu para as co-variáveis
insolação e precipitação pluviométrica (Tabela 14).
Para umidade relativa, os híbridos Torreon, HC-18, HC-48 e HC-87
responderam positivamente, enquanto os demais híbridos, negativamente.
Outra maneira de estudar a ação das co-variáveis ambientais sobre a
interação é quantificar a porcentagem da soma de quadrados da interação foi
capturada pelo modelo AMMI (Tabela 15).
Para a produtividade, as co-variáveis que mais contribuíram para explicar a
interação genótipos por ambientes capturada pelo primeiro componente principal
da análise de modelo multiplicativo-aditivo (AMMI) foram, em ordem decrescente,
temperatura mínima, temperatura média e temperatura máxima, com estimativas
superiores a 30% (Tabela 15) .
Para o teor de sólidos solúveis, as co-variáveis umidade relativa e
precipitação foram aquelas que mais explicaram a interação genótipos por
ambientes capturada pelo modelo AMMI (Tabela 15).
70
Tabela 15. Contribuição de seis co-variáveis ambientais para a interação genótipos por
ambientes capturada pela análise multivariada AMMI em duas características avaliadas em
híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-2006.
Soma de Quadrados (%) / Características Co-variável
Produtividade
Sólidos solúveis
Tmed 35,23 20,12
Tmax 33,23 23,12
Tmin 39,23 18,23
UR 21,56 34,87
INS 29,98 27,21
PREC 24,56 31,89
Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin), temperatura média (Tmed),
umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação pluviométrica (PREC).
Por fim, analisando as correlações entre as co-variáveis ambientais e os
escores ambientais do primeiro componente principal, foram verificadas
correlações positivas e intermediárias envolvendo as temperaturas média, máxima
e mínima para a produtividade (Tabela 16).
Para o teor de sólidos solúveis, as correlações envolvendo a umidade
relativa do ar (-0,59
*
), precipitação pluviométrica (-0,56
*
), insolação (0,51
*
) e
temperatura máxima (0,45
*
) foram significativas.
De todas as co-variáveis, apenas a temperatura máxima correlacionou-se
significativamente com os escores ambientais da análise AMMI (Tabela 16).
71
Tabela 16. Estimativas do coeficiente de correlação de Spearman entre os escores do
primeiro componente principal da análise AMMI e seis co-variáveis ambientais para duas
características avaliadas em híbridos de melão Cantaloupe. Mossoró-RN, 2004-2006.
Coeficiente de correlação / Características Co-variável
Produtividade
Sólidos solúveis
Tmed 0,54
*
0,28
ns
Tmax 0,52
*
0,45
*
Tmin 0,61
*
0,13
ns
UR 0,27
ns
-0,59
*
INS 0,16
ns
0,51
*
PREC 0,32
ns
-0,56
*
*: significativo a 5% de probabilidade pelo teste t de Student. ns: não significativo.
Temperatura máxima (Tmax), temperatura mínima (Tmin), temperatura média (Tmed),
umidade relativa (UR), insolação (INS) e precipitação pluviométrica (PREC).
72
4 DISCUSSÃO
A regressão fatorial permite quantificar a contribuição de cada co-variável
para a interação genótipo por ambientes. Essa técnica tem sido utilizada com
sucesso em culturas como o sorgo (SAEED e FRANCIS, 1984), milheto
(RAMASAMY et al., 1996), trigo (BRACOURT-HULMEL e LECOMTE, 2003;
VOLTAS et al., 2005) e soja (OLIVEIRA et al., 2006).
Verificou-se que as co-variáveis ambientais, mesmo que em pequena
proporção (Figuras 1 e 2), captam ou explicam uma parcela da interação genótipos
por ambientes. Uma possível explicação é o fato de que os municípios envolvidos
na análise de regressão fatorial compreendem uma área homogênea do ponto de
vista climático (Tabelas 1 e 2), tendo como conseqüência pouca variação nas co-
variáveis ambientais. Além disso, deve ser ressaltado que existem outras variáveis
climáticas, bem como variáveis relacionadas aos próprios locais de avaliação, que
certamente são responsáveis pela presença da interação genótipos por ambientes.
Em trabalhos utilizando a regressão fatorial, observou-se maior explicação da
interação por determinadas co-variáveis ambientais (RAMASAMY et al., 1996;
BRACOURT-HULMEL e LECOMTE, 2003; VOLTAS et al., 2005). Por exemplo,
Oliveira et al. (2006), verificaram que a altitude pode explicar até 57% da interação
em soja. Neste estudo, as co-variáveis de temperatura (média, máxima e mínima)
explicaram mais da interação para a produtividade, enquanto que para sólidos
solúveis a umidade relativa do ar e a precipitação explicaram em maior parte a
interação (Figuras 1 e 2).
As causas da interação genótipos por ambientes têm sido atribuídas a
fatores fisiológicos e bioquímicos próprios de cada genótipo avaliado.
Considerando que os genótipos se desenvolvem em sistemas dinâmicos, em que
ocorrem constantes mudanças, desde a semeadura até a colheita, há geralmente um
comportamento diferenciado destes em termos de respostas às variações ambientais
(CRUZ e REGAZZI, 1994). Esse fato foi verificado de modo contundente pelas
diferentes sensibilidades dos híbridos em relação às co-variáveis ambientais
(Tabela 14).
73
A sensibilidade genotípica, medida pelo coeficiente de regressão fatorial,
expressa de forma positiva ou negativa mostra a produtividade ou sólidos solúveis
expostos à mudança de uma unidade nas co-variáveis avaliadas. Em outras
palavras, o efeito particular de cada uma das co-variáveis ambientais sobre cada
híbrido pode ser verificado pela magnitude e sinal do coeficiente de regressão
fatorial do genótipo (Tabela 14).
O genótipo HC-18 foi aquele com comportamento mais diferenciado em
relação aos demais. Para a produtividade, o referido híbrido respondeu de forma
positiva à quase todas as co-variáveis, com exceção da umidade relativa. Significa
que todas as co-variáveis temperatura média, temperatura máxima, temperatura
mínima, insolação e precipitação estimularam a produtividade de frutos. Por outro
lado, para sólidos solúveis, o comportamento deste híbrido foi inverso, ou seja,
apenas a umidade relativa estimulou o aumento do valor desta característica. A
resposta do comportamento do híbrido HC-45 frente mudanças nas co-variáveis foi
inverso aquele do híbrido HC-18 para ambas as características (Tabela 14).
O híbrido HC-48, para a produtividade, respondeu negativamente às
variações das co-variáveis, com exceção da umidade relativa, enquanto que para
sólidos solúveis, reagiu de forma positiva a todas as co-variáveis. Esse fato é
indício que a produtividade e sólidos solúveis, para este genótipo, são
correlacionados negativamente, fato verificado por Nunes et al. (2006) quando
avaliou híbridos de melão amarelo em doze ambientes do Agropolo Mossoró-Assu,
bem como por Nunes et al. (2004).
O híbrido HC-87, para a produtividade, respondeu negativamente a todas
as co-variáveis com exceção da umidade relativa do ar, indicando, a princípio, que
o mesmo tem pouca adaptação às condições climáticas estudadas. Não obstante,
deve ser sempre enfatizado que o ambiente envolve muitas outras variáveis,
conforme a própria definição de Falconer e McKay (1996).
No presente trabalho também investigou-se o efeito de co-variáveis
ambientais sobre a interação genótipos por ambientes estimada pela análise
multivariada AMMI. A motivação foi o fato da análise AMMI proporcionar
melhores estimativas quando comparadas aos métodos de quadrados mínimos
74
ordinários (GAUCH, 2006), como foi utilizado para regressão fatorial. Com efeito,
a porcentagens das somas de quadrados apresentados na Tabela 15 são mais
realistas em relação aquelas das Figuras 1 e 2, embora a magnitude relativa não
tenha mudado nos dois métodos de análise.
A razão da superioridade da análise AMMI é a captura dos padrões
estatísticos que realmente explicam a interação. Esse fato permite estimativas mais
precisas. Os referidos padrões são explicados pelos primeiros componentes
principais e contemplam apenas os padrões realmente vinculados à interação. No
presente trabalho, para as duas características, foi necessário apenas um
componente principal para explicar a interação, sendo os valores, para
produtividade e sólidos solúveis de 92,13 e 46,84%, respectivamente. Toda a
variação remanescente é chamada de “ruído” ou desvio, sendo por isso desprezada
para explicar a interação na análise AMMI. A análise com regressão fatorial não
despreza os padrões considerados como “ruídos” na análise AMMI.
Analisando as estimativas do coeficiente de correlação de Spearman entre
os escores do primeiro componente principal da análise AMMI e seis co-variáveis
ambientais para duas características (Tabela 16), comprova-se os resultados
anteriormente observados nas Figuras 1 e 2, bem como na Tabela 14. As
correlações significativas indicam que as co-variáveis de temperatura (média,
máxima e mínima) explicaram mais da interação para a produtividade, enquanto
que para sólidos solúveis a umidade relativa do ar e a precipitação explicaram em
maior parte a interação.
Dada a importância da interação genótipos por ambientes para a
recomendação de cultivares, recomenda-se estudos futuros envolvendo mais co-
variáveis ambientais e também co-variáveis genotípicas para se entender
biologicamente a interação genótipo por ambientes e poder planejar uma rede de
ensaios para essa cultura.
75
5 CONCLUSÕES
As co-variáveis ambientais temperatura média, temperatura máxima e
temperatura mínima são as que mais influenciam a interação genótipos por
ambientes em meloeiro para a produtividade.
As co-variáveis ambientais umidade relativa do ar, precipitação e insolação
são as que mais influenciam a interação genótipos por ambientes em meloeiro para
sólidos solúveis.
76
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