Data/hora: 26/06/2024 09:15:31

Biblioteca(s): 	Epagri-Sede.	
Tipo da produção científica: 	Resumo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	06/06/2019	
Data da última atualização: 	06/06/2019	
Autoria: 	ROCHA, D. J. A.; WERNER, S. S.; FLARESSO, J. A.; STRADIOTO NETO, J.; CÓRDOVA, U. A.	
Título: 	Estabilidade de produção de cultivares de aveias forrageiras e seleção de genótipos no Planalto Sul de Santa Catarina.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE AVEIA, 39., 2019, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2019. p. 273-277.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Nas regiões do sul do Brasil, as aveias são as espécies de forrageiras mais utilizadas
para semeadura com objetivo de fornecer forragem de qualidade para a alimentação de
ruminantes durante o período de outono e inverno. As aveias têm se tornado cada vez mais
importante em sistema de integração lavoura e pecuária, como uma cultura forrageira em
sucessão com as culturas de verão como soja e o milho. As aveias, quando semeadas na época
recomendada, possuem rápido crescimento inicial, desempenhando um papel importante no
preenchimento do chamado ?vazio forrageiro? de outono, ou seja, quando as espécies
forrageiras estivais cessaram o crescimento e a maioria das espécies hibernais ainda não
iniciaram a produção. Diversas linhagens e cultivares de aveias têm sido avaliadas no Ensaio
Nacional de Aveias Forrageiras (ENAF), sendo tais ensaios uma fonte valiosa de informações
para inferência sobre a adaptabilidade e estabilidade da produção de forragem. A resposta
diferencial de genótipos em diferentes ambientes é conhecida como interação genótipo por
ambiente (G × E) e dificulta a seleção e recomendação de cultivares.
O rendimento de forragem é uma função do genótipo utilizado, do ambiente (local,
ano, tecnologias e etc), e a da interação genótipo e ambiente. No entanto, somente o efeito de
genótipo e sua interação com ambiente são relevantes para a seleção de cultivares. Métodos
de análise que auxiliem na compreensão de tais efeitos e a identificação de genótipos com
maior previsibilidade de produção podem ser utilizados no ENAF. Assim, GGE biplot (YEN
et al., 2000) é um método que permite a visualização gráfica dos efeitos de genótipo mais a
interação G x E de ensaios multi-ambientes. O GGE biplot é um método baseado na análise
de componentes principais para explorar os ensaios multi-ambientais, permitido as
visualizações nos gráficos de biplot as relações entre os ambientes, os genótipos e interação
genótipo por ambiente.
Um outro método bastante conhecido na área de melhoramento animal para estimativa
dos efeitos genéticos aditivos (breeding value) e dos efeitos ambientais é o BLUP (best linear
unbiased prediction). O BLUP tem enorme potencial para avanço nos estudos em genética
quantitativa e também para a prática de seleção no melhoramento de espécies forrageiras. Este
procedimento permite a estimação dos componentes de variância por máxima
verossimilhança restrita (REML) e a predição de valores genotípicos pela melhor predição
linear não viciada (PIEPHO et al., 2008). O objetivo deste estudo foi avaliar a estabilidade da produção de forragem pelo
método GGE biplot e selecionar genótipos de aveias forrageiras utilizando o procedimento
BLUP. Os experimentos foram realizados na Epagri/Estação Experimental de Lages,
localizado à latitude 27°47'52.45''S, longitude 50°19'42.28''W e altitude de 938m. O clima na
região é tipo Cfb, segundo classificação de climática de Köppen. O período de avaliação
ocorreu entre os anos de 2014 e 2018. As semeaduras foram realizadas com densidade de 350
sementes viáveis/m² para todos os ensaios. As parcelas eram constituídas de cinco linhas de
quatro metros de comprimento e 0,20m de entrelinhas (4,0m²). O delineamento experimental
foi casualizado em blocos, com quatro repetições. A adubação utilizada foi baseada na tabela
de recomendação de adubação e calagem para os estados do Rio Grande do Sul e Santa
Catarina. Para avaliação do rendimento de forragem foram cortadas as três linhas centrais
(2,4m²). Os primeiros cortes foram realizados quando os genótipos apresentavam de 20 a 25 cm de estatura, com altura remanescente de aproximadamente 6 a 8 cm do solo. Os demais
cortes foram realizados quando as plantas atingiam 30 a 35cm de altura, deixando um resíduo
foliar de 7-10cm. O último corte foi realizado quando 50% das plantas atingiram o estádio de
emborrachamento. A matéria verde colhida foi pesada no campo para estimar o rendimento de
matéria verde, em seguida, uma subamostra de aproximadamente 100g dos materiais cortados
foram pesados e levados à estufa de circulação de ar forçado a 65º C por 72 horas e
novamente pesados para determinação do teor de matéria seca e estimativa do rendimento em
Kg de matéria seca por hectare. Após os cortes foram realizadas aplicações de uréia, como
fonte de nitrogênio (N), na dose de 20 kg.ha¹ de N. Foram avaliados 19 genótipos de aveia forrageira no total, sendo dez de aveia-branca
(Avena sativa L). e nove de aveia-preta (Avena strigosa Schreb). Porém, o número de
genótipos variou em cada ano, resultando em dados não balanceados. Nove cultivares foram
comuns nos ensaios de 2016 a 2018 e sete cultivares foram comuns nos ensaios de 2014 a
2018. Os dados de rendimento de matéria seca de forragem foram submetidos à análise de
variância. Uma vez observada a presença da G x E, a interação e estabilidade de produção
foram analisadas utilizando o método de visualização gráfica GGE blipot, utilizando o pacote
?GGEBiplotGUI? (FRUTOS et al., 2014) disponível no programa R (R CORE TEAM,
2018). Os dados de produção de foragem foram também analisados via modelos mistos,
utilizando o pacote ?lme4? (BATES et al., 2015), adotando os efeitos de genótipo, ambiente e
interação genótipo e ambiente como aleatórios.
Ocorreram variações das condições meteorológicas durante o período de crescimento
das aveias nos anos de avaliação na Estação Experimental de Lages. As diferenças nos
ambientes foram causadas por variações meteorológicas tais como temperatura, precipitação e
radiação solar. Os anos de 2014 e 2016 foram marcadamente mais frios que os demais anos.
A precipitação total em sete meses foi abaixo do normal em 2018 e acima do normal em
2015. A interação genótipo x ambiental é definida como a resposta diferencial de um grupo
de genótipos em diferentes ambientes. No presente estudo, os anos de avaliações foram
considerados ambientes. Observou-se que a interação de cultivar e ambiente foi significativa
para o rendimento de matéria seca, o que significa que os cultivares avaliados comportaram
de maneira diferente ao longo dos anos. Para o período de 2016-2018, a variação foi explicada em sua maior parte pela
variância genética, devido ao efeito de genótipos. No entanto, quando se teve um período de
avaliação mais longo (2014-2018), a maior variação foi devido ao efeito de ambiente.
Para o conjunto de dados de 2016-2018, os cultivares FUNDACEP FAPA 43, Iapar 61
e FAPA 2 apresentaram alta produtividade associada a estabilidade de produção durante os
três anos. O genótipo UPFA 137, apesar de ter alto rendimento em 2017, teve uma baixa
estabilidade de produção nos demais anos. No conjunto de dados de 2014-2018, FUNDACEP
FAPA 43 foi cultivar ideal ? maior estabilidade ?, seguido dos cultivares Iapar 61 e IPR
Suprema (posicionados próximos do cento da Figura 1). FUNDACEP FAPA 43 foi o cultivar
mais produtivo nos anos 2015, 2016 e 2017; FAPA 2 em 2018 e IPR Cabocla em 2014
(posicionados nos vértices do desenho na Figura 2). Os valores de BLUP foram obtidos para um total de 19 genótipos. As estimativas dos
valores de BLUP obtidos para a produção matéria seca de forragem estão apresentados na
tabela 1. Observa-se que os cultivares FUNDACEP FAPA 43, IPR Suprema e Iapar 61 foram
os que tiveram maiores estimativas. Obtiveram destaque também dois genótipos novos,
Alpha16116 e Alpha16116, que entraram no ENAF no ano de 2018. O modelo GGE biplot mostrou-se adequado para análise de experimentos multiambientes
quando se tem dados balanceados, enquanto que o procedimento BLUP pode ser utilizado para análise de dados altamente desbalanceados, como é caso no ENAF. Os dois
métodos podem ser utilizados em conjunto, sendo complementares na análise dos
experimentos do ENAF e recomendação de cultivares para cada região.	
Palavras-Chave: 	AMMI; Avena; Blup; GGE Blipot.	
Categoria do assunto: 	F Plantas e Produtos de Origem Vegetal	
URL: 	http://intranetdoc.epagri.sc.gov.br/producao_tecnico_cientifica/DOC_42520.pdf	
Registro original: 	Epagri-Sede (Epagri-Sede)	
Exemplares: 	Epagri-Sede - (103488-1) - UPC - PL - DD -  -  -  - DIS