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Title in Portuguese: Metodologias paramétricas e não paramétricas na inferência da adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja
Title: Parametric and nonparametric methods in inference of adaptability and stability of soybean inbred lines
Author: Silva, Kadson Emmanuel Frutuoso
Advisor(s): Vale, Júlio César do
Keywords: Glycine Max
Indicação de cultivares
Produtividade de grãos
Issue Date: 2017
Citation: SILVA, K. E. F. (2015)
Abstract in Portuguese: A soja é uma cultura bastante importante no cenário agrícola atual. O objetivo de muitos programas de melhoramento de plantas é a recomendação de genótipos com um desempenho satisfatório em produtividade e estabilidade em diferentes condições ambientes. Existe mais de uma dezena de métodos de adaptabilidade e estabilidade de genótipos que podem ser empregados na tentativa de fornecer informações mais detalhadas sobre o comportamento de cada genótipo frente às variações ambientais. Baseado nisto, objetivou-se analisar a adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja por métodos paramétricos e não-paramétricos.Foram utilizados os dados de produtividade de grãos (kg ha-1) de 24 linhagens de soja (linhagens em fase final) avaliadas em 17ambientes dos estados do Paraná e São Paulo.Os experimentos foram instalados em delineamento em blocos casualizados, com três repetições no ano agrícola 2012/13.A maior produtividade isolada foi apresentada pela linhagem 5691 (5799 kg ha-1) e a menor pela linhagem 7422 (505 kg ha-1).As linhagens 6903, 7650 e 7651 apresentaram produtividade superior a media geral para a maioria dos ambientes.Foi verificado que houve coincidência nos resultados entre as metodologias de Eberhart e Russell (1966), Annicchiarico (1992), Cruz et al., (1989), Lin e Binns (1988) e o método da análise visual, classificando o genótipo 6309 com ampla adaptabilidade e alta estabilidade. O método de Centroide classificou com exceção as linhagens 5705 e 6903 com adaptabilidade media geral. Todavia, os métodos de Huenh (1990) e Fox et al. (1990) classificaram como melhores genótipos as linhagens 5745,7650 e 7651 esta apresentando alta estabilidade e produtividade moderada.
Abstract: Soybeans are a very important crop in the current agricultural setting. The goal of many plant breeding programs is the recommendation of genotypes with satisfactory performance in productivity and stability in different ambient conditions. There are more than a dozen methods adaptability and stability of genotypes that can be employed in an attempt to provide more detailed information on the behavior of each front genotype to environmental variations. Based on this, the objective was to analyze the adaptability and stability of soybean lines by parametric and non-parametric methods. The productivity data were used (kg ha-1) of 24 soybean lines (lines in the final phase) evaluated in 17 environments in the states of Paraná and São Paulo. The experiments were conducted in a randomized block design with three replications in the agricultural year 2012/13. The single largest productivity was presented lineage 5691 (5799 kg ha-1) and the lowest by line 7422 (505 kg ha-1). The inbred lines 6903, 7650 and 7651 showed higher productivity overall average for most environments. It was found that there was agreement in results between the methodologies Eberhart and Russell (1966), Annicchiarico (1992), Cruz et al., (1989), Lin and Binns (1988) and the method of visual examination, sorting 6309 genotype wide adaptability and high stability. The centroid method ranked except the inbred lines 5705 and 6903 with average general adaptability. However, the methods of Huenh (1990) and Fox et al. (1990) classified it as best genotype sinbred lines 5745, 7650 and 7651 is introducing high stability and moderate productivity.
Description: SILVA, Kadson Emmanuel Frutuoso. Metodologias Paramétricas e não-paramétricas na inferência da adaptabilidade e estabilidade de linhagens de soja. 2015. 76 f. Dissertação (Mestrado em Fitotecnia)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/30753
metadata.dc.type: Dissertação
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