Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Lavras
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Agronomia/Fitotecnia
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| Departamento: |
Departamento de Agricultura
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufla.br/handle/1/13269 |
Resumo: | A recomendação de cultivares de soja adaptadas à região em que serão cultivadas é fator primordial no sucesso da lavoura. Neste contexto, o emprego de índices de seleção consiste em uma boa alternativa por considerar vários caracteres simultaneamente ao longo das avaliações, permitindo a identificação de cultivares superiores e que associem caracteres de interesse. Os métodos de adaptabilidade/estabilidade possibilitam conhecer a contribuição para a interação genótipos por ambientes (G x A) e o risco associado a cada cultivar. Dessa forma, objetivou-se identificar cultivares comerciais de soja que associem precocidade, bom desempenho produtivo e que estejam adaptadas à região Sul de Minas, adotando estratégia univariada e multivariada, e estudar a interação G x A, considerando todas as cultivares simultaneamente, como também por grupos de maturação. Os experimentos foram conduzidos nos anos agrícolas de 2014/2015 e 2015/2016, no estado de Minas Gerais, utilizando o delineamento de blocos completos casualizados com 35 cultivares comerciais em sete ambientes de avaliação, considerando a combinação locais e anos agrícolas. Na análise univariada foram avaliados os caracteres índice de colheita, número de vagens, número de grãos, número de grãos por vagem, produtividade, peso de 100 grãos, incremento diário, acamamento, altura, inserção da 1ª vagem e maturação absoluta. Os índices de seleção foram calculados considerando os caracteres produtividade, índice de colheita, altura, inserção da primeira vagem e maturação absoluta. A coincidência entre a análise univariada e os índices de seleção foi feita utilizando-se o índice de coincidência, proposto por Hamblin e Zimmermann (1986). A análise da contribuição de cada cultivar para interação e o risco associado foram obtidos pelos métodos da ecovalência e índice de confiança, respectivamente. Os resultados permitiram inferir que as cultivares NS 7000 IPRO e NS 7209 IPRO foram as mais produtivas. A cultivar NS 7000 IPRO, apesar de obter boa produtividade, contribuiu em grande parte da interação G x A, quando se consideraram os grupos de maturação. Devido à pequena coincidência no ranqueamento das diferentes estratégias, é possível inferir que a utilização de apenas um caráter agronômico para a classificação das cultivares superiores pode não ser favorável. |
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2017-06-27T19:54:20Z2017-06-27T19:54:20Z2017-06-262017-04-27CARVALHO, J. P. S. Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada. 2017. 68 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia/Fitotecnia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.https://repositorio.ufla.br/handle/1/13269A recomendação de cultivares de soja adaptadas à região em que serão cultivadas é fator primordial no sucesso da lavoura. Neste contexto, o emprego de índices de seleção consiste em uma boa alternativa por considerar vários caracteres simultaneamente ao longo das avaliações, permitindo a identificação de cultivares superiores e que associem caracteres de interesse. Os métodos de adaptabilidade/estabilidade possibilitam conhecer a contribuição para a interação genótipos por ambientes (G x A) e o risco associado a cada cultivar. Dessa forma, objetivou-se identificar cultivares comerciais de soja que associem precocidade, bom desempenho produtivo e que estejam adaptadas à região Sul de Minas, adotando estratégia univariada e multivariada, e estudar a interação G x A, considerando todas as cultivares simultaneamente, como também por grupos de maturação. Os experimentos foram conduzidos nos anos agrícolas de 2014/2015 e 2015/2016, no estado de Minas Gerais, utilizando o delineamento de blocos completos casualizados com 35 cultivares comerciais em sete ambientes de avaliação, considerando a combinação locais e anos agrícolas. Na análise univariada foram avaliados os caracteres índice de colheita, número de vagens, número de grãos, número de grãos por vagem, produtividade, peso de 100 grãos, incremento diário, acamamento, altura, inserção da 1ª vagem e maturação absoluta. Os índices de seleção foram calculados considerando os caracteres produtividade, índice de colheita, altura, inserção da primeira vagem e maturação absoluta. A coincidência entre a análise univariada e os índices de seleção foi feita utilizando-se o índice de coincidência, proposto por Hamblin e Zimmermann (1986). A análise da contribuição de cada cultivar para interação e o risco associado foram obtidos pelos métodos da ecovalência e índice de confiança, respectivamente. Os resultados permitiram inferir que as cultivares NS 7000 IPRO e NS 7209 IPRO foram as mais produtivas. A cultivar NS 7000 IPRO, apesar de obter boa produtividade, contribuiu em grande parte da interação G x A, quando se consideraram os grupos de maturação. Devido à pequena coincidência no ranqueamento das diferentes estratégias, é possível inferir que a utilização de apenas um caráter agronômico para a classificação das cultivares superiores pode não ser favorável.The recommendation of soybean cultivars adapted to region that it will be cultivated is a prime factor of the success of the crop. In this context, the use of selection indices consists in a good alternative considering several traits, simultaneously, throughout the evaluations, allowing the identification of superior cultivars that associate traits of interest. The adaptability/stability methods allow knowing the contribution to Genotype-Environment interaction (G x E) and the risk associated to each cultivar. Therefore, the objective of this study was to identify commercial soybean cultivars that associate early-maturity, good yield performance and be adapted to the southern region of Minas Gerais, adopting univariate and multivariate strategy; to study the G x E interaction considering all cultivars simultaneously, as well as by maturity groups. The experiments were carried out in the crop year of 2014/2015 and 2015/2016 in the state of Minas Gerais, using a randomized complete block design with 35 commercial cultivars, and evaluated in 7 environments, considering locals and crop years combinations. In the univariate analysis were evaluated the following traits: harvest index, number of pods, number of grains, number of grains per pod, yield, weight of 100 grains, daily increment, lodging, plant height, 1 st pod insertion and absolute maturity. The selection indexes were calculated considering the yield, harvest index, plant height, 1 st pod insertion and absolute maturity traits. The coincidence between univariate analysis and selection indexes were performed by using the coincidence index, proposed by Hamblin and Zimmermann (1986). The analysis of each cultivar contribution to G x E interaction and the associated risk were obtained by ecovalence and confidence index methods respectively. The results allowed inferring NS 7000 IPRO and NS 7209 IPRO cultivars were more productive. Despite of the good yielding, the NS 7000 IPRO cultivar contributed in large scale to G x E interaction when considering maturity groups. Due to small coincidence in the ranking of the different strategies, it is possible to infer that the use of only one agronomic trait might not be favorable to classify the superior cultivars.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Agronomia/FitotecniaUFLAbrasilDepartamento de AgriculturaFitotecniaInteração genótipo por ambientesAdaptabilidade e estabilidadeSoja - CultivoSoja - Índice de seleçãoGenotype interaction by environmentsCoincidence indexAdaptability and stabilityInteração genótipo por ambientesSoybean - CultivationSoybean - Selection indexClassificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariadaClassification of soybean cultivars adopting univariated and multivariate approachinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBruzi, Adriano TeodoroCondé, Aurinelza Batista TeixeiraCarvalho, Samuel Pereira dehttp://lattes.cnpq.br/6218315714171267Carvalho, João Paulo Santosinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLALICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0e09675a-4bb8-49d3-8da0-84e8143df4c2/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdfDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdfapplication/pdf1704186https://repositorio.ufla.br/bitstreams/26f8ddd6-ceae-4440-b9ba-bf79e502cb09/download25e0679a72de88c03a46c4c629e9c740MD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdf.txtExtracted texttext/plain103095https://repositorio.ufla.br/bitstreams/e95a33f2-01cd-42a0-85be-f935bf951104/download9b80aecf46ff48e045c74460414b77efMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Classificação de cultivares de soja adotando abordagem univariada e multivariada.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3162https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0d6e4c84-f0ef-4198-ab77-a343f0069728/download28d9e0ac1cfde5ae3fdda77ddcc0d65dMD54falseAnonymousREAD1/132692025-08-14 09:19:05.655open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/13269https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-14T12:19:05Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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 |
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