UM MÉTODO EMPÍRICO PARA AVALIAR E CLASSIFICAR A ESTABILIDADE DE DESEMPENHO EFICIENTE DE GENÓTIPOS DE ALGODOEIRO (*)
Milton Geraldo Fuzatto (IAC / mfuzatto@iac.sp.gov.br), Edivaldo Cia (IAC), Reginaldo Roberto Lüders (IAC).
RESUMO - São apresentados o desenvolvimento e a aplicação de um método empírico para avaliar e classificar, quanto à estabilidade de desempenho eficiente, genótipos de algodoeiro estudados em ambientes diversos. Pela facilidade de aplicação e interpretação, e dada sua capacidade discriminatória, o método pode ser instrumento útil para eleição de linhagens avançadas, em trabalhos de melhoramento, e para avaliação e recomendação de cultivares.
Palavras–chave: genótipos, estabilidade, metodologia.
AN EMPIRICAL METHOD TO EVALUATE AND CLASSIFY COTTON GENOTYPES CONCERNING TO EFFICIENT PERFORMANCE STABILITY
ABSTRACT - The development and application of an empirical method to evaluate and classify cotton genotypes in respect to efficient performance stability are presented. Due to the facility of application and interpretation, and considering its discriminatory capacity, the method can be a useful mean to elect advanced lineages in breeding works and for cultivar evaluation and recomendation
Key words: genotypes, stability, methodology
INTRODUÇÃO
Estudos de estabilidade fenotípica e de adaptabilidade, na medida em que revelam conseqüências práticas da interação genótipo x ambiente, podem ser instrumento útil para avaliação de linhagens em fase de registro e também para recomendação de cultivares. Todavia, para que sejam utilizadas rotineiramente e, sobretudo, para que tenham interpretação clara e generalizável, tais análises deveriam basear-se em métodos simples e objetivos, que se caracterizassem por reunir, em um único índice, os atributos de produtividade e estabilidade, e que estabelecessem classes padrões, para enquadrar os genótipos em estudo, aplicáveis a qualquer grupo de experimentos. Neste trabalho propõe-se um método empírico para avaliar e classificar genótipos, com respeito à estabilidade de desempenho eficiente, entendida a expressão como capacidade de adaptação a ambientes diversos de cultivo e à ocorrência de eventos desfavoráveis.
MATERIAL E MÉTODOS
O método resultou de estudo feito em 96 experimentos de competição de cultivares realizados no período 2001 – 2004, em regiões produtoras dos estados de São Paulo, Paraná, Minas Gerais, Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul e Bahia. No total, foram estudados, em seis diferentes grupos de experimentos, 45 genótipos, dentre as principais cultivares disponíveis no Brasil, além de linhagens avançadas pertencentes a diversas entidades de pesquisa atuando no País. Esse conjunto de experimentos, executados em diversas condições de produtividade, nível tecnológico, incidência de doenças e adversidades abióticas, permitiu estabelecer 1356 combinações de genótipos e ambientes, que serviram de base para instituir o índice a seguir descrito.
Sejam, num conjunto de n experimentos:
Pij, a média de produção – ou outra característica estudada – do genótipo i ( i = 1,2...m ), na localidade j ( j = 1,2...n);
Pmj, a média do genótipo de melhor desempenho, na localidade considerada;
PRij = ( Pij / Pmj ) x 100, a média relativa à produção máxima, em cada local, expressa percentualmente;
PRMi , a média geométrica, e s (PRi) o desvio padrão das n PRij. Define-se:
EDEi = PRMi – s (PRi), (1)
como Índice de Estabilidade de Desempenho Eficiente do genótipo i, cujos valores podem variar de 0 a 100, tanto maiores quanto mais eficiente, na totalidade dos ambientes, for o desempenho do genótipo considerado.
A partir de 84 dados de EDE, verificou-se o tipo de distribuição de freqüências desse índice e estabeleceu-se uma escala para avaliação de genótipos quanto a essa característica. Finalmente, para demonstração, o método foi aplicado a um grupo de experimentos com 16 genótipos, realizados em 21 ambientes, no ano agrícola 2003/04.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os dados de EDE obtidos revelaram ter distribuição normal, ajustando-se a eles uma curva com média 60,57 e desvio padrão 15,59, praticamente simétrica (Índice de Pearson = 0,04). O ajuste mostrou-se adequado, com um valor de x2 = 2,57, bem inferior ao limite de significância a 5%
classes para enquadramento de genótipos, correspondentes aos percentís de 10, 30, 50, 70 e 90 da curva normal. As separatrizes relativas a esses percentís levaram à instituição da seguinte escala para classificar a eficiência e estabilidade de genótipos, com base nesse método:
Classe EDE muito alta >80 alta 71 – 80 medianamente alta 61 – 70 medianamente baixa 51 – 60 baixa 40 – 50 muito baixa <40
Para evitar que a obediência irrestrita ao valor numérico implique decisões drásticas no enquadramento dos genótipos analisados, julgou-se conveniente estabelecer um intervalo nos limites superior e inferior das classes, onde estas estariam superpostas, permitindo-se, assim, graduação e certa flexibilidade no enquadramento dos genótipos. Com base na média dos desvios padrão em cada classe, atribuiu-se o valor 1,5 para esse intervalo. Genótipos que aí se situem podem ser enquadrados nas duas classes contíguas.
Na estruturação do método pode-se verificar que foram adotados – modificando e reunindo-os – dois conceitreunindo-os já expreunindo-ostreunindo-os em estudreunindo-os dessa natureza: o parâmetro “medida de superioridade”, formulado por Lin e Binns (1988) e a variância dos dados obtidos em cada ambiente, para o genótipo considerado, como medida de estabilidade (LIN et al, 1986). No primeiro caso, a modificação consistiu em tomar em termos relativos percentuais, em vez de valores absolutos, as diferenças entre a produção do genótipo considerado e a produção máxima, possibilitando, assim, a elaboração de escala de referência para avaliação, inexistente no trabalho daqueles autores. No segundo, em vez da variância, optou-se pelo desvio padrão, permitindo que este, por ser determinado na mesma unidade de medida, fosse subtraído da variável produção relativizada, para originar o índice EDE. Com isso, na fórmula (1) que calcula este índice, admitiu-se que o primeiro termo equivale ao valor genotípico e o segundo à interação genótipo x ambiente ou, mais precisamente, à sua conseqüência, o grau de estabilidade. A mencionada subtração, representa, portanto, uma correção no valor correspondente à produção média, penalizando os genótipos menos estáveis.
Na análise do método, é razoável admitir o surgimento de, pelo menos, duas dúvidas: 1) se os dados de EDE diferem. em termos práticos, das médias gerais convencionais dos genótipos, expressas em índices relativos; e 2) se a subtração dos desvios padrão, operada nas médias dos genótipos, tem efeito prático considerável. No primeiro caso, é útil esclarecer que a amplitude dos valores em termos percentuais, foi de 46% no caso das médias relativas convencionais e de 67% no caso dos EDEs, e as variâncias foram, respectivamente de 135,41 e 266,62 (diferença significativa a 1% de probabilidade). Nota-se, portanto, que os dados de EDE têm, em princípio, maior capacidade discriminatória. No segundo, é conveniente informar que, na média dos dados de EDE calculados, o desvio padrão representou, aproximadamente, 19% do valor da média, variando,
todavia, conforme o genótipo, de 5 a 54%. Na medida, portanto, em que envolve um valor substancial e diferenciado, é de se admitir que a mencionada subtração tenha efeito apreciável na caracterização de genótipos, segundo os atributos produtividade e estabilidade, considerados em conjunto.
Na tabela 1 encontram-se os resultados obtidos com a aplicação do método a um grupo de 21 experimentos representativos das diversas condições ambientais em que se realiza a cotonicultura brasileira.
Tabela 1. Médias relativas convencionais (MRC) médias (PRM) e desvio padrão (s PR) inerentes ao método, e índices de Estabilidade de Desempenho Eficiente (EDE), obtidos em experimentos realizados em regiões algodoeiras do Brasil, em 2003/04.
Genótipos MRC PRM s(PR) EDE Classe 1
PR 0277 100 94 9 85 MTA IAC RR – 01/3 95 87 9 78 A PR 0136 95 86 12 74 A IAC 24 91 82 12 70 A – MDA BRS JATOBÁ 92 79 15 64 MDA DELTAOPAL 87 76 15 61 MDB – MDA BRS IPÊ 84 74 13 61 MDB – MDA FABRIKA 81 72 12 60 MDB – MDA DELTAPENTA 83 72 13 59 MDB – MDA COODETEC 406 79 69 14 55 MDB MAKINA 73 66 13 53 MDB MG 0110 77 66 17 49 MDB – B STONEVILLE 474 72 64 16 48 B FIBERMAX 966 74 64 17 47 B FIBERMAX 977 69 60 14 46 B
1 MTA = muito alta ; A = alta, MDA = medianamente alta; MDB = medianamente baixa; B = baixa Como se pode verificar, os genótipos foram bem discriminados, enquadrando-se em cinco diferentes classes, das seis previstas no método. Em relação às médias relativas convencionais o EDE promoveu aumento de 31 para 46% na amplitude, expressa percentualmente, e de, aproximadamente, 97 para 140, na variância dos dados.
CONCLUSÃO
Pela facilidade de aplicação e interpretação, e devido à sua capacidade discriminatória, o método pode constituir instrumento útil para eleição de linhagens avançadas, em trabalhos de melhoramento genético, e para avaliação e recomendação de cultivares.
(*) Trabalho realizado com o apoio financeiro da FAPESP e do FIALGO.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
LIN, C. S.; BINNS, M. R.; LEFKOVITCH, L. P. Stability analysis: where do we stand? Crop Science, v.. 26, p. 894–900, 1986.
LIN, C. S.; BINNS, M. R. A superiority measure of cultivar performance for cultivar x location data. Canadian Journal of Plant Science, v. 28, p. 193–198, 1988.
