INTERAÇÃO GENÓTIPOS X AMBIENTES NA CULTURA DO ALGODOEIRO HERBÁCEO VIA O MODELO AMMI *

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1 INTERAÇÃO GENÓTIPOS X AMBIENTES NA CULTURA DO ALGODOEIRO HERBÁCEO VIA O MODELO AMMI * Adalgisa Aranha de Souza (UFPB Areia / adaaranha@yahoo.com.br), Eleusio Curvelo Freire (Embrapa Algodão), Riselane de Lucena Alcântara Bruno (UFPB - Areia), Luiz Paulo de Carvalho (Embrapa Algodão), Walter Esfrain Pereira (UFPB - Areia). RESUMO Interação genótipos x ambientes ocorre quando diferentes cultivares respondem diferentemente aos ambientes. Os melhoristas concordam com a importância da estabilidade e adaptabilidade de uma determinada cultivar. No entanto, divergem quanto às suas definições e os métodos utilizados para quantificá-las. Atualmente, o modelo AMMI no estudo da interação G x E, é apresentado como um dos mais completos na interpretação e compreensão dessa interação. O objetivo desta pesquisa foi analisar a estabilidade, adaptabilidade e o agrupamento de ambientes com dados produtivos de 8 genótipos do algodoeiro herbáceo produzido em 16 ambientes do Cerrado do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, na safra 98/99, pelo uso do modelo AMMI. O delineamento foi em quadrado latino 8 x 8. Fez-se análise individual e conjunta, considerando-se fixo efeitos de genótipos e ambientes. A linhagem CNPA foi a mais estável e adaptada, enquanto a CNPA foi a mais produtiva e também estável. Primavera do Leste foi o ambiente que menos contribuiu para a interação. Ambientes associados: Primavera do Leste, Nova Mutum, Campo Verde; São José dos Quatro Marcos, Cáceres, Campo Novo dos Parecis 1, Chapadão do Sul; Campo Novo dos Parecis 2, Sorriso, Itiquira; Sapezal, Alto Taquari, Lucas do Rio Verde, Ponta Porã. Palavras chaves: estabilidade, adaptabilidade, agrupamento ambiental. INTERACTION GENOTYPE X ENVIRONMENT IN THE CULTURE OF THE HERBACEOUS COTTON THROUGH MODEL AMMI * ABSTRACT The interaction genotype x environment happens when different cultivars show differently behaviour in several environment. Breeders agree on the importance of the stability, and adaptability of each cultivar. However, they diverge in relation to the appropriate definition of stability and adaptability, besides the methods used to quantify them. Presently, the methodology AMMI in study of G x E interaction shows to be one of the most complete for interpretation and understanding of that interaction. So, the objective of this research was to analyze the stability; adaptability and grouping environmental with 8 genotypes of the cotton produced in 16 environments from Mato Grosso and Mato Grosso do Sul, during 98/99 harvest. The individual and combined statistical analysis were made by being considered fixed the genotypes and environments effects. The productivity was estimated for the procedure AMMI. The lineage CNPA was the stablest and adapted while the CNPA 94171, the most productivet; Primavera do Leste, was the one fewer contributed to the interaction. Environments associated: Primavera do Leste, Nova Mutum, Campo Verde; São José dos Quatro Marcos, Cáceres, Campo Novo dos Parecis 1, Chapadão do Sul; Campo Novo dos Parecis 2, Sorriso, Itiquira; Sapezal, Alto Taquari, Lucas do Rio Verde, Ponta Porã. Key words: stability, adaptability, cluster analysis.

2 INTRODUÇÃO O ganho crescente em produtividade e qualidade dos materiais genéticos é resultado do acúmulo de conhecimento científico, originado a partir de diversos programas de melhoramento. As regiões de exploração do algodão (Gossypium hirsutum L.r. latifolium Hutch) no Brasil se caracterizam por apresentarem grande diversidade de ambientes. Isto conduz a mudanças na qualidade ou no comportamento relativo de uma cultivar quando explorada em diferentes áreas produtoras. Esse comportamento diferencial das cultivares ao longo dos ambientes é o que se denomina interação genótipos x ambientes (G x E), que pode ser estudada, descrita e interpretada por modelos estatísticos (CROSSA et al., 1999). Dessa forma, a estabilidade e a adaptabilidade de genótipos são características importantes que devem ser consideradas durante esses programas. A adaptabilidade refere-se à capacidade dos genótipos aproveitarem, vantajosamente, o estímulo do ambiente; e a estabilidade diz respeito à capacidade destes genótipos mostrarem comportamento altamente previsível em razão desse estímulo. O uso da regressão linear como detector de efeitos dessa interação, apesar de ser bastante utilizada foi questionado por Zobel et al. (1988) estes, argumentam que a análise de regressão linear não é informativa se a linearidade é falha, explicando a variação devida à interação em uma única dimensão, quando na realidade ela pode ser bastante complexa. Por isso, sugerem a aplicação de métodos multivariados para explorar as informações contidas nos dados, recomendando então, o procedimento AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Analysis), que vem ganhando grande aplicabilidade nos últimos anos. Esta análise auxilia tanto na identificação de genótipos com elevada produtividade e amplamente adaptados, como na realização de zoneamento agronômico com a finalidade de recomendação regionalizada e seleção de locais de teste (GAUCH e ZOBEL, 1996). Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo estudar a interação genótipos x ambientes na cultura do algodoeiro pelos padrões de respostas de 8 genótipos do algodoeiro produzidos na safra 98/99, em 16 ambientes do Cerrado do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul via o modelo AMMI pela analisa da estabilidade, adaptabilidade e do agrupamento ambiental (MANDEL, 1971). MATERIAL E MÉTODOS Foram utilizados dados de produtividade do algodão em caroço (kg/ha) obtidos nos ensaios regionais de avaliação de cultivares do algodoeiro herbáceo conduzidos no Cerrado do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, na safra 98/99. Utilizou-se as cultivares e, ou, linhagens: CNPA ITA 90, BRS ANTARES, BRS ITA 96, CNPA 94151, CNPA 94171, CNPA 94773, CNPA e CNPA A rede de experimentação abrangeu 16 locais: Campo Novo dos Parecis (ITA 1 ), Campo Novo dos Parecis (ITA 2 ), Sorriso (SOR), Cáceres (CAC), Nova Mutum (NM), São José dos Quatro Marcos (QM), Primavera do Leste (PRI), Rondonópolis (ROO), Itiquira (ITI), Campo Verde (CV), Sapezal (SAP), Pedra Preta (PPA), Alto Taquari (ALT), Lucas do Rio Verde (LRV), Chapadão do Sul (CHAP) e Ponta Porã (PPO). Os solos foram preparados com uma aração e gradagem em torno de trinta dias antes do plantio. A adubação foi feita utilizando-se uma mistura NPK por ocasião da implantação do cultivo sendo aplicado, nesta ocasião, apenas 1/3 do nitrogênio, e o restante, logo após o desbaste definitivo

3 que ocorreu 30 a 40 dias após a semeadura. Efetuou-se controle de pragas no esquema normal recomendado para a região, não havendo restrição quanto à utilização de herbicidas, redutores de crescimento e desfolhantes. A primeira colheita foi realizada quando 50 a 70% dos capulhos estavam abertos, retirando-se simultaneamente, amostras padrão de 20 capulhos, por parcela, da 1ª posição (mais próximo da haste principal), e na parte mediana das plantas (um capulho por planta) e a segunda colheita, 15 a 30 dias após. O delineamento utilizado foi em quadrado latino 8 x 8, com oito repetições. As parcelas foram constituídas por quatro linhas de 5 m de comprimento com espaçamento de 0,90 m entre linhas. A adaptabilidade, via modelo AMMI foi obtida pela existência do efeito positivo da interação, em que foram observados os produtos entre os escores de genótipos e de ambientes, os quais forneceram a estimativa dos efeitos da interação. Os efeitos positivos destes produtos indicaram as situações favoráveis dos genótipos àqueles ambientes. As relações adaptativas, também foram verificadas por meio das observações dos sinais dos escores para cada par de genótipos e de ambientes. As indicações das adaptabilidades foram associadas aos genótipos e ambientes com escores de mesmo sinal. O efeito multiplicativo da interação foi avaliado pela análise de componentes principais (ACP), por meio da decomposição por valores singulares (DVS) da soma de quadrados da interação (SQ GXE ) em oito eixos ou componentes principais da interação (IPCA k ), sendo adotado o critério preditivo por meio do teste F Gollob, que mostrou ser eficiente para a escolha do modelo AMMI. RESULTADOS E DISCUSSÃO Pelos resultados das análises de variância individual e conjunta, houve diferenças significativas, a 1 % de probabilidade para os efeitos de genótipos (G), ambientes (E) e interação (G x E). A primeira etapa deste modelo correspondeu à decomposição por valores singulares (DVS), da matriz de interação G x E, sendo a porcentagem acumulada pelos dois primeiros eixos da interação igual a 79,03%. Isto levou a seleção de um modelo mais parsimônico (AMMI 2 ) que consumiu poucos graus de liberdade e com boa capacidade para descrever a variabilidade devida a interação, por isto nesta pesquisa utilizou-se o sistema aproximado de Gollob (1968) que é bastante utilizado nestas condições. Um passo seguinte na análise após a escolha do modelo AMMI, foi a predição de respostas para cada combinação de genótipos e ambientes. Dessa forma, combinando-se as estimativas dos efeitos principais com a estimativa da interação revelada pelo padrão AMMI, pôde-se ainda avaliar as respostas fenotípicas finais (produtividade) de cada genótipo em cada ambiente. Pelas predições de respostas do modelo AMMI 2 verificou-se a combinação genotípica positiva da cultivar CNPA ITA 90 aos ambientes, Campo Novo dos Parecis 1 (+303,81 kg/ha), Campo Novo dos Parecis 2 (+294,67 kg/ha), Chapadão do Sul (+209,47 kg/ha), Sorriso (+125,12 kg/ha), Itiquira (+172,63 kg/ha) e Sapezal (+331,77 kg/ha). Estas combinações têm suas respostas fortemente determinadas pelo efeito positivo da interação, caracterizando boa adaptabilidade deste genótipo aos referidos ambientes. Por outro lado, a combinação deste mesmo genótipo ao ambiente Pedra Preta, mostrou-se totalmente indesejável devido aos efeitos principais serem elevados (5.377,86 kg/ha) e o forte componente negativo da interação específica (-1.392,86 kg/ha), caracterizando uma elevada falta de

4 adaptação a estas condições ambientais. Isso pode ser justificado pela ocorrência da virose causadora da doença azul cuja incidência foi marcante neste ambiente. A última etapa desta análise consiste na representação gráfica dos genótipos e ambientes no chamado biplot. Para isso se fez necessário a determinação de suas coordenadas para os eixos singulares de interação, pelos valores de escores. Assim, para a construção de um biplot em duas dimensões basta que se faça uso das duas primeiras coordenadas, para os marcadores de genótipos e ambientes. Logo, o biplot AMMI 1 equivaleu à representação gráfica da matriz GE 1 (Tab. 1). O mais elevado valor de escore foi observado na cultivar CNPA ITA 90, no primeiro eixo da interação (0,90195), caracterizando-a assim, como a mais instável, pela sua maior contribuição às variações ambientais. Escores de genótipos e ambientes com IPCA de mesmo sinal têm interações específicas positivas; nesta pesquisa observou-se este padrão de comportamento desenvolvido pelos genótipos CNPA ITA 90 e CNPA 94773, aos ambientes ITA 1, ITA 2, CHAP, SOR, CAC, QM, PPO, ITI, SAP, ALT e LRV; BRS ANTARES, BRS ITA 96, CNPA 94151, CNPA CNPA e CNPA aos ambientes NM, PRI, ROO, CV e PPA; enquanto que, sinais inversos, indicam interações específicas negativas (Tab. 1). Embora a cultivar CNPA ITA 90 tenha apresentado elevada produtividade média específica a vários ambientes, não foi tão estável quanto à maioria das linhagens experimentais. No entanto, de acordo com Duarte e Vencovsky (1999) um genótipo com este desempenho não deve ser descartado prontamente, em função de sua adaptabilidade a vários ambientes, podendo o melhorista aproveitar sua especificidade de forma vantajosa na seleção e recomendação aos agricultores, pela exploração dos efeitos positivos da interação, podendo conduzi-la a uma recomendação regionalizada; além disso, constatou-se nesta pesquisa o principal motivo de sua instabilidade, principalmente no ambiente de Pedra Preta. De uma forma mais generalizada, observa-se que o seu valor produtivo pelas médias estimadas foi inferior às médias das demais linhagens em estudo (3.650 kg/ha), seguida pela cultivar BRS ANTARES (3.664 kg/ha), mesmo assim, de acordo com dados da CONAB (2004) apresentou uma produtividade média superior à média nacional (3.100 kg/ha).

5 Tabela 1. Médias e escores de genótipos e ambientes para construção do biplot AMMI 1 (média vs IPCA 1 ) a partir de dados de produtividade do algodoeiro herbáceo produzido no Cerrado do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, na safra 98/99 Genótipos Biplot AMMI 1 Biplot AMMI 2 e Ambientes X (Médias) Y IPCA 1 X IPCA 1 Y IPCA 2 1. CNPA ITA , , , BRS ANTARES , , , BRS ITA , , , CNPA , , , CNPA , , , CNPA , , , CNPA , , , CNPA , , , Campo Novo dos Parecis (ITA 1 ) , , , Campo Novo dos Parecis (ITA 2 ) , , , Chapadão do Sul , , , Sorriso , , , Cáceres , , , Nova Mutum , , , São José dos Quatro Marcos , , , Ponta Porã , , , Primavera do Leste , , , Rondonópolis , , , Itiquira , , , Campo Verde , , , Sapezal , , , Pedra Preta , , , Alto Taquari , , , Lucas do Rio Verde , , ,17720 IPCA: Eixo da interação da análise de componentes principais. O genótipo que menos contribuiu para a interação G x E, sendo considerado como o mais estável, foi aquele que apresentou a menor coordenada para os dois eixos IPCA k, ou seja, o genótipo CNPA Por possuir essa elevada estabilidade, esse genótipo, com uma produtividade média de 3.788,78 kg/ha de algodão em caroço, mesmo que não tenha alcançado a média geral nesta pesquisa (3.814,75 kg/ha) poderia receber uma recomendação regionalizada. Um pouco mais distante da origem, em uma porção mais intermediária, encontram-se os genótipos com valores baixos de escores no primeiro eixo da interação, BRS ANTARES (-0,0698) e CNPA (-0,11611), e mais significante variabilidade no segundo eixo (-0,57129 e 0,71809, respectivamente), sendo desta forma também considerados estáveis. Os genótipos BRS ITA 96, CNPA 95743, CNPA e CNPA 94151, mais distanciados da origem, também foram considerados, em ordem decrescente de valores, como estáveis (Fig. 1).

6 De posse das coordenadas (X e Y) para os marcadores de genótipos e de ambientes no sistema comum de eixos ortogonais, pôde-se construir o biplot AMMI 1, que é o objeto de representação da matriz de interação, em que a abcissa representa os efeitos principais, e a ordenada, os efeitos da interação (Fig. 1). IPCA ITA CNPA 90 ITA ANTARES BRS ANTARES 3. ITA BRS 96 ITA CNPA CNPA CNPA CNPA CNPA ITA 1. ITA PRI 2. ITA 2. ITA ROO 3. CHAP 3. CHAP 11. ITI 4. SOR 4. SOR CV SOR 5. CAC 5. CAC SAP 6. NM 6. NM PPA 7. QM 7. QM ALT 8. PPO 8. PPO LRV Produtividade (kg/ha) Figura 1. Biplot AMMI 1 para dados de produtividade de oito genótipos do algodoeiro herbáceo (preto) avaliados em dezesseis ambientes (azul) do Cerrado do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul CONCLUSÕES 1. O genótipo de maior adaptabilidade e de elevada produtividade, foi o CNPA 94171; e o mais estável foi o CNPA 94773; 2. Os genótipos mais produtivos foram: CNPA (3.992 kg/ha), CNPA (3.902 kg/ha), CNPA (3.903 kg/ha) e CNPA (3.873 kg/ha); 3. Ambientes fortemente associados: a) Primavera do Leste, Nova Mutum, Campo Verde; b) São José dos Quatro Marcos, Cáceres, Campo Novo dos Parecis 1, Chapadão do Sul; c) Campo Novo dos Parecis 2, Sorriso, Itiquira; d) Sapezal, Alto Taquari, Lucas do Rio Verde, Ponta Porã.

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CONAB Companhia Nacional de Abastecimento. Produção de Algodão em Pluma. Brasília, Disponível: < Acesso em: 09/09/2004. CROSSA, J.; VARGAS, M.; VAN EEUWIJK, F. A.; JIANG, C. interpreting genotype x environment interaction in tropical maize using linked molecular markers and environmental covariables. Theoretical and Applied Genetics, v.99, n.3-4, p , DUARTE, J. B.; VENCOVSKY, R. Interação genótipo x ambiente: uma introdução à análise AMMI. Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, p. (Série Monografias, 9). GAUCH, H. G.; ZOBEL, R. W. AMMI analysis of yield trails. In: KANG, M.S.; GAUCH, H.G. (Ed.). Genotype by environment interaction. Biometrics. New York: CRC Press, p GOLLOB, H. F. A statistical model which combines features of factor analytic and analysis of variance techniques. Psychometrika, v. 33, n. 1, p , MANDEL, J. A new analysis of variance model for non-additive data. Technometrics, v.13, n.1, p.1-18, ZOBEL, R. W.; WRIGHT, M. J; GAUCH, H. G. Statistical analysis of a yield trial. Agronomy Journal, v.80, p , 1988.