Métodos estatísticos aplicados à seleção de clones de laranjeira Pêra / Statistical methods applied to selection of clones of Pêra sweet orange.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A citricultura recebe destaque no cenário econômico e social brasileiro devido à geração de emprego e renda. Inúmeras pesquisas têm sido desenvolvidas para identificar genótipos de citros superiores, possibilitar aumento na diversidade genética dos cultivos e reduzir prejuízos devido a pragas e doenças. Apesar destes avanços, para a laranjeira Pêra , a cultivar com maior área plantada no Brasil, existem poucos trabalhos com o objetivo de selecionar clones mais produtivos e adaptados as regiões de cultivo. Além disso, nos ensaios de competição de cultivares de citros, seja para a obtenção de porta-enxertos ou de copas, as determinações dos melhores genótipos utilizam de grande número de tratamentos, ocupando por longo período grandes áreas experimentais, normalmente superiores a oito safras, o que torna estes experimentos morosos e onerosos. Portanto, a busca de métodos de análise que possam corroborar para aumentar a eficiência e a confiabilidade na avaliação dos dados destes experimentos é de suma importância para o progresso do melhoramento genético de citros. O presente trabalho teve por objetivo, identificar o número mínimo de avaliações a serem realizadas em ensaios de competição de clones de laranjeira Pêra e propor o uso de métodos estatísticos para suportar a dependência temporal ou a dependência espacial. No primeiro momento, foi determinado o coeficiente de repetibilidade e o período de estabilização fenotípica para a indicação do número mínimo de colheitas anuais para se determinar os clones superiores. Posteriormente foram analisados modelos de análise de medidas repetidas para avaliar a dependência temporal e modelos com análise de dependência espacial. Os resultados apontam que seriam necessárias 25 avaliações para seleção com 95% de confiabilidade. Entretanto, quando se considera o período de estabilização fenotípica, ou seja, o período no qual há maior manifestação das características genéticas que governam a produção e menor variabilidade entre safras sucessivas, a seleção poderia ser realizada utilizando a produção das cinco primeiras colheitas anuais, visto que nestas safras foi verificada em média maior associação com a quantidade total de frutos produzidos. Para a seleção utilizando dados das cinco primeiras safras, poder-se-ia empregar o modelo de medidas repetidas com a matriz de covariâncias auto-regressiva heterogênea de primeira ordem; visto que este modelo apresenta qualidade de ajuste e eficiência de seleção no mínimo igual ou maior que o método usualmente empregado, ou seja, a análise de variância com as médias ou totais da produção por planta ao longo das safras de interesse. Para o controle da dependência espacial, os resultados apontam que o uso de modelos auto-regressivos separáveis de primeira ordem para experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra , trouxeram ganhos pequenos, porém significativos. Este fato pode ser devido aos baixos valores associados à variância de blocos e a homogeneidade das áreas experimentais utilizadas. Deste modo, a análise desconsiderando o fator blocos, mas com o ajuste espacial auto-regressivo separável de primeira ordem apresentou melhor qualidade de ajuste entre os modelos avaliados.

ASSUNTO(S)

análise espacial medidas repetidas repetibilidade seleção laranjeira "pêra" citrus sinensis melhoramento vegetal selection citrus sinensis repeatability repeated measures spatial analysis

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