Estratificación ambiental de arroz por análisis de la interacción genotipo x ambiente con cinco métodos1

Introducción. Venezuela posee más de dos millones de hectáreas aptas para el cultivo de arroz, de las cuales se aprovechan alrededor del 25 %, bajo el sistema de producción con riego por inundación con diversas tecnologías de manejo agronómico y ambientes que podrían afectar la expresión fenotípica...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Acevedo-Barona, Marco Antonio, Silva-Diaz, Rubén, Álvarez-Parra, Rosa, Torres-Angarita, Orlando, Reyes-Ramone, Edicta
Formato:	Online
Idioma:	spa eng
Publicado:	Universidad de Costa Rica 2019
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187

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The objective of this work was to quantify the magnitude of the environmental genotype interaction (IGA) to stratify the irrigated rice environments through five analytical methods and determine their association. Materials and methods. Eight rice genotypes were evaluated in twelve environments resulting from the combination of localities and planting seasons in the regions of the Central and Western Plains of Venezuela, during the years 2012-2013. The stratification of environments was made based on five methods: traditional Lin (TL), Euclidean distance (ED), simple percentage of IGA (% SP), Pearson correlation (rxy), and factor analysis (AF). The randomized complete block statistical design was used with three repetitions in 20 m2 plots. Results. ANOVA detected significant IGA, explaining 35% of the total variation. Favorable environments for rice represented 33%. The methods used TL, ED, % SP, rxy, and AF grouped the twelve irrigated rice environments into 10, 5, 8, 10, and 3 groups respectively; they were not efficient in identifying different environments when different planting seasons were used in the same locality. Conclusions. The factor analysis method was more efficient in identifying homogeneous environments, complemented with % SP and TL methods that presented moderate association. The Bancos of San Pedro and Asoportuguesa environments were more informative and indicated for the evaluation of rice genotypes. The opposite occurred with the Araure, Algodonal, and Torunos localities. Introducción. Venezuela posee más de dos millones de hectáreas aptas para el cultivo de arroz, de las cuales se aprovechan alrededor del 25 %, bajo el sistema de producción con riego por inundación con diversas tecnologías de manejo agronómico y ambientes que podrían afectar la expresión fenotípica de los materiales genéticos. Objetivo. El objetivo del presente trabajo fue cuantificar la magnitud de la interacción genotipo ambiente (IGA), para estratificar los ambientes de cultivo de arroz bajo riego a través de cinco métodos analíticos y determinar su asociación. Materiales y métodos. Se evaluaron ocho genotipos de arroz en doce ambientes resultantes de la combinación de localidades y épocas de siembra en las regiones de los Llanos Centrales y Occidentales de Venezuela, durante los años 2012-2013. La estratificación de ambientes se efectuó con base en cinco métodos: tradicional de Lin (TL), distancia euclidiana (DE), porcentaje simple de la IGA (% PS), correlación de Pearson (rxy) y análisis de factores (AF). Se utilizó el diseño estadístico bloques completos al azar con tres repeticiones en parcelas de 20 m2. Resultados. El ANOVA detectó IGA significativa, explicando el 35 % de la variación total. Los ambientes favorables para arroz representaron el 33 %. Los métodos utilizados TL, DE, % PS, rxy y AF agruparon los doce ambientes de arroz bajo riego en 10, 5, 8, 10 y 3 grupos, respectivamente; los mismos no fueron eficientes en identificar ambientes diferentes cuando se utilizaron distintas épocas de siembra en una misma localidad. Conclusiones. El método análisis de factores fue más eficiente en identificar ambientes homogéneos, complementado con los métodos % PS y TL que presentaron asociación moderada. Los ambientes Bancos de San Pedro y Asoportuguesa resultaron más informativos e indicados para evaluación de genotipos de arroz, lo contrario ocurrió con las localidades Araure, Algodonal y Torunos. Universidad de Costa Rica 2019-11-25 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article texto texto application/pdf application/epub+zip text/html text/xml audio/mpeg audio/mpeg https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187 10.15517/am.v31i1.35187 Agronomía Mesoamericana; 2020: Agronomía Mesoamericana: Vol. 31, Issue 1 (January-April); 43-57 Agronomía Mesoamericana; 2020: Agronomía Mesoamericana: Vol. 31, No. 1 (enero-abril); 43-57 Agronomía Mesoamericana; 2020: Agronomía Mesoamericana: Vol. 31, Issue 1 (January-April); 43-57 2215-3608 1021-7444 spa eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41020 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41021 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41022 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41186 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41359 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/35187/41360

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