Stability analysis of safflower (Carthamus tinctorius L.) lines adaptability in dryland conditions in Iran

• Autores: Khsohnood Alizadeh Dizaj
• Localización: Revista Científica UDO Agrícola, ISSN-e 1317-9152, Vol. 7, Nº. 1, 2007, págs. 15-21
• Idioma: español
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• Resumen

  • La variabilidad espacial es inherente en todos los ensayos de campo. La eficiencia de la selección de los genotipos más deseables del cártamo puede mejorarse identificando los patrones espaciales subyacentes en los ensayos de campo e incorporando éstos en el análisis estadístico. El objetivo principal de este estudio fue evaluar la estabilidad del rendimiento de semillas de 25 líneas de cártamo después del ajuste de la variabilidad espacial a través de una serie de ensayos diseñados en un láttice simple en cinco estaciones de investigación en un período de tres años. Hubo una variabilidad espacial en el 50% de los ensayos. Para la mayoría de los ambientes evaluados en este estudio, el uso de bloques completos para explicar la variabilidad fue más eficiente que los bloques incompletos. Tres tipos de análisis espacial fueron efectivos para explicar la variabilidad: 1) diseño de bloques completos al azar con errores de primer orden autocorrelacionados a lo largo de las hileras, 2) diseño de láttice con errores correlacionados a lo largo de las hileras así como de las columnas y 3) diseños de bloques completos al azar con errores de primer orden autocorrelacionados a lo largo de las hileras y de las columnas. Dos genotipos (287 y 79-299) tuvieron la mejor estabilidad, usando el coeficiente de variación ambiental. Sin embargo, éstos estuvieron también entre aquellos con los rendimientos más bajos. Aún, cuando se usó el coeficiente de regresión (b) basado en las mejores estimaciones lineales no sesgadas del rendimiento de semillas, los genotipos 367 y PI250596 fueron los más estables. Se recomienda que primero se identifique el mejor modelo para describir la variación espacial en los datos, seguido por la evaluación de los genotipos basada en ese modelo.