Estimación y comparación de parámetros de estabilidad para determinar la respuesta de rendimiento de grano en cultivares de maíz, Panamá, 1996-98.

• Camargo-B., Ismael ^[1] ; Gordón-M., Román ^[1]
  1. [1] Instituto de Investigación Agropecuaria de Panamá.
• Localización: Ciencia Agropecuaria, ISSN-e 2414-3278, Nº. 10, 2000, págs. 147-160
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation and comparison of stability parameters to determine grain yield response of corn cultivations. Panama, 1996-98.
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• Resumen
  • español

    La obtención de genotipos que interaccionan lo menos posible con el ambiente ha sido un objetivo que persiguen los fitomejoradores, ésto con la finalidad de desarrollar materiales que garanticen una buena productividad a través de ambientes contrastantes. Existen diferentes métodos de análisis de la interacción genotipo-ambiente (Westcott, 1996; Becker y León, 1988; Crossa, 1990); sin embargo, la aplicación de cualquiera de estas metodologías puede implicar conceptos diferentes de estabilidad fenotípica (Lin y col., 1986; Becker y León, 1988). Este estudio se realizó con el objetivo de estimar y comparar parámetros de estabilidad de ocho cultivares de maíz evaluados en 25 ambientes (tres años) usando modelos de regresión lineal de Finlay y Wilkinson (1963) (F&W); modelo de Eberhat y Russell (1966) con tres variantes: 1) todos los ambientes (E&RG); 2) solamente los ambientes con índices positivos (E&RP) y 3) ambientes con índices negativos (E&RN), análisis de componentes principales (ACP) y modelo AMMI.  A pesar de que los análisis de varianza con los diferentes modelos detectó la significación de la interacción genotipo ambiente, AMMI es el que ofrece el análisis estadístico más apropiado para estimar la respuesta de los cultivares al ambiente. En este sentido, la gráfica AMMI Plot (PCA1) explica solamente el 42% de la interacción; en cuanto al AMMI Biplot (PCA1 vs PCA2), explica el 73% de la interacción genotipo ambiente en este estudio. Por otro lado, el modelo E&R permite una mejor interpretación del comportamiento de los genotipos cuando se evalúa su bi en ambientes de alto y bajo rendimiento. Los parámetros estimados por estos modelos fueron correlacionados entre sí, se observaron coeficientes de correlación altos y significativos entre E&R vs F&W (0.98), E&R vs ACP (-0.97) y E&RP vs AMMI (0.88).  

  • English

    Obtention of genotypes that less possible interact with environment has been the objective that follow plant breeders. This is with the goal of developing materials that guarantee good productivity through the contrast environments. There are different methods of genotype-environmental interactions (Westcott, 1980; Becker and Leon, 1988; Crossa, 1990; however, the aplication of any of these methodologies can imply diferent concepts of phenotipic stability (Lin y col, 1986; Becker y Leon, 1988). This study was implented with the objective of estimate and compare stability parameters of eight corn cultivations evaluated in 25 environments (three years) using linear regression analysis of Finlay and Wilkinson (1963) (F&W); Eberhart and Russell (1966) model with three variants: 1) all environments (E&RG); 2) only environments with possitive indexer (E&RP), and 3) environments with negative indexer (E&RN); principal component analysis (PCA) and AMMI model. Despite of the analysis of variance with the different models, detected significant genotype-environmental interaction, AMMI is the one that offer the most appropriated statistical analysis to determinate the cultivation response to the environment. In this sense, AMMI plot (PCA1) explains only 42% of the interaction; furthemore, AMMI Biplot (PCA1 vs PCA2), explains 73% of the genotype-environmental interaction in this study. On the other hand, ER model recovers best interpretations of genotype behaviors when evaluate their bi in high and low yield environments. Estimated parameters from the models were correlated among them and it was observed high and significant correlation coefficients between E&R vs F&W (0.98), E&R vs PCA (-0.97) and E&R vs AMMI (0.88).