Métodos de estratificação ambiental no melhoramento da soja

A soja (Glycine max (L.) Merrill) é uma cultura de expressão econômica no Brasil. Com todo o destaque da soja na agricultura brasileira, motivado pelas contribuições das pesquisas relacionadas ao melhoramento genético da soja, há um grande número de cultivares disponibilizadas para os produtores. Para lançamento de uma cultivar, é necessário a realização de ensaios denominados de VCU (valor de cultivo e uso), sendo exigido que a nova cultivar seja avaliada em uma localidade de cada região edafoclimática de importância para a cultura. No entanto, a avaliação em ensaios de VCU é onerosa, sendo imprescindível o planejamento adequado da rede de ensaios para se obter a adequada representação das regiões de cultivo e evitar a avaliação genotípica em locais redundantes. Os programas de melhoramento de soja das empresas de pesquisas públicas e privadas conduzem, anualmente, ensaios para avaliar o desempenho de linhagens e também das cultivares de soja já existentes no mercado nas diversas regiões do Brasil. Para fim de otimizar a rede de ensaios, há necessidade de métodos de estratificação eficientes que forneçam informações contundentes a respeito das similaridades dos ambientes. O objetivo deste trabalho foi comparar as estratificações ambientais realizadas por meio dos métodos de Lin (1982) e GGE biplot. Para tanto, foram utilizados dados experimentais de uma rede de ensaios de soja no estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. Os ensaios foram conduzidos em oito unidades de pesquisa da Fundação MS, localizadas nos municípios: Antônio João, Amambai, Bonito, Caarapó, Maracaju, Naviraí, Rio Brilhante e Sidrolândia, no estado de Mato Grosso do Sul, durante as safras 2015/2016, 2016/2017 e 2017/2018. Os experimentos foram implantados em delineamento em blocos casualizados, com cultivares de soja de dois ciclos (precoce e semiprecoce) e duas repetições. Os resultados obtidos nos métodos de Lin (1982) e GGE biplot foram similares para os agrupamentos dos ambientes. No entanto, os agrupamentos indicados pelo método GGE biplot apresentaram uma maior coincidência ao longo das safras.