Os efeitos da interação genótipos x ambientes restringem a possibilidade de indicar genótipos de soja superiores e o tamanho do programa de melhoramento, e aumenta a demanda de trabalho e custos financeiros, devido à necessidade de garantir adequadamente as avaliações experimentais. Diante deste cenário, a estratificação ambiental apresenta-se como uma alternativa para minimizar as adversidades, otimizar os recursos e reduzir os custos operacionais do programa de melhoramento da soja.
A estratificação ambiental tem como intuito verificar se as informações referentes ao desempenho agronômico dos genótipos, oriundos de diferentes ambientes de cultivo, são complementares ou redundantes, bem como identificar os ambientes potencialmente capazes de causar a interação genótipos x ambientes. Desta forma, empregam-se técnicas para reduzir o número de ensaios de linhagens da soja, sem acarretar em problemas na interpretação dos resultados.
A estratificação de ambientes consiste em formar grupos de ambientes, que minimizem os efeitos da interação genótipos x ambientes para um conjunto de genótipos estudados, visto que dentro de cada grupo formado os ambientes são homogêneos, e o desempenho dos genótipos tende a ser semelhantes, tornando a interação não-significativa ou de natureza simples. Entretanto, em algumas situações uma fração da interação ainda permanece devido aos efeitos incontroláveis dos ambientes, tais como a temperatura do ar e do solo, umidade relativa do ar e precipitação, desta maneira, a estratificação ambiental não oferece eficácia.
A tomada de decisão nos programas de melhoramento da soja sob o descarte de ambientes, devido a problemas técnicos e escassez de recursos, ou substituição de ambientes redundantes por outros com propriedades ainda não amostradas, devem ser embasadas em informações técnicas confiáveis e representativas, minimizando erros e maximizando a eficiência do programa.
Métodos de estratificação ambiental
Atualmente, as metodologias mais eficientes para realizar a estratificação ambiental na cultura da soja consistem no método tradicional de Lin, método de dissimilaridade ambiental, decomposição da interação em partes simples e complexas, método do índice ambiental e a análise de fatores.
O método de estratificação tradicional é embasado no algoritmo de Lin, o qual estima a soma de quadrados da interação entre genótipos e os pares de ambientes, e posteriormente realiza o agrupamento dos ambientes que apresentam padrões de similaridade de resposta, resultando na formação de grupos de ambientes onde a interação é não significativa. Para determinar e testar a formação dos grupos de ambiente aplica-se a estatística F. A estatística F consiste na comparação de variâncias de duas amostras ou populações,as quais podem ser calculadas através do quociente S2X/S2Y, e tem como intuito verificar a condição de igualdade das variâncias.
O método de dissimilaridade ambiental consiste na obtenção da matriz de dissimilaridade entre os ambientes, empregando as medidas de distância Euclidiana, ou distância Euclidiana média, ou quadrado da distância Euclidiana média, sendo todas essas baseadas na interação genótipos x ambientes (CRUZ et al., 2004). Após a obtenção da matriz de distâncias, realiza-se o agrupamento com a finalidade de reunir, por algum critério de classificação, os ambientes em grupos. Pode-se utilizar os métodos hierárquicos aglomerativos (vizinho mais próximo, vizinho mais distantes, ligação média, centróide), método UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean), e métodos divisivos.
O método de Cruz e Castoldi consiste em quantificar a interação genótipos x ambientes, e fracioná-la em parte simples e complexa. Para isso, deve-se obter a porção da parte complexa da interação oriunda da baixa correlação genética dos genótipos nos ambientes de cultivo. Dessa forma, consideram-se ambientes similares àqueles que evidenciam percentagem de interação complexa abaixo de 50%.
O método de estratificação ambiental proposto por Carneiro consiste na decomposição do índice ambiental para ambientes favoráveis e desfavoráveis, sendo o índice ambiental definido como a diferença entre a média dos genótipos em cada ambiente e a média geral. Com isso, índices maiores ou iguais a zero indicam ambientes favoráveis, e índices negativos indicam ambientes desfavoráveis.
A análise de fatores proposta por Murakami e Cruz caracteriza-se por ser um modelo baseado em técnicas multivariadas, tendo como princípio a formação de uma matriz de cargas fatoriais oriunda da rotação dos fatores. A aplicação deste método resulta na formação de subgrupos de ambientes baseados nos índices ambientais (Ij). Com isso, os ambientes são classificados como favoráveis quando apresentam valores positivos, e desfavoráveis quando o valor é negativo. Além disso, cargas fatoriais positivas maiores ou iguais a 0,7 apontam ambientes com elevadas correlações dentro de cada fator, sendo possível estabelecer grupos de ambientes. Cargas com magnitudes entre 0,5 a 0,7 não definem com precisão a formação de grupos de ambientes, e magnitudes abaixo de 0,5 apontam a ausência de semelhança entre os ambientes.
Outro método que pode ser utilizado para a estratificação de ambientes é a correlação de Pearson, a qual é estimada entre as médias dos genótipos nos pares de ambientes, sendo considerados como similares quando as magnitudes dos coeficientes de correlação são significativas entre os pares de ambiente. A estimativa da ecovalência de Wricke pode ser utilizada para avaliar a contribuição de cada ambiente na interação, através da decomposição da soma de quadrados da interação em frações relacionadas à cada ambiente e, identificando quais ambientes são informativos.
