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Início / Adaptabilidade e Estabilidade: Método de Wricke (1965)

  • Materiais Técnicos
  • 01/06/2022

Adaptabilidade e Estabilidade: Método de Wricke (1965)

Sumário

Em continuidade ao estudo dos modelos biométricos baseados nas análises das variâncias, será abordada a metodologia proposta por Wricke (1965). Esta, assim como o método Tradicional e de Plaisted e Peterson (1959), tem por característica apenas um parâmetro que faz inferência à estabilidade dos genótipos avaliados. Sendo que o parâmetro do método de Wricke (1965) é denominado de ecovalência (ꞷi) e pode ser estimado por meio da decomposição e da soma dos quadrados da interação entre genótipos x ambientes, nas partes devidas a genótipos isolados. Por meio dessa metodologia, são considerados estáveis os genótipos que exibem baixos valores de ꞷi, o qual indica que eles expressam desvios menores em relação aos ambientes. É uma medida apropriada para expressar a imprevisibilidade do genótipo avaliado.


Esse método é similar ao de Plaisted e Peterson (1959), em suas vantagens e desvantagens, sendo de certa forma correlacionados. Isso ocorre, uma vez que, pelo método de Wricke (1965) e Plaisted e Peterson (1965), o parâmetro da estabilidade é estimado pela decomposição da SQGxA e ga2, respectivamente. Alguns estudos revelam alta correlação entre os dois métodos, ou seja, os genótipos selecionados pelo parâmetro de estabilidade são semelhantes entre os dois métodos.


Aplicação do método: Um experimento realizado com cinco genótipos de soja, avaliados em quatro ambientes no estado do Rio Grande do Sul, em delineamento experimental de blocos, ao acaso com três repetições por genótipo em cada ambiente, avaliou a produtividade média de grãos descrita em sacas de 60 kg ha-1. A tabela 1 apresenta os valores da produtividade média dos grãos de cada genótipo em cada ambiente, bem como o somatório geral de cada genótipo em cada ambiente e a soma dos quadrados da interação GxA (SQGA) da análise de variância conjunta.

Tabela 1. Médias da produtividade dos grãos de cinco genótipos avaliados em quatro ambientes no estado do Rio Grande do Sul. Fonte: elaborado pelo autor.


Estimador do parâmetro de estabilidade

Para estimar o parâmetro de estabilidade é necessário decompor a soma de quadrados da interação genótipos x ambientes, entre os pares de genótipos x ambientes por meio da estatística ꞷi:

Exemplo Aplicado

Nesta situação será estimado o efeito da interação GAij e o parâmetro de estabilidade (ꞷi) tendo como exemplo o genótipo 1:



Da mesma forma obtém-se as estimativas para os demais genótipos, representados na Tabela 2. 

Tabela 2. Estimativas dos efeitos GAij e dos parâmetros de estabilidade (ꞷi) de cinco genótipos, estimados segundo a metodologia de Wricke (1965). Fonte: elaborado pelo autor.


Portanto, evidencia-se que o genótipo 1 promove a menor interação ((ꞷi = 60,73), e, associado ao fato de ser relativamente mais produtivo (71,16 sc), é considerado o genótipo a ser selecionado. A sua pequena contribuição para a interação é a representação de sua capacidade de responder à melhoria do ambiente sem ser afetado pelas condições ambientais adversas. Por outro lado, o genótipo 4 é caracterizado como o mais instável da pesquisa. Por fim, pode-se perceber que o método promoveu resultados que corroboram com a metodologia de Plaisted e Peterson (1959), indicando a correspondência entre os modelos.  


Referências:

SILVA, J. G.; CARVALHO, I. R.; MAGANO, D. A. A cultura da aveia da semente ao sabor de uma espécie multifuncional. 403 p., 2020.

CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. 390 p., 1997.

WRICKE, G. Zur Berechnung der Ökovalenz bei Sommerweizen und Hafer. Zeitschrift für Pflanzenzüchtung, v.52, p.127-138, 1965.

Autores:

Murilo Vieira Loro

Ivan Ricardo Carvalho

Foto de Murilo Vieira Loro

Murilo Vieira Loro

Técnico em Agropecuária pela Escola Estadual Técnica Guaramano (2014). Engenheiro Agrônomo pela Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2020). Pós Graduando em Biotecnologia na Universidade Estadual de Maringá e em Estatística e Modelagem Quantitativa pela Universidade Federal de Santa Maria. Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Agronomia na Universidade Federal de Santa Maria. Atuação em Estatística experimental e Biotecnologia Vegetal.
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