ESTRATIFICAÇÃO AMBIENTAL EM MILHO POR MEIO DE REDES DE SIMILARIDADE
Análise gráfica. Zea mays L.. Megaambientes
A complexidade das interações genótipo por ambiente impõe desafios à identificação de ambientes propícios ao desempenho consistente de híbridos de milho (Zea mays L.). Este aspecto é crucial para o sucesso dos programas de melhoramento, que dependem da capacidade de fornecer híbridos com rendimento otimizado em diversas condições ambientais. Nesse contexto, a hipótese central deste estudo sugere que híbridos de milho exibem variações significativas de desempenho em diferentes regiões, embora seja possível identificar padrões semelhantes. Esta identificação é de grande relevância, reduzindo a necessidade de extensos ensaios e otimizando investimentos e recursos humanos. Tendo por objetivo da pesquisa, identificar estratos ambientais usando a técnica GGE biplot integrada a redes de similaridade. Busca-se identificar regiões que proporcionem desempenho semelhante para os híbridos de milho, visando não apenas reduzir a necessidade de ensaios extensivos, mas também otimizar a alocação eficiente de recursos. A metodologia envolveu a avaliação de dados de produção de 759 híbridos em 114 experimentos no Estado de Minas Gerais ao longo de três safras. Utilizou-se um delineamento de blocos casualizados e de blocos incompletos. integrando a metodologia GGE biplot e redes de similaridade em cinco etapas distintas. Os resultados da análise de variância indicaram a existência de diferentes megaambientes na região estudada, destacando a importância da estratificação ambiental. O uso de redes de similaridade permitiu observar padrões ambientais. A estratificação ambiental, baseada na análise gráfica com a integração do GGE biplot e redes de similaridade, revelou-se eficaz na identificação de estratos ambientais. Essa abordagem proporcionou percepções valiosas sobre a diversidade ambiental e a formação de grupos homogêneos de ambientes, possibilitando uma tomada de decisão mais precisa na seleção de locais representativos para testes de híbridos. Ao considerar padrões de similaridade, a análise permitiu detectar estratos nos quais diferentes conjuntos de híbridos apresentam respostas semelhantes à produção. Essa abordagem destaca-se como uma ferramenta promissora para otimizar a alocação de recursos em programas de melhoramento de milho