Desenvolvimento e posicionamento de genótipos de aveia branca para ambientes sustentáveis e suas relações entre os caracteres agronômicos e fenômicos

Abstract

Devido à alta demanda de grãos, o desafio dos programas de melhoramento genético em aveia branca é a obtenção de genótipos com alta estabilidade, com ciclo precoce e estatura reduzida, com elevado rendimento de grãos, alta qualidade e tolerância durável às principais moléstias. Isso direciona elevada responsabilidade ao melhoramento genético para o desenvolvimento de genótipos que atendam o ideótipo agronômico. O objetivo deste trabalho foi selecionar constituições genéticas de aveia branca responsivas a estímulos ambientais, resilientes à doenças foliares em sistemas produtivivos compreendendo as relações agronômicas com o ambiente. No primeiro estudo utilizou-se o delineamento de blocos aumentados com testemunhas intercalares. Os dados obtidos foram submetidos a análise descritiva. Utilizou-se o método baseado na Máxima Verossimilhança Restrita, afim de estimar os componentes de variância e os parâmetros genéticos. Com base nos parâmetros genéticos obteve-se os melhores preditores lineares não viesados para cada variável analisada. Baseado nos BLUPs empregou-se o índice multicaracterístico da distância do genótipo ao ideótipo. O massa de grãos por panícula, percentual de plantas florescidas, dias para a maturidade fisiológica e acúmulo de graus dia são decorrentes de alta contribuição genética. O acúmulo de graus dia para a maturidade fisiológica define que 41,94% das progênies são selecionadas como precoces. O segundo estudo foi no delineamento experimental de blocos aumentados com testemunhas intercalares. Os tratamentos regulares correspondem a 593 linhagens de aveia branca e os tratamentos comuns foram representados pelas cultivares URS Olada, URS Altaneira e IPR Artêmis, dispostas em quatro repetições. Extraiu-se os índices de vegetação Red (R), Green (G) e Blue (B) de cada pixel amostrado. Para determinar o grau de precisão e os efeitos genéticos empregou-se um modelo de inferência bayesiana baseado no algoritmo de Monte Carlo por meio das cadeias de Markov. A regressão stepwise, foi utilizada com a finalidade de selecionar quais índices de vegetação são determinantes e capazes de identificar relações com as mensurações agronômicas. Foi utilizado o índice genótipo-ideótipo para selecionar as linhagens com base em múltiplas características e sentidos. Empregou-se o Diagrama de Venn para explorar as relações de similaridade na seleção entre sete cenários estudados. Os melhores índices propostos foram: índice para redução do percentual de acamamento, índice para redução dos dias para o florescimento e índice para a redução do percentual de ferrugem do colmo. Apenas as linhagens L167 e L 426 foram selecionadas concomitantemente aos índices multivariados. O terceiro estudo, foi realizado no delineamento experimental de blocos casualizados, organizados em esquema fatorial com quatro genótipos de aveia branca e duas épocas de cultivo (2021 e 2022). Os genótipos utilizados foram URS Taura, FAEM Brisasul e FAEM Barbarasul e URNRS22, dispostas em quatro repetições. Foi realizada análise de variância e teste F a 5% de significância. As médias foram comparadas pelo teste Tukey. A matriz de dissimilaridade foi calculada e os índices de seleção multivariados foram usados para selecionar genótipos com melhor desempenho agronômico. A cultivar candidata URNRS22 apresentou resposta superior para peso de panícula, número de grãos por panícula, peso de mil grãos e rendimento de grãos. Por fim no quarto estudo, avaliou-se nove genótipos de aveia branca em 11 ambientes durante cinco anos agrícolas, totalizando 22 ambientes. O delineamento experimental utilizado foi de blocos casualizados, dispostos em quatro repetições. Utilizou-se o método baseado na Máxima Verossimilhança Restrita. Posteriormente o melhor preditor linear não viesado, afim de obter a classificação dos genótipos de aveia branca. O modelo GGE foi utilizado com o intuito de reproduzir inferências sobre o desempenho dos genótipos e ambientes. Baseado no melhor preditor linear não viesado os genótipos IPR Artêmis, URS Taura, URS Poente, URS Altanera e URS Olada apresentam alto rendimento de grãos. Perante aos ambientes estudados, Três Passos- RS e Ijuí- RS potencializam o rendimento de grãos de aveia branca em sistema orgânico. Os genótipos URS Poente, URS Olada e URS Altanera caracterizam-se como ideais, com desempenho superior em Palotina- PR, Três Passos - RS e Entre Rios do Oeste- PR.