Resumen de Análisis de la interacción genotipo - ambiente para rendimiento de maíz en la región maicera del estado Yaracuy, Venezuela

Gleenys Alejos, Pedro Monasterio, Ramón Rea Suárez

• español

  El objetivo de este trabajo fue evaluar la adaptabilidad y estabilidad del rendimiento de granos de 16 híbridos de maíz, Zea mays L., blancos usando el modelo de efectos principales aditivos e interacción multiplicativa (AMMI). Los ensayos fueron conducidos en seis ambientes durante el período 2000-2001 en el estado Yaracuy, Venezuela. Se utilizó un diseño experimental de bloques al azar con cuatro (4) repeticiones. La parcela experimental fue de dos surcos de 5 m de largo x 0,70 m de ancho y 0,20 m entre plantas. El ambiente, genotipo y la interacción genotipo x ambiente explicaron el 36%, 22% y 42% del total de la suma de cuadrado, respectivamente. Los dos primeros componentes principales (CP) del análisis del modelo AMMI fueron significantes (P<0,001), explicando un 37% y 27% de la suma de cuadrado de la interacción. Los híbridos Himeca-2020 y X-1409 BW mostraron ser de buen rendimiento y estable para todos los ambientes. El ambiente más eficiente en discriminar los genotipos fue Yaritagua 2001. El modelo AMMI fue una herramienta útil para identificar genotipos de maíces de altos rendimientos y con adaptabilidad específica y amplia.

• English

  The objective of this work was to evaluate adaptability and grain yield stability of 16 maize, Zeas mays L., genotypes using the additive main effects and multiplicative interaction model (AMMI). Trials were carried out at six environments during the period from 2000 to 2001 in Yaracuy State, Venezuela. An experimental random block design with four replicates was used. Each experimental unit consisted of two 5 m-rows (0.70 m between rows and 0.20 m between plants). The environment (E), Genotype (G) and G x E interaction explained 36%, 22% and 42% of the total sum of squares, respectively. The first two principal components of the analysis were significant (P<0,001), explaining 37% and 27% of the interaction sum of squares. Hybrids Himeca - 2020 and X-1409 BW showed good and stable yields in all environments. The most efficient environment in the discrimination of genotypes was Yaritagua 2001. It was possible to identify superior maize genotypes selected with specific or wide adaptation by using the AMMI model.