O milho de segunda safra, também conhecido como milho safrinha, é definido como aquele semeado entre os meses de janeiro e março. Esta modalidade de cultivo atingiu no ano agrícola de 2013/2014 uma área plantada de 9,18 milhões de hectares, superior a área cultivada com milho primeira safra, que no mesmo período foi de 6,61 milhões de hectares. Na segunda safra, há alto risco de instabilidades climáticas, principalmente em decorrência de baixas temperaturas, geadas, má distribuição de chuvas e redução do fotoperíodo. Todos estes fatores prejudicam a atividade fotossintética do milho, reduzindo sua produtividade. No entanto, dada a importância deste cultivo, empresas públicas, privadas e universidades vêm buscando incrementar a produtividade e a estabilidade. Para isso, alguns caracteres são especialmente preconizados. Devido ao alto risco de perda por adversidades ambientais, muitos produtores investem pouco em adubação, principalmente adubação nitrogenada. Neste contexto, o desenvolvimento de plantas mais eficientes no uso e, ou, tolerantes ao estresse por nitrogênio, resultaria em maior segurança para o produtor. Não obstante, a precocidade tem elevada importância, já que materiais precoces reduzem o risco de perdas neste período. No entanto, a mesma deve estar sempre associada a alta produtividade. Assim, para a seleção simultânea destes caracteres, pode-se lançar mão de índices per se de resposta das plantas ao estresse, análises gráficas e, ou, índices de seleção simultânea. Adicionalmente, os valores genotípicos das linhagens para essas características, além de serem preditos via REML/BLUP single-trait (análise univariada), também podem ser preditos via REML/BLUP multi-trait (análise multivariada). Dessa forma, os valores genotípicos são corrigidos pela covariância existente entre os caracteres. Assim, o objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de seleção simultânea para eficiência no uso e tolerância ao estresse por nitrogênio, além de plantas precoces e produtivas. Para isto, linhagens de milho tropical foram cultivadas e avaliadas para estes caracteres. Foram então simulados diversos cenários de seleção simultânea. A partir destes resultados, observou-se que o índice per se de resposta das plantas ao estresse Média Harmônica da Performance Relativa (MHPR) foi o mais eficiente na seleção de plantas eficientes no uso e tolerantes ao estresse por nitrogênio. Isto ocorreu devido a forte correlação desfavorável entre os índices que estimam a eficiência e a tolerância, além da superioridade e em acurácia, herdabilidade e ganhos com a seleção deste índice per se. Já para a seleção simultânea da produtividade e precocidade, o índice Aditivo de seleção simultânea, utilizando os valores genotípicos preditos via REML/BLUP single-trait se mostrou o mais eficiente, já que obteve ganhos satisfatórios em todos os caracteres e há a possibilidade de modular, de forma mais satisfatória, os ganhos em cada caractere. Conclui-se que a seleção simultânea tanto para eficiência no uso e tolerância ao estresse por nitrogênio, quanto para produtividade e precocidade são possíveis. Além disso, a escolha do melhor método de seleção simultânea depende da magnitude e do sentido da correlação entre os caracteres. / Second growing season maize, also known as winter maize, is the maize sowed in Brazil between January and March. This growing modality reached 9.18 million hectares in 2013/2014, higher than the area cultivated in first growing season that was 6.61 million hectares in the same period. In the second season, there is a high risk of climate instabilities, mainly due to low temperatures, frost, poor rainfall distribution and reduction of photoperiod. All these factors harm photosynthetic activity, reducing the maize yield. However, because of the recent plant area increasing, public, private companies and universities have sought increased yield and stability of the second growing season maize. For this, some traits are mainly in the selection process. With the high risk of yield loses due to environmental adversities, many farmers have done little investment in fertilizers, especially nitrogen fertilization. In this context, the development of plants that are nitrogen use efficient and nitrogen stress tolerant could result in a safer activity for the farmers. In addition, the earliness is highly important, since early materials reduce the risk of losses during this period. However, the earliness must always be associated with a high yield. This way, simultaneous selection of these traits can be made by per se responses indexes of stressed plants, graphical analysis and simultaneous selection indexes. Additionally, the genotypic values of the genotypes for the traits can be predicted not only by REML/BLUP single-trait (univariate analysis), but also by REML/BLUP multi-trait (multivariate analysis). In the second, the genotypic values are adjusted considering the covariance between the traits. This way, the objective of this study was to investigate the possibility of simultaneous selection for nitrogen use efficiency and nitrogen stress tolerance, as well as early and high yielding plants. For this, tropical maize lines were grown and evaluate. By these data, it was simulated several simultaneous selection sets. It was observed that Harmonic Mean of the Relative Performance (HMRP) is the most efficient in the selection for nitrogen use efficient and nitrogen stress tolerance. This probably occurs due to the strong unfavorable correlation between the indexes that estimate the efficiency and the tolerance, as well as the superiority in accuracy, heritability and selections gains of HMRP. In case of simultaneous selection for yield and earliness, the additive simultaneous selection index using the genotypic values predicted by REML/BLUP single-trait proved the most efficient selection, because it got satisfactory gains in all the traits and, this index allows the possibility to modulate the gains in each trait. It was concluded that the simultaneous selection for nitrogen use efficiency and nitrogen stress tolerance, as well as for yield and earliness are possible. Furthermore, the choice of the best simultaneous selection method depends on the magnitude and direction of the correlation between the traits.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-04052016-094154 |
| Date | 03 February 2016 |
| Creators | Mendonça, Leandro de Freitas |
| Contributors | Fritsche Neto, Roberto |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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