Influencia de la estructura de varianza-covarianza sobre la evaluación genotípica de amaranto en ensayos multi-ambientales de riego-sequía

Abstract

En los programas de mejoramiento de cultivos las recomendaciones varietales se realizan en función del valor genotípico. El valor genotípico se estima por medio de ensayos comparativos de rendimiento en múltiples ambientes (ECR). En los ECR es común encontrar varianzas-covarianzas heterogéneas debido a diferencias genotípicas y/o ambientales, por lo que los análisis que utilizan modelos lineales tradicionales (ANOVA), raramente ofrecen estimaciones precisas de los rendimientos promedios. En este trabajo exploramos la influencia de la estructura de varianza-covarianza sobre la valoración genotípica de amaranto en ensayos multi-ambientales de riego-sequía. El rendimiento de grano de 11 genotipos de amaranto andino fue evaluado en ensayos pareados de riego-sequía en cuatro localidades de Jujuy. Para cada ensayo (control vs sequía) se siguió un diseño en bloques completos al azar con cuatro repeticiones. Los modelos lineales mixtos propuestos para evaluar el rendimiento de los genotipos correspondieron a tres estructuras de varianza-covarianza (componentes de varianza, simetría compuesta y desestructurada), considerando la falta de restricción a la aleatorización producto del arreglo de los tratamientos en cada localidad e incluyendo o no la heterogeneidad de varianzas por tratamiento (riego). Para la selección del modelo más adecuado se utilizó el criterio de información de Akaike. Además, se evaluó la consistencia en los resultados de las pruebas de comparaciones de medias estimadas por cada modelo. El modelo que consideró varianza-covarianza desestructurada y varianzas distintas para tratamientos resultó el más adecuado en términos del valor AIC. Sin embargo, la diferenciación entre genotipos para el rendimiento en grano fue consistente entre los distintos modelos (valores de índice de consistencia entre 97 y 100%) y las estimaciones BLUE de esos rendimientos promedio fueron muy semejantes entre los modelos (cerca de un 5% de variabilidad).