Modelos mixtos en el análisis de ensayos comparativos de rendimiento multiambientales de una especie perenne

Abstract

Los ensayos multiambientales de mejoramiento genético de la caña de azúcar (Saccharum spp.) son conducidos durante diferentes edades de corte, por tratarse esta de una especie perenne. Las correlaciones temporales entre observaciones registradas en una misma parcela a través de los años, así como también las correlaciones espaciales entre parcelas experimentales vecinas y la condición de heterocedasticidad entre varianzas residuales de cada ambiente, pueden contemplarse en el contexto de los modelos lineales mixtos (MLM). El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de genotipos de caña de azúcar en un ensayo multiambiental bajo el marco teórico de los MLM, que contemplan posibles correlaciones temporales y espaciales entre datos de rendimientos, así como también la posible condición de heterocedasticidad. Se trabajó con ensayos comparativos de rendimiento multiambientales de caña de azúcar durante diferentes edades de corte, analizando el desempeño de 20 genotipos. Los MLM ajustados contemplaron, en la estructura de (co)varianzas de los errores, correlaciones (temporales y/o espaciales) y heterocedasticidades para toneladas de caña por hectárea (TCH) y rendimiento fabril al inicio de cosecha (RFI %). Para TCH, el mejor modelo fue el autorregresivo de orden 1 tridimensional con correlación temporal y espacial, heterocedástico a través de localidades. Para RFI % el modelo autorregresivo de orden 1 heterocedástico, que contempla solamente correlaciones temporales, fue el mejor. Ambos produjeron estimaciones más precisas (menor error estándar) del rendimiento esperado, proporcionando también cambios en el desempeño relativo de los genotipos que se comparan.Multienvironment trials in sugarcane (Saccharum spp.) breeding are conducted through different crop ages, since sugarcane is a perennial crop. The temporal correlation among data recorded for the same plot across different years, as well as the spatial correlations among data from neighboring plots and the condition of heteroscedasticity among residual variances for each environment, can be approached in the context of mixed linear models (MLM). This work aims to compare the performance of sugarcane genotypes in a multienvironment trial under the MLM framework, which contemplates that there may be temporal and spatial correlations among yield data and that the heteroscedasticity condition may apply. Twenty sugarcane genotypes were evaluated in a multienvironmental trial through different crop ages. MLM that take into account correlations (temporal and/or spatial) and heterocedasticity in the structure of (co) variances of errors were adjusted for tons of cane per hectare (TCH) and sucrose content at the beginning of harvest (SC %). For TCH, the best model was the threedimensional first order autoregressive model, with temporal and spatial correlations and heteroscedasticity across locations. In the case of SC %, the heterocedastic first order autoregressive model, which includes only the temporal correlation, was the best. Both models provided more precise estimates (lower standard error) of the expected yield and changes in the relative performance of the compared genotypes.