3.2.1 Rendimiento corregido por %MG

En general se observaron rendimientos promedios similares entre las localidades, en torno a los 2000 kg/ha. La localidad con mayor variación de rendimientos fue Colonia Dolores mientras que en Margarita los renidmientos fueron menos variables pero con niveles por debajo de 1000 kg/ha. Por otro lado, las parcelas con checks mostraron rendimientos en torno al rendimiento promedio de la localidad.

3.2.2 Materia grasa (%MG)

En cuanto a la Materia Grasa, la tendencia fue similar a los rendimientos pero con niveles de variabilidad similares. Los contenidos de MG oscilaron en torno al 55%, siendo Margarita la de menor promedio (~ 50%).

3.3.1 Rendimiento corregido

En general todos los genotipos presentaron rendimientos medios entre 1300 y 2100 kg ha^-1, con los genotipos como NK 3969 CL y ADV 5505 CL superando dicho rendimiento superior. La amplitud de las barras de cada material representan las diferencias de variabilidad entre ambientes, en este caso dominada por los bajos rendimientos de la localidad Margarita.

3.3.2 Materia grasa (%MG)

En cuanto al contenido promedio de %MG varió, los promedios de cada genotipo variaron entre ente 50 y 57%, siendo NK 3969 CL y NS 1113 CL los que superaron dicho valor. En varios casos se observan variaciones de 5 puntos de MG o más entre las localidades.

3.4.1 Redimientos ajustados 42% MG

El nivel de variabilidad de los genotipos a través de los ambientes mostró valores altos (> 30%) en los datos expresados en rendimiento absoluto corregido por 42% de MG. Aproximadamente el 50% de los genotipos tuvo CV de rendimiento entre 38 y 43%. Estos nivels de variación están explicados en mayor parte por los bajos rendimientos obtenidos en la localidad Margarita en relación al resto. Al considerar los valores relativos, la variabilidad se reduce (el 50% de los híbridos pasa a tener CV entre 9 y 18%), ya que se remueve en parte el efecto de la variación entre localidades.

A excepción de NS 3969 CL y NS 1113 CL que se ubicaron entre los primeros 5 a nivel global y en la mayoría de los ambientes, el resto mostró cambios en la posición dentro de cada localidad. Por ejemplo, NS 1109 CL estuvo entre los primeros en 4 localidades pero rendimiento 20% inferior en Margarita.

3.4.2 Materia grasa (%MG)

La variación de los contenidos de MG entre ambientes y entre híbridos fue baja (CV 1-5%). En este caso los materiales NK 3969 CL y NS 1113 CL mostraron contenidos en torno al 7% superior la promedio, y bastante consistentes a traves de las localidades.

3.4.3 Gráfico

La Figura 3.5 presenta la relación entre los rendimientos medios (corregido por MG 42%) expresados en valores relativos y la estabilidad (indicada por el CV) de los genotipos a través de las localidades incluidas en la red durante la campaña 2022/23.

Tomando el rendimiento y CV medios de la red (líneas punteadas), se observa que los genotipos con altos rendimientos promedio mostraron una variabilidad en torno al 5-15%. De los dos materiales con rendimientos relativos más altos (~122), se destaca la baja variabilidad de NK 3969 CL, inferior al promedio de variación de los materiales evaluados. En cambio MG 360 y NS 1113 CL presentaron rendiminetos 15% superiores al promedio general y CV entre 15 y 20%.

3.6.1 Campaña actual

Las diferencias de los rendimientos medios de cada localidad resumen la heterogeneidad de condiciones ambientales a las cuales fueron sometidos los genotipos evaluados. Utilizando esta información se construye un índice ambiental (IA) que se utiliza para modelar la interacción genotipo x ambiente a partir de rendimientos de cada genotipo y ambiente. En la Tabla 3.7 se presenta la tabla de ANOVA del modelo.

Según este análisis, no se detecta interacción significativa entre los materiales evaluados y el índice ambiental (p = 0.41). Esto implica que las diferencias de sensibilidad observadas no resultaron en variaciones significativas de las pendientes de la relación IA y rendimiento en el rango de valores de IA explorados.

En la Figura 3.6 se presentan las gráficas correspondientes a las normas de reacción a los cambios del IA en relación a la respuesta promedio (recta 1:1).

Gráficos interactivos: se puede hacer zoom o mostrar/ocultar los grupos de datos haciendo doble-click en la leyenda. Por defecto se muestra el primer genotipo, pero haciendo click o doble-click sobre los nombres de los genotipos se pueden agregar/remover rectas para comparar.

Las pendientes (\(\beta\)) de las rectas (línea sólida de color) representan la sensibilidad de cada genotipo a la calidad del ambiente caracterizada por el rendimiento medio de la localidad. La sensibilidad promedio (línea punteada) representa la respuesta general de todos los genotipos. Para un genotipo cualquiera, si el valor de la pendiente es \(\beta_i > 1\), el genotipo en cuestión tiene mayor sensibilidad a los cambios de calidad del ambiente (a mayor calidad ambiental, mayor rendimiento, y vice versa). En cambio si \(\beta_i < 1\), entonces el genotipo es menos sensible y tendría mejores respuestas en ambientes malos y respuestas inferiores al promedio en ambientes buenos. Las diferencias entre las pendientes de los distintos genotipos representa la interacción GA.

A modo descriptivo los valores estimados de los \(\beta\) para algunos genotipos, como por ejemplo NUSOL 4180 CL, y NS 1109 CL mostraron pendientes positivas 25% mayores al promedio general. En el otro extremo, ARGENSOL 78 CL, ZT 74L68CL, y HS PIRAYU CL fueron los materiales con menor sensibilidad (pendientes 25% menores a 1). No obstante, sólo en los materiales ARGENSOL 78 CL y NS 1109 CL dichas pendientes fueron estadísticamente distintas de la recta 1:1.

El siguiente gráfico muestra la relación entre las pendientes estimadas y los rendimientos medios de cada genotipo.

Se observa que entre los materiales con mayor rendimiento promedio, los valores de sensibilidad fueron consistentemente superiores a 1, indicando mayor sensibilidad.

3.6.2 Últimas tres campañas

Al considerar los ambientes evaluados en las últimas 3 campañas (combinacion localidad x campaña), sólo 7 genotipos estuvieron presentes en los 15 ambientes explorados en las últimas 3 campañas. En la Tabla 3.8 se presenta la tabla de ANOVA del modelo de regresión de la media ajustado.

Según este análisis se detecta interacción significativa entre los materiales evaluados y el índice ambiental (p < 0.0001). Esto implica que al menos uno de los genitipos mostró una norma de reacción con pendiente distinta de 1, es decir, sensibilidad diferente al promedio. La Table 3.9 muestra los valores de pendiente estimados.

Según la tabla anterior se observa que los materiales SYN 3939 CL y SYN 3970 CL tuvieron un valor de sensibilidad significativamente superior la norma general (recta 1:1). Por el otro lado, ADV 5505 CL y CACIQUE 320 CL, se caracterizaron por tener mayor estabilidad, con valores de sensibilidad en torno a 0.75.

En la Figura 3.8 se presentan las gráficas correspondientes a las normas de reacción a los cambios del IA en relación a la respuesta promedio (recta 1:1). Por defecto se muestra el primer genotipo, pero haciendo click o doble-click sobre los nombres de los genotipos se pueden agregar/remover rectas para comparar.

Según el gráfico anterior se observa la menor pendiente de ADV 5505 CL y mayor pendiente de SYN 3970 CL. En este caso, estos materiales se diferencian en su respuesta a los ambientes de mayor potencial. En ambientes de bajo potencial, el material ADV 5505 CL presentó rendimientos mayores, mientras que para ambientes de mayor potencial fue superado por SYN 3970 CL. También se observa un mayor rendimiento medio y sensibilidad de SYN 3939 CL. En este caso, el rendimiento es superior al promedio general (linea punteada) en todo el rango de ambientes explorados, a su vez, aumenta a mayor calidad del ambiente.