Stability analysis of safflower (Carthamus tinctorius L.) lines adaptability in dryland conditions in Iran | Análisis de estabilidad de la adaptabilidad de líneas de cártamo (Carthamus tinctorius L.) a condiciones de secano en Irán

Resumen

Spatial variability is inherent in all field trials. The selection efficiency of the most desirable safflower genotypes can be improved by identifying the underlying spatial patterns in field trials and by incorporating these into the statistical analysis. The main objective of this study was to evaluate the grain yield stability of 25 safflower lines after adjustment for spatial variability across a series of simple lattice designed trials at five research stations over a three years period. There was spatial variability in 50% of the trials. For most of the environments tested in this study, the use of complete blocks to account for variability was more efficient than incomplete blocks. Three types of spatial analysis were effective in accounting for variability: 1) randomized complete block design with first order auto-correlated errors along rows, 2) lattice
design with correlated errors along rows as well as columns and 3) randomized complete block design with first order autocorrelated errors in plots along rows and along columns. Two genotypes (287 and 79-299) had the best stability, using the environmental coefficient of variation. However, these were also amongst those with the lowest yields. Yet, when the regression coefficient (b) on the basis of best linear unbiased estimates of grain yield was used, genotypes 367 and PI250596 were the most stable. It is recommended that first a best model be identified to describe the spatial variation in data, followed by evaluation of the genotypes based on that model.
Key words: Carthamus tinctorius, genotype x environment interaction, spatial analysis.

RESUMEN
La variabilidad espacial es inherente en todos los ensayos de campo. La eficiencia de la selección de los genotipos más deseables del cártamo puede mejorarse identificando los patrones espaciales subyacentes en los ensayos de campo e incorporando éstos en el análisis estadístico. El objetivo principal de este estudio fue evaluar la estabilidad del rendimiento de semillas de 25 líneas de cártamo después del ajuste de la variabilidad espacial a través de una serie de ensayos diseñados en un láttice simple en cinco estaciones de investigación en un período de tres años. Hubo una variabilidad espacial en el 50% de los ensayos. Para la mayoría de los ambientes evaluados en este estudio, el uso de bloques completos para explicar la variabilidad fue más eficiente que los bloques incompletos. Tres tipos de análisis espacial fueron efectivos para explicar
la variabilidad: 1) diseño de bloques completos al azar con errores de primer orden autocorrelacionados a lo largo de las hileras, 2) diseño de láttice con errores correlacionados a lo largo de las hileras así como de las columnas y 3) diseños de bloques completos al azar con errores de primer orden autocorrelacionados a lo largo de las hileras y de las columnas. Dos
genotipos (287 y 79-299) tuvieron la mejor estabilidad, usando el coeficiente de variación ambiental. Sin embargo, éstos estuvieron también entre aquellos con los rendimientos más bajos. Aún, cuando se usó el coeficiente de regresión (b) basado en las mejores estimaciones lineales no sesgadas del rendimiento de semillas, los genotipos 367 y PI250596 fueron los más estables. Se recomienda que primero se identifique el mejor modelo para describir la variación espacial en los datos, seguido por la evaluación de los genotipos basada en ese modelo.
Palabras clave: Carthamus tinctorius, interacción genotipo x ambiente, análisis espacial.