Correlation between productivity components and yield of cultivars in different harvests

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v13i12.47898

Keywords:

Productivity; Water stress; Productivity components.

Abstract

Current information on the performance of cultivars available on a regional scale is scarce and of fundamental importance for the various segments of the soybean production chain. The objective of this work is to present the productivity of different soybean cultivars in the 2021/22 and 2022/23 harvests in the Celeiro region of the State of Rio Grande do Sul and evaluate which productivity component had the highest correlation with productivity in these harvests. The following evaluations were carried out: Productivity, Number of Vegetables and Number of Grains per plant, Weight of a Thousand Grains and Plant Population. For statistical analysis, the Scott-Knott test was used, using the SASM-AGRI program. For correlation tests between components and productivity, Pearson correlation was used. In the 2021/22 harvest, the cultivars DM 64i63, NS 6601, CZ 16B17 and COMPACTA stood out from the others, while in the 2022/23 harvest, the CROMO and C2600 cultivars were the cultivars with the best productive performance. Regarding productivity components, the highest correlations were for the Number of Vegetables per Plant for the 2021/22 harvest and Weight of Thousand Grains for the 2022/23 harvest.

References

Adams, M. W., & Grafius, J. E. (1970). Yield component compensation – Alternative interpretations. Crop Science, 11, 33-35.

Bisinotto, F. F. (2013). Correlações entre caracteres como critério de seleção indireta, adaptabilidade e estabilidade em genótipos de soja (Dissertação de Mestrado). Instituto de Ciências Agrárias, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia.

Brasil. (2009). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Secretaria Nacional de Defesa Agropecuária. (2009). Regras para análise de sementes. Brasília: MAPA/ACS.

Canteri, M. G., Althaus, R. A., Virgens Filho, J. S., Giglioti, E. A., & Godoy, C. V. (2001). SASM-Agri: sistema para análise e separação de médias em experimentos agrícolas pelos métodos Scott-Knott, Tukey e Duncan. Revista Brasileira de Agrocomputação, 1(2), 18-24.

Carvalho, C. G. P., Arias, C. A. A., Toledo, J. F. F., Oliveira, M. F., & Vello, N. A. (2002). Correlação e análise de trilha em linhagens de soja semeadas em diferentes épocas. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 37(3), 311-320.

Carvalho, I. R. (2024). Seleção baseada no ideótipo agronômico: componentes do rendimento da soja.

https://elevagro.com/blog/selecao-baseada-no-ideotipo-agronomico-componentes-do-rendimento-da-soja/

Casagrande, E. C., Farias, J. R. B., Neumaier, N. O. R. M. A. N., Oya, T., Pedroso, J., Martins, P. K., & Nepomuceno, A. L. (2001). Expressão gênica diferencial durante déficit hídrico em soja. Revista Brasileira de Fisiologia Vegetal, 13, 168-184.

Conab - Companhia Nacional de Abastecimento. (2023). Acompanhamento da safra brasileira de grãos: safra 2022/23, sexto levantamento. Brasília, DF: Companhia Nacional de Abastecimento. https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/graos/boletim-da-safra-de-graos

Conab - Companhia Nacional de Abastecimento. (2024). Acompanhamento da safra brasileira de grãos: safra 2023/24, quarto levantamento. Brasília, DF: Conab. https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/graos/boletim-da-safra-de-graos

Dalchiavon, F. C., & Carvalho, P., M. (2012). Correlação linear e espacial dos componentes de produção e produtividade da soja. Ciências Agrárias, 33(2), 541-552.

Embrapa. (2002). Exigências climáticas. In Tecnologias de produção de soja – Paraná – 2003 (Cap. 1, pp. 28-30). Londrina: Embrapa Soja. (Sistemas de Produção, 2).

Gil, A. C. (2017). Como elaborar projetos de pesquisa. 6ed. Atlas.

Meotti, G. V., Benin, G., Silva, R. R., Beche, E., & Munaro, L. B. (2012). Épocas de semeadura e desempenho agronômico de cultivares de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 47, 14-21.

Ministério da Agricultura e Pecuária. (2023). Zoneamento agrícola de risco climático para a soja é atualizado no Brasil.

https://www.gov.br/agricultura/pt-br/assuntos/noticias/zoneamento-agricola-de-risco-climatico-para-soja-e-atualizado-no-brasil

Moreno, J. A. (1961). Clima do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Secretaria de Agricultura, Diretoria de Terras e Colonização, Seção de Geografia.

Neumaier, N., Nepomuceno, A. L., Farias, J. R. B., & Oya, T. (2000). Estresses de ordem ecofisiológica. Estresses em soja. Passo Fundo: Embrapa Trigo, 254.

Nogueira, A. P. O., Sediyama, T., Sousa, L. B., Hamawaki, O. T., Cruz, C. D., Pereira, D. G., & Matsuo, É. (2012). Path analysis and correlations among traits in soybean grown in two dates sowing. Bioscience Journal, 28(6).

Pandey, J. P., & Torrie, J. H. (1973). Path coefficient analysis of seed yield components in soybeans (Glycine max (L.) Merr.) 1. Crop Science, 13(5), 505-507.

Pereira A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [free e-book]. Santa Maria/RS. Ed. UAB/NTE/UFSM.

Perini, L. J., Fonseca Júnior, N. da S., Destro, D., & Prete, C. E. C. (2012). Componentes da produção em cultivares de soja com crescimento determinado e indeterminado. Ciências Agrárias, 33(6Supl1), 2531–2544. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2012v33n6Supl1p2531

Ritchie, S. W., et al. (1994). How a soybean plant develops. Iowa State University of Science and Technology, Cooperative Extension Service. (Special Report, 53).

Santos, H. G., et al. (2013). Sistema brasileiro de classificação de solos (3ª ed. rev. e ampl.). Brasília: Embrapa.

Sentelhas, P. C., Battisti, R., Câmara, G. M. D. S., Farias, J. R. B., Hampf, A. C., & Nendel, C. (2015). The soybean yield gap in Brazil–magnitude, causes and possible solutions for sustainable production. The journal of agricultural science, 153(8), 1394-1411.

Taware, S. P., Halvankar, G. B., Raut, V. M., & Patil, V. P. (1997). Variability, correlation and path analysis in soybean hybrids. Soybean Genetics Newsletter, 24, 96-98.

Tian, Z., et al. (2010). Artificial selection for determinate growth habit in soybean. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(19), 8563-8568. https://doi.org/10.1073/pnas.1000088107.

Zanon, A. J., Silva, M. R., Tagliapietra, E. L., Cera, J. C., Bexaira, K. P., Richter, G. L., Duarte, A. J. Jr., Rocha, T. S. M., Weber, P. S., Streck, M. A. (2018). Ecofisiologia da soja: visando altas produtividades. Santa Maria: Ed. 1.

Zanon, A. J., Streck, N. A., & Grassini, P. (2016). Climate and management factors influence soybean yield potential in a subtropical environment. Agronomy Journal, 108, 1447-1454.

Published

29/12/2024

How to Cite

BANDEIRA, A. T. .; ROSA, H. T. .; PORAZZI, L. F. B. . Correlation between productivity components and yield of cultivars in different harvests. Research, Society and Development, [S. l.], v. 13, n. 12, p. e222131247898, 2024. DOI: 10.33448/rsd-v13i12.47898. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/47898. Acesso em: 5 jan. 2025.

Issue

Section

Agrarian and Biological Sciences