Adaptación de clones de chopo en el valle del Ebro: análisis retrospectivo de la Red Experimental establecida en la década de los 80 mediante modelos mixtos Jordi Voltas Velasco Universidad de Lleida 24 de septiembre de 2009, Ávila
2/19 Introducción y Antecedentes Red Experimental (PADRÓ, 1992) - Objetivo: caracterizar en diferentes ambientes el comportamiento de clones foráneos. - La Red completa consta de un total de 85 ensayos (150 ha, 41.000 árboles). Material vegetal - En la Red Experimental existen un total de 80 clones representados, procedentes de las hibridaciones de las secciones Turanga (P. euphratica), Leuce (P. alba y P. tremula),aigeiros (P. nigra y P. deltoides), Tacamahaca (P. trichocarpa). Desequilibrio experimental - En la Red Experimental no existe ningún clon presente en todos los ensayos.
3/19 Modelos de estabilidad genotípica - La diversidad agroclimática en ensayos multiambiente predispone a la presencia de diferencias en estabilidad genotípica. Definiciones: En sentido biológico (equivalente a homeostasis): el comportamiento genotípico se mantiene constante independientemente del ambiente. En sentido agronómico: el comportamiento genotípico se encuentra condicionado por la potencialidad del ambiente. - En este estudio se define estabilidad genotípica como la presencia de uniformidad de comportamiento (ranking) en un genotipo determinado evaluado en un conjunto de ambientes de ensayo.
4/19 Objetivos Ampliar el conocimiento del comportamiento adaptativo de diferentes clones foráneos de Populus spp. a las condiciones particulares de la Depresión del Ebro utilizando los datos derivados del estudio de PADRÓ (1992). Caracterizar la estabilidad genotípica de dicho conjunto de clones potencialmente adaptados a la Depresión del Ebro. Ilustrar el uso de modelos mixtos de análisis de la varianza para establecer, de forma retrospectiva, una propuesta de recomendación clonal. Identificar posibles ámbitos geográficos dentro de la zona de estudio donde los clones estudiados presentan patrones homogéneos de adaptación.
5/19 Materiales y Métodos Clonología presente: Alcinde (ALC) B-1M (B1M) Beaupre (BEA) Boelare (BOE) Branagesi (BRA) Campeador (CAM) Canadà Blanco (CBL) Dorskamp (DOR) Eridano (ERI) Flevo (FLE) Guardi (GUA) Hunnegem (HUN) I-114/69 (I114) I-214 (I214) I-262 (I262) I-35/66 (I35) I-45/51 (I45) I-454/40 (I454) I-488 (I488) Luisa Avanzo (LAV) Lux (LUX) MC (MC) Onda (OND) Pinseque (PIN) Raspalje (RAS) San Martino (SMA) Triplo (TRI) Unal (UNA)
6/19 Red experimental completa (85 ensayos) 38 ensayos y 28 clones Max. clones por ensayo = 23 Min. clones por ensayo = 2 Media de clones por ensayo = 7,6 Modelo aditivo de doble entrada Modelos mixtos para estima de parámetros de estabilidad - Finlay & Wilkinson - Estabilidad de Shukla - Eberhart & Russell Modelos mixtos con inclusión de grupos - Finlay & Wilkinson - Estabilidad de Shukla Elección del mejor modelo para cada edad Elección del modelo que mejor se ajusta a todas las edades Incorporación de zonas agroclimáticas al modelo elegido Propuesta de recomendación clonal Estimación del comportamiento medio genotípico Caracterización de la estabilidad genotípica
7/19 Modelos mixtos ajustados Modelo aditivo o de doble entrada ( two-way ANOVA ) Y = m + g + e + i j ge Y m g i e j ge comportamiento del genotipo i en el ambiente j media general del crecimiento diametral efecto medio del genotipo i (factor fo) efecto medio del ambiente j (factor aleatorio) interacción entre el genotipo i y el ambiente j (factor aleatorio)
8/19 Modelos mixtos ajustados Modelo de Finlay & Wilkinson Y = m + g + e + i j ge e j ge = i w j + + l f l>1 l=1 l<1 Media ambiental
9/19 Modelos mixtos ajustados Modelo de Eberhart & Russell Y = g l w + d m + + [d = (Y )] i i j Yˆ (s 2 di ) l>1 l=1 l<1 Media ambiental
10/19 Modelos mixtos utilizados Estabilidad de Shukla ( Stability variance ) Y = m + g + v + f s f(i) = s 2 gu(i)+ s 2 e/k i j Y Y Media ambiental
11/19 ZONA ALTERNATIVA 12
12/19 Resultados y Discusión Análisis descriptivo 40 35 Número de ensayos 30 25 20 15 10 5 0 DBH 1 DBH 2 DBH 3 DBH 4 DBH 5 DBH 6 DBH 7 DBH 8 DBH 9 DBH 10 DBH 11 DBH 12
Análisis del mejor modelo año a año 13/19 Número de parámetros AIC BIC -2 RLL df Χ 2 Probabilidad Modelo simple (doble entrada) 2 1151,5 1154,8 1147,5 54 74,4 0,034 Finlay & Wilkinson 29 1183 1230,5 1125 27 51,9 0,003 Eberhart & Russell 56 1183,1 1273,2 1073,1 - - Estimadores de ajuste (DBH 5 ) Varianza de estabilidad (S.V) 28 1167,1 1214,5 1109,1 28 36 0,143 Número de parámetros AIC BIC -2 RLL df Χ 2 Probabilidad Modelo simple (doble entrada) 2 1151,5 1154,8 1147,5 54 74,4 0,034 Finlay & Wilkinson 29 1183 1230,5 1125 27 51,9 0,003 Estimadores de ajuste con inclusión de grupos (DBH 5 ) F&W (3 grupos) 4 1138,5 1144,9 1130,5 52 57,4 0,281 F&W (5 grupos) 6 1138,3 1148 1126,3 50 53,2 0,352 F&W (8 grupos) 9 1143,2 1157,7 1125,2 47 52,1 0,282 Eberhart & Russell 56 1183,1 1273,2 1073,1 - - Varianza de estabilidad 28 1167,1 1214,5 1109,1 28 36 0,143 S.V. (3 grupos) 4 1128,6 1135,2 1120,6 52 47,5 0,651 S.V. (5 grupos) 6 1124,7 1134,6 1112,7 50 39,6 0,854 S.V. (8 grupos) 9 1127,9 1142,7 1109,9 47 36,8 0,858
14/19 Elección del modelo DBH 1 DBH 2 DBH 3 DBH 4 DBH 5 DBH 6 DBH 7 DBH 8 MODELO F&W 3 grupos F&W 3 grupos F&W 3 grupos S. V. 3 grupos S. V. 5 grupos F&W 3 grupos F&W 3 grupos S. V. 3 grupos
15/19 Agrupamiento de los ensayos según zonas agroclimáticas Factor CLON ZONA Factor CLON ALTERNATIVA 1 Factor CLON ALTERNATIVA 2 Pr > F Pr > F Pr > F DBH 1 Doble entrada 0,7626 0,8567 0,5521 3F&W 0,7197 0,8329 0,3716 DBH 2 Doble entrada 0,3044 0,8223 0,1956 3F&W 0,0993 0,8329 0,1148 DBH 3 Doble entrada 0,2235 0,4558 0,3252 3F&W 0,0706 0,2552 0,2852 DBH 5 Doble entrada 0,0883 0,4780 0,0475 3F&W 0,0271 0,2897 0,0432 DBH 6 Doble entrada 0,5618 0,1587 0,9787 3F&W 0,4327 0,0938 0,9846 DBH 7 Doble entrada 0,7147 0,5198 0,6964 3F&W 0,5734 0,4079 0,6380
16/19 Crecimientos diametrales clonales Ranking 30 25 20 15 10 5 0 DBH1 DBH2 DBH3 DBH5 DBH6 DBH7 Crecimientos LAV TRI GUA MC I454 SMA I114 B1M I35 I214 CAM FLE BRA CBL DOR LUX OND I488 I45 I262 ALC UNA BEA RAS PIN HUN BOE ERI
17/19 Comparación de los comportamientos respecto I-214 DBH 5 Grupo λ 1 Grupo λ 2 Grupo λ 3 Menos productivo que I-214 I-488, I-262, OND Igual de productivo que I-214 - PIN, LUX, ERI, BEA, BRA, UNA, FLE, I-45/51 I-114, I-35/66, TRI, DOR, GUA, I-454, MC CAM, ALC, HUN, CBL, RAS, BOE B-1M, SMA Más productivo que I-214 - LAV - Comparación de los comportamientos respecto Luisa Avanzo DBH 5 Grupo λ 1 Grupo λ 2 Grupo λ 3 Menos productivo que LAV I-488, I-262, OND Igual de productivo que LAV - PIN, LUX, MC, ERI, FLE, BEA, BRA, UNA, I-214, I-35/66, DOR, I-45/51 TRI, GUA, I-114, I-454 CAM, ALC, CBL, RAS, BOE, HUN, B-1M SMA
18/19 Conclusiones 1) El modelo mixto que mejor se ajusta a los datos de PADRÓ (1992) es el modelo de Finlay-Wilkinson realizando tres agrupaciones de genotipos según sus reactividades (λ) frente a una mejora de la calidad de estación. 2) El clon más recomendable en términos de crecimiento, de forma general en el ámbito geográfico de la Red Experimental, es Luisa Avanzo. Otros clones destacables son los clones San Martino, Triplo, Guardi, I-114 y I-454/40. 3) Los clones evaluados, sujetos a interacción genotipo-ambiente, presentan patrones de crecimiento diferenciales aunque independientes de los ámbitos geográficos descritos en la Red.
Agradecimientos. Al Dr. Antonio Padró por la disponibilidad pública de los datos de la Red Experimental Contacto: jaumedmon@gmail.com