Seleção em progênies de Pinus caribaea var. hondurensis Morelet para a Região de Prata, MG

Abstract

Resumo: Seleção genética é a principal etapa de um programa de melhoramento de espécies florestais. No entanto, para atingir essa fase, é necessário instalar, avaliar e analisar testes genéticos. Os testes genéticos de espécies florestais são realizados por longos períodos e ocupam grandes áreas e, por isso, representam alguns problemas para os melhoristas. Assim, o objetivo deste trabalho foi definir estratégias de seleção genética para o avanço da geração de plantios seminais e clonais. A análise quantitativa dos caracteres de crescimento foi realizada usando dados de um teste de progênies desbastado. O teste de progênies analisado é composto por híbridos intraespecíficos de Pinus caribaea var. hondurensis, plantado em 2006, no município de Prata, MG. A área está localizada no Bioma Cerrado, que é caracterizado por solos ácidos e de baixa fertilidade e, inverno seco. O teste de progênies foi implantado em delineamento de blocos completos casualizados, com 79 famílias de irmãos completos, com 15 repetições e uma planta por parcela. Os desbastes foram realizados aos seis e oito anos de idade, permanecendo no teste 615 indivíduos de 44 famílias. Para análise estatística foram coletados dados de diâmetro à altura do peito (DAP) em cm, altura total (H) em m e volume em dm³, das árvores com idades de três, quatro, cinco, seis, sete, oito e 11 anos. Os componentes de variância foram estimados por meio do Restricted Maximum Likelihood Method (REML), que foram obtidos por meio do algoritmo de Expectativa-Maximização (EM), utilizando o software R (R Development Core Team, 2019), com a função reml90 do pacote BreedR. No primeiro capítulo, os modelos de análise foram comparados no teste de progênies desbastado. Foram testados o modelo misto convencional de blocos casualizados e modelos que incluem efeitos espaciais e de competição. Estes últimos apresentaram desempenhos superiores ao modelo tradicional misto de blocos casualizados, demonstrando a grande importância da utilização de modelos que contemplem os efeitos da heterogeneidade ambiental e da competição. No segundo capítulo, verificou-se a viabilidade da seleção precoce e o estabelecimento de uma estratégia de seleção. O volume pode ser utilizado na seleção genética, quando o objetivo é selecionar indivíduos com melhor crescimento, pois apresentou forte e significativa correlação com DAP. Esta variável pode ser usada aos cinco anos de idade para seleção precoce. Para a estratégia de produção de sementes, a intensidade de seleção de 30% equilibra os ganhos genéticos e o tamanho efetivo da população. O terceiro capítulo propõe uma estratégia de seleção de clones, utilizando modelos espaciais e de competição. Efeitos não aditivos foram predominantes no controle genético das variáveis analisadas em todas as idades. Há pouco efeito de CGC – Capacidade Geral de Combinação. A seleção dos cinco melhores cruzamentos, para a formação de florestas clonais, proporciona ganhos de 12,7 a 29,6% em volume, em relação à média geral do experimento. Com todas as informações obtidas no desenvolvimento desta tese, conclui-se que a seleção genética de cruzamentos controlados, aliada à conservação da variabilidade genética, pode proporcionar grande potencial para a silvicultura clonal de P. caribaea var. hondurensis.

Abstract: Genetic selection is the main step of a forest tree improvement program. However, to achieve this stage, it is necessary set up, evaluate and analyze genetic tests. Genetic tests of a forest tree species are carried out for long periods and occupy large areas and, due to this, they represent certain problems to breeders. Thus, the objective of this work is to define genetic selection strategies for generation advancement of seminal and clonal plantations. Quantitative analysis of growth traits were carried out using data of a thinned progeny test. The progeny test analized is composed by intraspecific hybrids of Pinus caribaea var. hondurensis, planted in 2006, at Prata municipality, MG state. The area is located on the Brazilian Cerrado Biome, which is characterized by acid and unfertile soil and dry winter. The progeny test was planted in a randomized complete blocks design, with 79 full-sib families, with 15 replications and one tree plot. Thinnings were performed at six and eight years of age, with 615 individuals of 44 families remaining in the test. For statistical analysis Data of diameter at breast height (DBH) in cm, total height (H) in m and volume in dm³ were collected from the remaining individuals, ages three, four, five, six, seven, eight and 11 years. The variance components were estimated using the Restricted Maximum Likelihood Method (REML), which were obtained using the expectation-maximization (EM) algorithm, using the R software (R Development Core Team, 2019), with the reml90 function of the breedR package. In the first chapter, analysis models were compared in the thinned progeny test. The conventional randomized block mixed model, and models that include spatial and competition effects were tested. These last ones presented better performances than the traditional mixed model of randomized blocks, demonstrating the great importance of using models that include the effects of environmental heterogeneity and competition. In the second chapter, the feasibility of early selection was verified, and the establishment of a selection strategy. The variable volume can be used in genetic selection, when the objective is to select individuals with better growth, as it presented a strong and significant correlation with the DBH. This variable can be used at age five Years for early selection. For seed production strategy, the selection intensity of 30% balances genetic gains and effective population size. The third chapter proposes a strategy for clone selection, using spatial and competition models. Non-additive effects were predominant in the genetic control of the variables analyzed at all ages. There is little effect of CGC - General Combination Ability. The selection of the five best crosses, for the formation of clonal forests, provides gains of 12.7 to 29.6% in volume. With all the information obtained in the development of this thesis, it is concluded that the genetic selection of controlled crosses, combined with the conservation of genetic variability, can provide great potential for clonal silviculture of P. caribaea var. hondurensis.