Abstract:
In Southern region of Mozambique crop yields are very unpredictable mostly due to high
intra and inter-seasonal and spatial rainfall variability. Assessing yield stability in this region
is crucial for identifying best performing genotypes across the region and best environment
for selection. A study was conducted to assess yield stability of 24 cowpea genotypes to
variable environmental conditions in Southern region of Mozambique. The experiments were
alpha-lattice designs arranged in 4 rows and 6 columns with 4 replications. Detection of
GxE was done using the Residual Maximum Likelihood and its quantification and stability
analysis were performed using GGE biplot from GenStat 15.0. Genotype by environment
interaction was present and it was two times higher than the genotype effect. This GxE was
of cross-over type indicating that genotypes performed differently to the change in
environment. Genotypes IT00K-96, UC-CB46 e IT98K-1105-5 were high yielding and
adapted to all environments. Of the total of environments used to evaluate varieties,
Nhacoongo was both discriminative and representative environment. The environments on
which the genotypes were evaluated were grouped into two mega-environments; the first
mega-environment comprised Nhacoongo and Inharrime, and the second comprised Bilene,
Chimondzo and Ricatla. The study reveled that in Southern Mozambique, yield can be
predicted using genotypes such as IT00K-96, UC-CB46 and IT98K-1105-5. In addition, selection should be conducted at Nhacoongo.
Dans la région sud du Mozambique, les rendements des cultures sont très imprévisibles,
principalement due à la haute intra et inter-saisonnière et à la variabilité spatiale des
précipitations. L’évaluation de la stabilité du rendement dans cette région est cruciale pour
identifier les génotypes les plus performants dans la région et le meilleur environnement
pour la sélection. Une étude a été menée pour évaluer la stabilité du rendement de 24
génotypes de niébé à des conditions environnementales variables dans la région sud du
Mozambique. Les expériences ont été les plans alpha-lattice arrangés en 4 lignes et 6 colonnes
avec 4 répétitions. La détection de GxE a été fait en utilisant le maximum de vraisemblance
résiduelle (MVR) et sa quantification et la stabilité ont été effectuées en utilisant l’analyse GGE biplot de GenStat 15,0. Le génotype par interaction de l’environnement était présent et
il a été deux fois plus élevé que l’effet du génotype. Cette GxE était de type croisé indiquant
que les génotypes réalisés différemment pour le changement de l’environnement. Les
génotypes IT00K-96, UC-CB46 e IT98K-1105-5 avaient un rendement élevé et adapté à
tous les environnements. Sur le total des environnements utilisés pour évaluer les variétés,
Nhacoongo était à la fois discriminatoire et le représentant de l’environnement. Les
environnements sur lesquels les génotypes ont été évalués ont été regroupés en deux mégaenvironnements;
le premier méga-environnement était composé de Nhacoongo et Inharrime,
et le second comprenait Bilene, Chimondzo et Ricatla. L’étude a révélé que dans le sud du
Mozambique, le rendement peut être prédit à l’aide des génotypes tels que IT00K-96 et IL18
et la sélection devrait être effectuée au Nhacoongo.
Language:
English
Date of publication:
2014
Country:
University/affiliation:
Collection:
RUFORUM Conferences and Workshops
Agris Subject Categories:
Additional keywords:
Licence conditions:
Open Access
Access restriction:
Form:
Printed resource
Publisher:
ISSN:
E_ISSN:
Edition:
Extent:
569 - 570
