Microsoft Word - 6-rev_940_A.doc Original Article Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 717 AVALIAÇÃO DA PRODUTIVIDADE DE TRIGO (Triticum aestivum L.) DE SEQUEIRO EM MINAS GERAIS EVALUATED OF WHEAT (Triticum aestivum L.) PRODUCTIVITY IN RAINFED CONDITIONS IN MINAS GERAIS STATE Maurício Antônio de Oliveira COELHO1; Aurinelza Batista Teixeira CONDÉ2; Celso Hideto YAMANAKA3; Hércules Renato CORTE4 1. Pesquisador, Doutor, U.R. EPAMIG TP - Fazenda Experimental de Sertãozinho - FEST, Patos de Minas, MG, Brasil. mauricio@epamig.br; 2. Pesquisadora, Doutora, U.R. EPAMIG TP - FEST, Patos de Minas, MG, Brasil. aurinelza@epamig.br ; 3. Engenheiro Agrônomo, COOPADAP, São Gotardo, MG, Brasil; 4. Engenheiro Agrônomo, COOPADAP, São Gotardo, MG, Brasil. RESUMO: A seca pode ser considerada como o principal estresse ambiental afetando diretamente a produtividade das culturas em todo o mundo. Para expandir o cultivo do trigo para áreas em condições deste estresse, se faz necessário que os programas de melhoramento direcionem suas linhas de pesquisas para essa realidade. O objetivo deste trabalho foi avaliar os componentes da interação genótipo x ambiente e a produtividade em onze genótipos de T. aestivum L., em condição de sequeiro, em dois locais do Estado de Minas Gerais (Rio Paranaíba e Patos de Minas), durante dois anos (2007 e 2008). O delineamento estatístico utilizado foi o de blocos ao acaso, com onze tratamentos e quatro repetições, nos anos agrícolas de 2007 e 2008. Há participação dos efeitos de locais e safra agrícola na expressão dos genótipos. A porcentagem da interação de natureza complexa é maior que a de natureza simples na maioria dos ambientes. Os genótipos EP 011106, IAC 289-L4 e IAC 350 estiveram entre os mais produtivos em todos os ambientes demonstrando seu potencial como opção de cultivo de sequeiro. PALAVRAS-CHAVE: Seca. Estresse. Interação Genótipo x Ambiente. INTRODUÇÃO Devido a fatores culturais e bioclimáticos, durante muitos anos o cultivo de trigo se restringiu à região Sul do Brasil. No entanto, a região do Brasil Central constitui uma ótima alternativa para a expansão da produção tritícola, tanto em condições de sequeiro como com irrigação, desde que atendidas certas premissas, principalmente em termos de limites mínimos de altitude, época de semeadura e cultivares a serem utilizadas, pois existem duas estações climáticas bem definidas. Nesta região existe a possibilidade de colheita em períodos de quase ausência de pluviosidade, o que proporciona a obtenção de um produto de alta qualidade, cujo peso hectolítrico médio é maior que 80 kg/hL. A diversidade de áreas de cultivo constitui uma solução para diminuir a variação na produção total de trigo decorrente de adversidades climáticas (CARGNIN et al., 2006), além de ser uma opção de sucessão às culturas de verão, como a soja, o milho e o feijão “das águas”, muito cultivadas na Região do Brasil Central. A seca pode ser considerada como o principal estresse ambiental afetando diretamente a produção das culturas em todo o mundo, em especial nas regiões tropicais. O termo “seca” significa um período sem precipitação apreciável durante o qual o conteúdo de água no solo é reduzido, de forma que as plantas sofrem com a disponibilidade insuficiente de água. Para expandir o cultivo do trigo para áreas em condições deste estresse, se faz necessário que os programas de melhoramento direcionem suas linhas de pesquisas para essa realidade (ZAIDI et al., 2004; CECCARELLI; GRANDO, 1989). Felicio et al. (1993) avaliaram o comportamento agronômico de cultivares de trigo, no Estado de São Paulo, em condições de sequeiro e demonstraram sua adaptação regional e potencial de utilização pelos produtores. Em Minas Gerais, o potencial de rendimento do trigo, no cultivo de sequeiro, está comprovado desde o final da década de 1970 (ANTUNES; SOUZA, 1979). O objetivo básico de um programa de melhoramento genético vegetal é obter genótipos mais produtivos e com características agronômicas desejáveis, e este processo de seleção é, frequentemente, realizado pelo desempenho dos genótipos em diferentes ambientes (ano e local, por exemplo). No entanto, tomar a decisão de lançar uma nova cultivar no mercado é dificultado pela ocorrência de interação genótipos x ambientes (CARVALHO et al., 2002). Considerando o caráter produtividade de grãos, por exemplo, o fenótipo é a expressão da constituição genética do genótipo, do efeito de ambiente e da interação dos genótipos com ambientes (CARGNIN et al., 2006). Devido a isso, no melhoramento genético, o processo de seleção depende também da estimação da interação genótipo Received: 17/07/09 Accepted: 05/11/09 Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 718 x ambiente, para que não ocorra a queda inesperada de desempenho de um material testado (YAMAMOTO, 2006). Segundo Cruz e Carneiro (2003) a interação genótipo x ambiente pode ser de natureza simples e complexa. A primeira é proporcionada pela diferença da variabilidade entre os genótipos nos ambientes e, os melhores genótipos em um ambiente, não o são em outros. A segunda ocorre quando os genótipos apresentam diferentes respostas às variações ambientais, causando alteração na sua classificação entre os ambientes considerados. Este caso torna-se uma dificuldade para a tomada de decisão do melhorista. O objetivo deste trabalho foi avaliar os componentes da interação genótipo x ambiente e o rendimento de grãos em genótipos de T. aestivum L., em condição de sequeiro, em dois locais do Estado de Minas Gerais, durante dois anos. MATERIAL E MÉTODOS Os experimentos foram conduzidos em 2007 e 2008 nos municípios de Patos de Minas e Rio Paranaíba, no Estado de Minas Gerais. Em Patos de Minas, na Fazenda Experimental de Sertãozinho (FEST) da Unidade Regional EPAMIG Triângulo e Alto Paranaíba (U.R. EPAMIG TP), localizada à 940 m de altitude, latitude de 18°36’ S e longitude de 46°31’ W. Em Rio Paranaíba, na Fazenda Experimental da Cooperativa Agropecuária do Alto Paranaíba (COOPADAP), localizada à 1132 m de altitude, latitude 19º 12’ S e longitude 46º 10’ W. As adubações de plantio foram realizadas de acordo com a análise de solo de cada local e com as indicações técnicas para a cultura do trigo no Brasil Central (REUNIÃO..., 2007). A Adubação de cobertura foi realizada no estádio do perfilhamento, aplicando-se 60 kg/ha de N na forma de sulfato de amônio. O delineamento estatístico utilizado foi o de blocos ao acaso, com onze tratamentos (genótipos) e quatro repetições. Cada parcela teve 5,0 m de comprimento e 1,0 m de largura, sendo constituída de cinco linhas, espaçadas de 0,20 m, com 400 sementes viáveis/m2 na semeadura. Na colheita, foram colhidas as três linhas centrais eliminando-se 0,5 m nas extremidades das parcelas, perfazendo área útil de 2,4 m2. Foi avaliado o rendimento de grãos, em gramas, pesando-se a produção total de cada parcela útil, a qual foi transformada para kg.ha- 1. Os tratamentos foram constituídos de seis cultivares indicadas para Minas Gerais e de cinco linhagens em fase final de avaliação. Os genótipos utilizados estão apresentados na Tabela 1. Tabela 1. Genótipos utilizados, cruzamento, origem, instituição responsável e região onde é indicada para cultivo Genótipos Cruzamento Origem Instituição Região de indicação CD 105 PFAU “S”/2*OCEPAR 14//IAPAR 41 Brasil COODETEC RS, SC, PR, MS, SP, MG, GO, DF e MT CD 111 EMBRAPA 27/OCEPAR 18//ANAHUAC 75 Brasil COODETEC RS, SC, PR, MS, SP, MG, GO, DF e MT CD 113 EMBRAPA 27/OC 946 Brasil COODETEC RS, SC, PR, MS, SP, MG, GO, DF e MT EP 011106 PASTOR/3/VEE#5//DOVE/BUC México EPAMIG linhagem EP 011187 WEEBILL1 México EPAMIG linhagem EP 011210 BABAX*2/PRL México EPAMIG linhagem IAC 289-L4 seleção em IAC 289-MARRUÁ (KVZ/BUHO//KAL/BB) Brasil COOPADAP linhagem IAC 289-L22 seleção em IAC 289-MARRUÁ (KVZ/BUHO//KAL/BB) Brasil COOPADAP linhagem IAC 350-Goiapá 2109-36/SERI México IAC SP e MG MGS1 Aliança PF 858/OCEPAR 11 Brasil EPAMIG DF, GO, MG e MT MGS Brilhante PF 8640/BR 24 Brasil EPAMIG DF, GO e MG * COODETEC – Cooperativa Central de Pesquisa Agrícola; EPAMIG - Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais; COOPADAP - Cooperativa Agropecuária do Alto Paranaíba, São Gotardo-MG; IAC – Instituto Agronômico de Campinas. Após a coleta dos dados foram empregadas análises genético-estatísticas, utilizando-se o programa Genes (CRUZ, 2001). A análise de variância individual seguiu o seguinte modelo estatístico: Yij = µ + Gi + Bij + εij, em que: Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 719 Yi é o valor observado do i-ésimo genótipo no j- ésimo bloco; µ é a média geral; Gi é o efeito aleatório do i-ésimo genótipo (i = 1,2,...,g); Bij é o efeito do j-ésimo bloco (j = 1,2, ...,b); e εij é o erro aleatório associado à observação Yij. O esquema da análise de variância encontra-se na Tabela 2. Tabela 2. Resumo da Análise de Variância Individual e Esperança dos Quadrados Médios da Analise Individual. Fonte de variação GL QM E(QM) F Blocos b - 1 QMb σ 2 + gσ2b Genótipos g - 1 QMg σ 2 + rσ2g QMg/QMr Resíduo g(b – 1) QMr σ 2 * GL – Grau de Liberdade; QM – Quadrado Médio; E(QM) – Esperança dos Quadrados Médios. Para a análise de variância conjunta seguiu- se o seguinte modelo estatístico: Yijkm = µ + Gi + Aj + Lk + (B/A)/Ljkm + GAij + GLik + ALjk + GALijk + εijkm em que Yijkm é o valor observado do i-ésimo genótipo no j- ésimo ano no k-ésimo local, na m-ésima repetição; µ é a média geral; Gi, Aj e Lk são os efeitos dos genótipos, anos e locais, respectivamente; GAij, GLik e ALjk são os efeitos das interações de primeira ordem entre genótipos e anos, genótipos e locais e locais e anos, respectivamente; GALijk é o efeito da interação de segunda ordem entre genótipos, anos e locais; (B/A)/Ljkm é o efeito de blocos dentro de anos dentro de locais; e εijkm é o erro aleatório.. O esquema da análise de variância encontra-se na Tabela 3. Tabela 3. Resumo da Análise de Variância Conjunta e Esperança dos Quadrados Médios da Analise Conjunta. Fonte de variação GL E(QM) (B/A)/L (r – 1)al σ2 + gσ2b Anos (A) a – 1 σ2 + rσ2gal + gσ 2 b + rgσ 2 al + rl σ 2 ga + rgl σ 2 a Locais (L) l – 1 σ2 + rσ2gal + gσ 2 b + rgσ 2 al + ra σ 2 gl + rga σ 2 l Genótipos (G) g – 1 σ2 + rσ2gal + raσ 2 gl + rlσ 2 ga + ralσ 2 g G x A (g – 1)(a – 1) σ2 + rσ2gal + rlσ 2 ga G x L (g – 1)(l – 1) σ2 + rσ2gal + raσ 2 gl A x L (a – 1)(l – 1) σ2 + rσ2gal+ gσ 2 b+ rgrσ 2 al G x A x L (g - 1)(a – 1)(l – 1) σ2 + rσ2gal Resíduo (r - 1)(g – 1)al σ2 * GL – Grau de Liberdade; E(QM) – Esperança dos Quadrados médios; (B/L)/A - Efeito de Blocos dentro de Anos dentro de Locais. A comparação das médias foi realizada utilizando o teste de agrupamento de médias, segundo proposto por Scott e Knott (1974), em nível de significância de 5% de probabilidade. Depois das análises de variância individuais foi verificada a homogeneidade das variâncias residuais pelo teste de F máximo, que considera as variâncias residuais homogêneas quando a relação entre os quadrados médios residuais não ultrapassa o valor 7 (CRUZ; REGAZZI, 2001). Constatada a homogeneidade das variâncias residuais, procedeu- se à análise de variância conjunta. O componente de variação da interação genótipos x ambientes foi quantificado considerando-se os efeitos de genótipos, ambientes e locais aleatórios, conforme Cruz e Regazzi (2001), e estimada a decomposição do quadrado médio da interação em partes simples e complexa, conforme proposto por Cruz e Castoldi (1991). RESULTADOS E DISCUSSÃO Na Tabela 4 estão apresentadas as médias das temperaturas máximas e mínimas e os valores médios de precipitação nos dois anos em que foram conduzidos os experimentos, dados obtidos no Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) - Estação Meteorológica de Patos de Minas, MG, localizada na U.R. EPAMIG TP, e na Estação Meteorológica da COOPADAP, em Rio Paranaíba. Pelas análises de variância individuais, nos dois ambientes e nos dois anos de cultivo, observou- se que os genótipos apresentaram variações altamente significativas (p≤0,01) no rendimento de grãos (Tabela 5). Isto demonstra a possibilidade de selecionar genótipos superiores, para serem indicados na região do cerrado mineiro, para cultivo em condições de sequeiro. Segundo Cruz e Regazzi (2001), as análises individuais são muito importantes, pois possibilitam avaliar a magnitude Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 720 da variabilidade genética e também observar as discrepâncias entre as variâncias residuais obtidas em cada ambiente. Tabela 4. Médias de temperaturas (máxima e mínima) e valores médios de precipitação, no período de condução dos ensaios, nos anos de 2007 e 2008 Patos de Minas Rio Paranaíba 2007 2008 2007 2008 Mês Prec. (mm) Máx. (ºC) Min. (ºC) Prec. (mm) Máx. (ºC) Min. (ºC) Prec. (mm) Máx. (ºC) Min. (ºC) Prec. (mm) Máx. (ºC) Min. (ºC) Março 38,2 29,4 16,4 105,4 28,6 17,8 69,5 27,2 17,1 217.5 27,3 17,4 Abril 46,6 30,7 16,2 112,7 29,0 17,0 62,5 25,2 16,1 72.5 25,3 16,2 Maio 2,4 28,4 14,2 23,8 26,6 13,5 9,5 25,0 14,3 0,0 28,0 12,9 Junho 0,8 27,8 11,8 32,62 26,6 13,6 6,5 24,3 12,2 10,0 23,9 12,6 Tabela 5. Quadro de análise de variância individual para a característica produtividade de grãos (kg ha -1) nos ensaios avaliados em Patos de Minas, MG e Rio Paranaíba, MG, nos anos de 2007 e 2008 QM Patos de Minas Rio Paranaíba Fonte de Variação GL 2007 2008 2007 2008 Blocos 3 357883,2 42861,5 79040,9 772868,8 Genótipos 10 249874,9* 226330,6* 1013070,6* 199692,2* Resíduo 30 101393,7 119009,1 95426,1 53775,0 Média 1649,15 2682,8 2829,7 1730,1 CV (%) 19,31 12,8 10,9 13,4 *Significativo ao nível de 1% de probabilidade pelo teste F;* GL – Grau de Liberdade; QM – Quadrado médio. Os coeficientes de variação dos caracteres oscilaram entre 10,9 (Rio Paranaíba em 2007) e 19,3% (Patos de Minas em 2007), conferindo boa precisão aos experimentos. Em Patos de Minas, no ano agrícola de 2007, o valor foi próximo de 20%, que é o limite máximo estabelecido pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) para ensaios de rendimento visando avaliar o valor de cultivo e uso (VCU) de cultivares de trigo no Brasil (BRASIL, 1998). Porém, por se tratar de ensaio de trigo de sequeiro e o ano agrícola de 2007 apresentou ocorrência de severa restrição hídrica às plantas (Tabela 4), este valor está dentro da faixa esperada. É possível perceber a existência de boa variabilidade entre os genótipos em todos os ambientes avaliados (Tabela 6), quando comparados pelo método de Scott-Knott. Tabela 6. Médias dos genótipos de trigo em relação à característica produtividade (kg.ha-1), avaliados em Patos de Minas, MG e Rio Paranaíba, MG nos anos de 2007 e 20081 Patos de Minas Rio Paranaíba Genótipos 2007 2008 2007 2008 Média genótipos MGS1 Aliança 1917 Ab 2834 Aa 2700 Ba 1604 Bb 2263,8 MGS Brilhante 1635 Ac 2377 Bb 3104 Aa 1698 Ac 2203,6 CD 105 1526 Ab 2814 Aa 2313 Ba 1958 Ab 2152,8 CD 111 1682 Ab 2393 Ba 2440 Ba 1500 Bb 2003,6 CD 113 1697 Ab 2350 Ba 1822 Cb 1271 Bc 1785,1 EP 011106 1917 Ab 2674 Aa 2894 Aa 1719 Ab 2300,7 EP 011187 1172 Bd 2923 Ab 3614 Aa 1885 Ac 2398,4 EP 011210 1229 Bc 2468 Bb 3114 Aa 2083 Ab 2223,4 IAC 289-L22 1776 Ab 2916 Aa 2724 Ba 1687 Ab 2275,7 IAC 289-L4 1807 Ab 2882 Aa 3103 Aa 1781 Ab 2263,8 IAC 350 1781 Ab 2881 Aa 3300 Aa 1844 Ab 2203,6 Média ambiente 1649,0 2682,9 2829,8 1730,0 2178,6 1Médias seguidas pela mesma letra maiúscula nas colunas e letras minúsculas nas linhas, não diferem entre si, ao nível de 5% de probabilidade, pelo teste de Scott-Knott. Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 721 Em todos os ambientes de cultivo os genótipos apresentaram produtividade média próxima à média nacional, que é de 2000 kg ha-1 (CONAB, 2008). Em Patos de Minas, no ano de 2007, todos os genótipos apresentaram produtividade um pouco abaixo da média nacional, com destaque negativo para as linhagens EP 011106 e EP 011187 e EP 011210, que apresentaram produtividade significativamente menor que os demais. Em 2008, com melhores condições ambientais, todos os genótipos avaliados apresentaram médias de produtividades maiores que 2000 kg/ha, variando entre 2350 (CD 113) e 2923 kg/ha (EP011187). Em Rio Paranaíba, no ano de 2007, quando as cultivares foram semeadas no período indicado para o cultivo de sequeiro, os genótipos apresentaram produtividade média igual a 2829 kg/ha, com as cultivares MGS Brilhante e IAC 350 e as linhagens EP 011187, EP 011210, IAC 289-L4 apresentando produtividades médias superiores a 3000 kg/ha (Tabela 6), considerado valor alto para o cultivo de sequeiro. Em 2008, o plantio foi realizado após a época de semeadura indicada, durante o período de condução dos ensaios, houve baixíssima precipitação pluviométrica (Tabela 4). Porém, mesmo com todas estas condições ambientais desfavoráveis, os genótipos apresentaram produtividade média de 1.730 kg/ha e apenas as cultivares MGS1 Aliança, CD 111 e CD 113 apresentaram menor produtividade (Tabela 6). Estes resultados demonstram o grande potencial produtivo de trigo de sequeiro nas regiões do cerrado em Minas Gerais. A cultivar IAC 350 e as linhagens EP 011106 e IAC 289-L4 ficaram incluídas no grupo de maior produtividade, em todos os ambientes avaliados, não apresentando diferenças significativas entre si (Tabela 6), apesar das grandes diferenças ocorridas entre os ambientes, em termos de precipitação pluviométrica (Tabela 4). Isto demonstra a sua boa adaptação ao cultivo de sequeiro na região estudada, que é uma das regiões com maior potencial para este tipo de cultivo do trigo em Minas Gerais conforme demonstrado por outros autores (ANTUNES; SOUZA, 1979; SOUZA, 1999; FRONZA et al., 1999) Foi adotado o critério prático para o agrupamento de experimentos, a fim de proceder à análise conjunta, citado por Cruz e Regazzi (2001), reuniu-se em um mesmo grupo os ensaios cujos quadrados médios residuais não ultrapassaram uma relação aproximada de 7:1. Pelo teste F apresentado na Tabela 7 foi possível verificar efeito significativo da interação anos x locais e da interação genótipos x ano x locais. Embora não foi observada variabilidade genética entre os genótipos na média dos anos e ambientes, isto é perfeitamente possível, pois a variância genética que se detecta na análise conjunta corresponde à média das variâncias genéticas nos vários ambientes, subtraído a interação (CRUZ; REGAZZI, 2001). Tabela 7. Quadro de análise de variância conjunta, para a característica produtividade de grãos, nos ensaios avaliados em Patos de Minas, MG e Rio Paranaíba, MG nos anos de 2007 e 2008 Fonte de variação GL QM (B/A)/L 12 313163,63 Anos (A) 1 47782,55ns Locais (L) 1 571023,24ns Genótipos (G) 10 588326,32ns G x A 10 177441,80ns G x L 10 575765,35ns A x L 1 50062271,99* G x A x L 10 347434,99* Resíduo 120 92400,96 Média - 2222,96 CVe (%) - 13,67 *Significativo a 1% de probabilidade pelo teste F; ns Não significativo a 1% de probabilidade pelo teste F;* GL – Grau de Liberdade; E(QM) – Esperança dos Quadrados médios; (B/L)/A - Efeito de Blocos dentro de Anos dentro de Locais. A interação genótipo x ambiente foi predominantemente de natureza simples entre Rio Paranaíba safra 2007 e Rio Paranaíba safra 2008 (Tabela 8), o que, segundo Cruz e Regazzi (2001), é proporcionado apenas pela diferença de variabilidade entre genótipos nos ambientes. Ao considerar a interação entre os demais ambientes, esta foi de natureza complexa, indicando a inconsistência da superioridade dos genótipos com a variação ambiental, tornando mais difícil a tomada de decisão do melhorista, pois há genótipos com Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 722 desempenho superior em um ambiente, mas não em outro. Tabela 8. Estimativas percentuais da Parte Simples resultante da decomposição da Interação entre Genótipos e Pares de Ambientes, considerando a característica produtividade de grãos (kg ha-1) Ambientes Patos de Minas 2008 Rio Paranaíba 2007 Rio Paranaíba 2008 Patos de Minas/2007 5,62 2,99 -23,42 Patos de Minas/2008 - 50,98 24,25 Rio Paranaíba/2007 - - 70,69 O caráter produtividade de grãos é classificado como quantitativo, pois é governado por vários genes de pequeno efeito sobre o fenótipo e, por consequência, sua expressão tem forte influência do ambiente (FALCONER; MACKAY, 1996). Isto ajuda a explicar porque os genótipos avaliados apresentaram comportamento distinto em relação a cada ambiente considerado, demonstrando, inclusive, tolerância diferencial ao estresse hídrico. Apenas os genótipos EP 011106, IAC 289-L4 e IAC 350 permaneceram no grupo dos mais produtivos em todos os ambientes e safras agrícolas, demonstrando seu potencial como opção de cultivo de sequeiro. CONCLUSÕES Há participação dos efeitos de locais e safra agrícola na expressão dos genótipos; A porcentagem da interação de natureza complexa é maior que a de natureza simples na maioria dos ambientes estudados; Os genótipos EP 011106, IAC 289-L4 e IAC 350 estiveram entre os mais produtivos em todos os ambientes, demonstrando seu potencial como opção de cultivo de sequeiro. ABSTRACT: Dry seasons can be considered as the main cause of environmental stress affecting the productivity of crops in the whole world. In order to expand the wheat croplands for areas with that environmental stress conditions, it is necessary that the genetic improvement programs focus their research for this reality. The objective of this work was to evaluate the components of the interaction genotype and environment and the productivity of eleven genotypes of T. aestivum L., in rainfed conditions, in two locations at the Minas Gerais State (Rio Paranaíba and Patos de Minas). The statistical design used was randomized blocks, with eleven treatments and four replications, in the agricultural years of 2007 and 2008. There are participations of location and agricultural harvest effects on the expression of the genotypes. Interaction percentages of complex nature is greater than simple nature ones in the majority of environments. The genotypes EP 011106, IAC 289-L4 and IAC 350 had been the most productive, in all environments, showing their potential as option for sowing in rainfed conditions. KEYWORDS: Dry seasons. Stress. Interaction of Genotype and Environment. REFERÊNCIAS ANTUNES, F. Z.; SOUZA, M. A. de. Clima para o trigo. Informe Agropecuário. Trigo: cerrado e várzea, Belo Horizonte, ano 5, n. 50, p. 9-16, fev. 1979. BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Portaria no 294 de 14 de outubro de 1998. Estabelece os critérios mínimos a serem observados nos ensaios para determinação do Valor de Cultivo e Uso – VCU de cultivares de algodão, arroz, batata, feijão, milho, soja, sorgo e trigo e os respectivos formulários de solicitação de inscrição de cultivares no Registro Nacional de Cultivares – RNC. Disponível em: . Acesso em: 3 nov. 2009, CARGNIN, A.; SOUZA, M. A.; CARNEIRO, P. C. S.; SOFIATTI, V. Interação entre genótipos e ambientes e implicações em ganhos com seleção em trigo. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 41, n. 6, p. 987- 993, jun. 2006. Avaliação da produtividade… COELHO, M. A. O. et al. Biosci. J., Uberlândia, v. 26, n. 5, p. 717-723, Sept./Oct. 2010 723 CARVALHO, C. G. P.; ARIAS, C. A. A.; TOLEDO, J. F. F.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. S.; OLIVEIRA, M. F. Interação genótipo x ambiente no desempenho produtivo da soja no Paraná. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 37, n. 7. p. 989-1000, jul. 2002. CECCARELLI, S.; GRANDO, S. Efficiency of empirical selection under stress conditions in barley. Journal of Genetics & Breeding, Rome, v. 43, p. 25-31, 1989. CONAB. Acompanhamento da safra brasileira – grãos: safra 2007/2008 – quinto levantamento. Brasília, 2008. Disponível em: . Acesso em: 4 de mar. 2008. CRUZ, C. D. Programa Genes: versão Windows - aplicativo computacional em genética e estatística. Viçosa, MG: UFV, 2001. 648p. ________; CARNEIRO, P.C.S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa, MG: UFV, 2003. v.2, 585p. ________; CASTOLDI, F. L. Decomposição da interação entre genótipos x ambientes em partes simples e complexa. Revista Ceres, Viçosa, MG, v. 38, n. 219, p. 422-430, set./out. 1991. ________; REGAZZI, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa, MG: UFV, 2001. 390 p. FALCONER, D. S.; MACKAY, T. F. C. Introduction to quantitative genetics. 4. ed. London: Longman, 1996. 464p. FELICIO, J. C.; CAMARGO, C. E. O.; PIZZINATTO, A.; CASTRO, J.L. de; GALLO, P.B. Comportamento agronômico e avaliação tecnológica de genótipos de triticale no Estado de São Paulo de 1988 a 1989. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 28, n. 3, p. 281-294, mar. 1993. FRONZA, V.; YAMANAKA, C.H.; MORITA, M.A.; SOUZA, M.A.; FELÍCIO, J.C.; GOMES, R. Avaliação de genótipos de trigo, no cultivo de sequeiro, durante os anos de 1997 e 1998, na região do PADAP-MG. In: REUNIÃO DA COMISSÃO CENTRO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO, 10., 1998, Uberaba. Ata e resumos expandidos... Uberaba: EPAMIG, 1999. p. 53-55. (EPAMIG. Documentos, 34). REUNIÃO DA COMISSÃO SUL-BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 38.; REUNIÃO DA COMISSÃO CENTRO-SUL BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 21., 2006, Passo Fundo, RS. Informações técnicas para a safra 2007: trigo e triticale. Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2007. 114 p. (Embrapa Trigo. Documentos, 71). SCOTT, A.J.; KNOTT, M. A. A cluster analysis method for means in the analysis of variance. Biometrics, Washington, v. 30, n. 3, p. 507-512, Sept. 1974. SOUZA, M. A. de. Controle genético e resposta ao estresse de calor de cultivares de trigo. 1999. 152p. Tese (Doutorado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Lavras, Lavras. YAMAMOTO, P. Y. Interação genótipo x ambiente na produção e composição de óleos essenciais de Lippia alba (Mill.) N. E. Br. 2006. 71p. Dissertação (Mestrado em Melhoramento genético vegetal) - Instituto Agronômico de Campinas, Campinas, 2006. ZAIDI, P. H.; SRINIVASAN, G.; CORDOVA, H. S.; SANCHEZ, C. Gains from improvement for mid-season drought tolerance in tropical maize (Zea mays L.). Field Crops Research, v. 89, n. 1, p. 135-152, Sept. 2004.