Revista de fisiología y patología vegetal

Identificación de índices de tolerancia a la sequía de genotipos de trigo (Triticum aestivum l.) en condiciones de déficit hídrico

Altaf Hussain Solangi

En la actualidad, el estrés por sequía es uno de los principales factores abióticos que limitan el acceso a un alto rendimiento al restringir el crecimiento y desarrollo del cultivo de trigo en áreas áridas y semiáridas. Para aislar las consecuencias de la tolerancia a la sequía en los caracteres morfofisiológicos, se realizó un experimento en diez genotipos de trigo panificable (Triticum aestivum l.) durante la temporada 2017-2018. Por lo tanto, el experimento se diseñó en parcelas divididas con tres réplicas que consistieron en dos tratamientos (es decir, condiciones normales y déficit de agua). La varianza entre el tratamiento y los genotipos fue significativa al 1% y 5% para todos los caracteres; sin embargo, el tratamiento × genotipos también tuvo una asociación significativa con la mayoría de los caracteres, excepto la longitud de la espiga y las espiguillas por espiga. Para obtener el máximo rendimiento de los genotipos de trigo en condiciones de escasez de agua, los índices de selección son la mejor herramienta para evaluar los genotipos más adecuados para las condiciones de déficit de agua, por lo que se calcularon ocho índices de selección: índice de rendimiento, índice de estabilidad del rendimiento, índice de tolerancia al estrés, sensibilidad a la tolerancia a la sequía, índice de susceptibilidad al estrés, índice de tolerancia, productividad media y productividad media geométrica para el rendimiento de granos por planta y el índice de cosecha. A partir de estos índices, se concluyó que Bhittai y NIA Sunder fueron los mejores genotipos en ambas condiciones, SKD-1, Sassui y NIA Amber mostraron un mejor rendimiento en condiciones óptimas de disponibilidad de agua, Hamal y Kiran-95 fueron tolerantes al estrés hídrico, mientras que NIA Sunder, Khirman y Marvi fueron los susceptibles. También se ha calculado la correlación de los índices. Para comprender mejor la asociación entre los índices, también se calculó la correlación entre los índices. El análisis de componentes principales es la forma más sencilla de comprender y diferenciar mejor entre genotipos confiables y susceptibles, por lo que se llevó a cabo a través de Minitab.