O objetivo deste trabalho foi estabelecer uma estratificação ambiental consistente, para a recomendação e a avaliação de linhagens experimentais e cultivares de soja na região do Cerrado, a partir de análises da interação entre genótipos e ambientes (GxA) quanto à produtividade de grãos, além de avaliar a atual rede de ensaios de valor de cultivo e uso (VCU) para sua otimização. Os dados provieram de 559 ensaios de competição de linhagens de soja, realizados em 57 localidades, durante sete safras agrícolas (2002/2003 a 2008/2009). Realizaram-se análises conjuntas de variância, pelo modelo AMMI ("additive main effects and multiplicative interaction"), e de estratificação ambiental, pela abordagem correlata de "genótipos vencedores". A interação GxA foi sempre significativa, como resultado da resposta diferencial dos genótipos à variação ambiental. Os locais de teste se agruparam de modo diferente de acordo com os grupos de maturação. Observou-se redundância em 20% dos locais, o que indica a possibilidade de otimização da rede de ensaios, via eliminação ou substituição dessas localidades. A região-alvo deve receber estratificações distintas, congêneres a cada grupo de maturação, e pode ser dividida em 22 (ciclo precoce), 23 (ciclo médio) e 21 (ciclo tardio) estratos ambientais.

The objective of this work was to establish a consistent environmental stratification for recommendation and evaluation of experimental soybean lines and cultivars in the Cerrado region, from the analyses of genotype by environment interaction (GxE) for grain yield, besides evaluating the current trial network on the value for cultivation and use (VCU), for its optimization. Data were obtained from 559 competition trials of soybean lines, performed in 57 locations, during seven harvest periods (2002/2003 to 2008/2009). Joint analyses of variance were carried out by the AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) model, and the environmental stratification by the related statistical approach of "winning genotypes". The GxE interaction was always significant as a result of the genotype differential response to environmental change. Test locations clustered differently according to maturity groups. Redundancy was observed in 20% of the locations, which indicates the possibility of optimizing the trial network by the elimination or replacement of these locations. The target region should receive different stratifications, congenerous to each maturity group, and may be divided into 22 (early cycle), 23 (medium cycle), and 21 (long cycle) environmental strata.

O objetivo deste trabalho foi identificar locais-chave para o estabelecimento de programas de melhoramento genético de soja (Glycine max), na Região Central do Brasil. Foram utilizados dados de produtividade de grãos de genótipos de soja, de três ciclos de maturação, obtidos de ensaios regionais conduzidos por três anos em 18 localidades da região. O local-chave para a condução das fases preliminares do programa foi definido como a localidade que melhor classifica os genótipos vencedores na região. Os locais-chave para as fases finais foram definidos como os que melhor representam cada estrato ambiental identificado, em termos da adaptabilidade do respectivo genótipo vencedor. Essa adaptabilidade foi estimada por meio do modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa (AMMI), tendo-se utilizado a distância entre os pontos (escores) correspondentes a cada local em um estrato e o escore do genótipo vencedor que caracteriza aquele estrato, em um "biplot" AMMI. Os locais que melhor classificaram os genótipos vencedores ao longo do espaço e do tempo foram: Mineiros, Placas e Rio Verde. Para as fases finais de seleção de genótipos, com os dados dos três ciclos de maturação, os locais recomendados foram: Buritis, Chapadão do Céu, Iraí, Pamplona, Placas, Planaltina, Rio Verde, Sacramento, Senador Canedo, Uberaba e Uberlândia.

The objective of this work was to identify key locations for the establishment of soybean (Glycine max) genetic breeding programs, in the Central Region of Brazil. Grain yield data of three maturity groups of soybean genotypes, from regional trials conducted over three years, at 18 locations in Brazilian Cerrado were used. A key location for the early phases of the breeding program was defined as the site that best classifies the winning genotypes in the region. Key locations for the final phases were defined as those sites that best represent each environmental stratum, in relation to the adaptability of the respective winning genotype. This adaptability was estimated by additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model analysis, using the distance between the score of each location in a stratum and the score of the winning genotype, which characterizes such stratum in an AMMI biplot. The locations that best classified the winning genotypes over space and time were Mineiros, Placas and Rio Verde. For the final phases of genotype selection, with data from the three maturity group, the recommended locations were: Buritis, Chapadão do Céu, Iraí, Pamplona, Placas, Planaltina, Rio Verde, Sacramento, Senador Canedo, Uberaba, and Uberlândia.