O objetivo desta pesquisa foi avaliar a magnitude da interação genótipos x ambientes (G x E) e a sua conseqüência na adaptabilidade e na estabilidade fenotípica de 100 linhagens experimentais de soja pertencentes a quatro ciclos de maturação (28 precoces, 38 semiprecoces, 27 intermediárias e sete semitardias), através de três metodologias que quantificam a adaptabilidade e/ou estabilidade fenotípica (ecovalência, regressão linear de Eberhart & Russel e AMMI ou "Additive Main effects and Multiplicative Interaction"), com ênfase nas produtividades de grãos e óleo. Os experimentos foram conduzidos em três localidades (Anhembi, Areão e ESALQ) do município de Piracicaba, Estado de São Paulo, Brasil (540 m de altitude, 22 o 42' de latitude sul e 47 o 39' de longitude oeste), em cultivo de verão (semeadura em novembro), nos anos agrícolas de 1996/97, 1997/98, 1998/99 e 1999/00. Em cada local foram avaliados quatro experimentos, correspondentes a quatro ciclos de maturação (CM). O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com duas repetições estratificadas em conjuntos experimentais e quatro testemunhas comuns por conjunto. A parcela experimental foi representada por quatro fileiras de 5 metros de comprimento, espaçadas de 0,5 metro, sendo utilizadas para a tomada de dados apenas os 4 metros centrais das duas fileiras intermediárias da parcela. Os ambientes corresponderam à combinação de ano e local, totalizando 12 ambientes por CM. Os caracteres avaliados foram: número de dias para a maturidade (NDM), altura de planta na maturidade (APM), acamamento (Ac), valor agronômico (VA), produtividade de grãos (PG), porcentagem de óleo nas sementes (%OL) e produtividade de óleo (PO). Para a análise de adaptabilidade e estabilidade fenotípica utilizou-se apenas os caracteres PG, %OL e PO. Os resultados mostraram que o efeito de ambientes foi mais importante do que o efeito da interação genótipos (G) x ambientes (E), e este, mais importante do que o efeito de genótipos (linhagens). A magnitude da interação G x E, para a PG e PO, foi maior do que para a %OL, indicando que este último caráter foi mais estável. As linhagens precoces (LP) e semiprecoces LSP) foram mais adaptadas, mas exibiram interações G x E mais complexas e foram mais instáveis do que as intermediárias (LI) e semitardias (LST). As LI associaram alta adaptabilidade com estabilidade média para PG e PO, ao contrário¶ das LP, LSP e LST, nas quais a alta adaptabilidade esteve sempre associada com baixa estabilidade. Os anos agrícolas associados com os locais Anhembi e ESALQ foram mais favoráveis que os ambientes relacionados com o local Areão, mas estes apresentaram maior previsibilidade. A seleção de linhagens com média e previsibilidade altas foi mais difícil para a %OL do que para PG e PO, em decorrência das correlações negativas entre as médias e os parâmetros de estabilidade; a utilização desses parâmetros em conjunto mostrou-se mais eficiente na seleção simultânea para adaptabilidade e estabilidade. As metodologias foram similares quanto ao ordenamento das linhagens; no entanto, diferiram quanto à precisão, explicação, informação sobre a interação G x E e adaptabilidade das linhagens. O método da ecovalência pode ser utilizado para selecionar para estabilidade e, quando associado com a média, também para adaptabilidade, sempre que o melhorista não esteja interessado em obter informações adicionais sobre recomendações de linhagens para ambientes específicos. A regressão linear de Eberhart & Russel foi mais influenciada pelos efeitos ambientais do que pelos efeitos da interação G x E, não explicando satisfatoriamente o comportamento das linhagens. O padrão adjacente à interação G x E foi baixo e a presença de ruídos (efeitos aleatórios causados por fatores micro-ambientais) foi alta, evidenciando que apenas parte da variação total observada para a interação G x E foi importante para explicar o comportamento das linhagens. A interpretação gráfica da análise AMMI pelos biplots AMMI1 e AMMI2, para modelos que incluem mais de dois eixos, foi eficiente em explicar a estabilidade das linhagens e ambientes, mas a adaptabilidade foi melhor compreendida com o auxílio das médias preditas para linhagens e ambientes pelo modelo selecionado. O método AMMI foi mais eficiente do que os métodos da ecovalência e da regressão linear de Eberhart & Russel, pois permitiu analisar com mais detalhes os efeitos da interação G x E, ganhando precisão e melhorando o processo de seleção. As linhagens que reuniram maior adaptabilidade com estabilidade para PG e PO dentro de cada CM foram: USP 94-1086 (precoce), USP 93-2316 (semiprecoce), USP 93-5243 (intermediária) e USP 93-5684 (semitardia).

The objective of this research was to evaluate the magnitude of the genotype-environment interaction (G x E) and its consequence on the phenotypic adaptability and stability of one hundred soybean experimental lines belonging to four maturity cycles (28 early, 38 semi-early, 27 intermediate, and seven semi-late), through three methodologies that quantify the phenotypic adaptability and/or stability (ecovalence, linear regression of Eberhart & Russel and AMMI or "Additive Main effects and Multiplicative Interaction"), with emphasis in the seed and oil yield. The experiments were carried out at three localities (Anhembi, Areão and ESALQ) of the Piracicaba county, State of São Paulo, Brazil (540 m of altitude, 22 o 42' South latitude, and 47 o 38' West longitude), during the summer crop season (sowing in november) in the agricultural years of 1996/97, 1997/98, 1998/99, and 1999/00. For each locality and maturity cycle, a randomized complete block experiment was designed, with two replications stratified in experimental sets and four common checks in each set. The experimental plot corresponded to four rows 5.0 m x 0.5 m, where the four central meters of the two intermediate rows were evaluated. Each environment corresponded to a combination of locality and year, totalizing 12 environments by maturity cycle. The traits number of days to maturity (NDM), plant height at maturity (APM), lodging (Ac), agronomic value (VA), seed yield (PG), oil percentage in the seeds (%OL), and oil yield (PO) were evaluated. For the phenotypic adaptability and stability analysis it was only used the characters PG, %OL, and PO. The results showed that the effect of environment was more important than the effect of G x E interaction, and this one more important than the genotype effect (lines). The magnitude of the G x E interaction for PG and PO showed larger than for %OL, indicating that this was more stable. The early and semi-early lines were more adapted, but exhibited G x E interactions more complex and were more ustable than the intermediate and semi-late lines. The intermediate lines associated high adaptability with medium stability for PG and PO, unlike the early, semi-early, and semil-ate lines, for which the high adaptability was always associated with low stability. The agricultural year associated with the Anhembi and ESALQ localities were more favorable than the environments related with Areão locality, but those showed larger predictability. The selection of lines with high means and predictability went more difficult for %OL than for PG and PO, due to the negative correlations between the means and the stability parameters; the combined use of those parameters was shown more efficient in the selection for adaptability and stability. The methodologies were similar with relationship to the ranking of the lines; however, they differed for the precision, explanation, information on the G x E interaction and on adaptability of the lines. The ecovalence method can be used to select for stability and, when associated with the mean, also for adaptability, whenever the breeder is not interested in obtaining additional information on recommendation lines for specific environments. The linear regression of Eberhart & Russel was more influenced by the environmental effects than the effect of G x E interaction, and it did not explain satisfactorily the performance of the lines. The pattern adjacent to G x E interaction was low and the high presence of noises (random variation caused by microenvironments factors), evidencing that only part of the variation observed for the G x E interaction was important to explain the line performance. The graphic interpretation of the AMMI analysis by biplots AMMI1 and AMMI2, for model that includes more than two axes, was efficient in explaining the stability of the lines and environments, but the adaptability was better understood with the aid of means predicted by the selected model for lines and environments. The AMMI method was more efficient than the ecovalence and linear regression of Eberhart & Russel methods, because allowed to analyze with more details the effects of G x E interaction, gaining precision and improving the selection process. The lines that gathered larger adaptability with stability for PG and PO, inside of each maturity cycle, were: USP 94-1086 (early), USP 93-2316 (semi-early), USP 93-5243 (intermediate), and USP 93-5684 (semi-late).