Evaluating cultivar response under different environmental and annual conditions is a critical phase of perennial crop breeding. These multi-harvest location trials allow access to genotypeby-environment (GEI) and genotype-by-harvest (GHI) interactions, which are the main causes of differential phenotypic response across location and years. In this context, linear mixed models and Bayesian models are useful to capture the expression of genotype diversity across location and harvests. Therefore, the objectives of this study were (i) to evaluate different variance-covariance structures for multiple harvest-location trials, and (ii) to explore the genotype-by-environment (GEI) and genotype-by-harvest (GHI) interactions to assess the adaptability and stability of Panicum Maximum. Dry leaf matter phenotypic data were measured in 23 genotypes in a complete randomized block design with up to seventeen harvests in five locations. The covariance structures of the random effects were modeled and their adequacy was tested by the Akaike and Bayesian information criteria. From the selected model, variance components, genetic parameters and adjusted means were estimated. Models that accounted for heterogeneity in the variance-covariance structures were best fitted. We fitted four Bayesian models with homogeneous (M1, M3) and heterogeneous (M2, M4) residual standard deviations. Based on the model selected by WAIC2 (M2), genotypes PM40, MASS, and PM41 had the highest global and pairwise probability of superior performance for LDM. When analyzing the performance within environments, the genotype PM32 showed an adaptation for the site AC. On the reaction norm plot, we observed that the genotype-by-harvest had a complex significant interaction but could not change more than two positions in the rank, reflecting the homogeneity of the probability of performance along harvests. In terms of stability across locations, genotypes TANZ, PM44 and PM42 were the best. The visual representation of probabilities provided straightforward insights into genotype adaptation patterns across environments and harvests, allowing comparison of genotype performance. Therefore, our results support decision making processes when recommending genotypes and reduce the risk of carrying poor performing genotypes into the next breeding phase.

A avaliação de cultivares em diferentes condições ambientais e anuais é uma fase crítica do melhoramento de culturas perenes. Esses ensaios de múltiplos locais e cortes oferecem informações a respeito das interações genótipo-ambiente (GEI) e genótipo-corte (GHI), que são as principais causas da resposta fenotípica diferencial entre locais e anos. Nesse contexto, os modelos lineares mistos e os modelos bayesianos são úteis para capturar a diversidade da expressão gênica entre locais e colheitas. Dessa forma, os objetivos deste estudo foram: (i) avaliar diferentes estruturas de variância-covariância em um ensaio de múltiplos locais e cortes, e (ii) explorar as interações genótipo-ambiente (GEI) e genótipo-corte (GHI) para avaliar a adaptabilidade e a estabilidade do Panicum Maximum. Os dados fenotípicos de matéria seca foliar (LDM) foram medidos em 23 genótipos em um delineamento de blocos completos casualizados com até dezessete cortes em cinco locais. As estruturas de covariância dos efeitos aleatórios foram modeladas e sua conformidade foi testada pelos critérios de informação de Akaike e Bayesiano. A partir do modelo selecionado, foram estimados os componentes de variância, os parâmetros genéticos e as médias ajustadas. Os modelos que levaram em conta a heterogeneidade nas estruturas de variância-covariância foram indicados como os melhores ajustados. Além disso, ajustamos quatro modelos bayesianos com desvios padrão residuais homogêneos (M1, M3) e heterogêneos (M2, M4). Com base no modelo selecionado (M2) pelo WAIC2, os genótipos PM40, MASS e PM41 apresentaram as maiores probabilidades globais e pareadas de desempenho superior para massa seca foliar (LDM). Analisando o desempenho entre os locais, o genótipo PM32 apresentou adaptação ao local AC. Observamos no gráfico da norma de reação que a interação genótipo-corte (GHI) apesar de complexa e significativa não conseguiu alterar o genótipo em mais de duas posições na classificação, refletindo a homogeneidade da probabilidade de desempenho ao longo dos cortes. Com relação à estabilidade entre os locais, os genótipos TANZ, PM44 e PM42 foram os melhores. A representação gráfica das probabilidades ofereceu uma compreensão clara dos padrões de adaptação dos genótipos em vários locais e cortes, permitindo a comparação do desempenho dos genótipos. Portanto, nossos resultados auxiliam os processos de tomada de decisão na recomendação de genótipos, reduzindo os riscos de carregar genótipos com baixo desempenho para a próxima fase de melhoramento.