| Resumo |
A macaúba (Acrocomia aculeata), por ser uma espécie perene ainda não domesticada, pode apresentar flutuações sazonais na produção de frutos, fenômeno conhecido como bienalidade. Essa alternância entre anos de alta e baixa produção pode impactar significativamente o planejamento de colheita e a seleção de genótipos mais estáveis. Além disso, a bienalidade representa um desafio para a consolidação da macaúba como cultura comercial viável, sobretudo em sistemas de produção contínua voltados à indústria de biocombustíveis e de óleos vegetais. A compreensão e quantificação desse padrão produtivo são fundamentais para o avanço dos programas de melhoramento genético e para a adoção de estratégias de manejo mais eficientes. Este estudo teve como objetivo verificar estatisticamente a ocorrência de bienalidade na produção de frutos de macaúba, cultivada em sistema de fileira dupla. O experimento foi realizado na Unidade de Ensino, Pesquisa e Extensão da Universidade Federal de Viçosa, em Araponga- MG, com espaçamento 4x4x8 metros. Foram avaliados 715 genótipos ao longo de quatro anos consecutivos (2020 a 2023). Utilizou-se modelo linear misto (REML/BLUP) com o pacote ASReml e a produção média anual foi obtida por meio dos BLUEs. A bienalidade foi analisada por três abordagens: visualização gráfica, índice de bienalidade (IB) e teste de efeito de paridade (comparação entre anos pares e ímpares), utilizando o software R. Houve efeito significativo do ano sobre a produção, com médias que evidenciam alternância. Sendo verificado: 5,53 kg planta⁻¹ em 2020, 3,18 kg planta⁻¹ em 2021, 9,69 kg planta⁻¹ em 2022 e 2,23 kg planta⁻¹ em 2023. O IB obtido foi de 0,47, indicando bienalidade moderada a forte. O teste de paridade também foi altamente significativo, confirmando o padrão alternado. A produção de frutos de macaúba em sistema de fileira dupla apresentou alternância clara e consistente entre os anos, reforçando a necessidade de considerar a bienalidade em programas de melhoramento genético e planejamento de manejo. A combinação das abordagens estatísticas utilizadas demonstrou ser eficiente na identificação do fenômeno. |