Journal de physiologie et pathologie végétales

Identification des indices de tolérance à la sécheresse des génotypes de blé (Triticum aestivum l.) dans des conditions de déficit hydrique

Altaf Hussain Solangi

De nos jours, le stress dû à la sécheresse est l'un des principaux facteurs abiotiques limitant l'accès à un rendement élevé en restreignant la croissance et le développement des cultures de blé dans les zones arides et semi-arides. Pour isoler les conséquences de la tolérance à la sécheresse sur les caractères morpho-physiologiques, une expérience a été menée sur dix génotypes de blé tendre (Triticum aestivum l.) au cours de la saison 2017-2018. Ainsi, l'expérience a été conçue selon un plan de parcelles divisées avec trois répétitions consistant en deux conditions de traitement (c'est-à-dire normales et déficit hydrique). La variance entre le traitement et les génotypes était significative à 1 % et 5 % pour tous les caractères, cependant, le traitement × génotypes avait également une association significative avec la majorité des caractères à l'exception de la longueur de l'épi et des épillets par épi. Pour une performance maximale des génotypes de blé dans des conditions de manque d'eau, les indices de sélection sont le meilleur outil pour évaluer les génotypes les mieux adaptés aux conditions de déficit hydrique. Par conséquent, huit indices de sélection (indice de rendement, indice de stabilité du rendement, indice de tolérance au stress, sensibilité à la sécheresse, indice de sensibilité au stress, indice de tolérance, productivité moyenne et productivité moyenne géométrique) ont été calculés pour le rendement en grains par plante et l'indice de récolte. À partir de ces indices, il a été conclu que Bhittai et NIA Sunder étaient les meilleurs génotypes dans les deux conditions, SKD-1, Sassui et NIA Amber ont affiché de meilleures performances dans des conditions de disponibilité optimale de l'eau, Hamal et Kiran-95 étaient tolérants au stress hydrique tandis que NIA Sunder, Khirman et Marvi étaient les plus sensibles. La corrélation des indices a également été établie. Pour une meilleure compréhension de l'association entre les indices, la corrélation entre les indices a également été calculée. L'analyse en composantes principales est le moyen le plus simple de mieux comprendre et différencier les génotypes fiables et sensibles. Elle a donc été réalisée à l'aide de Minitab