Em experimentos de competição de cultivares de citros, geralmente são utilizados muitos tratamentos, o que requer o emprego de grandes blocos e parcelas com poucas plantas. Tem sido debatido que, nessas condições, pode ocorrer a correlação entre parcelas vizinhas, violando assim a pressuposição de erros independentes da análise de variância. O presente trabalho teve por objetivo avaliar diferentes parametrizações de modelos, considerando ou não a dependência espacial entre parcelas, em dois experimentos de competição de clones de laranjeira Pêra (Citrus sinensis L. Osbeck). Foi utilizada a estrutura auto-regressiva separável de primeira ordem (AR1 x AR1) como modelo de dependência espacial entre os erros. Os resultados encontrados apontam que a modelagem espacial dos erros utilizando modelos auto-regressivos separáveis de primeira ordem para experimentos de seleção de clones de laranjeira Pêra, normalmente trazem pequenos ganhos em termos de qualidade de ajuste. A análise desconsiderando o fator blocos mais o ajuste espacial auto-regressivo separável de primeira ordem apresentou melhor qualidade de ajuste entre os modelos avaliados.
Citrus sinensis; produtividade; volume de copa; autocorrelação espacial; modelos auto-regressivos; melhoramento de plantas
