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Co-occurrence a correlation profiles are driven by different factors (exogenous and endogenous) and drawing a profile of association between species based on co-occurrence, without assessing how these species vary in terms of ecological niche can lead to wrong conclusions. The objective was to determine the co-occurrence and correlation patterns of phytophagous insects in canola crop and to evaluate how these patterns varied according to the crop stage (phenology-biotic) and sowing times (agricultural practice-abiotic). We found that the patterns of co-occurrence and correlation between species were reflections of population variations due to the phenology and sowing times of canola. Variations in the multi-species abundance matrix were influenced by mean air temperature and accumulated rainfall. The main species associated with canola in southern Brazil, in terms of abundance, were P. xylostella, D. speciosa, and N. viridula. These species were mostly negatively associated. When evaluating their population variations, we found that they explore different temporal niches, whether in terms of phenology or sowing times. Finally, we demonstrate empirically that despite being important, association patterns based on co-occurrence and correlation should be interpreted in light of the understanding of patterns of niche exploitation and temporal variation of species.

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This study evaluated the relationships between the biometric characters of tomato seedlings with the production characters obtained at the end of the crop cycle, to determine how the quality of seedlings interferes with tomato productivity. An experiment was carried out in two growing seasons, in a completely randomized design, with four replications and the experimental unit consisting of five plants. The treatments consisted of seedlings with different ages, differentiated by the days after sowing (DAS): (15, 20, 25, 30, 35, and 40 DAS). After each evaluation of the seedlings, they were transplanted to the definitive production site, being evaluated until the end of the cycle. Biometric characters of seedlings and characters of fruit production were evaluated. Pearson correlation analysis and principal components (PCA) were performed to determine the relationships between the characters, path analysis to determine the direct and indirect effects, and analysis of canonical correlations between the groups of characters. In all analyses performed, weak correlation between the biometric characters of the seedlings (which evaluate the quality) with the characters of tomato fruit production in substrate cultivation was identified.

O objetivo deste trabalho foi avaliar as relações entre os caracteres biométricos de mudas de tomate com os caracteres de produção obtidos ao final do ciclo da cultura, para determinar como a qualidade das mudas interfere na produtividade do tomate. O experimento foi conduzido em duas épocas de cultivo, em delineamento inteiramente casualizado, com quatro repetições e a unidade experimental composta por cinco plantas. Os tratamentos foram constituídos por mudas com diferentes idades, diferenciadas pelos dias após a semeadura (DAS): (15, 20, 25, 30, 35 e 40 DAS). Após cada avaliação das mudas, eram transplantadas para o local de produção definitivo, sendo avaliadas até o final do ciclo. Avaliaram-se os caracteres biométricos das mudas e os caracteres da produção de frutos. Análise de correlação de Pearson e componentes principais (PCA) foram realizados para determinar as relações entre os caracteres, análise de trilha para determinar os efeitos diretos e indiretos e análise de correlações canônicas entre os grupos de caracteres. Em todas as análises realizadas, foi identificada correlação fraca entre os caracteres biométricos das mudas (que avaliam a qualidade) com os caracteres da produção de frutos de tomate em cultivo em substrato.

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Abstract Kriging is a method that estimates values in places not sampled from different interpolators, therefore, widely used to predict the spatial distribution of organisms. However, the different interpolators may vary in performance depending on the organism under study or the area evaluated. The aimed study to compare the ordinary kriging and inverse of distance weighted interpolation methods, applied to the spatial distribution of population density of Tibraca limbativentris in irrigated rice. This study was carried out in Santa Maria, RS, Brazil, in two fields with areas of 1.3 ha and 6.2 ha, respectively. Seven evaluations of the population density of T. limbativentris were carried out, corresponding to the period from sowing to maturation. In these areas the adults of T. limbativentris were quantified and the sum used for the statistical and geostatistical analysis. The sample population of T. limbativentris was submitted to different semivariograms, which were selected through cross-validation. The sample population of T. limbativentris was submitted to different semivariograms, selected by means of cross-validation. Once selected, semivariograms were used in both tested interpolation methods. From the results it was concluded that the ordinary kriging interpolation method performed better in all evaluations performed in both areas. Therefore, we recommend its use for estimating the population density and spatial distribution of T. limbativentris in the irrigated rice throughout the crop phenology. Using appropriate interpolation methods, localized management can be used, reducing costs for controlling this pest and increasing the sustainability of the environment.

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Brown leaf spot disease, caused by the fungus Ragnhildiana diffusa, is responsible for losses in pecan orchards and quantification is essential in order to conduct epidemiological studies to establish levels of productivity losses, and assess control strategies. Therefore, the aim of this study was to develop and validate a diagrammatic scale for assessing the severity of brown leaf spot in pecan. 240 symptomatic leaflets were collected from adult trees in Anta Gorda, in the Brazilian state of Rio Grande do Sul, and used to assess the current percentage severity of the disease. The scale was based on the minimum and maximum observed severity of the disease, with six graduations defined according to the Weber-Fechner Visual Stimulus Law. The scale therefore consisted of eight levels (1.5, 4.6, 10.6, 17.3, 39.5, 65.1, 77.5, and 98%). The estimates of eight evaluators provided a basis for validating the scale. They made estimates of disease severity on 40 symptomatic digitalized pecan leaflets first, without using the scale and then referring to it. The scale provided greater precision, accuracy, and reproducibility of estimates and should result in more reliable epidemiological studies.

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The objective of this study was to characterize the production of biquinho pepper through the interpretation of parameter estimates from the logistic model and its critical points obtained by the partial derivatives of the function, and to indicate the best cultivar and growing season for subtropical climate sites. For this, a 2x3 factorial experiment was conducted with two cultivars of biquinho pepper (BRS Moema and Airetama biquinho) in three growing seasons (E1: October 2015, E2: November 2015, E3: January 2016). The logistic non-linear model for fruit mass was specified as a function of the accumulated thermal sum, and the critical points were calculated through the partial derivatives of the model, in order to characterize the productive performance of the crop by the biological interpretation of the estimates of the three set parameters. In E3, temperatures close to 0 ºC during the experiment were lethal to the plants, and a linear regression model was used in this case. The production of the cultivars in E1 and E2 were well characterized by the estimated logistic models, and the most productive cultivar was Airetama biquinho in all evaluated seasons. This cultivar also presented higher concentration of production. The two cultivars did not differ significantly with regards to productive precocity. For E3, it was not possible to interpret the parameters in the same way as for E1 and E2, since the use of the linear model did not allow the same interpretations performed for the nonlinear model, reaffirming its applicability horticultural crops of multiple harvests.(AU)

O objetivo deste estudo foi caracterizar a produção de pimenta biquinho através da interpretação dos parâmetros do modelo Logístico e seus pontos críticos obtidos pelas derivadas parciais da função, bem como indicar qual a melhor cultivar e a melhor época de cultivo para locais de clima subtropical. Conduziu-se um experimento em esquema fatorial 2x3 sendo duas cultivares de pimenta biquinho (BRS Moema e Airetama biquinho), em três épocas de cultivo (E1: outubro de 2015, E2: 01 de novembro 2015 e E3: janeiro de 2016). Ajustou-se o modelo logístico para massa de frutos em função da soma térmica acumulada, e calculou-se os pontos críticos através das derivadas parciais do modelo com a finalidade de caracterizar o desempenho produtivo da cultura através da interpretação biológica destes parâmetros. Temperaturas próximas a 0 ºC durante o experimento foram letais às plantas, e por isso, para a época 3, ajustou-se um modelo de regressão linear. A interpretação dos parâmetros do modelo Logístico e seus pontos críticos permitiram que a produção das cultivares nas épocas 1 e 2 fossem caracterizadas, sendo que a cultivar mais produtiva é Airetama biquinho em todas as épocas de transplante. Essa cultivar também apresenta maior concentração de produção no período. Quanto a precocidade produtiva as duas cultivares não diferiram significativamente. Sobre a época 3, não foi possível interpretar da mesma forma, pois o ajuste do modelo linear não permite as mesmas interpretações realizadas para o modelo não linear, reafirmando a sua aplicabilidade em cultura olerícolas de múltiplas colheitas.(AU)

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The objective was to identify the dispersion of Tibraca limbativentris (Hemiptera: Pentatomidae) in different phenological phases of irrigated rice. The research was carried out in an area of 20.12 ha, subdivided in four fields of 0.25 to 14.1 ha with the irrigated rice culture, grown under the technical recommendations of the culture. In each field, a sampling grid of 30 × 30 m was generated, with each sampling point corresponding to 1·m-2 (200 plants), sampling was through direct counting. The number of adults of T. limbativentris·m-2 was subjected to descriptive and geostatistical analyzes. Tibraca limbativentris presents border dispersion towards the center of the irrigated rice cultivation area. The highest population densities were estimated in the anthesis and elongation phase.(AU)

O objetivo foi identificar a dispersão de Tibraca limbativentris (Hemiptera: Pentatomidae) em diferentes fases fenológicas do arroz irrigado. A pesquisa foi realizada em uma área de 20,12 ha, subdividida em quatro lavouras de 0,25 a 14,1 ha com a cultura de arroz irrigado, cultivadas sob as recomendações técnicas da cultura. Em cada lavoura, foi gerado um grid de amostragem de 30 × 30 m sendo cada ponto amostral correspondente a 1·m-2 (200 plantas), a amostragem realizada foi através de contagem direta. O número de adultos de T. limbativentris·m-2 foi submetido a análises descritivas e geoestatística. Tibraca limbativentris apresenta dispersão das bordaduras para o centro da área de cultivo de arroz irrigado. As maiores densidades populacionais foram estimadas na fase de antese e elongação.(AU)

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The objective was to identify the dispersion of Tibraca limbativentris (Hemiptera: Pentatomidae) in different phenological phases of irrigated rice. The research was carried out in an area of 20.12 ha, subdivided in four fields of 0.25 to 14.1 ha with the irrigated rice culture, grown under the technical recommendations of the culture. In each field, a sampling grid of 30 × 30 m was generated, with each sampling point corresponding to 1·m-2 (200 plants), sampling was through direct counting. The number of adults of T. limbativentris·m-2 was subjected to descriptive and geostatistical analyzes. Tibraca limbativentris presents border dispersion towards the center of the irrigated rice cultivation area. The highest population densities were estimated in the anthesis and elongation phase.(AU)

O objetivo foi identificar a dispersão de Tibraca limbativentris (Hemiptera: Pentatomidae) em diferentes fases fenológicas do arroz irrigado. A pesquisa foi realizada em uma área de 20,12 ha, subdividida em quatro lavouras de 0,25 a 14,1 ha com a cultura de arroz irrigado, cultivadas sob as recomendações técnicas da cultura. Em cada lavoura, foi gerado um grid de amostragem de 30 × 30 m sendo cada ponto amostral correspondente a 1·m-2 (200 plantas), a amostragem realizada foi através de contagem direta. O número de adultos de T. limbativentris·m-2 foi submetido a análises descritivas e geoestatística. Tibraca limbativentris apresenta dispersão das bordaduras para o centro da área de cultivo de arroz irrigado. As maiores densidades populacionais foram estimadas na fase de antese e elongação.(AU)

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ABSTRACT: The objective of this study was to characterize the production of biquinho pepper through the interpretation of parameter estimates from the logistic model and its critical points obtained by the partial derivatives of the function, and to indicate the best cultivar and growing season for subtropical climate sites. For this, a 2x3 factorial experiment was conducted with two cultivars of biquinho pepper (BRS Moema and Airetama biquinho) in three growing seasons (E1: October 2015, E2: November 2015, E3: January 2016). The logistic non-linear model for fruit mass was specified as a function of the accumulated thermal sum, and the critical points were calculated through the partial derivatives of the model, in order to characterize the productive performance of the crop by the biological interpretation of the estimates of the three set parameters. In E3, temperatures close to 0 ºC during the experiment were lethal to the plants, and a linear regression model was used in this case. The production of the cultivars in E1 and E2 were well characterized by the estimated logistic models, and the most productive cultivar was Airetama biquinho in all evaluated seasons. This cultivar also presented higher concentration of production. The two cultivars did not differ significantly with regards to productive precocity. For E3, it was not possible to interpret the parameters in the same way as for E1 and E2, since the use of the linear model did not allow the same interpretations performed for the nonlinear model, reaffirming its applicability horticultural crops of multiple harvests.

RESUMO: O objetivo deste estudo foi caracterizar a produção de pimenta biquinho através da interpretação dos parâmetros do modelo Logístico e seus pontos críticos obtidos pelas derivadas parciais da função, bem como indicar qual a melhor cultivar e a melhor época de cultivo para locais de clima subtropical. Conduziu-se um experimento em esquema fatorial 2x3 sendo duas cultivares de pimenta biquinho (BRS Moema e Airetama biquinho), em três épocas de cultivo (E1: outubro de 2015, E2: 01 de novembro 2015 e E3: janeiro de 2016). Ajustou-se o modelo logístico para massa de frutos em função da soma térmica acumulada, e calculou-se os pontos críticos através das derivadas parciais do modelo com a finalidade de caracterizar o desempenho produtivo da cultura através da interpretação biológica destes parâmetros. Temperaturas próximas a 0 ºC durante o experimento foram letais às plantas, e por isso, para a época 3, ajustou-se um modelo de regressão linear. A interpretação dos parâmetros do modelo Logístico e seus pontos críticos permitiram que a produção das cultivares nas épocas 1 e 2 fossem caracterizadas, sendo que a cultivar mais produtiva é Airetama biquinho em todas as épocas de transplante. Essa cultivar também apresenta maior concentração de produção no período. Quanto a precocidade produtiva as duas cultivares não diferiram significativamente. Sobre a época 3, não foi possível interpretar da mesma forma, pois o ajuste do modelo linear não permite as mesmas interpretações realizadas para o modelo não linear, reafirmando a sua aplicabilidade em cultura olerícolas de múltiplas colheitas.

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Knowing the productive variability within protected environments is crucial for choosing the experimental design to be used in that conditions. Thus, the aim of the present study was to assess the variability of fruit production in protected environment cultivated with cherry tomatoes and to verify the border effect and plot size in reducing this variability. To this, data from an uniformity test carried out in a greenhouse with cherry tomato cv. Lili were used. Total fresh mass of fruits per plant was considered being these plants arranged in cropping rows parallel to the lateral openings of the greenhouse and also the same plants arranged in columns perpendicular to these openings. To generate the borders, different scenarios were designed by excluding rows and columns and using different plot sizes. In each scenario, homogeneity of variances among the remaining rows and columns was tested. There is no variability of fruit production among rows or columns in trials with cherry tomatoes carried out in greenhouses and the use of border does not bring benefits in terms of reduction of coefficient of variation or reduction of cases of variance heterogeneity among rows or columns. Plots with a size equal to or greater than two plants make possible to use the completely randomized design in the cherry tomato trials in greenhouses.(AU)

Conhecer a variabilidade dentro de ambientes protegidos é crucial para a escolha do delineamento experimental a ser utilizado nestas condições. O objetivo do estudo foi avaliar a variabilidade de produção de frutos em ambiente protegido cultivado com tomate cereja e, verificar o efeito do uso de bordaduras e tamanho de parcela na redução dessa variabilidade. Para isso, dados de um teste de uniformidade realizado em estufa com tomate cereja cv. Lili foram utilizados. A massa fresca total de frutos por planta foi considerada, sendo estas plantas dispostas em fileiras de cultivo paralelas às aberturas laterais da estufa e, também, foram dispostas em colunas perpendiculares a estas aberturas. Para gerar as bordaduras, diferentes cenários foram projetados excluindo linhas e colunas, usando diferentes tamanhos de parcela. Em cada cenário, a homogeneidade das variâncias entre as fileiras e colunas restantes foi testada. Não há variabilidade na produção de frutos entre fileiras ou colunas em ensaios com tomate cereja, realizado em estufas, sendo que o uso de bordaduras não traz benefícios em termos de redução do coeficiente de variação ou dos casos de heterogeneidade de variância entre fileiras ou colunas. As parcelas com um tamanho igual ou superior a duas plantas tornam possível utilizar o delineamento inteiramente casualizado nos ensaios com tomate cereja em estufas.(AU)

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ABSTRACT: Knowing the productive variability within protected environments is crucial for choosing the experimental design to be used in that conditions. Thus, the aim of the present study was to assess the variability of fruit production in protected environment cultivated with cherry tomatoes and to verify the border effect and plot size in reducing this variability. To this, data from an uniformity test carried out in a greenhouse with cherry tomato cv. 'Lili' were used. Total fresh mass of fruits per plant was considered being these plants arranged in cropping rows parallel to the lateral openings of the greenhouse and also the same plants arranged in columns perpendicular to these openings. To generate the borders, different scenarios were designed by excluding rows and columns and using different plot sizes. In each scenario, homogeneity of variances among the remaining rows and columns was tested. There is no variability of fruit production among rows or columns in trials with cherry tomatoes carried out in greenhouses and the use of border does not bring benefits in terms of reduction of coefficient of variation or reduction of cases of variance heterogeneity among rows or columns. Plots with a size equal to or greater than two plants make possible to use the completely randomized design in the cherry tomato trials in greenhouses.

RESUMO: Conhecer a variabilidade dentro de ambientes protegidos é crucial para a escolha do delineamento experimental a ser utilizado nestas condições. O objetivo do estudo foi avaliar a variabilidade de produção de frutos em ambiente protegido cultivado com tomate cereja e, verificar o efeito do uso de bordaduras e tamanho de parcela na redução dessa variabilidade. Para isso, dados de um teste de uniformidade realizado em estufa com tomate cereja cv. 'Lili' foram utilizados. A massa fresca total de frutos por planta foi considerada, sendo estas plantas dispostas em fileiras de cultivo paralelas às aberturas laterais da estufa e, também, foram dispostas em colunas perpendiculares a estas aberturas. Para gerar as bordaduras, diferentes cenários foram projetados excluindo linhas e colunas, usando diferentes tamanhos de parcela. Em cada cenário, a homogeneidade das variâncias entre as fileiras e colunas restantes foi testada. Não há variabilidade na produção de frutos entre fileiras ou colunas em ensaios com tomate cereja, realizado em estufas, sendo que o uso de bordaduras não traz benefícios em termos de redução do coeficiente de variação ou dos casos de heterogeneidade de variância entre fileiras ou colunas. As parcelas com um tamanho igual ou superior a duas plantas tornam possível utilizar o delineamento inteiramente casualizado nos ensaios com tomate cereja em estufas.

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The objective of this study was to identify the linear relationship between cherry tomato yield components. Two uniformity trials, without treatments, were conducted on Lilli cherry tomato plants in a plastic greenhouse during the 2014 spring/summer season, with the plants in two stems. Variables observed for each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, total number of fruits, and total fruit weight; a Pearson"s correlation matrix was used to estimate the relationship between the variables. Path analysis was then performed considering total fruit weight as the main variable and the remaining variables as explanatory. Due to the severe multicollinearity, the variable "number of fruits per bunch" was eliminated. Pearson"s correlation coefficients were significant between explanatory and main variables. Mean fruit weight has a low cause-and-effect relationship with the total weight of fruits produced. A low cause-and-effect relationship was also observed between number of fruits and number of bunches. Cherry tomato productivity is directly related to the number of fruits per plant.

O objetivo deste artigo foi identificar a relação linear entre os componentes da produtividade do tomate cereja. Dois ensaios de uniformidade, sem tratamentos, foram instalados em estufas plásticas nas estações primavera/verão de 2014 com tomate cereja Lilli, com as plantas conduzidas em duas hastes. As variáveis observadas em cada planta foram o comprimento médio de fruto, a sua largura média, o peso médio seu, o número de cachos, o número de frutos por cacho, o número total de frutos e o peso total de frutos, sendo estimada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Posteriormente, foi realizada a análise de trilha considerando-se o peso total de frutos como variável principal e as demais como variáveis explicativas. Devido à multicolinearidade severa, optou-se pela eliminação da variável número de frutos por cacho. Os coeficientes de correlação de Pearson, entre as variáveis explicativas e a variável principal, foram significativos. O peso médio de frutos tem baixa relação de causa e efeito com o peso total de frutos produzidos. Também, o número de frutos e o número de cachos apresentaram baixa relação de causa e efeito entre si. A produtividade do tomate cereja está diretamente relacionada com o número de frutos por planta.

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The objective of this study was to identify the linear relationship between cherry tomato yield components. Two uniformity trials, without treatments, were conducted on Lilli cherry tomato plants in a plastic greenhouse during the 2014 spring/summer season, with the plants in two stems. Variables observed for each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, total number of fruits, and total fruit weight; a Pearson"s correlation matrix was used to estimate the relationship between the variables. Path analysis was then performed considering total fruit weight as the main variable and the remaining variables as explanatory. Due to the severe multicollinearity, the variable "number of fruits per bunch" was eliminated. Pearson"s correlation coefficients were significant between explanatory and main variables. Mean fruit weight has a low cause-and-effect relationship with the total weight of fruits produced. A low cause-and-effect relationship was also observed between number of fruits and number of bunches. Cherry tomato productivity is directly related to the number of fruits per plant. (AU)

O objetivo deste artigo foi identificar a relação linear entre os componentes da produtividade do tomate cereja. Dois ensaios de uniformidade, sem tratamentos, foram instalados em estufas plásticas nas estações primavera/verão de 2014 com tomate cereja Lilli, com as plantas conduzidas em duas hastes. As variáveis observadas em cada planta foram o comprimento médio de fruto, a sua largura média, o peso médio seu, o número de cachos, o número de frutos por cacho, o número total de frutos e o peso total de frutos, sendo estimada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Posteriormente, foi realizada a análise de trilha considerando-se o peso total de frutos como variável principal e as demais como variáveis explicativas. Devido à multicolinearidade severa, optou-se pela eliminação da variável número de frutos por cacho. Os coeficientes de correlação de Pearson, entre as variáveis explicativas e a variável principal, foram significativos. O peso médio de frutos tem baixa relação de causa e efeito com o peso total de frutos produzidos. Também, o número de frutos e o número de cachos apresentaram baixa relação de causa e efeito entre si. A produtividade do tomate cereja está diretamente relacionada com o número de frutos por planta. (AU)

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The productive variability in horticultural crops affects the planning and quality of the experiments, inflating the error and leading to wrong conclusions with low experimental accuracy and reliability. The objective of this study was to dimension the plot size and number of harvests that are necessary so that there is improvement in the accuracy of zucchini production. The production data used was the one from the uniformity trials where the basic units (BU) were identified with the number of crop row and were numbered according to the position inside the row. With the values of individual production, (fresh fruit biomass) different plots sizes were simulated by summing up the adjacent BUs in the crop rows and the two forms of harvesting groups. For each plot size simulated and their respective harvests, a variation coefficient (%) was estimated at the crop row. A response surface design was applied, with a dependent variable in the variation coefficient and, with the independent variable, the plot size and number of harvests. Best combination between plot size and number of harvests is seven plants and half the productive cycle in both growing seasons.

A variabilidade produtiva em cultivos olerícolas afeta o planejamento e a qualidade de experimentos, inflacionando o erro e levando a conclusões errôneas, com baixa precisão experimental e confiabilidade. O objetivo deste estudo foi dimensionar o tamanho da parcela e o número de colheitas necessárias para que haja melhoria da precisão nas estimativas de produção de abobrinha italiana. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade em queas unidades básicas (UB) foram identificadas com o número da linha de cultivo e numeradas conforme a posição dentro da linha. Com os valores da produção individual (fitomassa fresca de frutos), foram simulados diferentes tamanhos de parcela somando as UBs adjacentes na linha de cultivo e duas formas de agrupamentos de colheita. Para cada tamanho de parcela simulado e suas respectivas colheitas, foi estimado o coeficiente de variação (%) na linha de cultivo. Foi aplicado o modelo de superfície de resposta, com variável dependente, o coeficiente de variação e, independentes, o tamanho de parcela e o número de colheitas. A melhor combinação entre o tamanho de parcela e o número de colheitas é de sete plantas e metade do ciclo produtivo, em ambas estações de cultivo.

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The productive variability in horticultural crops affects the planning and quality of the experiments, inflating the error and leading to wrong conclusions with low experimental accuracy and reliability. The objective of this study was to dimension the plot size and number of harvests that are necessary so that there is improvement in the accuracy of zucchini production. The production data used was the one from the uniformity trials where the basic units (BU) were identified with the number of crop row and were numbered according to the position inside the row. With the values of individual production, (fresh fruit biomass) different plots sizes were simulated by summing up the adjacent BUs in the crop rows and the two forms of harvesting groups. For each plot size simulated and their respective harvests, a variation coefficient (%) was estimated at the crop row. A response surface design was applied, with a dependent variable in the variation coefficient and, with the independent variable, the plot size and number of harvests. Best combination between plot size and number of harvests is seven plants and half the productive cycle in both growing seasons.(AU)

A variabilidade produtiva em cultivos olerícolas afeta o planejamento e a qualidade de experimentos, inflacionando o erro e levando a conclusões errôneas, com baixa precisão experimental e confiabilidade. O objetivo deste estudo foi dimensionar o tamanho da parcela e o número de colheitas necessárias para que haja melhoria da precisão nas estimativas de produção de abobrinha italiana. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade em queas unidades básicas (UB) foram identificadas com o número da linha de cultivo e numeradas conforme a posição dentro da linha. Com os valores da produção individual (fitomassa fresca de frutos), foram simulados diferentes tamanhos de parcela somando as UBs adjacentes na linha de cultivo e duas formas de agrupamentos de colheita. Para cada tamanho de parcela simulado e suas respectivas colheitas, foi estimado o coeficiente de variação (%) na linha de cultivo. Foi aplicado o modelo de superfície de resposta, com variável dependente, o coeficiente de variação e, independentes, o tamanho de parcela e o número de colheitas. A melhor combinação entre o tamanho de parcela e o número de colheitas é de sete plantas e metade do ciclo produtivo, em ambas estações de cultivo.(AU)

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The aim of this study was to determine the required sample size for estimation of the Pearson coefficient of correlation between cherry tomato variables. Two uniformity tests were set up in a protected environment in the spring/summer of 2014. The observed variables in each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, number of fruits, and total weight of fruits, with calculation of the Pearson correlation matrix between them. Sixty eight sample sizes were planned for one greenhouse and 48 for another, with the initial sample size of 10 plants, and the others were obtained by adding five plants. For each planned sample size, 3000 estimates of the Pearson correlation coefficient were obtained through bootstrap re-samplings with replacement. The sample size for each correlation coefficient was determined when the 95% confidence interval amplitude value was less than or equal to 0.4. Obtaining estimates of the Pearson correlation coefficient with high precision is difficult for parameters with a weak linear relation. Accordingly, a larger sample size is necessary to estimate them. Linear relations involving variables dealing with size and number of fruits per plant have less precision. To estimate the coefficient of correlation between productivity variables of cherry tomato, with a confidence interval of 95% equal to 0.4, it is necessary to sample 275 plants in a 250m² greenhouse, and 200 plants in a 200m² greenhouse.

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para estimar o coeficiente de correlação de Pearson entre variáveis do tomate cereja. Foram instalados dois ensaios de uniformidade em ambiente protegido na primavera/verão de 2014. As variáveis observadas em cada planta foram comprimento médio de fruto, largura média de fruto, peso médio de fruto, número de cachos, número de frutos por cacho, número de frutos e peso total de frutos, sendo calculada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Foram planejados 68 tamanhos de amostra em uma estufa e 48 em outra, com tamanho inicial composto de 10 plantas e os demais obtidos acrescentando cinco plantas. Para cada tamanho de amostra planejado foram obtidas 3000 estimativas do coeficiente de correlação de Pearson através de reamostragens bootstrap com reposição. O tamanho de amostra de cada coeficiente de correlação foi determinado quando o valor da amplitude do intervalo de confiança de 95% foi menor ou igual a 0,4. A obtenção das estimativas do coeficiente de correlação de Pearson com elevada precisão é difícil para caracteres com relação linear fraca e, consequentemente, maior é o tamanho amostra necessário para estima-los. As relações lineares envolvendo as variáveis relacionadas com o tamanho e o número de frutos por planta tem menor precisão. Para estimar o coeficiente de correlação entre variáveis produtivas do tomate cereja, com intervalo de confiança de 95% igual a 0,4, é necessário amostrar 275 plantas na estufa de 250m², e 200 plantas na estufa de 200m².

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The aim of this study was to determine the required sample size for estimation of the Pearson coefficient of correlation between cherry tomato variables. Two uniformity tests were set up in a protected environment in the spring/summer of 2014. The observed variables in each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, number of fruits, and total weight of fruits, with calculation of the Pearson correlation matrix between them. Sixty eight sample sizes were planned for one greenhouse and 48 for another, with the initial sample size of 10 plants, and the others were obtained by adding five plants. For each planned sample size, 3000 estimates of the Pearson correlation coefficient were obtained through bootstrap re-samplings with replacement. The sample size for each correlation coefficient was determined when the 95% confidence interval amplitude value was less than or equal to 0.4. Obtaining estimates of the Pearson correlation coefficient with high precision is difficult for parameters with a weak linear relation. Accordingly, a larger sample size is necessary to estimate them. Linear relations involving variables dealing with size and number of fruits per plant have less precision. To estimate the coefficient of correlation between productivity variables of cherry tomato, with a confidence interval of 95% equal to 0.4, it is necessary to sample 275 plants in a 250m² greenhouse, and 200 plants in a 200m² greenhouse.(AU)

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para estimar o coeficiente de correlação de Pearson entre variáveis do tomate cereja. Foram instalados dois ensaios de uniformidade em ambiente protegido na primavera/verão de 2014. As variáveis observadas em cada planta foram comprimento médio de fruto, largura média de fruto, peso médio de fruto, número de cachos, número de frutos por cacho, número de frutos e peso total de frutos, sendo calculada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Foram planejados 68 tamanhos de amostra em uma estufa e 48 em outra, com tamanho inicial composto de 10 plantas e os demais obtidos acrescentando cinco plantas. Para cada tamanho de amostra planejado foram obtidas 3000 estimativas do coeficiente de correlação de Pearson através de reamostragens bootstrap com reposição. O tamanho de amostra de cada coeficiente de correlação foi determinado quando o valor da amplitude do intervalo de confiança de 95% foi menor ou igual a 0,4. A obtenção das estimativas do coeficiente de correlação de Pearson com elevada precisão é difícil para caracteres com relação linear fraca e, consequentemente, maior é o tamanho amostra necessário para estima-los. As relações lineares envolvendo as variáveis relacionadas com o tamanho e o número de frutos por planta tem menor precisão. Para estimar o coeficiente de correlação entre variáveis produtivas do tomate cereja, com intervalo de confiança de 95% igual a 0,4, é necessário amostrar 275 plantas na estufa de 250m², e 200 plantas na estufa de 200m².(AU)

RESUMO

ABSTRACT: The aim of this study was to determine the required sample size for estimation of the Pearson coefficient of correlation between cherry tomato variables. Two uniformity tests were set up in a protected environment in the spring/summer of 2014. The observed variables in each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, number of fruits, and total weight of fruits, with calculation of the Pearson correlation matrix between them. Sixty eight sample sizes were planned for one greenhouse and 48 for another, with the initial sample size of 10 plants, and the others were obtained by adding five plants. For each planned sample size, 3000 estimates of the Pearson correlation coefficient were obtained through bootstrap re-samplings with replacement. The sample size for each correlation coefficient was determined when the 95% confidence interval amplitude value was less than or equal to 0.4. Obtaining estimates of the Pearson correlation coefficient with high precision is difficult for parameters with a weak linear relation. Accordingly, a larger sample size is necessary to estimate them. Linear relations involving variables dealing with size and number of fruits per plant have less precision. To estimate the coefficient of correlation between productivity variables of cherry tomato, with a confidence interval of 95% equal to 0.4, it is necessary to sample 275 plants in a 250m² greenhouse, and 200 plants in a 200m² greenhouse.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para estimar o coeficiente de correlação de Pearson entre variáveis do tomate cereja. Foram instalados dois ensaios de uniformidade em ambiente protegido na primavera/verão de 2014. As variáveis observadas em cada planta foram comprimento médio de fruto, largura média de fruto, peso médio de fruto, número de cachos, número de frutos por cacho, número de frutos e peso total de frutos, sendo calculada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Foram planejados 68 tamanhos de amostra em uma estufa e 48 em outra, com tamanho inicial composto de 10 plantas e os demais obtidos acrescentando cinco plantas. Para cada tamanho de amostra planejado foram obtidas 3000 estimativas do coeficiente de correlação de Pearson através de reamostragens "bootstrap" com reposição. O tamanho de amostra de cada coeficiente de correlação foi determinado quando o valor da amplitude do intervalo de confiança de 95% foi menor ou igual a 0,4. A obtenção das estimativas do coeficiente de correlação de Pearson com elevada precisão é difícil para caracteres com relação linear fraca e, consequentemente, maior é o tamanho amostra necessário para estima-los. As relações lineares envolvendo as variáveis relacionadas com o tamanho e o número de frutos por planta tem menor precisão. Para estimar o coeficiente de correlação entre variáveis produtivas do tomate cereja, com intervalo de confiança de 95% igual a 0,4, é necessário amostrar 275 plantas na estufa de 250m², e 200 plantas na estufa de 200m².

RESUMO

RESUMO: Os objetivos do trabalho foram ajustar modelos de regressão não-linear para a estimativa da produção de frutos de tomate tipo cereja e identificar o tamanho da parcela com melhor poder de explicação e ajuste dos modelos, utilizando dois ensaios de uniformidade em estufa plástica. Os modelos ajustados foram o logístico e o de von Bertalanffy, para peso médio de frutos, número médio de frutos e de cachos acumulado nas múltiplas colheitas e com diferentes tamanhos de parcela. Os modelos apresentaram estimativas semelhantes entre si e as mesmas estimativas dos parâmetros em todos os casos de tamanho de parcela. Os modelos de regressão não-linear estudados descrevem satisfatoriamente o comportamento da produção de frutos de tomate tipo cereja cultivado em estufa plástica. Parcela constituída de duas plantas para ensaios em estufa plástica de 250m2 e de três plantas em estufa plástica de 200m2 proporcionam bom poder de explicação nas estimativas dos parâmetros dos modelos.

ABSTRACT: The aim of this paper was to test nonlinear regression models for estimating the cherry tomato production and to identify the plot size with better fitting quality and adjustment of the models, using two uniformity trials in greenhouse. The logistic and von Bertalanffy models were used on variables, as the means fruit weight, the means number of fruits and bunches accumulated in the multiple harvests and with different plot sizes. The models presented similar estimates for all parameters in all plot sizes studied. The nonlinear models adequately describe the behavior of the production of cherry tomato fruits cultivated in greenhouse. Plots constituted by two and three plants, respectively in trials with greenhouse of 250 m2 and 200 m2, provide a good fitting quality in the models adjustment.

RESUMO

The aim of this paper was to test nonlinear regression models for estimating the cherry tomato production and to identify the plot size with better fitting quality and adjustment of the models, using two uniformity trials in greenhouse. The logistic and von Bertalanffy models were used on variables, as the means fruit weight, the means number of fruits and bunches accumulated in the multiple harvests and with different plot sizes. The models presented similar estimates for all parameters in all plot sizes studied. The nonlinear models adequately describe the behavior of the production of cherry tomato fruits cultivated in greenhouse. Plots constituted by two and three plants, respectively in trials with greenhouse of 250 m2 and 200 m2, provide a good fitting quality in the models adjustment.(AU)

Os objetivos do trabalho foram ajustar modelos de regressão não-linear para a estimativa da produção de frutos de tomate tipo cereja e identificar o tamanho da parcela com melhor poder de explicação e ajuste dos modelos, utilizando dois ensaios de uniformidade em estufa plástica. Os modelos ajustados foram o logístico e o de von Bertalanffy, para peso médio de frutos, número médio de frutos e de cachos acumulado nas múltiplas colheitas e com diferentes tamanhos de parcela. Os modelos apresentaram estimativas semelhantes entre si e as mesmas estimativas dos parâmetros em todos os casos de tamanho de parcela. Os modelos de regressão não-linear estudados descrevem satisfatoriamente o comportamento da produção de frutos de tomate tipo cereja cultivado em estufa plástica. Parcela constituída de duas plantas para ensaios em estufa plástica de 250m2 e de três plantas em estufa plástica de 200m2 proporcionam bom poder de explicação nas estimativas dos parâmetros dos modelos.(AU)

Assuntos

RESUMO

A madeira de Cabralea canjerana (Vell.) Mart. (canjerana) é de elevada qualidade, sendo indicada para confecção de móveis e construção civil, além de possuir importância paisagística. O objetivo no presente estudo foi caracterizar a fenologia reprodutiva de canjerana, além de verificar os aspectos físicos e fisiológicos das sementes de diferentes árvores matrizes localizadas em remanescentes, no Município de Frederico Westphalen, RS. Durante três anos foram realizadas observações fenológicas mensais, em 20 indivíduos arbóreos, e após a coleta dos frutos maduros, as sementes foram analisadas no Laboratório de Silvicultura da Universidade Federal de Santa Maria, RS, comparando-se matrizes por meio do peso de mil sementes, teor de água, porcentagem e velocidade de germinação e emergência. A floração de C. canjerana é anual, persistindo de agosto a dezembro, sendo possível encontrar botões florais, concomitantemente com frutos em desenvolvimento e maduros. Os frutos iniciam a dispersão no mês de setembro, podendo ser coletados em amplo período (setembro a março) e frutos aparentemente maduros, em diferentes árvores matrizes, não garantem elevado poder germinativo às sementes de C. canjerana.

The wood of Cabralea canjerana (Vell.) Mart. (canjerana) has high quality and is suitable for making furniture and civil construction, besides having importance in landscaping. The aim of this study was to characterize the reproductive phenology of canjerana, and check the physical and physiological aspects of seeds of different matrix trees located in a remnant in the city of Frederico Westphalen-RS. For three years monthly phenological observations were carried out on 20 individuals trees and after collecting the ripe fruits, seeds were analyzed in the Sylviculture Laboratory of the Federal University of Santa Maria-RS, comparing matrixes through the weight of a thousand seeds, water content, percentage and germination and emergence speed. The flowering C. canjerana is annual, persisting from August to December, being possible to find flower buds, concurrently with developing and ripe fruits. The fruits begin to spread in September being possible to be collected during a large period (September to March) and apparently ripe fruit in different matrix trees, do not guarantee high germination power to the seeds of C. canjerana.