RESUMO

It is important to determine the number of plants to be evaluated to allow accurate inferences about the traits under evaluation. Investigating the linear relations among traits is important for identifying traits for indirect selection. So, the objectives of this study were to determine the sample size (number of plants) necessary to estimate the means of forage pea traits and to investigate the relations among the traits. Experiments were carried out in 2021 with three sowing dates (May 3, May 26 and July 13). Five hundred plants were randomly sampled, 100 plants in each of the five evaluation dates (June 25, August 30, July 24, September 17, September 16). In these 500 plants, the traits plant height, number of branches, number of nodes, number of leaves, number of pods, fresh matter of leaves, fresh matter of stems, fresh matter of pods, fresh matter of shoots, dry matter of leaves, dry matter of stems, dry matter of pods, and dry matter of shoots, were evaluated. The sample size was calculated to estimate the means of these traits, based on Student's t-distribution, and the relations among traits were investigated through correlation and path analysis. In an experiment, to estimate the means of these 13 traits of forage pea, with an estimation error of approximately 10% of the mean, 99 plants per treatment should be sampled. The numbers of pods and leaves have a positive linear relations with fresh and dry matter of shoots.

É importante dimensionar o número de plantas a serem avaliadas para possibilitar inferências precisas sobre os caracteres em avaliação. Investigar as relações lineares entre caracteres é importante para a identificação de caracteres para a seleção indireta. Assim, os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação da média de caracteres de ervilha forrageira e investigar as relações entre os caracteres. Foram conduzidos experimentos, no ano de 2021, em três datas de semeadura (03 de maio, 26 de maio e 13 de julho). Foram amostradas, aleatoriamente, 500 plantas, sendo 100 plantas em cada uma das cinco datas de avaliação (25 de junho, 30 de agosto, 24 de julho, 17 de setembro e 16 de setembro). Nessas 500 plantas avaliaram-se os caracteres altura de planta, número de ramificações, número de nós, número de folhas, número de legumes, matéria fresca de folhas, matéria fresca de caule, matéria fresca de legumes, matéria fresca de parte aérea, matéria seca de folhas, matéria seca de caule, matéria seca de legumes e matéria seca de parte aérea. Foi calculado o tamanho de amostra para a estimação da média desses caracteres, com base na distribuição t de Student e investigada a relação entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Em um experimento, para a estimação da média desses 13 caracteres de ervilha forrageira, com erro de estimação de aproximadamente 10% da média, devem ser amostradas 99 plantas por tratamento. Os números de legumes e de folhas têm relação linear positiva com as matérias fresca e seca de parte aérea.

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The aim of this study was to determine the rate of node appearance (RNA), the final number of nodes (FNN) and the period of node emission (PNE) in two buckwheat cultivars (Fagopyrum esculentum Moench) for different sowing dates, and to check variability in the RNA, FNN and PNE between the cultivars and sowing dates. The IPR91-Baili and IPR92-Altar cultivars were evaluated for 29 and 31 sowing dates from October to May in the 2017/2018 and 2018/2019 agricultural years respectively. In each experiment, a completely randomised design with five replications was used. The number of nodes (NN) on the main stem was counted twice a week in each plant (replication), from emission of the first node until the end of the cycle. The linear regression (y = a + bx) of the number of nodes (NN, y) was adjusted for each plant based on the number of days after emergence (DAE, x). The rate of node appearance (RNA), in days node-1, was determined from the inverse of the slope of the linear regression between NN and DAE (RNA = 1/b). The RNA was calculated for the period of node emission (PNE, in days), i.e. from emergence to emission of the last node. The final number of nodes (FNN) was counted at the end of node emission. Variability was found in the rate of node appearance (RNA), the final number of nodes (FNN) and the period of node emission (PNE) between the cultivars and sowing dates.

Os objetivos deste trabalho foram determinar a taxa de aparecimento de nós (TAN), o número final de nós (NFN) e o período de emissão de nós (PEN) em duas cultivares de trigo mourisco (Fagopyrum esculentum Moench) em datas de semeadura e verificar a variabilidade da TAN, do NFN e do PEN entre as cultivares e as datas de semeadura. As cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar foram avaliadas em 29 e 31 datas de semeadura, nos anos agrícolas 2017/2018 e 2018/2019, respectivamente, durante os meses de outubro a maio. Nos dois experimentos foi utilizado o delineamento inteiramente casualizado com cinco repetições. Em cada planta (repetição) foi contado o número de nós (NN) da haste principal, duas vezes por semana, a partir da emissão do primeiro nó até o final do ciclo. Para cada planta foi ajustada a regressão linear (y=a+bx) do número de nós (NN, y) em função do número de dias após a emergência (DAE, x). A taxa de aparecimento de nós (TAN), em dias nó-1, foi determinada pelo inverso do coeficiente angular da regressão linear entre o NN e o DAE (TAN=1/b). A TAN foi calculada para o período de emissão de nós (PEN, em dias), ou seja, entre a emergência até a emissão do último nó. O número final de nós (NFN) foi contabilizado na avaliação em que a planta cessou a emissão de nós. Há variabilidade da taxa de aparecimento de nós (TAN), do número final de nós (NFN) e do período de emissão de nós (PEN) entre as cultivares e as datas de semeadura. A taxa de aparecimento de nós oscila entre 2,20 e 8,23 dias nó-1, o número final de nós entre 2,20 e 17,20 nós e o período de emissão de nós entre 16,60 e 49,20 dias. As plantas das cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, apresentam melhor desenvolvimento vegetativo (menor TAN, maior NFN e maior PEN) nas semeaduras nos meses de novembro, dezembro, janeiro e fevereiro em comparação com as semeaduras realizadas em outubro, março, abril e maio.

Assuntos

RESUMO

The objective of this work was to model and identify the best models for estimating the leaf area, determined by digital photos, of buckwheat (Fagopyrum esculentum Moench) of the cultivars IPR91-Baili and IPR92-Altar, as a function of length (L), width (W) or length x width product (LW) of the leaf blade. Ten uniformity trials (blank experiments) were carried out, five with IPR91-Baili cultivar and five with IPR92-Altar cultivar. The trials were performed on five sowing dates. In each trial and cultivar, expanded leaves were collected at random from the lower, middle and upper segments of the plants, totaling 1,815 leaves. In these 1,815 leaves, L and W were measured and the LW of the leaf blade was calculated, which were used as independent variables in the model. The leaf area of each leaf was determined using the digital photo method (Y), which was used as a dependent variable of the model. For each sowing date, cultivar and thirds of the plant, 80% of the leaves (1,452 leaves) were randomly separated for the generation of the models and 20% of the leaves (363 leaves) for the validation of the models of leaf area estimation as a function of linear dimensions. For buckwheat, IPR91-Baili and IPR92-Altar cultivars, the quadratic model (Ŷ = 0.5217 + 0.6581LW + 0.0004LW2, R2 = 0.9590), power model (Ŷ = 0.6809LW1.0037, R2 = 0.9587), linear model (Ŷ = 0.0653 + 0.6892LW, R2 = 0.9587) and linear model without intercept (Ŷ = 0.6907LW, R2 = 0.9587) are indicated for the estimation of leaf area determined by digital photos (Y) based on the LW of the leaf blade (x), and, preferably, the linear model without intercept can be used, due to its greater simplicity.

O objetivo deste trabalho foi modelar e identificar os melhores modelos para a estimação da área foliar, determinada por fotos digitais, de trigo mourisco (Fagopyrum esculentum Moench) das cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, em função do comprimento (C), da largura (L) ou do produto comprimento vezes largura (CL) do limbo foliar. Foram conduzidos dez ensaios de uniformidade (experimentos em branco), sendo cinco com a cultivar IPR91-Baili e cinco com a cultivar IPR92-Altar. Os ensaios foram realizados em cinco datas de semeadura. Em cada ensaio e cultivar foram coletadas, aleatoriamente, folhas expandidas dos terços inferior, médio e superior das plantas, totalizando 1.815 folhas. Nessas 1.815 folhas, foram mensurados o C e a L e calculado o CL do limbo foliar, os quais foram utilizados como variáveis independentes no modelo. Determinou-se a área de cada folha por meio do método de fotos digitais (Y) e a mesma foi utilizada como variável dependente do modelo. Para cada data de semeadura, cultivar e terços da planta foram separadas, aleatoriamente, 80% das folhas (1.452 folhas) para a geração de modelos e 20% das folhas (363 folhas) para a validação dos modelos de estimação da área foliar em função das dimensões lineares. Para o trigo mourisco, cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, os modelos quadrático (Ŷ = 0,5217 + 0,6581CL + 0,0004CL2, R2 = 0,9590), potência (Ŷ = 0,6809CL1,0037, R2 = 0,9587), linear (Ŷ = 0,0653 + 0,6892CL, R2 = 0,9587) e linear sem intercepto (Ŷ = 0,6907CL, R2 = 0,9587), são indicados para a estimação da área foliar determinada por fotos digitais (Y) com base no CL do limbo foliar (x), podendo, preferencialmente, ser utilizado o modelo linear sem intercepto, devido a sua maior simplicidade.

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The objective of this work was to model and identify the best models for estimating the leaf area, determined by digital photos, of buckwheat (Fagopyrum esculentum Moench) of the cultivars IPR91-Baili and IPR92-Altar, as a function of length (L), width (W) or length x width product (LW) of the leaf blade. Ten uniformity trials (blank experiments) were carried out, five with IPR91-Baili cultivar and five with IPR92-Altar cultivar. The trials were performed on five sowing dates. In each trial and cultivar, expanded leaves were collected at random from the lower, middle and upper segments of the plants, totaling 1,815 leaves. In these 1,815 leaves, L and W were measured and the LW of the leaf blade was calculated, which were used as independent variables in the model. The leaf area of each leaf was determined using the digital photo method (Y), which was used as a dependent variable of the model. For each sowing date, cultivar and thirds of the plant, 80% of the leaves (1,452 leaves) were randomly separated for the generation of the models and 20% of the leaves (363 leaves) for the validation of the models of leaf area estimation as a function of linear dimensions. For buckwheat, IPR91-Baili and IPR92-Altar cultivars, the quadratic model (Ŷ = 0.5217 + 0.6581LW + 0.0004LW2, R2 = 0.9590), power model (Ŷ = 0.6809LW1.0037, R2 = 0.9587), linear model (Ŷ = 0.0653 + 0.6892LW, R2 = 0.9587) and linear model without intercept (Ŷ = 0.6907LW, R2 = 0.9587) are indicated for the estimation of leaf area determined by digital photos (Y) based on the LW of the leaf blade (x), and, preferably, the linear model without intercept can be used, due to its greater simplicity.(AU)

O objetivo deste trabalho foi modelar e identificar os melhores modelos para a estimação da área foliar, determinada por fotos digitais, de trigo mourisco (Fagopyrum esculentum Moench) das cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, em função do comprimento (C), da largura (L) ou do produto comprimento vezes largura (CL) do limbo foliar. Foram conduzidos dez ensaios de uniformidade (experimentos em branco), sendo cinco com a cultivar IPR91-Baili e cinco com a cultivar IPR92-Altar. Os ensaios foram realizados em cinco datas de semeadura. Em cada ensaio e cultivar foram coletadas, aleatoriamente, folhas expandidas dos terços inferior, médio e superior das plantas, totalizando 1.815 folhas. Nessas 1.815 folhas, foram mensurados o C e a L e calculado o CL do limbo foliar, os quais foram utilizados como variáveis independentes no modelo. Determinou-se a área de cada folha por meio do método de fotos digitais (Y) e a mesma foi utilizada como variável dependente do modelo. Para cada data de semeadura, cultivar e terços da planta foram separadas, aleatoriamente, 80% das folhas (1.452 folhas) para a geração de modelos e 20% das folhas (363 folhas) para a validação dos modelos de estimação da área foliar em função das dimensões lineares. Para o trigo mourisco, cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, os modelos quadrático (Ŷ = 0,5217 + 0,6581CL + 0,0004CL2, R2 = 0,9590), potência (Ŷ = 0,6809CL1,0037, R2 = 0,9587), linear (Ŷ = 0,0653 + 0,6892CL, R2 = 0,9587) e linear sem intercepto (Ŷ = 0,6907CL, R2 = 0,9587), são indicados para a estimação da área foliar determinada por fotos digitais (Y) com base no CL do limbo foliar (x), podendo, preferencialmente, ser utilizado o modelo linear sem intercepto, devido a sua maior simplicidade.(AU)

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The aim of this study was to determine the rate of node appearance (RNA), the final number of nodes (FNN) and the period of node emission (PNE) in two buckwheat cultivars (Fagopyrum esculentum Moench) for different sowing dates, and to check variability in the RNA, FNN and PNE between the cultivars and sowing dates. The IPR91-Baili and IPR92-Altar cultivars were evaluated for 29 and 31 sowing dates from October to May in the 2017/2018 and 2018/2019 agricultural years respectively. In each experiment, a completely randomised design with five replications was used. The number of nodes (NN) on the main stem was counted twice a week in each plant (replication), from emission of the first node until the end of the cycle. The linear regression (y = a + bx) of the number of nodes (NN, y) was adjusted for each plant based on the number of days after emergence (DAE, x). The rate of node appearance (RNA), in days node-1, was determined from the inverse of the slope of the linear regression between NN and DAE (RNA = 1/b). The RNA was calculated for the period of node emission (PNE, in days), i.e. from emergence to emission of the last node. The final number of nodes (FNN) was counted at the end of node emission. Variability was found in the rate of node appearance (RNA), the final number of nodes (FNN) and the period of node emission (PNE) between the cultivars and sowing dates.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar a taxa de aparecimento de nós (TAN), o número final de nós (NFN) e o período de emissão de nós (PEN) em duas cultivares de trigo mourisco (Fagopyrum esculentum Moench) em datas de semeadura e verificar a variabilidade da TAN, do NFN e do PEN entre as cultivares e as datas de semeadura. As cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar foram avaliadas em 29 e 31 datas de semeadura, nos anos agrícolas 2017/2018 e 2018/2019, respectivamente, durante os meses de outubro a maio. Nos dois experimentos foi utilizado o delineamento inteiramente casualizado com cinco repetições. Em cada planta (repetição) foi contado o número de nós (NN) da haste principal, duas vezes por semana, a partir da emissão do primeiro nó até o final do ciclo. Para cada planta foi ajustada a regressão linear (y=a+bx) do número de nós (NN, y) em função do número de dias após a emergência (DAE, x). A taxa de aparecimento de nós (TAN), em dias nó-1, foi determinada pelo inverso do coeficiente angular da regressão linear entre o NN e o DAE (TAN=1/b). A TAN foi calculada para o período de emissão de nós (PEN, em dias), ou seja, entre a emergência até a emissão do último nó. O número final de nós (NFN) foi contabilizado na avaliação em que a planta cessou a emissão de nós. Há variabilidade da taxa de aparecimento de nós (TAN), do número final de nós (NFN) e do período de emissão de nós (PEN) entre as cultivares e as datas de semeadura. A taxa de aparecimento de nós oscila entre 2,20 e 8,23 dias nó-1, o número final de nós entre 2,20 e 17,20 nós e o período de emissão de nós entre 16,60 e 49,20 dias. As plantas das cultivares IPR91-Baili e IPR92-Altar, apresentam melhor desenvolvimento vegetativo (menor TAN, maior NFN e maior PEN) nas semeaduras nos meses de novembro, dezembro, janeiro e fevereiro em comparação com as semeaduras realizadas em outubro, março, abril e maio.(AU)

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RESUMO

The aim of this study was to determine the optimal plot size and the number of replications to evaluate fresh weight in Sudan grass [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Twenty-six uniformity trials were carried out in two cultivars (BRS Estribo and CG Farrapo), in four sowing seasons (20 Dec, 20 Jan, 7 Feb and 24 Feb) and two methods for evaluating fresh weight (cutting and at flowering). The fresh weight was evaluated in 936 basic experimental units (BEU) (26 trials × 36 BEU per trial). One BEU comprised three rows of plants, 1 m in length (1.2 m2). The optimal plot size was determined using the maximum curvature method of the model of the coefficient of variation. For experiments in a completely randomised or randomised block design, in combinations of number of treatments and levels of experimental precision, the number of replications was determined by an iterative process. The optimal plot size to evaluate fresh weight in Sudan grass is 7.95 m2. Eight replications, to evaluate up to 50 treatments in a completely randomised or randomised block design, are sufficient to identify as significant at 0.05% probability by Tukeys test, differences between the mean value of each treatment of 30.2% of the mean value of the experiment.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Foram realizados 26 ensaios de uniformidade com duas cultivares (BRS Estribo e CG Farrapo), em quatro épocas de semeadura (20 de dezembro; 20 de janeiro; 7 de fevereiro; e 24 de fevereiro) e sob duas formas de avaliação da massa de matéria fresca (em cortes e somente no florescimento). A massa de matéria fresca foi avaliada em 936 unidades experimentais básicas (UEB) (26 ensaios × 36 UEB por ensaio). A UEB foi formada por três fileiras de plantas com 1 m de comprimento (1,2 m2). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, em combinações de número de tratamentos e níveis de precisão experimental, foi determinado por processo iterativo. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão é 7,95 m2. Oito repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, são suficientes para identificar, como significativas a 0,05 de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 30,2% da média do experimento.

Assuntos

RESUMO

The aim of this study was to determine the optimal plot size and the number of replications to evaluate fresh weight in Sudan grass [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Twenty-six uniformity trials were carried out in two cultivars (BRS Estribo and CG Farrapo), in four sowing seasons (20 Dec, 20 Jan, 7 Feb and 24 Feb) and two methods for evaluating fresh weight (cutting and at flowering). The fresh weight was evaluated in 936 basic experimental units (BEU) (26 trials × 36 BEU per trial). One BEU comprised three rows of plants, 1 m in length (1.2 m2). The optimal plot size was determined using the maximum curvature method of the model of the coefficient of variation. For experiments in a completely randomised or randomised block design, in combinations of number of treatments and levels of experimental precision, the number of replications was determined by an iterative process. The optimal plot size to evaluate fresh weight in Sudan grass is 7.95 m2. Eight replications, to evaluate up to 50 treatments in a completely randomised or randomised block design, are sufficient to identify as significant at 0.05% probability by Tukeys test, differences between the mean value of each treatment of 30.2% of the mean value of the experiment.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Foram realizados 26 ensaios de uniformidade com duas cultivares (BRS Estribo e CG Farrapo), em quatro épocas de semeadura (20 de dezembro; 20 de janeiro; 7 de fevereiro; e 24 de fevereiro) e sob duas formas de avaliação da massa de matéria fresca (em cortes e somente no florescimento). A massa de matéria fresca foi avaliada em 936 unidades experimentais básicas (UEB) (26 ensaios × 36 UEB por ensaio). A UEB foi formada por três fileiras de plantas com 1 m de comprimento (1,2 m2). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, em combinações de número de tratamentos e níveis de precisão experimental, foi determinado por processo iterativo. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão é 7,95 m2. Oito repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, são suficientes para identificar, como significativas a 0,05 de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 30,2% da média do experimento.(AU)

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The aim of this study was to determine the optimal plot size for evaluating the fresh weight of black oats (Avena strigosa Schreb) and the common vetch (Vicia sativa L.) in scenarios comprising combinations of the number of treatments, number of replications and levels of precision. Fifteen uniformity trials were conducted with single-crop and intercropped black oats and vetch. Fresh weight was evaluated in 540 basic experimental units (BEU), each of 1 m × 1 m (36 BEU per trial). The Smith index of soil heterogeneity (1938) was estimated. Plot size was determined using the HATHEWAY method (1961), in scenarios comprising combinations of i treatments (i = 5, 10, 15 and 20), r replications (r = 3, 4, 5, 6, 7 and 8) and d levels of precision (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% and 20%). To evaluate the fresh weight of monocropped or intercropped black oats and vetch in a completely randomized or randomized complete block design, with from 5 to 20 treatments and five replications, plots of 10 m2 are sufficient to identify, at a probability of 0.05, significant differences between treatments of 10% of the overall mean value of the experiment.(AU)

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta (Avena strigosa Schreb) e de ervilhaca (Vicia sativa L.), em cenários formados por combinações de números de tratamentos, números de repetições e níveis de precisão. Foram conduzidos 15 ensaios de uniformidade com aveia preta e ervilhaca, em cultivo solteiro e em consórcio. Foi avaliada a massa de matéria fresca em 540 unidades experimentais básicas (UEB) de 1 m × 1 m (36 UEB por ensaio). Foi estimado o índice de heterogeneidade do solo de SMITH (1938). Foi determinado o tamanho de parcela por meio do método de HATHEWAY (1961) em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i = 5, 10, 15 e 20), r repetições (r = 3, 4, 5, 6, 7 e 8) e d níveis de precisão (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% e 20%). Para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta e de ervilhaca, em cultivo solteiro ou em consórcio, nos delineamentos inteiramente casualizado e de blocos completos ao acaso, com 5 a 20 tratamentos e com cinco repetições, parcelas de 10 m2 são suficientes para identificar diferenças significativas entre tratamentos, a 0,05 de probabilidade, de 10% da média geral do experimento.(AU)

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ABSTRACT: The aim of this study was to determine the optimal plot size for evaluating the fresh weight of black oats (Avena strigosa Schreb) and the common vetch (Vicia sativa L.) in scenarios comprising combinations of the number of treatments, number of replications and levels of precision. Fifteen uniformity trials were conducted with single-crop and intercropped black oats and vetch. Fresh weight was evaluated in 540 basic experimental units (BEU), each of 1 m × 1 m (36 BEU per trial). The Smith index of soil heterogeneity (1938) was estimated. Plot size was determined using the HATHEWAY method (1961), in scenarios comprising combinations of i treatments (i = 5, 10, 15 and 20), r replications (r = 3, 4, 5, 6, 7 and 8) and d levels of precision (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% and 20%). To evaluate the fresh weight of monocropped or intercropped black oats and vetch in a completely randomized or randomized complete block design, with from 5 to 20 treatments and five replications, plots of 10 m2 are sufficient to identify, at a probability of 0.05, significant differences between treatments of 10% of the overall mean value of the experiment.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta (Avena strigosa Schreb) e de ervilhaca (Vicia sativa L.), em cenários formados por combinações de números de tratamentos, números de repetições e níveis de precisão. Foram conduzidos 15 ensaios de uniformidade com aveia preta e ervilhaca, em cultivo solteiro e em consórcio. Foi avaliada a massa de matéria fresca em 540 unidades experimentais básicas (UEB) de 1 m × 1 m (36 UEB por ensaio). Foi estimado o índice de heterogeneidade do solo de SMITH (1938). Foi determinado o tamanho de parcela por meio do método de HATHEWAY (1961) em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i = 5, 10, 15 e 20), r repetições (r = 3, 4, 5, 6, 7 e 8) e d níveis de precisão (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% e 20%). Para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta e de ervilhaca, em cultivo solteiro ou em consórcio, nos delineamentos inteiramente casualizado e de blocos completos ao acaso, com 5 a 20 tratamentos e com cinco repetições, parcelas de 10 m2 são suficientes para identificar diferenças significativas entre tratamentos, a 0,05 de probabilidade, de 10% da média geral do experimento.

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In order to obtain reliable models for estimating the leaf area, it is important that parameter estimates be accurate and, for that, they must be generated based on an appropriate number of leaves. The objective of this research was to determine the number of leaves required to model the leaf area of velvet beans (Stizolobium cinereum) as determined by digital photos (Y) with regard to the width of the central leaflet limb of the leaf (x), using a potency model (Y=axb), generated through iterative process. In six periods of culture development (29, 43, 57, 73, 87 and 101 days after emergence) were collected, randomly, 790 leaves. Each leaf is composed of left, center and right leaflets. The width of the central leaflet (x) was measured and leaf area (the leaf area sum of the left, center and right leaflets) was determined through the method of digital photos (Y). The number of leaves, necessary for estimating parameters a and b of the potency model and the coefficient of determination (R2), was determined by resampling, with replacement. In the case of the velvet bean, the potency model (=4.4019x1.8697, R2=0.9821) based on the width of the central leaflet (x) is adequate to estimate the leaf area obtained through digital photos (Y). Measuring 240 leaves is sufficient to build accurate potency models of the velvet bean leaf area determined by digital photos (Y) with regard to the width of the central leaflet limb of the leaf (x).

Para modelos fidedignos de estimação de área foliar, é importante que as estimativas de seus parâmetros sejam precisas, e, para isso, devem ser geradas com número adequado de folhas. O objetivo deste trabalho foi determinar o número de folhas necessário para modelar a área foliar de mucuna cinza (Stizolobium cinereum) determinada por fotos digitais (Y), em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x), por meio do modelo potência (Y=axb), gerado por processo iterativo. Em seis períodos de desenvolvimento da cultura (29, 43, 57, 73, 87 e 101 dias após a emergência) foram coletadas, aleatoriamente, total de 790 folhas. Cada folha é composta pelos folíolos esquerdo, central e direito. Foi mensurada a largura do limbo do folíolo central (x) e determinada a área foliar (soma da área dos folíolos esquerdo, central e direito) por meio do método de fotos digitais (Y). O número de folhas, necessário para a estimação dos parâmetros a e b do modelo potência e do coeficiente de determinação do modelo (R2), foi determinado por reamostragem, com reposição. Em mucuna cinza, o modelo potência (=4,4019x1,8697, R2=0,9821) da largura do limbo do folíolo central (x) é adequado para estimar a área foliar obtida por fotos digitais (Y). Mensurar 240 folhas é suficiente para construção de modelos precisos do tipo potência, da área foliar de mucuna cinza determinada por fotos digitais (Y) em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x).

RESUMO

In order to obtain reliable models for estimating the leaf area, it is important that parameter estimates be accurate and, for that, they must be generated based on an appropriate number of leaves. The objective of this research was to determine the number of leaves required to model the leaf area of velvet beans (Stizolobium cinereum) as determined by digital photos (Y) with regard to the width of the central leaflet limb of the leaf (x), using a potency model (Y=axb), generated through iterative process. In six periods of culture development (29, 43, 57, 73, 87 and 101 days after emergence) were collected, randomly, 790 leaves. Each leaf is composed of left, center and right leaflets. The width of the central leaflet (x) was measured and leaf area (the leaf area sum of the left, center and right leaflets) was determined through the method of digital photos (Y). The number of leaves, necessary for estimating parameters a and b of the potency model and the coefficient of determination (R2), was determined by resampling, with replacement. In the case of the velvet bean, the potency model (=4.4019x1.8697, R2=0.9821) based on the width of the central leaflet (x) is adequate to estimate the leaf area obtained through digital photos (Y). Measuring 240 leaves is sufficient to build accurate potency models of the velvet bean leaf area determined by digital photos (Y) with regard to the width of the central leaflet limb of the leaf (x).(AU)

Para modelos fidedignos de estimação de área foliar, é importante que as estimativas de seus parâmetros sejam precisas, e, para isso, devem ser geradas com número adequado de folhas. O objetivo deste trabalho foi determinar o número de folhas necessário para modelar a área foliar de mucuna cinza (Stizolobium cinereum) determinada por fotos digitais (Y), em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x), por meio do modelo potência (Y=axb), gerado por processo iterativo. Em seis períodos de desenvolvimento da cultura (29, 43, 57, 73, 87 e 101 dias após a emergência) foram coletadas, aleatoriamente, total de 790 folhas. Cada folha é composta pelos folíolos esquerdo, central e direito. Foi mensurada a largura do limbo do folíolo central (x) e determinada a área foliar (soma da área dos folíolos esquerdo, central e direito) por meio do método de fotos digitais (Y). O número de folhas, necessário para a estimação dos parâmetros a e b do modelo potência e do coeficiente de determinação do modelo (R2), foi determinado por reamostragem, com reposição. Em mucuna cinza, o modelo potência (=4,4019x1,8697, R2=0,9821) da largura do limbo do folíolo central (x) é adequado para estimar a área foliar obtida por fotos digitais (Y). Mensurar 240 folhas é suficiente para construção de modelos precisos do tipo potência, da área foliar de mucuna cinza determinada por fotos digitais (Y) em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x).(AU)

RESUMO

The objectives of this study were to determine the sample size, in terms of number of plants, needed to estimate the average values of productive traits of the pigeon pea and to determine whether the sample size needed varies between traits and between crop years. Separate uniformity trials were conducted in 2011/2012 and 2012/2013. In each trial, 360 plants were demarcated, and the fresh and dry masses of roots, stems, and leaves and of shoots and the total plant were evaluated during blossoming for 10 productive traits. Descriptive statistics were calculated, normality and randomness were checked, and the sample size was calculated. There was variability in the sample size between the productive traits and crop years of the pigeon pea culture. To estimate the averages of the productive traits with a 20% maximum estimation error and 95% confidence level, 70 plants are sufficient.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra, em número de plantas, para a estimação da média de caracteres produtivos de feijão guandu e verificar se há variabilidade do tamanho de amostra entre caracteres e anos agrícolas. Foram conduzidos dois ensaios de uniformidade, um em 2011/2012 e o outro em 2012/2013. Em cada ensaio, foram demarcadas 360 plantas e, no florescimento, foram avaliadas as massas verde e seca de raiz, caule, folha, parte aérea e total, totalizando dez caracteres produtivos. Foram calculadas estatísticas descritivas, verificada a normalidade e a aleatoriedade e calculado o tamanho de amostra. Na cultura de feijão guandu, há variabilidade do tamanho de amostra entre os caracteres produtivos e entre os anos agrícolas. Para a estimação da média dos caracteres produtivos, com erro de estimação máximo de 20% da média e com grau de confiança de 95%, 70 plantas são suficientes.(AU)

Assuntos

RESUMO

ABSTRACT: The objectives of this study were to determine the sample size, in terms of number of plants, needed to estimate the average values of productive traits of the pigeon pea and to determine whether the sample size needed varies between traits and between crop years. Separate uniformity trials were conducted in 2011/2012 and 2012/2013. In each trial, 360 plants were demarcated, and the fresh and dry masses of roots, stems, and leaves and of shoots and the total plant were evaluated during blossoming for 10 productive traits. Descriptive statistics were calculated, normality and randomness were checked, and the sample size was calculated. There was variability in the sample size between the productive traits and crop years of the pigeon pea culture. To estimate the averages of the productive traits with a 20% maximum estimation error and 95% confidence level, 70 plants are sufficient.

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra, em número de plantas, para a estimação da média de caracteres produtivos de feijão guandu e verificar se há variabilidade do tamanho de amostra entre caracteres e anos agrícolas. Foram conduzidos dois ensaios de uniformidade, um em 2011/2012 e o outro em 2012/2013. Em cada ensaio, foram demarcadas 360 plantas e, no florescimento, foram avaliadas as massas verde e seca de raiz, caule, folha, parte aérea e total, totalizando dez caracteres produtivos. Foram calculadas estatísticas descritivas, verificada a normalidade e a aleatoriedade e calculado o tamanho de amostra. Na cultura de feijão guandu, há variabilidade do tamanho de amostra entre os caracteres produtivos e entre os anos agrícolas. Para a estimação da média dos caracteres produtivos, com erro de estimação máximo de 20% da média e com grau de confiança de 95%, 70 plantas são suficientes.

RESUMO

RESUMO:Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de feijão guandu (Cajanus cajan (L.) Millsp.), em épocas e anos de avaliação. Foram realizados 80 ensaios de uniformidade de 6m×6m (36m2). Cada ensaio foi dividido em 36 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 2.880UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. No ano agrícola 2011/2012, foram avaliados 16 ensaios aos 127 dias após a semeadura (DAS) e 24 aos 139DAS. Em 2012/2013, foram avaliados quatro ensaios em cada uma das épocas (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 e 195DAS). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre épocas e os anos de avaliação, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 15%, ..., 50%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de feijão guandu é 8,39m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 54,1% da média do experimento.

ABSTRACT:The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of pigeonpea (Cajanus cajan (L.) Millsp.), in times and years. Eighty uniformity trials of 6m×6m (36m2) were conducted. Each trial was divided in 36 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 2,880BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The agricultural year 2011/2012, were evaluated 16 trials at 127 days after sowing (DAS) and 24 to 139DAS. In 2012/2013, four trials at each of times (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 and 195DAS) were evaluated. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model and the means compared, among evaluation times and years, by Scott-Knott test. The number of repetitions, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey's test, expressed in percentage of experiment avarage (d=10%, 15%, ..., 50%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of pigeonpea is was 8.39m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, are sufficient to identify, as significant at 5% probability by Tukey's test, differences between treatment means of 54.1% of the average experiment.

RESUMO

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of pigeonpea (Cajanus cajan (L.) Millsp.), in times and years. Eighty uniformity trials of 6m×6m (36m2) were conducted. Each trial was divided in 36 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 2,880BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The agricultural year 2011/2012, were evaluated 16 trials at 127 days after sowing (DAS) and 24 to 139DAS. In 2012/2013, four trials at each of times (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 and 195DAS) were evaluated. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model and the means compared, among evaluation times and years, by Scott-Knott test. The number of repetitions, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey's test, expressed in percentage of experiment avarage (d=10%, 15%, ..., 50%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of pigeonpea is was 8.39m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, are sufficient to identify, as significant at 5% probability by Tukey's test, differences between treatment means of 54.1% of the average experiment.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de feijão guandu (Cajanus cajan (L.) Millsp.), em épocas e anos de avaliação. Foram realizados 80 ensaios de uniformidade de 6m×6m (36m2). Cada ensaio foi dividido em 36 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 2.880UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. No ano agrícola 2011/2012, foram avaliados 16 ensaios aos 127 dias após a semeadura (DAS) e 24 aos 139DAS. Em 2012/2013, foram avaliados quatro ensaios em cada uma das épocas (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 e 195DAS). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre épocas e os anos de avaliação, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 15%, ..., 50%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de feijão guandu é 8,39m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 54,1% da média do experimento.(AU)

Assuntos

RESUMO

Leaf area estimation models based on linear leaf dimensions are an important method because their application is not destructive to the leaves. For these models to be reliable, it is important that the estimation of model parameters is accurate, and for that to occur, the models must be generated using an adequate sample size (number of leaves). The objective of this study was to determine the number of leaves necessary to accurately model the leaf area of jack beans (Y), determined by digital photos, according to the width of the central leaflet (x), by a power model (Y = axb) generated through an iterative process. Accordingly, an experiment was performed in a 256 m2 area. A total of 745 leaves were randomly collected at six different crop development stages (29, 43, 57, 73, 87 and 101 days after emergence). Each leaf was comprised of a left, central and right leaflet. The width of the central leaflet (x) was measured on the 745 leaves. Leaf area (sum of the area of the left, central and right leaflets; Y) was then determined using a digital photo method. The number of leaves necessary for the estimation of the parameters a and b and the coefficient of determination (R2) of the power model were determined through resampling with replacement. The power model (Y = 4.2049x1.8215, R2 = 0.9701), based on the width of the central leaflet was determined to be adequate for estimating jack bean leaf area. Data collected from a sample of 200 leaves were determined to be sufficient for constructing an accurate power model for the leaf area of jack beans (Y) as a function of the width of the central leaflet (x), based on determinations of leaf area using digital photos.

Modelos de estimação de área foliar de plantas em função das dimensões lineares das folhas são importantes, principalmente, por não haver necessidade de destruição das folhas. Para modelos fidedignos, é importante que as estimativas de seus parâmetros sejam precisas, e, para isso, devem ser gerados a partir de um número adequado de folhas. O objetivo deste trabalho foi determinar o número de folhas necessário para modelar a área foliar de feijão de porco determinada por fotos digitais (Y) em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x), por meio do modelo potência (Y = axb) gerado por processo iterativo. Para isso foi conduzido um experimento numa área de 256 m2, no qual, em seis períodos de desenvolvimento da cultura (29, 43, 57, 73, 87 e 101 dias após a emergência) foram coletadas, aleatoriamente, o total de 745 folhas. Cada folha é composta pelos folíolos esquerdo, central e direito. Nas 745 folhas foi mensurada a largura do limbo do folíolo central (x). A seguir, determinou-se a área foliar (soma da área dos folíolos esquerdo, central e direito) por meio do método de fotos digitais (Y). O número de folhas, necessário para a estimação dos parâmetros a e b do modelo potência e do coeficiente de determinação do modelo (R2), foi determinado por reamostragens, com reposição. Em feijão de porco, o modelo potência (Y = 4,2049x1,8215, R2 = 0,9701) da largura do limbo do folíolo central é adequado para estimar a área foliar obtida por fotos digitais. Mensurar 200 folhas é suficiente para construir modelos precisos do tipo potência, da área foliar de feijão de porco determinada por fotos digitais (Y) em função da largura do limbo do folíolo central da folha (x).

Assuntos

RESUMO

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa verde de ervilha forrageira (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Foram realizados 27 ensaios de uniformidade de 5m×5m (25m2). Cada ensaio foi dividido em 25 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 675UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. Nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 92 dias após a semeadura (DAS), nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 98 DAS e os outros nove ensaios (225UEB) aos 106 DAS. O tamanho ótimo de parcela (Xo) foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre as épocas de avaliação, foram feitas pelo teste t de Student. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 12%, ..., 30%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de ervilha forrageira é de 5,03UEB de 1m2 (5,03m2). Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 32,4% da média do experimento.

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions and to evaluate the fresh weight of forage pea (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Twenty-seven uniformity trials of 5m×5m (25m2) were conducted. Each trial was divided in 25 basic experimental units (UEB) of 1m×1m, totaling 675UEB. The fresh weight of plants, in each UEB was weighed. Nine trials (225UEB) were evaluated at 92 days after sowing, nine trials (225UEB) at 98 days after sowing and the other nine trials (225UEB) at 106 days after sowing. The optimum plot size (Xo) was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among evaluation times, by Student's t test. The number of repetitions for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 30%), was determined by interative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of forage pea is 5.03UEB was of 1m2 (5.03m2). Four replications, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are sufficient to identify, as significant at the 5% probability by Tukey test, differences between treatment means 32.4% of the average experiment.

RESUMO

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa verde de ervilha forrageira (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Foram realizados 27 ensaios de uniformidade de 5m×5m (25m2). Cada ensaio foi dividido em 25 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 675UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. Nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 92 dias após a semeadura (DAS), nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 98 DAS e os outros nove ensaios (225UEB) aos 106 DAS. O tamanho ótimo de parcela (Xo) foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre as épocas de avaliação, foram feitas pelo teste t de Student. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 12%, ..., 30%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de ervilha forrageira é de 5,03UEB de 1m2 (5,03m2). Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 32,4% da média do experimento.(AU)

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions and to evaluate the fresh weight of forage pea (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Twenty-seven uniformity trials of 5m×5m (25m2) were conducted. Each trial was divided in 25 basic experimental units (UEB) of 1m×1m, totaling 675UEB. The fresh weight of plants, in each UEB was weighed. Nine trials (225UEB) were evaluated at 92 days after sowing, nine trials (225UEB) at 98 days after sowing and the other nine trials (225UEB) at 106 days after sowing. The optimum plot size (Xo) was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among evaluation times, by Student's t test. The number of repetitions for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 30%), was determined by interative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of forage pea is 5.03UEB was of 1m2 (5.03m2). Four replications, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are sufficient to identify, as significant at the 5% probability by Tukey test, differences between treatment means 32.4% of the average experiment.(AU)

Assuntos

RESUMO

É importante estudar as relações lineares entre os caracteres para a seleção indireta de plantas. O objetivo deste trabalho foi avaliar as relações lineares entre caracteres de aveia preta (Avena strigosa Schreb) e identificar caracteres para a seleção indireta. Foi conduzido experimento a campo e, em dez épocas de avaliação (22, 28, 34, 42, 48, 55, 76, 83, 90 e 105 dias após a semeadura), foram selecionadas, aleatoriamente, 52 plantas, totalizando 520 plantas. Em cada planta, foram mensurados os caracteres altura de planta, números de folhas e de perfilhos e as massas verde e seca. Foi ajustado o modelo sigmoidal e investigada a relação entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Na cultura de aveia preta, o número de folhas por planta e a altura de planta têm relação linear positiva com as massas verde e seca e podem ser utilizados para seleção indireta.

It is important to study the linear relations among characters for indirect selection of plants. The objective of this paper was to evaluate the linear relations among characters of black oat (Avena strigosa Schreb) and identify characters for indirect selection. Field experiment was conducted and in ten evaluation times (22, 28, 34, 42, 48, 55, 76, 83, 90 and 105 days after sowing) were randomly selected 52 plants, totaling 520 plants. In each plant, were measured the characters plant height, number of leaves and number of tillers, and fresh and dry masses. The sigmoidal model was adjusted and it was studied the relations among the traits by correlation and path analysis. In the culture of black oat, the number of leaves per plant and plant height has a positive linear relation with the fresh and dry masses of shoots and can be used for indirect selection.

RESUMO

É importante estudar as relações lineares entre os caracteres para a seleção indireta de plantas. O objetivo deste trabalho foi avaliar as relações lineares entre caracteres de aveia preta (Avena strigosa Schreb) e identificar caracteres para a seleção indireta. Foi conduzido experimento a campo e, em dez épocas de avaliação (22, 28, 34, 42, 48, 55, 76, 83, 90 e 105 dias após a semeadura), foram selecionadas, aleatoriamente, 52 plantas, totalizando 520 plantas. Em cada planta, foram mensurados os caracteres altura de planta, números de folhas e de perfilhos e as massas verde e seca. Foi ajustado o modelo sigmoidal e investigada a relação entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Na cultura de aveia preta, o número de folhas por planta e a altura de planta têm relação linear positiva com as massas verde e seca e podem ser utilizados para seleção indireta.(AU)

It is important to study the linear relations among characters for indirect selection of plants. The objective of this paper was to evaluate the linear relations among characters of black oat (Avena strigosa Schreb) and identify characters for indirect selection. Field experiment was conducted and in ten evaluation times (22, 28, 34, 42, 48, 55, 76, 83, 90 and 105 days after sowing) were randomly selected 52 plants, totaling 520 plants. In each plant, were measured the characters plant height, number of leaves and number of tillers, and fresh and dry masses. The sigmoidal model was adjusted and it was studied the relations among the traits by correlation and path analysis. In the culture of black oat, the number of leaves per plant and plant height has a positive linear relation with the fresh and dry masses of shoots and can be used for indirect selection.(AU)

Assuntos