RESUMO
Lead is a highly toxic metal associated with many human health diseases that can be caused by several environmental changes. Innovative sustainable solutions for water remediation have been recently encouraged by using renewable, low-cost and earth-abundant biomass materials to ensure public health conditions. In this article, Cereus jamacaru DC (popularly known as Mandacaru) was investigated as a biosorbent in the Pb2+ removal from aqueous solution using a two-level factorial design. The analysis of variance suggested a significant and predictive model (R2 = 0.9037). The maximum efficacy of Pb2+ removal in the experimental design was 97.26%, being the optimized conditions: pH 5.0, contact time 4â h without adding NaCl. The Mandacaru was divided into three types according to the plant structure and this parameter did not present a significant interference in the biosorption process. This result corroborates with slight differences in the total soluble proteins, carbohydrates and phenolic compounds found in the Mandacaru types investigated. FT-IR analysis revealed the presence of O-H, C-O and C = O groups that were responsible for the ion biosorption process. The optimized procedure was capable to remove 97.28% of the Pb2+ added in the Taborda river water sample. The kinetic adsorption results show the pseudo-second-order model, suggesting chemisorption process. Thus the treated water sample can be considered in accordance with technical standards issued by CONAMA Resolution Num. 430/2011 and Ordinance GM/MS Num.888/2021 of WHO. In this way, the Mandacaru proved to be an efficient, fast and easy-to-apply bioadsorbent in Pb2+ removal and has great environmental application potential.
RESUMO
ABSTRACT: This study analyzed the response of the Bartlett test as a function of sample size and to define the optimal sample size for the test with soybean grain yield data. Six experiments were conducted in a randomized block design with 20 or 30 cultivars and three repetitions. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios of 1, 2, ..., 100 plants were simulated and the optimal sample size was defined via maximum curvature points. The increase in sampled plants per experimental unit favors Bartlett test's precision. Also, the sampling of 17 to 20 plants per experimental unit is enough to maintain the accuracy of the test.
RESUMO: Os objetivos deste estudo foram analisar a resposta do teste de Bartlett em função do tamanho de amostra e definir o tamanho amostral ótimo para o teste com dados de produtividade de grãos de soja. Foram conduzidos seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso com 20 ou 30 cultivares e três repetições. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. Logo, foram simulados cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 plantas e definido o tamanho amostral ótimo via pontos de máxima curvatura. O aumento de plantas amostradas por unidade experimental favorece a precisão do teste de Bartlett. Além disso, a amostragem de 17 a 20 plantas por unidade experimental é suficiente para manter a acurácia do teste.
RESUMO
ABSTRACT: This study analyzed the interference of sample size on Tukey's test for non-additivity and found the sample size to optimize the test for soybean grain yield. Six experiments were conducted in a completely randomized block design with either 20 or 30 cultivars and three repetitions of each treatment. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios up to 100 plants were simulated, estimating F statistic for a degree of freedom of the error in each scenario. After that, the optimal sample size was defined via power models and maximum curvature point. Results showed the number of sampled plants per experimental unit influences the estimates of Tukey's test for non-additivity. Also, the sampling of 14 to 19 plants per experimental unit allows for maintaining the accuracy of the test.
RESUMO: Os objetivos deste estudo foram analisar a interferência do tamanho amostral no teste de não aditividade de Tukey e encontrar o tamanho de amostra para otimizar o teste para a produtividade de grãos em soja. Seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso foram conduzidos com 20 ou 30 cultivares de soja em três repetições de cada tratamento. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. A seguir, foram simulados cenários amostrais de até 100 plantas, estimando a estatística F para um grau de liberdade do erro em cada cenário. Após, foi definido o tamanho amostral ótimo via modelos de potência e pontos de máxima curvatura. Os resultados mostram que o número de plantas amostradas por unidade experimental influencia as estimativas do teste de não aditividade de Tukey. Além disso, a amostragem de 14 a 19 plantas por unidade experimental possibilita manter a acurácia do teste.
RESUMO
ABSTRACT: This study verified whether sample size would affect the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves and shoot, root and total length were measured. For each variable, resamplings with repositions were performed in sample scenarios of 1, 2, …, 100 seedlings per experimental unit, and the sample size was defined for the variance components through Schumacher models and maximum curvature points. The mean squares of the analysis of variance suffer direct interference from the number of sampled seedlings. The sampling of 16 seedlings per experimental unit is enough to estimate the analysis of variance reliably, promoting satisfactory precision gains compared to the sampling of only one seedling per experimental unit.
RESUMO: Este estudo verificou se o tamanho de amostra afetaria a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido onde o número de folhas, comprimento de parte aérea, raiz e total foram mensurados. Para cada variável, reamostragens com reposição foram realizadas em cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 mudas por unidade experimental e o tamanho de amostra foi definido para os componentes de variância por meio de modelos de Schumacher e pontos de máxima curvatura. Os quadrados médios da análise de variância sofrem interferência direta do número de mudas amostradas. A amostragem de 16 mudas por unidade experimental é suficiente para estimar a análise de variância de forma confiável, promovendo satisfatórios ganhos de precisão ao comparar-se com a amostragem de apenas uma muda por unidade experimental.
RESUMO
This study verified whether sample size would affect the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves and shoot, root and total length were measured. For each variable, resamplings with repositions were performed in sample scenarios of 1, 2, , 100 seedlings per experimental unit, and the sample size was defined for the variance components through Schumacher models and maximum curvature points. The mean squares of the analysis of variance suffer direct interference from the number of sampled seedlings. The sampling of 16 seedlings per experimental unit is enough to estimate the analysis of variance reliably, promoting satisfactory precision gains compared to the sampling of only one seedling per experimental unit.
Este estudo verificou se o tamanho de amostra afetaria a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido onde o número de folhas, comprimento de parte aérea, raiz e total foram mensurados. Para cada variável, reamostragens com reposição foram realizadas em cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 mudas por unidade experimental e o tamanho de amostra foi definido para os componentes de variância por meio de modelos de Schumacher e pontos de máxima curvatura. Os quadrados médios da análise de variância sofrem interferência direta do número de mudas amostradas. A amostragem de 16 mudas por unidade experimental é suficiente para estimar a análise de variância de forma confiável, promovendo satisfatórios ganhos de precisão ao comparar-se com a amostragem de apenas uma muda por unidade experimental.
Assuntos
Brassica/crescimento & desenvolvimento , Análise de Variância , Tamanho da Amostra , Brotos de Planta/crescimento & desenvolvimentoRESUMO
This study analyzed the interference of sample size on Tukey's test for non-additivity and found the sample size to optimize the test for soybean grain yield. Six experiments were conducted in a completely randomized block design with either 20 or 30 cultivars and three repetitions of each treatment. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios up to 100 plants were simulated, estimating F statistic for a degree of freedom of the error in each scenario. After that, the optimal sample size was defined via power models and maximum curvature point. Results showed the number of sampled plants per experimental unit influences the estimates of Tukey's test for non-additivity. Also, the sampling of 14 to 19 plants per experimental unit allows for maintaining the accuracy of the test.
Os objetivos deste estudo foram analisar a interferência do tamanho amostral no teste de não aditividade de Tukey e encontrar o tamanho de amostra para otimizar o teste para a produtividade de grãos em soja. Seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso foram conduzidos com 20 ou 30 cultivares de soja em três repetições de cada tratamento. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. A seguir, foram simulados cenários amostrais de até 100 plantas, estimando a estatística F para um grau de liberdade do erro em cada cenário. Após, foi definido o tamanho amostral ótimo via modelos de potência e pontos de máxima curvatura. Os resultados mostram que o número de plantas amostradas por unidade experimental influencia as estimativas do teste de não aditividade de Tukey. Além disso, a amostragem de 14 a 19 plantas por unidade experimental possibilita manter a acurácia do teste.
Assuntos
Glycine max , Análise de Variância , Tamanho da AmostraRESUMO
This study analyzed the response of the Bartlett test as a function of sample size and to define the optimal sample size for the test with soybean grain yield data. Six experiments were conducted in a randomized block design with 20 or 30 cultivars and three repetitions. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios of 1, 2, ..., 100 plants were simulated and the optimal sample size was defined via maximum curvature points. The increase in sampled plants per experimental unit favors Bartlett test's precision. Also, the sampling of 17 to 20 plants per experimental unit is enough to maintain the accuracy of the test.
Os objetivos deste estudo foram analisar a resposta do teste de Bartlett em função do tamanho de amostra e definir o tamanho amostral ótimo para o teste com dados de produtividade de grãos de soja. Foram conduzidos seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso com 20 ou 30 cultivares e três repetições. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. Logo, foram simulados cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 plantas e definido o tamanho amostral ótimo via pontos de máxima curvatura. O aumento de plantas amostradas por unidade experimental favorece a precisão do teste de Bartlett. Além disso, a amostragem de 17 a 20 plantas por unidade experimental é suficiente para manter a acurácia do teste.
Assuntos
Glycine max/crescimento & desenvolvimento , 24444 , Análise de VariânciaRESUMO
This study compared four methods for defining the ideal sample size per experimental unit to estimate the overall experimental mean for the total length, shoot length, root length, and the number of leaves of cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves, shoot, root, and total length were measured, and the general, perpendicular distance, linear response plateau, and spline methods were tested. While the general method may under or overestimate sample size and the sampling of 10 seedlings suggested by the spline method is still too far from the stabilization point of the curve, the perpendicular distance and linear plateau response methods are recommended to obtain results corresponding to narrower confidence interval widths. Therefore, according to the perpendicular distance method, at least 15 seedlings per experimental unit are required to estimate the overall experimental mean of cauliflower seedlings reliably for the traits here measured.
Este estudo comparou quatro métodos para definir o tamanho amostral ideal por unidade experimental para estimar a média experimental geral para o comprimento total, comprimento de parte aérea, comprimento de raiz e número de folhas de mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido no qual foram medidos o número de folhas, o comprimento total, de parte aérea e de radícula, e foram testados os métodos: geral, de distâncias perpendiculares, resposta linear platô e spline. Enquanto o método geral pode sub ou superestimar o tamanho amostral e a amostragem de 10 mudas sugerida pelo método spline ainda se encontra muito distante do ponto de estabilização da curva, os métodos de distâncias perpendiculares e resposta linear platô são recomendados por obterem resultados que corresponderam a amplitudes de intervalos de confiança menores. Portanto, de acordo com o método de distâncias perpendiculares, pelo menos 15 mudas por unidade experimental são necessárias para estimar a média experimental geral de mudas de couve-flor confiavelmente para as variáveis aqui mensuradas.
Assuntos
Brassica/anatomia & histologia , Brotos de Planta/anatomia & histologia , Padrões de Referência , 24444RESUMO
The objective of this study was to evaluate the Calotropis procera fiber treated with NaOH combined with heat treatment as sorbent material for removal of petroleum and derivatives in cases of oil spill. The effects of oil viscosity, fiber/oil contact time, and the type of sorption system (oil and oil/water) were evaluated by experimental planning. The fiber obtained was characterized by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), field-emission scanning electron microscopy (SEM-FEG), thermogravimetric analysis (TG/DTG), contact angle, and wettability. The fiber treated by combining NaOH and heat treatment (CPNaOHT) exhibited a large structure with an internal diameter of 42.99 ± 3.98 µm, roughness, and hydrophobicity on the surface with a contact angle of 101 ± 2°. The sorption capacity of oil ranged from 190.32 g/g to 98.9 g/g. After five cycles of recycling, the fiber still maintains about 70% of its initial sorption capacity and presented low liquid desorption (0.25 g). In this way, it can be used as an efficient sorbent to clean up spills of oil and oil products.
RESUMO
In this work, the reduction of the moisture content from waste oils by a bentonite-based adsorption process was investigated as an alternative for reuse in energy production. Waste cooking oil (WCO) and waste poultry fat (WPF) were characterised (moisture and viscosity, values of acidity, saponification, and peroxide), as well as bentonite clay adsorbent. The response surface methodology (RSM) was applied to define the best moisture adsorption condition by bentonite-based adsorbent regarding a full factorial experimental design (FFED). In the framework of RSM, the adsorbent mass, oil acidity, and agitation speed were varied in three levels in the range of 1.5-3.0â g, 1-38â mgKOH goil-1, and 50-150â rpm, respectively, while the adsorption time was fixed in 24â h. Under the best moisture adsorption condition, kinetic tests were performed in a 1-24â h contact time range, besides performing equilibrium adsorption tests at 5â h contact time. Around 90% moisture removal was attained with 1.5â g adsorbent, acidity value of 1â mgKOH goil-1, and 50â rpm agitation speed, achieving the equilibrium in 5â h. A multilayer adsorption process, as described by the BET isotherm model, was acting in dried bentonite clay, allowing getting excellent moisture adsorption capacity (â¼200â mgwater gBent-1). Therefore, moisture removal from waste oils by a bentonite clay-based adsorption process has provided results that are suitable and recommendable for economically viable biodiesel production.
Assuntos
Bentonita , Poluentes Químicos da Água , Adsorção , Concentração de Íons de Hidrogênio , Cinética , Óleos , Projetos de Pesquisa , Termodinâmica , Poluentes Químicos da Água/análiseRESUMO
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
24444 , Sorghum/crescimento & desenvolvimentoRESUMO
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)
Assuntos
Sorghum/crescimento & desenvolvimento , 24444RESUMO
This article presents an evaluation of the influence on the natural carbonation process of the use of granite cutting residue as a replacement for fine aggregate in mortars. The methodology adopted consisted of replacing the fine aggregate with granite cutting residue, analysing the carbonation depth with the aid of an experimental planning matrix of 23 + 3 repetitions at the central point. The influence of the exposure time, the percentage of residue in the mixture, and the particle size of the residue used were evaluated. The exposure time variable was found to have the greatest influence on the carbonation process. Under the conditions analysed, granite residue was found to be beneficial, reducing the carbonation depth.
Assuntos
Carbonatos , Materiais de Construção , Pós , Dióxido de SilícioRESUMO
Statistical analyses are an essential part of scientific research. Several choices, including the setup of the experiment, influence the selection of statistical procedures. Thus, successful planning implies accurate analysis. We used a 95% confidence interval and a 7% error margin to sample and characterize the statistical techniques used in studies on micropropagation and to discuss the effects of misusing these techniques. We quantified the following: sample size, number of replications, design, scheme (factorial or not factorial) and number of treatments, whether data transformation was used, transformation type and criteria for selection; variable type (quantitative or qualitative); statistical test and regression types. Although statistics were consistently used in these micropropagation experiments, there were several limitations such as small plot sizes, low replication numbers, employing data transformation while neglecting to inform the criteria used or even using the wrong criteria. Although statistical approaches were applied homogeneously, neglecting to use blocking can lead to errors. Blocking is recommended to increase sample size. For example, the times of an experiment or the number of people needed to set up an experiment can be used as blocks. Micropropagation studies typically employ factorial experiments to identify plant regulator types and application rates. Thus, these experiments have numerous treatments. The Tukey test is used for qualitative data while regression models (linear and quadratic) are more frequently used for quantitative data.
As análises estatísticas são uma parte essencial da pesquisa científica. Vários procedimentos desde a elaboração do experimento têm impacto nos procedimentos estatísticos finais adotados, assim um correto planejamento implica em uma análise precisa. Por meio de uma amostragem utilizando intervalo de confiança a 95% e margem de erro de 7% objetivou caracterizar as estatísticas utilizadas pelos pesquisadores da área de cultura de tecidos vegetais, e com base nos resultados discutir os principais impactos do mau uso. Foram quantificadas as informações referentes ao tamanho da amostra; número de repetições; delineamento; esquema adotado (fatorial ou não) e número de tratamentos; uso ou não de transformação, critério para adoção e tipo de transformação; tipo da variável (quantitativo ou qualitativo), teste e tipos de regressão. Mesmo com uso consistente da estatística nos experimentos de micropropagação alguns gargalos permanecem, como o tamanho das parcelas e o número reduzido de repetições. Soma-se a isto, a transformação de dados na qual não são informados os critérios para a adoção, ou usam-se critérios equivocados. Mesmo considerando as condições homogêneas, o não uso da blocagem nos experimentos pode configurar em um erro. Recomenda-se a blocagem para aumentar o tamanho da amostra, tendo como bloco o tempo e, ou, o fator humano envolvido na instalação do experimento. Como característica da área tem-se o uso de experimentos fatoriais, visando definir doses e reguladores vegetais, assim os experimentos apresentam grande número de tratamentos. Para comparação dos dados qualitativos utiliza-se o teste de Tukey e no quantitativo as regressões preferidas são as lineares e quadráticas.
Assuntos
Plantas , Técnicas In Vitro , Biotecnologia , Interpretação Estatística de DadosRESUMO
The current study aims to assess the kinetics of population growth of Rhodotorula oryzicola and the production of ß-1,3-glucanase (EC 3.2.1.39) enzyme by this yeast. It also aims to obtain the optimum conditions of ß-1,3-glucanase enzymatic activity by varying the pH as well as to study the enzyme thermostability. R. oryzicola population doubled within 12 hr. During this period, 9.26 generations were obtained, with 1 hr and 29 min of interval from one generation to the other, with specific growth rate (µ) of 0.15 (hr-1). The entire microorganism growth process was monitored during ß-1,3-glucanases production, and the maximum value was obtained in the stationary phase in the 48-hr fermentation period. pH and temperature optimum values were 4.7 and 96°C, respectively. The enzyme maintained 88% of its activity when submitted to the temperature of 90°C for an incubation period of 1 hr. The results show that the enzyme can be used in industrial processes that require high temperatures and acidic pH.
Assuntos
Glucana 1,3-beta-Glucosidase/metabolismo , Rhodotorula/enzimologia , Estabilidade Enzimática , Temperatura Alta , Concentração de Íons de Hidrogênio , Microbiologia Industrial , Cinética , Rhodotorula/crescimento & desenvolvimento , Rhodotorula/metabolismo , Especificidade por SubstratoRESUMO
The objective of the present study was to fit Gompertz and Logistic nonlinear to descriptions of morphological traits of sunn hemp. Two uniformity trials were conducted and the crops received identical treatment in all experimental area. Sunn hemp seeds were sown in rows 0.5 m apart with a plant density of 20 plants per row meter in a usable area of 52 m × 50 m. The following morphological traits were evaluated: plant height (PH), number of leaves (NL), stem diameter (SD), and root length (RL). These traits were assessed daily during two sowing periodsseeds were sown on October 22, 2014 (first period) and December 3, 2014 (second period). Four plants were randomly collected daily, beginning 7 days after first period and 13 days after for second period, totaling 94 and 76 evaluation days, respectively. For Gompertz models the equation was used 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥))and Logistic modelsthe equation was used 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). The inflection points of the Gompertz and Logistic modelswere calculated and the goodness of fit was quantified using the adjusted coefficient of determination,Akaike information criterion, standard deviation of residuals, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and mean prediction error. Differences were observed between the Gompertz and Logistic models and between the experimental periods in the parameter estimate for all morphological traits measured. Satisfactory growth curve fittings were achieved for plant height, number of leaves, and stem diameter in both models using the evaluation criteria: coefficient of determination (R²), Akaike information criterion (AIC), standard deviation of residuals (SDR), means absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE), and mean prediction error (MPE). (AU)
O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos não lineares, Gompertz e Logístico, na descrição dos caracteres morfológicos de crotalária juncea. Foram realizados dois ensaios de uniformidade e os tratos culturais foram os mesmos em toda área experimental. A semeadura foi realizada em fileiras espaçadas de 0,5 m, com a densidade de 20 plantas por metro de fileira em área útil de 52 m × 50 m. Foram avaliados os caracteres morfológicos: altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. Estas variáveis foram avaliadas, diariamente, em duas épocas de semeadura, 22 de outubro de 2014 (época 1) e 03 de dezembro de 2014 (época 2), totalizando 94 e 76 dias de avaliação, respectivamente. Para a época 1, aos 7 dias após a semeadura, e para a época 2, aos 13 dias após a semeadura, foram coletadas, aleatoriamente, quatro plantas em cada dia. Para o modelo de Gompertz foi utilizada a equação 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥)) e para o modelo Logístico foi utilizada a equação 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). Foi calculado o ponto de inflexão para os modelos Gompertz e Logístico. A qualidade do ajuste dos modelos Gompertz e Logístico foi verificada pelo coeficiente de determinação ajustado, critério deinformação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absolutoe erro de predição médio. Os modelos de Gompertz e Logístico diferem entre si e entre as épocas desemeadura, para as estimativas dos parâmetros para altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. As curvas de crescimento, para os caracteres altura de planta, número de folhas e diâmetro de caule, apresentaram ajustes satisfatórios para ambos os modelos, utilizando os seguintes critérios de avaliação: coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absoluto e erro de predição médio.(AU)
Assuntos
Crotalaria/anatomia & histologia , Crotalaria/crescimento & desenvolvimento , Análise do Sêmen/métodos , Técnicas de PlanejamentoRESUMO
The objective of the present study was to fit Gompertz and Logistic nonlinear to descriptions of morphological traits of sunn hemp. Two uniformity trials were conducted and the crops received identical treatment in all experimental area. Sunn hemp seeds were sown in rows 0.5 m apart with a plant density of 20 plants per row meter in a usable area of 52 m × 50 m. The following morphological traits were evaluated: plant height (PH), number of leaves (NL), stem diameter (SD), and root length (RL). These traits were assessed daily during two sowing periodsseeds were sown on October 22, 2014 (first period) and December 3, 2014 (second period). Four plants were randomly collected daily, beginning 7 days after first period and 13 days after for second period, totaling 94 and 76 evaluation days, respectively. For Gompertz models the equation was used 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥))and Logistic modelsthe equation was used 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). The inflection points of the Gompertz and Logistic modelswere calculated and the goodness of fit was quantified using the adjusted coefficient of determination,Akaike information criterion, standard deviation of residuals, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and mean prediction error. Differences were observed between the Gompertz and Logistic models and between the experimental periods in the parameter estimate for all morphological traits measured. Satisfactory growth curve fittings were achieved for plant height, number of leaves, and stem diameter in both models using the evaluation criteria: coefficient of determination (R²), Akaike information criterion (AIC), standard deviation of residuals (SDR), means absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE), and mean prediction error (MPE).
O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos não lineares, Gompertz e Logístico, na descrição dos caracteres morfológicos de crotalária juncea. Foram realizados dois ensaios de uniformidade e os tratos culturais foram os mesmos em toda área experimental. A semeadura foi realizada em fileiras espaçadas de 0,5 m, com a densidade de 20 plantas por metro de fileira em área útil de 52 m × 50 m. Foram avaliados os caracteres morfológicos: altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. Estas variáveis foram avaliadas, diariamente, em duas épocas de semeadura, 22 de outubro de 2014 (época 1) e 03 de dezembro de 2014 (época 2), totalizando 94 e 76 dias de avaliação, respectivamente. Para a época 1, aos 7 dias após a semeadura, e para a época 2, aos 13 dias após a semeadura, foram coletadas, aleatoriamente, quatro plantas em cada dia. Para o modelo de Gompertz foi utilizada a equação 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥)) e para o modelo Logístico foi utilizada a equação 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). Foi calculado o ponto de inflexão para os modelos Gompertz e Logístico. A qualidade do ajuste dos modelos Gompertz e Logístico foi verificada pelo coeficiente de determinação ajustado, critério deinformação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absolutoe erro de predição médio. Os modelos de Gompertz e Logístico diferem entre si e entre as épocas desemeadura, para as estimativas dos parâmetros para altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. As curvas de crescimento, para os caracteres altura de planta, número de folhas e diâmetro de caule, apresentaram ajustes satisfatórios para ambos os modelos, utilizando os seguintes critérios de avaliação: coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absoluto e erro de predição médio.
Assuntos
Análise do Sêmen/métodos , Crotalaria/anatomia & histologia , Crotalaria/crescimento & desenvolvimento , Técnicas de PlanejamentoRESUMO
It is important to know the production variability among experimental plots in a protected environment because this information reduces error and increases the reliability of the results. Therefore, the objective of this study was to characterize the spatial independence of fruit yield between plots of peppers and snap beans. Data on production uniformity were gathered from trials performed at the Department of Plant Science, Federal University of Santa Maria. Different plots sizes were created according to the number of plants in the crop row. To verify the randomness of the data distribution, we applied a sequence test between the plots within one line for individual and combined harvests. The use of ten plants per plot in experiments with peppers led to no randomness within the lines during the production of fruit fresh biomass. In experiments with snap beans conducted in a greenhouse, a plastic tunnel and by unprotected cultivation using plots with six or more basic units, 12 or more plants per plot produced random fresh biomass data for fruits within the crop row.(AU)
O conhecimento da variabilidade da produção entre as parcelas experimentais no ambiente protegido se faz necessário, pois possibilita a redução do erro aumentando a confiabilidade nos resultados. Assim sendo, o objetivo deste estudo foi caracterizar a independência espacial das produções de frutos entre parcelas de pimentão e feijão-de-vagem. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade realizados no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria. Com os valores da produção individual foram simulados diferentes tamanhos de parcelas conforme o número de plantas na linha de cultivo. Para verificar a aleatoriedade da distribuição dos dados, foi aplicado o teste de sequências entre parcelas dentro da linha em colheitas individuais e agrupadas. O uso de dez plantas por parcela em experimentos com pimentão é suficiente para que não haja linhas com falta de aleatoriedade da produção de fitomassa fresca de frutos. Em experimentos com feijão-de-vagem conduzidos em estufa plástica, túnel plástico e cultivo não protegido o uso de parcelas com seis ou mais unidades básicas, 12 ou mais plantas por parcela, torna aleatória a produção de fitomassa fresca de frutos dentro das linhas de cultivo.(AU)
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Capsicum/crescimento & desenvolvimento , Phaseolus/crescimento & desenvolvimentoRESUMO
It is important to know the production variability among experimental plots in a protected environment because this information reduces error and increases the reliability of the results. Therefore, the objective of this study was to characterize the spatial independence of fruit yield between plots of peppers and snap beans. Data on production uniformity were gathered from trials performed at the Department of Plant Science, Federal University of Santa Maria. Different plots sizes were created according to the number of plants in the crop row. To verify the randomness of the data distribution, we applied a sequence test between the plots within one line for individual and combined harvests. The use of ten plants per plot in experiments with peppers led to no randomness within the lines during the production of fruit fresh biomass. In experiments with snap beans conducted in a greenhouse, a plastic tunnel and by unprotected cultivation using plots with six or more basic units, 12 or more plants per plot produced random fresh biomass data for fruits within the crop row.
O conhecimento da variabilidade da produção entre as parcelas experimentais no ambiente protegido se faz necessário, pois possibilita a redução do erro aumentando a confiabilidade nos resultados. Assim sendo, o objetivo deste estudo foi caracterizar a independência espacial das produções de frutos entre parcelas de pimentão e feijão-de-vagem. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade realizados no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria. Com os valores da produção individual foram simulados diferentes tamanhos de parcelas conforme o número de plantas na linha de cultivo. Para verificar a aleatoriedade da distribuição dos dados, foi aplicado o teste de sequências entre parcelas dentro da linha em colheitas individuais e agrupadas. O uso de dez plantas por parcela em experimentos com pimentão é suficiente para que não haja linhas com falta de aleatoriedade da produção de fitomassa fresca de frutos. Em experimentos com feijão-de-vagem conduzidos em estufa plástica, túnel plástico e cultivo não protegido o uso de parcelas com seis ou mais unidades básicas, 12 ou mais plantas por parcela, torna aleatória a produção de fitomassa fresca de frutos dentro das linhas de cultivo.
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Capsicum/crescimento & desenvolvimento , Phaseolus/crescimento & desenvolvimentoRESUMO
The aim of this research was to determine the sample size needed to estimate the average of wild passion fruit ( Passiflora caerulea ) traits. It was collected randomly, 133, 99 and 133 fruit of wild passion fruit in 30, 21 and 29 plants, located respectively, in the cities of São Borja, Itaqui and Uruguaiana, on the west border of Rio Grande do Sul, Brazil, totaling 365 fruits harvested in 80 plants. In each fruit were measured ten traits: width, length, fruit, skin, and pulp weight, pulp yield, luminosity and tone of skin and pulp. Then, central tendency, dispersion and distribution measures were calculated and the normality of the data checked. After, it was determined the sample size needed to estimate the average for each character, assuming estimation errors equal to 1, 2, ..., 10% of the mean estimate with confidence levels of 95% and 99%. In wild passion fruit, 12 fruits are sufficient to estimate the mean of luminosity and tone of the skin and pulp, with an estimation error of 5% of the mean and 95% confidence, regardless of the evaluation location (São Borja, Itaqui or Uruguaiana). In this same level of accuracy 36 fruits are needed to estimate the width and length, 52 fruits to estimate the pulp yield and 319 fruits for the evaluation of the fruit, skin and pulp weight.(AU)
O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação da média de caracteres de frutos de maracujá-do-mato ( Passiflora caerulea ). Foram colhidos, aleatoriamente, 133, 99 e 133 frutos de maracujá-do-mato em 30, 21 e 29 plantas localizadas, respectivamente, nos municípios de São Borja, Itaqui e Uruguaiana, na fronteira oeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, totalizando 365 frutos colhidos em 80 plantas. Em cada fruto, foram mensurados dez caracteres: largura, comprimento, massa do fruto, da casca e da polpa, rendimento de polpa, luminosidade e tonalidade da casca e da polpa. A seguir, foram calculadas medidas de tendência central, de dispersão e de distribuição e verificada a normalidade dos dados. Posteriormente, foi determinado o tamanho de amostra necessário para a estimação da média de cada caractere, assumindo erros de estimação iguais a 1, 2, ..., 10% da estimativa da média com graus de confiança de 95% e 99%. Em maracujá-do-mato, 12 frutos são suficientes para a estimação da média de luminosidade e tonalidade da casca e da polpa, com erro de estimação de 5% da média e 95% de confiança, independentemente do local de avaliação (São Borja, Itaqui ou Uruguaiana). Nesse mesmo nível de precisão, são necessários 36 frutos para a estimação da largura e do comprimento, 52 frutos para a estimação da média de rendimento de polpa e 319 frutos para a avaliação das massas do fruto, da casca e da polpa.(AU)