O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média decendial de duração diária de brilho solar em 30 locais do Rio Grande do Sul. Com os dados de duração de brilho solar do período de 1960 a 2007, formaram-se 1.080 séries temporais (30 locais x 36 decêndios) de média decendial de duração diária de brilho solar. Testou-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados, de cada série temporal, por meio dos testes de sequência (run test) e de Lilliefors, respectivamente. Para cada decêndio e local, foi determinado o tamanho de amostra por meio de reamostragem bootstrap, com reposição de 3.000 amostras. Vinte e cinco anos de observações são suficientes para a estimação da média decendial de duração diária de brilho solar, com amplitude do intervalo de confiança de bootstrap de 95% igual a 2,00 horas dia-1.

The objective of this research was to determine the sample size (number of years) to estimate the ten-day average of daily sunshine duration in 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil. With sunshine data duration of the period from 1960 to 2007, 1,080 time series (30 locations x 36 ten-days) of ten-day of daily sunshine duration average were formed. The aleatory and normality, in each time series, was verified through the run test and Lilliefors test, respectively. For each ten-day and locality, it was determined the sample size using bootstrap resampling with replacement of 3,000 samples. Twenty-five years of data are enough to predict the ten-day average of daily sunshine duration, with amplitude of bootstrap confidence interval of 95%, equal to 2.00 hour day-1.

O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo harmônico para a estimativa da temperatura do ar média mensal em 37 locais do Estado do Rio Grande do Sul, com os dados do período de 1931 a 2000. Em cada local, os dados de 1931 a 1990 (60 anos) foram utilizados para estimar os coeficientes do modelo harmônico, e os dados de 1991 a 2000 (10 anos), para a validação do modelo. Foram testadas a normalidade e homogeneidade de variâncias, estimadas tendências e incorporadas aos modelos harmônicos construídos com base nas ondas anual e semestral. Coeficientes linear, angular, de correlação linear de Pearson e de determinação, raiz do quadrado médio do erro e índices de WILLMOTT (1981) e de CAMARGO & SENTELHAS (1997) foram utilizados para validação dos modelos. O coeficiente de determinação (R²) do modelo harmônico foi elevado em todos os locais (R²≥0,9867), conferindo confiabilidade nas previsões futuras. O modelo harmônico gerado, para cada um dos 37 locais do Estado do Rio Grande do Sul, é adequado para estimar a temperatura do ar média mensal.

The objective of this research was to adjust the harmonic model for the estimation of average monthly air temperature, in 37 locations of Rio Grande do Sul State, Brazil, with data from the period 1931 to 2000. In each locality, data from 1931 to 1990 (60 years) was used to estimate the coefficients of the harmonic model and from 1991 to 2000 (10 years) to validate the model. It was tested the normality and homogeneity of variance among months, estimated trends and incorporated into the models harmonic based in waves annual and semiannual. The coefficients linear, angular, correlation and determination, the root mean square error and the index of WILLMOTT (1981) and CAMARGO & SENTELHAS (1997) were used to validate the models. The coefficient of determination (R²) of the harmonic model, was high in all sites (R²≥0.9867), giving reliability for future forecasts. The harmonic model generated for each of the 37 location in the the Rio Grande do Sul State, Brazil, is adequate to estimate the average monthly air temperature.

Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95%.

It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95%.

Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra para a estimação da média de precipitação pluvial mensal de 19 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de precipitação pluvial do período de 1953 a 2007. Em cada uma das 228 séries temporais (12 meses x 19 locais), calcularam-se medidas de tendência central, de variabilidade e de assimetria, e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Em seguida, verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média de precipitação pluvial mensal é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, 51 anos de observações são suficientes para estimar a média de precipitação pluvial mensal, para um erro de estimação igual a 25% da média estimada, com grau de confiança de 95%.

It was used data from 19 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1953 to 2007, with the objective to determine the sample size to estimate the average monthly rainfall. The central tendency, variability and asymmetry was calculated for each of the 228 time series (12 months x 19 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly rainfall in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly rainfall is dependent on the month and locality. One concluded that 51 years of data are enough to predict the average monthly rainfall, with an estimation error equal to 25% of estimated average, with a degree confidence of 95%.

O planejamento de atividades agropecuárias exige que os riscos climáticos, em um determinado local e período do ano, sejam estimados com máxima precisão. Dessa forma, foram utilizados os dados de 15 locais do Estado do Rio Grande do Sul, com o objetivo de estudar a variabilidade temporal e espacial da precisão das estimativas das médias mensais de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima. Para isso, calculou-se o erro de estimação (semiamplitude do intervalo de confiança) (EE), em percentagem da estimativa da média mensal de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima, para cada mês e local, que foi utilizado como medida de precisão. A partir do EE, para cada um dos elementos meteorológicos, agruparam-se os meses e os locais, por meio do método hierárquico de Ward, e calculou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as matrizes de distância euclidiana média padronizada e gráfica a fim de verificar a consistência dos agrupamentos. Conclui-se que a precisão das estimativas, média de meses e locais, entre os elementos meteorológicos, aumenta na seguinte ordem: precipitação pluvial (EE=21,66%), insolação (EE=6,74%), radiação solar global (EE=5,52%) e temperaturas mínima (EE=4,40%), média (EE=2,63%) e máxima (EE=2,27%). Há variabilidade da precisão das estimativas das médias mensais de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima, no Estado do Rio Grande do Sul, no tempo (meses) e no espaço (locais). Estimativas com base em 30 anos de observações têm precisão menor nos meses de abril, maio, junho, julho, agosto e setembro, em relação aos demais meses.

Planning agricultural activities requires that climatic risks in each location and time of year are estimated with maximum precision. In this estudy data from15 locations of Rio Grande do Sul, Brazil, were used with the objective of studing spatial and temporal variability of the precision estimates average of monthly rainfall, sunshine, solar radiation global and temperatures minimum, mean and maximum. It was estimated the estimation error (half-amplitude of the confidence interval) (EE) in percentage of estimate average monthly rainfall, sunshine, solar radiation global and temperatures minimum, mean and maximum for each month and location, which was used as a measure of precision. From the EE, for each meteorological elements, months and locations were clustered by hierarchical method of Ward. The Pearson's linear correlation coefficient between the arrays of the standardized average euclidian distance and graphics was calculated in order to check the clusters consistency. It was concluded that the precision estimates, average of months and locations, between the meteorological elements, increases in the following order: rainfall (EE=21.66%), sunshine (EE=6.74%), global solar radiation (EE=5.52%) and temperatures minimum (EE=4.40%), mean (EE=2.63%) and maximum (EE=2.27%). Results showed that there is variability in precision estimate of monthly average rainfall, sunshine, global solar radiation and minimum, mean and maximum temperatures in Rio Grande do Sul, both in temporal and spatial scale. Estimates based on 30 years data are less precision in April, May, June, July, August and September in relation to the others.

A partir dos dados referentes à temperatura máxima média decendial (Tx) e à temperatura média decendial (Tm) do ar de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, este trabalho teve como objetivo verificar se a Tx e a Tm podem ser estimadas em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizou-se análise de correlação e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, considerando Tx e Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tx e Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tx e a Tm estimada e a Tx e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura máxima média decendial e a temperatura média decendial podem ser estimadas por meio da altitude, latitude e longitude, em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul.

The objective of this research was to estimate ten-day maximum (Tx) and mean (Tm) air temperature using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day maximum and mean air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed using Tx and Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tx and Tm, calculated for tem counties using data of were used as independent data sets. The ten-day maximum and mean air temperature may be estimated from the altitude and the geographic coordinates latitude and longitude in the State of Rio Grande do Sul.

Com o objetivo de verificar a variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da radiação solar global média decendial, de 22 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se séries de dados de radiação solar global do período de 1956 a 2003. Determinou-se o tamanho de amostra da radiação solar global média decendial em cada decêndio e local e agruparam-se os decêndios e os locais pelo método hierárquico 'vizinho mais distante'. Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da radiação solar global média decendial no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho é necessário nos decêndios dos meses de junho, julho, agosto e setembro em relação aos outros meses. Para os locais e decêndios estudados, 30 anos de observações são suficientes para estimar a média (µ) de radiação solar global média decendial, para um erro de estimação igual a 12.3%, com coeficiente de confiança de 95%.

With the aim of verifying the temporal and spatial variability of the sample size ten-day average of the global solar radiation of 22 locations of Rio Grande do Sul State, Brazil, the global solar radiation data were collected from 1956 to 2003. One determined the sample size in each ten-day and location by clustering it using the complete linkage method. Results show that there is variability in the sample size of the ten-day average global solar radiation in Rio Grande do Sul State both in temporal and spatial scale. Greater sample size is necessary in the ten-day of June, July, August and September in relation to the others. For the studied locations and ten-day, 30 years of data are enough to predict the global solar radiation average (µ), for an error estimation equal to 12.3% average interval, with a reliable degree of 95%.

Com o objetivo de verificar a existência de variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal de trinta e sete municípios do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de temperatura mínima do ar do período de 1931 a 2000. Determinou-se o tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal em cada mês e município. Realizou-se análise de agrupamento dos meses e dos municípios pelo método hierárquico "vizinho mais distante". Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da temperatura mínima do ar média mensal no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho de amostra, no Estado do Rio Grande do Sul, é necessário nos meses de maio, junho e julho, com diminuição gradativa em direção a janeiro e dezembro. Há variabilidade do tamanho de amostra entre os municípios do Estado do Rio Grande do Sul.

The aim of this work was to verify temporal and spatial variability of the size sample of the monthly average of air minimum temperature, in 37 localities of the Rio Grande do Sul State, Brazil. The minimum temperature data were collected from 1931 to 2000. It was calculated the sample size, in each month and locality. Localities and months were clustered by the complete linkage method. There are variability temporal and spatial of the size sample (number of years) of the monthly average of air minimum temperature in the Rio Grande do Sul State. Greater sample size occur in the months of May, June and July, with gradual reduction up to January and December. There are variability in the size sample among locaties in the Rio Grande do Sul State.

O objetivo deste trabalho foi verificar, com dados de temperatura mínima média decendial do ar (Tm) de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, se a Tm pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizaram-se análise de correlação, análise de trilha das variáveis causais - altitude, latitude e longitude - sobre o efeito Tm, e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, pelo método passo a passo, com teste para saída de variáveis, considerando Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tm estimada e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura mínima média decendial do ar pode ser estimada pelas coordenadas geográficas em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul. A altitude e latitude explicam melhor a variação da Tm.

The objective of this work was to estimate ten-day mean minimum air temperature (Tm) using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day mean minimum air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis, path analysis of causal variables (altitude, latitude and longitude) on Tm, and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed by the stepwise backward method, using Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tm, calculated for tem counties using data of the series of meteorological observations from 1975 to 2004 were used as independent data sets. The ten-day mean minimum air temperature may be estimated from the geographic coordinates in the State of Rio Grande do Sul. Altitude and latitude best explain the variation of the Tm.

Com o objetivo de verificar a existência de variabilidade temporal e espacial da probabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial à cultura do feijoeiro (<FONT FACE=Symbol>³</FONT>28°C), em 23 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de temperatura máxima do período de 1954 a 2004, obtidos na Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária. Determinou-se a probabilidade de a temperatura máxima média decendial ser igual ou superior a 28°C (PROB), em cada decêndio e município no período de outubro a março. Realizou-se análise de correlação entre as coordenadas geográficas e a PROB em cada decêndio do período de outubro a março e os municípios foram agrupados pelo método hierárquico ‘vizinho mais distante’. Há variabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial a cultura do feijoeiro no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior risco de a temperatura máxima média decendial prejudicar à cultura do feijoeiro no Rio Grande do Sul, ocorre no terceiro decêndio do mês de janeiro, com diminuição gradativa em direção ao primeiro decêndio de outubro e ao terceiro de março. Há associação da probabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial à cultura do feijoeiro no Estado do Rio Grande do Sul com as coordenadas geográficas, com maiores riscos em regiões de menor altitude e longitude.

The objective of this study was to verify temporal and spatial variability of the probable occurrence of decendial mean maximum temperature harmful (<FONT FACE=Symbol>³</FONT>28°C) to bean crop, in 23 locations of the Rio Grande do Sul State. The maximum temperature data were collected at the Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária from 1954 to 2004. With the data, it was calculated the probability of harmful decendial mean maximum temperature equal to greater than 28°C for each decendial and locations, from October to March. The correlation analyses were performed between geographic coordinates and probabilities in each decendial for the October-March period. Location were clustered by the complete linkage method. There are variabilities in the occurrence of the harmful decendial mean maximum temperature for bean crop in the Rio Grande do Sul State both on a temporal and spatial scale. Highest climatic risk of decendial maximum temperature harmful bean crop in Rio Grande do Sul State occur in January the third decendial, with gradative decrease up to October the first decendial and to March the third decendial. There is association between the probability of occurrence of the harmful decendial mean maximum temperature for bean crop in the Rio Grande do Sul State and geographic coordinates, with higher climatic risk in regions with low altitude and low longitude.

Estimou-se o consumo relativo de água (razão ETr/ETm) durante o período crítico da cultura do feijoeiro em três épocas de semeadura, para Cruz Alta, Júlio de Castilhos e Passo Fundo, no Rio Grande do Sul, considerando-se duas capacidades de armazenamento de água disponível (CAD) no solo: 50 e 70mm. A evapotranspiração máxima (ETm) foi estimada utilizando-se o coeficiente de cultura (Kc), sendo a evapotranspiração real (ETr), calculada através do balanço hídrico decendial, para o período de 1975/76 a 2000/2001. Considerando-se os valores médios dos períodos, o consumo relativo de água variou de 0,68 na época de semeadura de novembro, para Júlio de Castilhos, com CAD de 50mm, a 0,88 na semeadura de setembro em Passo Fundo, para a CAD de 70mm. Os valores médios obtidos, por local e época de semeadura, encontram-se dentro do valor considerado favorável para a cultura (índice ETr/ETm > 0,60). Os maiores valores do consumo relativo de água foram obtidos na semeadura de setembro, com índices intermediários para a época de outubro. Na semeadura de novembro, foram observados os menores valores, sendo esta, portanto, a época de maior risco. Em eventos de forte estiagem, o consumo relativo de água foi menor do que 0,20, evidenciando situações de alto risco à produção de grãos. Em 20,6% dos casos analisados para a CAD de 50mm, e 18,8% para a CAD de 70mm, o consumo relativo de água classifica-se como de médio ou alto risco para a cultura do feijoeiro (índice ETr/ETm £ 0,60 durante o período crítico). Das localidades estudadas, Cruz Alta foi a que apresentou o maior percentual de risco, enquanto Passo Fundo, apresentou o menor percentual. Para o conjunto dos locais analisados, pode-se esperar redução de rendimento de grãos de feijão por deficiência hídrica, em cerca de duas safras a cada dez, com intensidade variável, dependendo do local, do ano e da época de semeadura.

The objective of this work was to estimate the relative water consumption (ETr/ETm) for the critical period of common bean in several sowing dates, and different water availability in soil for tree places of Rio Grande do Sul state, Brazil,. The maximum evapotranspiration (ETm) was estimated using the crop coefficient (Kc) while the real evapotranspiration (ETr) was estimated through the water balance, calculated for the period from 1975/76 to 2000/2001. Considering the average values of the periods, the relative water consumption varied from 0.68 in the sowing date of November, in Julio de Castilhos, for water availability in soil of 50mm, to 0.88 in the sowing of September in Passo Fundo, for water availability in soil of 70mm. The medium values, obtained for each local and sowing date, are inside of favorable index for the common bean (ETr/ETm > 0.60). The largest values of the relative water consumption where obtained in sowing date of September, with intermediary values for October and smallest values in sowing of November. The relative water consumption was smaller than 0.20, in years of strong drought, evidencing situations of high risk to grain production. In 20.6% of the cases, the relative water consumption was classified as of high or medium risk (index ETr/ETm £ 0.60 during the critical period), for water availability in soil of 50mm. Cruz Alta presented the highest risk to grain production, while Passo Fundo presented the smallest risk. The sowing date with the highest risk was November while September had the lowest risk. For the analyzed places, it can be expected that, of every ten years, in about two should happen reduction of common bean yield due to water deficiency, with variable intensity, depending on the place, year and sowing date.

Estimou-se o consumo relativo de água (razão ETr/ETm) para o período crítico da cultura da soja em três épocas de semeadura, para dez localidades do Estado do Rio Grande do Sul. A evapotranspiração máxima (ETm) foi estimada utilizando-se o coeficiente de cultura (Kc) e a evapotranspiração real (ETr), calculada pelo balanço hídrico decendial, para o período de 1975/76 a 2000/2001. Considerando-se os valores médios dos períodos, o consumo relativo de água variou de 0,46 na época de semeadura de outubro, em Rio Grande, a 0,74 na semeadura de dezembro em Veranópolis. São Gabriel e Rio Grande foram os locais que apresentaram os menores valores de consumo relativo de água, portanto, com maior risco para a produção de grãos. Em anos de forte estiagem, o consumo relativo de água, em algumas situações, foi menor do que 0,20, evidenciando o problema da deficiência hídrica no Estado. Em 46,3% dos casos analisados, o consumo relativo de água classifica-se como de médio ou alto risco para a cultura da soja (índice ETr/ETm < 0,60 durante o período crítico). A localidade de Rio Grande apresentou 63,3% dos casos com índice igual ou menor a 0,60, seguido-se São Gabriel com 61,1 %, Encruzilhada do Sul com 52,6% e Júlio de Castilhos com 50,8% dos casos. Os locais de menor risco foram Passo Fundo, Veranópolis e Santa Rosa com índices iguais ou menores do que 0,60 ocorrendo em 30,3%, 37,5% e 38% dos casos, respectivamente. A época de semeadura de maior risco por deficiência hídrica para a soja foi a de outubro, enquanto a semeadura de dezembro foi a de menor risco. Para o conjunto dos locais analisados, pode-se esperar redução de rendimento de grãos de soja por deficiência hídrica, em cerca de nove safras a cada vinte, com intensidade variável, dependendo do local, do ano e da época de semeadura.

The objective of this work was to estimate the relative water consumption (ETr/ETm) for the critical period of soybean in several sowing dates for ten places of Rio Grande do Sul state, Brazil. The maximum evapotranspiration (ETm) was estimated using the crop coefficient (Kc) while the real evapotranspiration (ETr) was estimated through the water balance, calculated for the period from 1975/76 to 2000/2001. Considering the average values of the periods, the relative water consumption varied from 0.46 in the sowing of October, in Rio Grande, to 0.74 in the sowing of December in Veranópolis. São Gabriel and Rio Grande are the places that present the smallest values of relative water consumption, therefore with larger risk for the production of grains. In years of strong drought, the relative water consumption, in some situations, was smaller than 0.20, evidencing the problem of water deficiency. In 46.3% of the cases the relative water consumption was classified as of high or medium risk (index ETr/ETm < 0.60 during the critical period). Rio Grande presented 63.3% of the cases with index equal to or smaller than 0.60, followed by São Gabriel with 61.1%, Encruzilhada do Sul with 52.6% and Júlio de Castilhos with 50.8%. The places of smaller risk were Passo Fundo, Veranópolis and Santa Rosa, with indexes equal to or smaller than 0.60 happening in 30.3%, 37.5% and 38% of the cases, respectively. The sowing date with higher risk was October and with lower risk was December. For the group of the places, it can be expected that every twenty years, in about nine reduction of soybean yield should happen due to water deficiency, with variable intensity, depending on the place, year and sowing date.