ABSTRACT: 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.

RESUMO: 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.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi realizar o zoneamento de risco climático para a cultura do gladíolo (Gladiolus x grandiflorus) nos 497 municípios do estado do Rio Grande do Sul. O modelo PhenoGlad foi utilizado para simular o desenvolvimento da cultura e a ocorrência de danos. Foram realizadas rodadas com o modelo para quatro ciclos de desenvolvimento do gladíolo, ao longo de 34 anos e em 23 regiões no estado. As probabilidades de 10, 20 e 30% de ocorrência de danos por altas e baixas temperaturas foram utilizadas para definir períodos aptos para o cultivo. O Rio Grande do Sul é apto ao cultivo do gladíolo durante a maior parte do ano. Nas regiões mais frias do estado, o período inapto para o plantio ocorre de março a meados de maio devido aos danos causados pela ocorrência de geada. Nas regiões mais quentes, os períodos inaptos são maiores de outubro a janeiro devido à ocorrência de danos por altas temperaturas. Por ser mais criterioso, o nível de 10% de ocorrência de danos é considerado mais adequado para definir os períodos recomendados de plantio.

Abstract: The objective of this work was to develop a climate risk zoning for the gladiolus (Gladiolus x grandiflorus) crop in the 497 municipalities of the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The PhenoGlad model was used to simulate crop development and the occurrence of damages. The model was run for four developmental cycles of gladiolus over 34 years and in 23 locations in the state. The probabilities of 10, 20, and 30% damages due to low and high temperatures were used to define periods suitable for planting. Rio Grande do Sul is adequate for growing gladiolus during most of the year. In the coldest areas of the state, the inadequate planting dates are from March until mid-May due to frost damage. In the hottest regions, the inadequate planting dates are greater from October to January due to heat damage. Because it is stricter, the 10% level of damage is considered more appropriate to define the periods recommended for planting.