ABSTRACT: This research evaluated the agronomic performance through mixed models, and determined the genetic divergence between black oat genotypes. The experiment was carried out at Federal University of Santa Maria, Frederico Westphalen/RS. Fourteen black oat genotypes were evaluated, being 11 lines developed by Breeding Program of University, and three commercial cultivars (IAPAR 61, UPFA 21 - Moreninha and, IPR Cabocla). We evaluated quantitative traits associated to plant height, cycle, dry mass yield and seeds yield; and 19 qualitative traits, being these morphological descriptors. The results showed that lines UFSMFW 2-05 and UFSMFW 2-07 stand out with characteristics such as early cycle, higher dry mass and grain yield. Divergence analysis revealed the formation of three distinct groups, indicating the presence of variability. These results suggested the potential for the development of new cultivars of black oat, presenting early cycle and good grain yield.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho agronômico por meio de modelos mistos e determinar a divergência genética entre genótipos de aveia preta. O experimento foi conduzido na Universidade Federal de Santa Maria, campus de Frederico Westphalen/RS. Catorze genótipos de aveia preta foram avaliados, sendo 11 linhagens desenvolvidas pelo Programa de Melhoramento da Universidade e três cultivares comercias (IAPAR 61, UPFA 21 - Moreninha e IPR Cabocla). Foram avaliadas características agronômicas quantitativas relacionadas ao porte, ciclo e produtividade de massa seca e de sementes; e 19 características qualitativas, sendo estes descritores morfológicos. Os resultados mostraram que as linhagens UFSMFW 2-05 e UFSMFW 2-07 se destacam com características como ciclo precoce, elevada produtividade de massa seca e de sementes. A análise de divergência revelou a formação de três grupos distintos, indicando presença de variabilidade. Os resultados demonstram o potencial de desenvolvimento de novas cultivares de aveia preta, apresentando precocidade e boa produtividade de sementes.

ABSTRACT Investigation of multicollinearity allows parameters in multivariate analysis to be estimated with higher precision and with biological interpretation. In order to generate reliable estimates of the degree of multicollinearity, it is necessary to use appropriate sample size. Thus, the objectives of this study were to determine the sample size (number of plants) necessary to estimate the indicators of the degree of multicollinearity - condition number (CN), correlation matrix determinant (DET), and variance inflation factor (VIF) - in morphological traits of rye and to verify the variability of the sample size between the indicators. Five and three uniformity trials were conducted with the cultivars BRS Progresso and Temprano, respectively. Eight morphological traits were evaluated in 780 plants in eight trials. For each trial, 22 cases were selected among the 28 formed by the combination of eight traits, taken six by six, totaling 176 cases. In each case, 197 sample sizes were planned (20, 25, 30, ..., 1,000 plants) and in each size 2,000 resampling procedures with replacement were performed, CN, DET, and VIF were determined and the average among 2,000 estimates was calculated. For each case and indicator (CN, DET, and VIF), the sample size was determined through three models: modified maximum curvature method and linear and quadratic segmented models with plateau response. There is variability between sample sizes between indicators, with larger sample sizes required for DET, followed by CN and VIF, in that order, with at least 180, 116 and 85 plants, respectively.

RESUMO A investigação da multicolinearidade permite que parâmetros em análises multivariadas sejam estimados com maior precisão e com interpretação biológica. Para ter confiabilidade nas estimativas do grau de multicolinearidade, é necessário utilizar adequado tamanho de amostra. Assim, os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação dos indicadores do grau de multicolinearidade - número de condição (NC), determinante da matriz de correlação (DET) e fator de inflação da variância (FIV) -em caracteres morfológicos de centeio e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre os indicadores. Foram conduzidos cinco e três ensaios de uniformidade com as cultivares BRS Progresso e Temprano, respectivamente. Foram avaliados oito caracteres morfológicos em 780 plantas em oito ensaios. Para cada ensaio, foram selecionados 22 casos entre os 28 formados pela combinação de oito caracteres, tomados seis a seis, totalizando 176 casos. Para cada caso, foram planejados 197 tamanhos de amostra (20, 25, 30, ..., 1.000 plantas) e para cada tamanho foram realizadas 2.000 reamostragens, com reposição, determinados o NC, DET e FIV e calculada a média das 2.000 estimativas. Após, para cada caso e indicador, foi determinado o tamanho de amostra, por meio de três modelos: método da máxima curvatura modificado e modelos linear e quadrático segmentados com resposta em platô. Há variabilidade entre os tamanhos de amostra entre os indicadores, com necessidade de maiores tamanhos de amostra para DET, seguido de NC e FIV, nessa ordem, com no mínimo de 180, 116 e 85 plantas, respectivamente.

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.

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: 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.

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 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.

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.

Abstract The objective of this work was to select black oat genotypes using the MGIDI for simultaneous selection, comparing it with the Smith-Hazel index. The experiment was carried out in Frederico Westphalen/RS and Pato Branco/PR, in a randomized block design, with three replications, with 9 genotypes tested. Days from emergence to flowering and maturation; cutting and plant height; number of tillers; panicle length; tiller, plant, panicle, panicle seed mass, green and dry; and seed yield were obtained. MGIDI selected the genotypes UFSMFW 2-01 and UFSMFW 2-04 for Frederico Westphalen and UFSMFW 2-07 and UFSMFW 2-04 for Pato Branco, which varied compared to the Smith-Hazel index in both environments. MGIDI was efficient in selecting the best black oat genotypes, showing desirable selection gains for most traits.

ABSTRACT The aim of this study was to assess yield components and grain yield of soybean cultivars in response to sowing densities. For this, two soybean cultivars and five sowing densities were tested, in a two-factor scheme. The following yield components were measured by the end of the cycle: plant height; insertion height of the first pod; number of nodes per plant; number of pods with one, two, three and four grains; number of pods per plant; number of grains per plant; weight of a thousand grains; humidity and grain yield. Sowing densities did not cause significant variations of grain yield (bags ha-1) for any cultivar, however, higher populational densities promoted a reduction in the number of pods with two and three grains, as well as a reduction in the total number of pods and grains per plant for both cultivars. Cultivar NS 5700 IPRO was the most productive, with a higher number of pods with two and three grains and number of pods and grains per plant.

RESUMO: O girassol produz aquênios e óleo de qualidade, além de servir para produção de silagem, forragem e biodiesel. A modelagem de crescimento permite conhecer o padrão de crescimento da cultura e otimizar o manejo. O objetivo deste trabalho foi caracterizar o crescimento da cultivar de girassol Rhino por meio dos modelos Logístico e Gompertz e fazer considerações a respeito do manejo com base em pontos críticos. Os dados utilizados são oriundos de três ensaios de uniformidade com a cultivar de girassol confeiteiro Rhino, conduzidos na área experimental da Universidade Federal de Santa Maria, Campus Frederico Westphalen, na safra 2019/2020. Foram realizadas 14, 12 e 10 avaliações semanais de altura em 10 plantas, respectivamente, no primeiro, segundo e terceiro ensaio. Os dados foram ajustados em função da soma térmica acumulada. Os parâmetros foram estimados por meio do método dos mínimos quadrados ordinários, usando o algoritmo de Gauss-Newton. A qualidade de ajuste dos modelos aos dados foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado, critério de determinação de Akaike, critério bayesiano de informação, e por meio da não linearidade intrínseca e paramétrica. Foram determinados os pontos de inflexão (IP), máxima aceleração (MAP), máxima desaceleração (MDP) e desaceleração assintótica (ADP). As análises estatísticas foram realizadas com Microsoft Office Excel® e o software R. Os modelos descreveram de forma satisfatória a curva de crescimento da altura do girassol, fornecendo parâmetros com interpretações práticas. O modelo Logístico apresenta melhor qualidade de ajuste, sendo o mais adequado para caracterização da curva de crescimento. Os pontos críticos estimados fornecem informações importantes para o manejo da cultura. As plantas daninhas devem ser controladas até o MAP. As aplicações de fertilizantes em cobertura devem ser realizadas entre MAP e IP. O ADP é um indicador de maturidade, após atingir este ponto, as plantas podem ser colhidas para a produção de silagem sem perda de volume e qualidade.

ABSTRACT: Sunflower produces achenes and oil of good quality, besides serving for production of silage, forage and biodiesel. Growth modeling allows knowing the growth pattern of the crop and optimizing the management. The research characterized the growth of the Rhino sunflower cultivar using the Logistic and Gompertz models and to make considerations regarding management based on critical points. The data used come from three uniformity trials with the Rhino confectionery sunflower cultivar carried out in the experimental area of the Federal University of Santa Maria - Campus Frederico Westphalen in the 2019/2020 agricultural harvest. In the first, second and third trials 14, 12 and 10 weekly height evaluations were performed on 10 plants, respectively. The data were adjusted for the thermal time accumulated. The parameters were estimated by ordinary least square’s method using the Gauss-Newton algorithm. The fitting quality of the models to the data was measured by the adjusted coefficient of determination, Akaike information criterion, Bayesian information criterion, and through intrinsic and parametric nonlinearity. The inflection points (IP), maximum acceleration (MAP), maximum deceleration (MDP) and asymptotic deceleration (ADP) were determined. Statistical analyses were performed with Microsoft Office Excel® and R software. The models satisfactorily described the height growth curve of sunflower, providing parameters with practical interpretations. The Logistics model has the best fitting quality, being the most suitable for characterizing the growth curve. The estimated critical points provide important information for crop management. Weeds must be controlled until the MAP. Covered fertilizer applications must be carried out between the MAP and IP range. ADP is an indicator of maturity, after reaching this point, the plants can be harvested for the production of silage without loss of volume and quality.

RESUMO: 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.

ABSTRACT: 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.

Resumo O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliação da massa de matéria fresca de azevém semeado em filas. Setenta ensaios de uniformidade foram realizados com azevém 'Barjumbo', em 16 unidades experimentais básicas (UEBs) de 0, 51 m 2 cada uma. A massa de matéria fresca do azevém nas UEBs de 18, 18, 6, 6 e 22 ensaios de uniformidade foi determinada, respectivamente, aos 130, 131, 133, 134 e 137 dias após a semeadura. O tamanho ótimo de parcela foi determinado pelo método da máxima curvatura do coeficiente de variação. O número de repetições foi determinado em cenários formados por combinações de número de tratamentos e de diferenças entre médias a serem detectadas como significativas pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade. O tamanho ótimo de parcela oscilou de 1,73 a 3,18 m2, e o coeficiente de variação no tamanho ótimo de parcela de 7,58 a 13,96%. O número de repetições oscilou de 3,95 (~4) a 32,27 (~33), conforme o delineamento, o número de tratamentos e a diferença mínima adotada. O tamanho ótimo de parcela é de 2,29 m2 e, em experimentos com até 50 tratamentos, são necessárias oito repetições para identificar como significativas as diferenças entre médias de tratamentos de 20,24%.

Abstract The objective of this work was to determine the optimal plot size and the number of replicates for the evaluation of the fresh weight of ryegrass sowed in rows. Seventy uniformity trials were performed with 'Barjumbo' ryegrass, in 16 basic experimental units (BEUs) of 0.51 m2 each. The fresh weight of ryegrass in the BEUs of 18, 18, 6, 6, and 22 uniformity trials was determined, respectively, at 130, 131, 133, 134, and 137 days after sowing. The optimal plot size was determined through the method of the maximum curvature of the coefficient of variation. The number of replicates was determined in scenarios formed by combinations of treatments and differences between means to be detected as significant by Tukey’s test, at 5% probabilit y. The optimal plot size ranged from 1.73 to 3.18 m2, and the variation coefficient in the optimal plot size from 7.58 to 13.96%. The number of replicates varied from 3.95 (~4) to 32.27 (~33), depending on the experimental design, the number of treatments, and the adopted minimum difference. The optimal plot size is 2.29 m2, and, in experiments with up to 50 treatments, eight replicates are required to identify as significant the differences between treatment means of 20.24%.

Resumo O objetivo deste trabalho foi definir o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para a avaliação da massa de matéria fresca de híbridos de sorgo (Sorghum bicolor). Trinta e dois ensaios de uniformidade foram realizados com dois híbridos, em duas datas de semeadura e quatro períodos de avaliação. Cada ensaio foi dividido em 48 unidades experimentais básicas (UEBs) de 0,5 m2, e a massa de matéria fresca foi determinada para cada UEB. Calcularam-se a média, a variância, o coeficiente de variação, o coeficiente de autocorrelação espacial de primeira ordem, o tamanho ótimo de parcela e o coeficiente de variação do tamanho ótimo de parcela. O número de repetições foi determinado com base no maior tamanho de parcela, por meio de um processo iterativo, para as combinações de número de tratamentos e de diferenças entre médias a serem detectadas como significativas pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade. O tamanho ótimo de parcela oscilou entre 1,79 e 2,58 m2, e o número de repetições entre 2,6 (~3) e 49,2 (~50). O t a m a n ho óti mo de pa rcela é de 2, 58 m 2, e cinco repetições são suficientes para identificar como significativas as diferenças entre médias de tratamentos de 35%.

Abstract The objective of this work was to define the optimal plot size and number of replicates for the evaluation of the fresh weight of sorghum (Sorghum bicolor) hybrids. Thirty-two uniformity trials were carried out with two hybrids, in two sowing dates and four evaluation periods. Each trial was divided into 48 basic experimental units (BEUs) of 0.5 m2, and fresh weight was determined for each BEU. The mean, variance, coefficient of variation, first-order spatial autocorrelation coefficient, optimal plot size, and coefficient of variation of the optimal plot size were calculated. The number of replicates was determined on the basis of the largest calculated plot size, through an iterative process, for the combinations of number of treatments and differences among means to be detected as significant by Tukey’s test, at 5% probability. The optimal plot size ranged from 1.79 to 2.58 m2, and the number of replicates from 2.6 (~3) to 49.2 (~50). The optimal plot size is 2.58 m2, and five replicates are sufficient to identify as significant the differences between treatment means of 35%.

ABSTRACT The canonical correlation analysis has been successfully used in many areas aiming to extract important information from a pair of data sets. Thus, the objective of this work was to determine the sample size (number of plants) required to estimate the canonical correlations in corn characteristics. Six characteristics were measured in 361, 373, and 416 plants, respectively, of the single, three-way and double cross hybrids of the 2008/2009 crop year and in 1,777, 1,693, and 1,720 plants, respectively, of the single, three-way, and double cross hybrids (2009/2010 crop) (six cases). The canonical correlation analyses were carried out between characteristics group of the plant architecture (plant height at harvest and ear insertion height) versus grain production (hundred grains mass and grains mass per plant) (scenario 1), and dimensions of ear (ear length and ear diameter) versus grain production (hundred grains mass and grains mass per plant) (scenario 2). The sample size (number of plants) for the estimation of canonical correlations was determined by resampling with replacement and application of the model linear response with plateau. Measuring 270 plants is sufficient to estimate the canonical correlation between groups with two characteristics in each group for corn. This sample size can be used as reference for reliable canonical correlation analysis.

Resumo O objetivo deste trabalho foi determinar o número de plantas necessário para estimar os autovalores dos componentes principais em caracteres de milho (Zea mays). Doze caracteres foram mensurados em 361, 373 e 416 plantas de híbridos simples, triplo e duplo, respectivamente, no ano agrícola de 2008/2009; e em 1.777, 1.693 e 1.720 plantas de híbridos simples, triplo e duplo, respectivamente, no ano agrícola de 2009/2010 (seis casos), no total de 6.340 plantas. As análises de componentes principais foram realizadas para os seis casos. Determinou-se o tamanho de amostra (número de plantas) para a estimação dos autovalores dos componentes principais, por reamostragem com reposição e com aplicação do modelo linear de resposta com platô. A mensuração de 267 plantas é suficiente para estimar os autovalores dos componentes principais em caracteres de milho.

Abstract The objective of this work was to determine the number of plants required to estimate the eigenvalues of the principal components analysis in corn (Zea mays) traits. Twelve traits were measured in 361, 373, and 416 plants of single-, three-way, and double-cross hybrids, respectively, in the 2008/2009 crop year; and in 1,777, 1,693, and 1,720 plants of single-, three-way, and double-cross hybrids, respectively, in the 2009/2010 crop year (six cases), totaling 6,340 plants. Principal component analysis was performed for the six cases. Sample size (number of plants) for the eigenvalue estimations of the principal components was determined by resampling with replacement and application of the model linear response and plateau model. The measurement of 267 plants is sufficient to estimate the eigenvalues of the principal components in corn traits.

RESUMO: A área foliar é uma importante variável de crescimento em culturas agrícolas, sendo a folha a principal variável de interesse na indústria do tabaco. Assim, o objetivo deste estudo científico foi determinar a área foliar de tabaco tipo Burley por meio de dimensões lineares da folha e determinar qual modelo matemático é mais adequado para essa finalidade. Dois experimentos foram conduzidos com tabaco tipo Burley, cultivar DBH 2252, nos anos agrícolas de 2016/2017 e 2018/2019, respectivamente, nos municípios de Itaqui e Vanini, RS, Brasil. Em 600 folhas foram medidos o comprimento (L), a largura (W), o produto comprimento×largura (LW), a razão comprimento/largura (L/W) e determinada a área foliar real (LA). Foram separadas 450 folhas para a geração de modelos de estimativa de área foliar em função da dimensão linear e 150 folhas foram utilizadas para a validação dos modelos. O modelo LA = 0,5037LW1,04435 (R² = 0,9960) é adequado para a estimação da área foliar de tabaco Burley cultivar DBH 2252. Alternativamente, os modelos LA=2,0369W1,8619 (R²=0,9796) e LA=0,1222L2,2771 (R²=0,9738) baseados na largura e comprimento, respectivamente, podem ser utilizados quando apenas uma dimensão da folha é medida.

ABSTRACT: Leaf area is an important growth variable in agricultural crops and the leaf is the main variable of interest in the tobacco industry. So, the aim of this scientific research was to estimate the Burley tobacco leaf area by linear dimensions of the leaves and to determine which mathematical model is more adequate for this purpose. Two experiments were carried out with Burley tobacco, cultivar DBH 2252, in 2016/2017 and 2018/2019 agricultural years, respectively, in the municipalities of Itaqui and Vanini - RS - Brazil. In 600 leaves were measured length (L), width (W), length×width product (LW), length/width ratio (L/W) and determined the real leaf area (LA). Four hundred and fifty leaves were separated to generate models of the leaf area as a function of linear dimension and the other 150 leaves were used for model’s validation. The power model LA = 0.5037LW1.04435 (R² = 0.9960) is the most adequate for Burley tobacco ‘DBH 2252’ leaf area estimation. Alternatively, the models LA=2.0369W1.8619 (R²=0.9796) and LA=0.1222L2.2771 (R²=0.9738) based on width and length, respectively, can be used when only one leaf dimension is measured.

RESUMO: O cruzamento das culturas de trigo e centeio resultou na obtenção da cultura do triticale, que apresenta rusticidade, versatilidade na alimentação animal e humana e possibilidade de uso como planta de cobertura. O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de triticale em dois momentos de avaliação. Foi conduzido um experimento com a cultivar de triticale IPR111, sendo a área experimental dividida em 48 ensaios de uniformidade, cada ensaio contendo 36 unidades experimentais básicas de 0,51 m2. A massa verde foi avaliada em 24 ensaios aos 99 dias após a semeadura (DAS ) e em 24 ensaios aos 127 DAS. O tamanho ótimo de parcela foi determinado pelo método da máxima curvatura do coeficiente de variação e o número de repetições foi determinado em combinações de número de tratamentos e de diferenças entre médias a serem detectadas como significativas pelo teste de Tukey. Para determinar a massa verde de triticale, o tamanho ótimo de parcela é de 3,12 m2 com coeficiente de variação de 13,69%. Seis repetições são suficientes para identificar como significativas, diferenças entre médias de tratamentos de 25% para experimentos com até sete tratamentos e de 30% para experimentos com até 28 tratamentos, independentemente do delineamento experimental.

ABSTRACT: The hybridization between wheat and rye crops resulted in the triticale crop, which presents rusticity, versatility in animal and human food and possibility of use as a cover plant. The objective of this research was to determine the optimal plot size and the replications number to evaluate the fresh weight of triticale in two evaluation moments. An experiment was carried out with the triticale cultivar IPR111. The experimental area was divided into 48 uniformity trials, each containing 36 basic experimental units of 0.51 m2. The fresh weight was evaluated in 24 uniformity trials at 99 days after sowing (DAS) and in 24 uniformity trials at 127 DAS. The optimal plot size was determined by the method of the maximum curvature of the coefficient of variation and the replications number was determined in scenarios of treatments number and differences between means to be detected as significant by Tukey test. To determine the fresh weight of triticale, the optimal plot size is 3.12 m2, with coefficient of variation of 13.69%. Six replications are sufficient to identify as significant, differences between treatment means of 25% for experiments with up to seven treatments and of 30% for experiments with up to 28 treatments, regardless of the experimental design.