Estimation of buckwheat leaf area by leaf dimensions / Estimação de área foliar de trigo mourisco por dimensões foliares

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

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

Estimation of buckwheat leaf area by leaf dimensions / Estimação de área foliar de trigo mourisco por dimensões foliares

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

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

Sowing dates and node emission in buckwheat cultivars / Datas de semeadura e emissão de nós em cultivares de trigo mourisco

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

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

Sowing dates and node emission in buckwheat cultivars / Datas de semeadura e emissão de nós em cultivares de trigo mourisco

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

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

Nonlinear models for describing lettuce growth in autumn-winter / Modelos não lineares para descrição do crescimento de cultivares de alface em condições de outono-inverno

The objectives of this study were to fit the Gompertz and Logistic models for the fresh and dry matter of leaves and the fresh and dry matter of shoots of three lettuce cultivars and indicate the best model to describe their growth in autumn-winter. The lettuce cultivars Gloriosa, Pira Verde, and Stella were evaluated in the autumn-winter of 2016 and 2017, in soilless in a protected environment. After transplantation, the fresh and dry matter of leaves and shoots were weighed every seven days. These dependent variables were fit using the accumulated thermal sum. The parameters of the Gompertz and Logistic models were estimated, the assumptions of the models were verified, the indicators of fit quality and critical points were calculated and the parametric and intrinsic curvature measures quantified. The Logistic and Gompertz models presented a satisfactory adjustment for the fresh and dry matter of leaves and the fresh and dry matter of shoots, for the lettuce cultivars Gloriosa, Pira Verde and Stella, in autumn-winter. The Logistic model best describes the growth of the lettuce cultivars.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram ajustar os modelos Gompertz e Logístico para as massas de matéria fresca e seca de folhas, e as massas de matéria fresca e seca de parte aérea de três cultivares de alface e indicar o modelo que melhor descreve o crescimento no outono-inverno. As cultivares de alface Gloriosa, Pira Verde e Stella, foram avaliadas no outono-inverno de 2016 e outono-inverno de 2017, em cultivo sem solo em ambiente protegido. Após o transplante, a cada sete dias, foram pesadas as massas de matéria fresca e seca de folhas e as massas de matéria fresca e seca de parte aérea. Essas variáveis dependentes foram ajustadas em função da soma térmica acumulada. Foram estimados os parâmetros dos modelos Gompertz e Logístico, verificados os pressupostos dos modelos, calculados os indicadores de qualidade do ajuste e os pontos críticos e quantificadas as medidas de curvatura intrínseca e de parametrização. Os modelos Logístico e Gompertz apresentam ajuste satisfatório para as massas de matéria fresca e seca de folhas e para as massas de matéria fresca e seca de parte aérea, para as cultivares de alface Gloriosa, Pira Verde e Stella, no outono-inverno. O modelo Logístico é o que melhor descreve o crescimento das cultivares de alface.(AU)

Genetic variability and linear relationships between plant architecture and maize grain yield / Variabilidade genética e relações lineares entre a arquitetura de planta e a produtividade de grãos de milho

The objectives of this study were to analyze whether there is genetic variability and assess the linear relationships between plant architecture and maize grain yield. Three experiments were carried out in a complete randomized block design. A group of 51 cultivars was assessed in relation to 22 traits: number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Individual analyses of variance were performed, the assumptions of normality of errors and homogeneity of residual variances were tested, and means were grouped by the Scott-Knott test. The phenotypic correlation matrix was constructed using the 22 traits of the 51 cultivars. Results showed that there is genetic variability among cultivars for number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Leaves close to the ear have smaller leaf angle and larger length, width, and area of the leaves. Leaf angle gradually increases towards the lower and upper ends of the plant. Length, width, and area gradually decreases in leaves towards the lower and upper ends of the plant. Cultivars with higher number of leaves and larger leaf area are associated with higher grain yield.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram verificar se há variabilidade genética e avaliar as relações lineares entre a arquitetura de planta e a produtividade de grãos de milho. Foram conduzidos três experimentos no delineamento blocos completos ao acaso. Em 51 cultivares, foram avaliados caracteres relacionados ao número de folhas, às alturas de planta e de espiga, ao ângulo foliar, ao comprimento da folha, a largura da folha, a área foliar e a produtividade de grãos, totalizando 22 caracteres. Foram realizadas análises de variância individuais, verificados os pressupostos de normalidade dos erros e homogeneidade de variâncias residuais e agrupadas as médias de cultivares pelo teste de Scott-Knott. Foi determinada a matriz de correlação fenotípica entre os 22 caracteres das 51 cultivares. Há variabilidade genética entre as cultivares em relação ao número de folhas, alturas de planta e de espiga, ângulo foliar, comprimento da folha, largura da folha, área foliar e produtividade de grãos. Folhas localizadas próximas a espiga apresentam menor ângulo foliar e maiores comprimento da folha, largura da folha e área foliar. O ângulo foliar aumenta gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. O comprimento da folha, a largura da folha e a área foliar diminuem gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. Cultivares com maior número de folhas e maior área foliar estão associadas a plantas com maior produtividade de grãos.(AU)

Plot size and number of replications in Sudan grass / Tamanho de parcela e número de repetições em capim-sudão

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.

Optimal plot size for experiments with black oats and the common vetch / Tamanho ótimo de parcela para experimentos com aveia preta e ervilhaca

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

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

Plot size and number of replications in Sudan grass / Tamanho de parcela e número de repetições em capim-sudão

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)