RESUMO: O trabalho teve por objetivo testar a eficiência do método Papadakis na melhoria da qualidade de experimentos com a cultura da alface, determinar a melhor forma de estimativa da covariável e o tamanho ótimo de parcela para uso no método. A forma de estimativa da covariável que proporciona maior eficiência do método e o cálculo do tamanho de parcela ajustado para uso nesse método, foram determinados a partir de oito ensaios de uniformidade com a cultura da alface. A eficácia do uso de análise de covariância (ANCOVA) utilizando a covariável estimada pelo método Papadakis foi testada a partir de um experimento com tratamentos com a cultura da alface, em que a variável estudada foi a massa fresca da parte aérea das plantas. O uso de ANCOVA com a covariável estimada pelo método Papadakis melhora a qualidade de experimentos com a cultura da alface. A covariável que proporciona a maior eficiência da ANCOVA é aquela que considera uma parcela vizinha de cada lado da parcela de referência no sentido da linha de cultivo. O tamanho de parcela na linha de cultivo, ajustado para uso do método, é de quatro plantas (1,2 m) para estufa e túnel, e de cinco plantas (1,5 m) para o campo.

ABSTRACT: This study aimed to evaluate the efficiency of Papadakis method in improving quality of the trials in the lettuce crop, establish the best way to estimate the covariate and the optimal plot size to be used in this method. The way of estimating the covariate that allows a better efficiency of the method and the estimation of the plot size adjusted to be used in this method were determined from eight uniformity essays on the lettuce crop. The efficacy of using the analysis of covariance (ANCOVA), using a covariate estimated by the Papadakis method, was tested in an experiment with treatments on the lettuce crop, the variable studied being the aboveground part fresh mass of the plants. The use of ANCOVA with the covariate projected by the Papadakis method improves the quality of the experiments within the lettuce crop. The covariate that provides the best efficiency of ANCOVA is the one that considers a close share of each side of the relative share in the cropping line. The plot size on the cropping line, adjusted to be used in the method, is of four plants (1,2 m) for greenhouse and tunnel and five plants (1,5 m) for the field.

O objetivo deste trabalho foi selecionar modelos de semivariogramas para estimar a densidade populacional da mosca-do-figo (Zaprionus indianus; Diptera: Drosophilidae) ao longo do ano, com uso da krigagem ordinária. Dezenove locais de monitoramento foram demarcados em área de 8.200 m2, cultivada com seis espécies de frutíferas: caquizeiro, citros, figueira, goiabeira, macieira e pessegueiro. Durante um período de 24 meses, foram realizadas 106 avaliações semanais nesses locais. O número médio de moscas-do-figo capturadas semanalmente por armadilha, por mês, foi submetido aos modelos de semivariogramas circular, esférico, pentaesférico, exponencial, gaussiano, quadrático racional, seno cardinal, K-Bessel, J-Bessel e estável, por meio de interpolação por krigagem ordinária. Os modelos com melhor ajuste foram selecionados a partir da validação cruzada. Cada conjunto de dados (meses) tem uma estrutura de dependência espacial específica, o que torna necessário definir modelos específicos de semivariogramas para melhorar o ajuste ao semivariograma experimental. Portanto, não foi possível definir um modelo padrão de semivariograma; ao invés disso, seis modelos teóricos foram selecionados: circular, gaussiano, seno cardinal, K-Bessel, J-Bessel e estável.

The objective of this work was to select semivariogram models to estimate the population density of fig fly (Zaprionus indianus; Diptera: Drosophilidae) throughout the year, using ordinary kriging. Nineteen monitoring sites were demarcated in an area of 8,200 m2, cropped with six fruit tree species: persimmon, citrus, fig, guava, apple, and peach. During a 24 month period, 106 weekly evaluations were done in these sites. The average number of adult fig flies captured weekly per trap, during each month, was subjected to the circular, spherical, pentaspherical, exponential, Gaussian, rational quadratic, hole effect, K-Bessel, J-Bessel, and stable semivariogram models, using ordinary kriging interpolation. The models with the best fit were selected by cross-validation. Each data set (months) has a particular spatial dependence structure, which makes it necessary to define specific models of semivariograms in order to enhance the adjustment to the experimental semivariogram. Therefore, it was not possible to determine a standard semivariogram model; instead, six theoretical models were selected: circular, Gaussian, hole effect, K-Bessel, J-Bessel, and stable.