ABSTRACT Knowledge on plant-atmosphere interactions is essential to understand the growth and development of agricultural crops. Thus, fitting growth curves is an important methodology to model plant growth and phenological stages. The study aimed to describe the growth of four oilseed flax materials cultivated in six agricultural years and with different sowing dates through the nonlinear logistic model. Nine experiments were carried out in Curitibanos, SC, Brazil, between 2014 and 2020, considering different sowing dates. Throughout the crop cycle, the number of leaves, number of secondary stems, plant height and total dry mass were measured. Nonlinear logistic model was fitted to the data, with the growth variables as the dependent variables and the accumulated thermal sum as the independent variable. Model fit and parameter estimation were obtained by ordinary least method, using a Gauss-Newton algorithm. The goodness of fit was measured by intrinsic and parametric nonlinearity, adjusted coefficient of determination, random standard error, standard deviation of fit, Akaike information criterion, and Bayesian information criterion. The performance of the nonlinear logistic model differed between the varieties and cultivars studied, in different years and sowing times. However, the use of the nonlinear logistic model improves inferences about the growth of oilseed flax, and the estimates of its parameters and critical points allow a biological and practical interpretation to assist in crop planning. Furthermore, the study suggests that the oilseed flax cycle is directly related to genotype × environment interactions, and when sown at later times, the materials tend to shorten their cycle. plantatmosphere atmosphere crops Thus stages Curitibanos SC Brazil 201 2020 leaves stems data variable method GaussNewton Gauss Newton algorithm nonlinearity determination error criterion studied times However planning Furthermore 20 202 2
RESUMO O conhecimento das interações planta-atmosfera é essencial para compreender o crescimento e desenvolvimento das culturas. Assim, o ajuste de curvas de crescimento é metodologia importante para modelar o crescimento das plantas e seus estágios fenológicos. O estudo teve por objetivo descrever o crescimento de quatro materiais de linhaça cultivados em seis anos agrícolas e em diferentes épocas de semeadura por meio do modelo logístico. Nove experimentos foram conduzidos em Curitibanos, SC, Brasil, entre 2014 e 2020, considerando diferentes épocas de semeadura. Durante o ciclo da cultura, foram avaliados número de folhas, número de caules secundários, altura da planta e massa seca total. O modelo logístico foi ajustado considerando as variáveis de crescimento como dependentes e a soma térmica acumulada como independente. O ajuste do modelo e estimação dos parâmetros foram obtidos pelo método dos mínimos quadrados ordinários. A qualidade do ajuste foi mensurada por não linearidade intrínseca e paramétrica, coeficiente de determinação ajustado, erro padrão aleatório, desvio padrão do ajuste, critério de informação de Akaike e critério de informação Bayesiano. O desempenho do modelo logístico divergiu entre as variedades e cultivares, em diferentes anos e épocas de semeadura. Contudo, o uso do modelo logístico melhora as inferências sobre o crescimento da linhaça e, as estimativas de seus parâmetros e pontos críticos permitem uma interpretação biológica e prática a fim de auxiliar no planejamento da cultura. Ainda, o estudo sugere que o ciclo da linhaça está relacionado às interações genótipo× ambiente, sendo que em semeaduras tardias, os ciclos tendem a encurtar. plantaatmosfera atmosfera culturas Assim fenológicos Curitibanos SC Brasil 201 2020 cultura folhas secundários total independente ordinários paramétrica aleatório Bayesiano cultivares Contudo Ainda genótipo ambiente tardias encurtar 20 202 2