Resumen Introducción. El uso de agua dulce en agricultura se encuentra limitado debido al deterioro de sus fuentes y su uso indiscriminado. El riego deficitario en agricultura protegida es una alternativa para mejorar la eficiencia en el uso del agua, a través de la reducción de la evapotranspiración del cultivo, sin comprometer su potencial productivo. Objetivo. Evaluar el efecto de 3 niveles de agotamiento del contenido de humedad volumétrica en un sustrato de fibra de coco, sobre el comportamiento vegetativo-generativo de los cultivos de tomate y chile dulce hidropónicos en invernadero. Materiales y métodos. El estudio se realizó en la Estación Experimental Agrícola Fabio Baudrit Moreno, Alajuela, Costa Rica. En ambos cultivos se aplicaron 3 tratamientos con 11, 22 y 32% de agotamiento hídrico en el sustrato, en un diseño experimental en bloques completos al azar. Se evaluaron parámetros morfofisiológicos y productivos tales como área foliar (AF), número de hojas (NH), ancho (AH) y longitud de hoja (LH), longitud (LT) y diámetro del tallo (DT), número de nudos (NN), materia seca (MS), conductancia estomática (gs), evapotranspiración del cultivo (ETc), eficiencia de uso de agua (EUA), rendimiento de fruto comercial (Rc) de primera (F1), segunda (F2) y tercera (F3), fruto de desecho (Fd) y rendimiento total (Rt). Resultados. En los tratamientos en tomate (TT) no hubo efecto sobre el NH, LH, LT y NN; mientras que con TT11 se obtuvieron valores superiores en AH, DT y MS. En chile dulce (TC), el TC11 obtuvo mayor NH, AH, LH, NN, DT y MS que los demás tratamientos; mientras que no hubo diferencias entre tratamientos en LT. En ambos cultivos, no hubo efecto sobre la ETc y el Rt, sin embargo, con 11% de agotamiento se obtuvo mayor producción comercial de F1 y F2 por lo que consecuentemente hubo mayor EUA con 37,32 kg.m-3 y 21,46 kg.m-3, respectivamente. Para ambos cultivos, la gs fue diferente entre tratamientos. Conclusión. En ambos cultivos, los tratamientos con 11 y 22% de agotamiento hídrico evidenciaron un adecuado balance entre crecimiento vegetativo y productivo, que se reflejó en mayor producción de frutos comerciales de mejor calidad, menos desecho y mayor EUA. | Abstract Introduction. The amount of usable water is currently limited due to the deterioration of its sources and indiscriminate use. An alternative to this problem is producing under green houses, where it is possible to obtain better water use efficiency (WUE) by reducing crop evapotranspiration (ETc) without compromising its productive potential. Objective. To evaluate the effect of 3 levels of volumetric moisture content depletion in coir on the vegetative-generative behavior of hydroponic tomato and sweet pepper produced under greenhouse cultivation. Materials and methods. The study was conducted during August to December 2020 and January 2021, at Estación Experimental Agrícola Fabio Baudrit Moreno, Alajuela, Costa Rica. Three treatments were applied: 11, 22 and 32% of water depletion in the substrate. Morphophysiological and reproductive parameters such as: the leaf area (AF), the number of leaves (NH), width (AH) and length of the leaf (LH), the length (LT) and the diameter of the stem (DT), the number of nodes (NN), dry matter (DM), stomatal conductance (gs), crop evapotranspiration (ETc), water use efficiency (WUE), the total yield (Rt), the commercial (Rc) of first (F1), second (F2) and third (F3) and waste fruits (Fd) were evaluated. Results. In the tomato treatments (TT) there was no effect on NH, LT, LH and NN; on the other hand, differences were reported in AH, DT and in MS, with treatment TT11 obtaining the higher values. The sweet pepper (TC), the treatment TC11 was statistically superior to the other treatments in number (NH), width (AH) and length (LH) of the leaf, in number of nodes (NN), production of fresh (MF) and dry matter (MS) and in diameter of the stem (DT), while there were no differences between treatments in stem length (LT). There were no differences in ETc and Rt, for both crops, but there was a difference in the commercial yield once it was divided by quality of fruit, TT11 presented the highest production of first and second fruit quality, while treatment TC11 presented the highest production of first, second and third fruit quality. For both crops, there were significant differences between treatments in terms of stomatal conductance. TT11 and TC11 treatments obtained the highest value of EUA with 37.32 kg.m-3 and 21.46 kg.m-3, respectively. Conclusion. In both crops, treatments with 11 and 22% water depletion showed an adequate balance between vegetative and productive growth, which was reflected in greater production of better quality commercial fruits, less waste and greater WUE.

Resumen Introducción. En los programas de fitomejoramiento de tomate, la obtención de nuevos genotipos requiere evaluar los materiales genéticos en diferentes ambientes. Objetivo. Identificar los genotipos de tomate con mejor adaptabilidad y estabilidad en la provincia de Los Santos, Panamá. Materiales y métodos. Esta investigación se desarrolló en 5 ambientes de la provincia de Los Santos, Panamá, en el ciclo agrícola 2022-2023. Se sembraron 15 genotipos bajo un diseño de bloques completos al azar con 3 repeticiones. Los datos obtenidos fueron analizados mediante un análisis de varianza a nivel de cada ambiente y combinado con la metodología de máxima verosimilitud residual (REML). La interacción genotipo por ambiente se estimó a través el análisis Biplot GGE-SReg. Resultados y discusión. Los análisis revelaron una interacción significativa entre los genotipos y los ambientes estudiados, los 2 primeros ejes de los componentes principales de la interacción explicaron el 70,96% de la variación total. El Biplot GGE a través del polígono (cuál, ganó, dónde) permitió identificar 3 grupos ambientales potenciales. Se determinó el grupo de los mutantes T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 y R3.10-79-81-LV7-1 como los más sobresalientes por su estabilidad y rendimiento. El estudio sobre la capacidad de discriminación y representatividad de los ambientes identificaron al El Ejido y Villa Lourdes como los entornos más discriminantes mientras que Tres Quebradas fue el más representativo y el más cercano al ambiente ideal objetivo. Conclusión. El análisis Biplot GGE-SReg permitió hacer un análisis eficiente de la interacción genotipo por ambiente, lo que lo convierte en una herramienta muy eficiente para identificar genotipos superiores con una buena adaptabilidad y estabilidad a la región de interés. | Abstract Introduction. In tomato breeding programs, obtaining new genotypes requires the evaluation of genetic materials in different environments. Objective. To identify tomato genotypes with better adaptability and stability in the province of Los Santos, Panama. Materials and methods. This research was carried out in 5 environments in the province of Los Santos, Panama, during 2022-2023 agricultural cycle. Fifteen genotypes were planted under a randomized complete block design with 3 replications. The data obtained were analyzed by analysis of variance at the level of each environment and combined using the residual maximum likelihood methodology (REML). The genotype-by-environment interaction was estimated by GGE-SReg Biplot analysis. Results and discussion. The analysis revealed a significant interaction between the genotypes and the environments studied, the first 2 axes of the principal components of the interaction explained 70.96% of the total variation. The GGE Biplot through Polygon (which, won, where) allowed the identification of 3 potential environmental groups. The group of mutants T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 and R3.10-79-81-LV7-1 were determined as the most outstanding for their stability and performance. The study on the discrimination capacity and representativeness of the environments identified El Ejido and Villa Lourdes as the most discriminating environments while Tres Quebradas was the most representative and the closest to the ideal target environment. Conclusion. The GGE-SReg Biplot analysis allowed an efficient analysis of the genotype-by-environment interaction, which makes it a very efficient tool to identify superior genotypes with good adaptability and stability to the region of interest.

Introduction. In tomato breeding programs, obtaining new genotypes requires the evaluation of genetic materials in different environments. Objective. To identify tomato genotypes with better adaptability and stability in the province of Los Santos, Panama. Materials and methods. This research was carried out in 5 environments in the province of Los Santos, Panama, during 2022-2023 agricultural cycle. Fifteen genotypes were planted under a randomized complete block design with 3 replications. The data obtained were analyzed by analysis of variance at the level of each environment and combined using the residual maximum likelihood methodology (REML). The genotype-by-environment interaction was estimated by GGE-SReg Biplot analysis. Results and discussion. The analysis revealed a significant interaction between the genotypes and the environments studied, the first 2 axes of the principal components of the interaction explained 70.96% of the total variation. The GGE Biplot through Polygon (which, won, where) allowed the identification of 3 potential environmental groups. The group of mutants T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 and R3.10-79-81-LV7-1 were determined as the most outstanding for their stability and performance. The study on the discrimination capacity and representativeness of the environments identified El Ejido and Villa Lourdes as the most discriminating environments while Tres Quebradas was the most representative and the closest to the ideal target environment. Conclusion. The GGE-SReg Biplot analysis allowed an efficient analysis of the genotype-by-environment interaction, which makes it a very efficient tool to identify superior genotypes with good adaptability and stability to the region of interest. | Introducción. En los programas de fitomejoramiento de tomate, la obtención de nuevos genotipos requiere evaluar los materiales genéticos en diferentes ambientes. Objetivo.  Identificar los genotipos de tomate con mejor adaptabilidad y estabilidad en la provincia de Los Santos, Panamá. Materiales y métodos. Esta investigación se desarrolló en 5 ambientes de la provincia de Los Santos, Panamá, en el ciclo agrícola 2022-2023. Se sembraron 15 genotipos bajo un diseño de bloques completos al azar con 3 repeticiones. Los datos obtenidos fueron analizados mediante un análisis de varianza a nivel de cada ambiente y combinado con la metodología de máxima verosimilitud residual (REML). La interacción genotipo por ambiente se estimó a través el análisis Biplot GGE-SReg. Resultados y discusión. Los análisis revelaron una interacción significativa entre los genotipos y los ambientes estudiados, los 2 primeros ejes de los componentes principales de la interacción explicaron el 70,96% de la variación total. El Biplot GGE a través del polígono (cuál, ganó, dónde) permitió identificar 3 grupos ambientales potenciales. Se determinó el grupo de los mutantes T7.RB-50-EN44-13, R1.15-17-18-LV14-2 y R3.10-79-81-LV7-1 como los más sobresalientes por su estabilidad y rendimiento. El estudio sobre la capacidad de discriminación y representatividad de los ambientes identificaron al El Ejido y Villa Lourdes como los entornos más discriminantes mientras que Tres Quebradas fue el más representativo y el más cercano al ambiente ideal objetivo. Conclusión. El análisis Biplot GGES-Reg permitió hacer un análisis eficiente de la interacción genotipo por ambiente, lo que lo convierte en una herramienta muy eficiente para identificar genotipos superiores con una buena adaptabilidad y estabilidad a la región de interés.

Introduction. The effect size and variability are relevant factors in estimating the number of repetitions in an experiment, where their impact is often unknown to the researcher. Objetive. To analyze the effect of the variability and effect size on the number of repetitions required in agricultural research. Materials and methods. The spatial correlation parameters estimated from the uniformity trial in the rice crop were used to perform 10 000 simulations of random fields. In each simulation, 16 experimental units of 24 m2 were formed, and an analysis of variance was adjusted to estimate the average residual variance, called scenario A. Additionally, a scenario B was proposed, where the 95th percentile of the estimated variances was used. The effect size was defined based on the results of a meta-analysis on the effect of agricultural practices on rice yield, and resulted in a 15% of the overall mean of the uniformity trial data. Additional effect sizes of 10% and 5% of the overall mean were also proposed. Results. In scenario A, four repetitions were needed to achieve a power of 0.91 and detect a 15% effect, while six repetitions were necessary to detect a 10% effect with a power of 0.81. In scenario B, five repetitions achieved a power of 0.86 to detect a 15% effect, while nine repetitions were required to detect a 10% effect with a power of 0.82. Neither of the scenarios achieved a power 0.80 to detect a 5% effect. Conclusion. The smaller the effect size to be detected and the greater the residual variance, the more repetitions were required to achieve a test power of 0.80. These two factors should be considered when planning experiments in agriculture. | Introducción. El tamaño del efecto y la variabilidad son factores relevantes en la estimación del número de repeticiones necesario en un experimento, cuyo impacto suele ser desconocido por el investigador. Objetivo. Analizar el efecto de la variabilidad y el tamaño del efecto en el número de repeticiones necesario en experimentación agrícola. Materiales y métodos. Se utilizaron los parámetros de correlación espacial estimados a partir de ensayo de uniformidad en el cultivo de arroz para realizar 10 000 simulaciones de campos aleatorios. En cada simulación se conformaron 16 unidades experimentales de 24 m2 y se ajustó un análisis de varianza para estimar la varianza residual promedio como escenario A. En adición, se propuso un escenario B donde se usó el cuantil 95 de las varianzas estimadas. El tamaño del efecto se definió con base en los resultados de un metaanálisis sobre el efecto de prácticas agrícolas en el rendimiento del arroz y resultó ser un 15% de la media general de los datos del ensayo de uniformidad. También, se propusieron tamaños de efecto adicionales del 10% y 5% de la media general. Resultados. En el escenario A, se necesitaron cuatro repeticiones para alcanzar una potencia del 0,91 y detectar un efecto del 15%, mientras que seis repeticiones fueron necesarias para detectar un efecto del 10% con una potencia de 0,81. En el escenario B, cinco repeticiones lograron una potencia del 0,86 para detectar un efecto del 15%, mientras que nueve repeticiones fueron requeridas para detectar un efecto del 10% con una potencia del 0,82. En ninguno de los dos escenarios se alcanzó una potencia del 0,80 para detectar un efecto del 5%. Conclusión. Mientras más pequeño sea el tamaño del efecto a detectar y mayor sea la varianza residual, se requerirá más repeticiones para lograr una potencia de prueba del 0,80. Se deben considerar estos dos factores al planificar experimentos en agricultura.