Back to Search Start Over

Variation in the hectolitre weight of wheat grain for equipment and sample size

Authors :
Martin, Thomas Newton
Cargnelutti Filho, Alberto
Deak, Evandro Ademir
Cechin, Joanei
Burg, Giovane Matias
Grün, Eduarda
Source :
Ciência Rural v.52 n.6 2022, Ciência Rural, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), instacron:UFSM, Ciência Rural, Volume: 52, Issue: 6, Article number: e20200992, Published: 08 NOV 2021
Publication Year :
2022
Publisher :
Universidade Federal de Santa Maria, 2022.

Abstract

Hectolitre weight (HW) is the principal quantitative parameter used by receiving units as an indicator of the quality of wheat grain (Triticum aestivum L.). The moisture content and the equipment used can be considered important sources of variation to assess a batch, requiring correct sizing of the sample used to measure the HW. This research identified the variability between the equipment used to evaluate HW with or without correcting the grain moisture content, and to estimate the ideal number of samples for the commercial classification of wheat batches. The experiment was carried out in a randomised block design with four replications. Seven batches of wheat grain from different cultivars and/or production sites were used to measure the HW using three types of equipment (Equipment ‘A’, Equipment ‘B’ and Equipment ‘C’), with and without correcting the grain moisture content to 13%. Higher values for HW were determined with Equipment ‘A’ (77.15) compared to Equipment ‘B’ (75.08) and Equipment ‘C’ (74.69), classifying the wheat according to type. The moisture content affected the HW, but did not change the final classification of the wheat in terms of type. The ideal number of samples for HW ranged from 1 to 18 at the lowest level of precision (HW=mean±1 kg hl-1) and from 67 to 1820 samples for the highest precision (HW=mean±0.1 kg hl-1). Equipment ‘B’ requires a smaller number of samples (possibly as few as one) for the same level of precision (HW=mean±1 kg hl-1), whereas Equipment ‘A’ requires a greater number of samples for the majority of batches. Correctly classifying wheat by HW therefore depends on a larger number of samples. RESUMO: A massa de hectolitro (MH) é o principal parâmetro quantitativo usado nas unidades de recebimento como indicador de qualidade dos grãos de trigo (Triticum aestivum L.). O teor de umidade e o equipamento utilizado podem ser considerados fontes de variação importantes na classificação de um lote, necessitando correto dimensionamento amostral para mensuração da MH. O objetivo dessa pesquisa foi identificar a variabilidade entre equipamentos para avaliação da MH com correção ou não do teor de umidade da massa de grãos e estimar o número ideal de amostras para classificação comercial de lotes de trigo. O experimento foi realizado em delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Sete lotes de grãos de trigo, oriundos de diferentes cultivares e/ou locais de produção, foram usados para mensuração da MH em três equipamentos (Equipamento “A”, Equipamento “B” e Equipamento “C”), com e sem correção da umidade dos grãos para 13%. Maiores valores da MH foram determinados no Equipamento “A” (77,15) comparado ao Equipamento “B” (75,08) e Equipamento “C” (74,69), com classificação distinta do trigo quanto ao tipo. O teor de umidade afetou a MH, mas não alterou a classificação final do trigo quanto ao tipo. O número ideal de amostras para MH variou de uma a 18 amostras para o menor nível de precisão (MH = média ± 1 kg hl-1) e, de 67 a 1820 amostras para a maior precisão (MH = média ± 0,1 kg hl-1). O Equipamento “B” requer menor número de amostras (podendo chegar a uma) para um mesmo nível de precisão (MH = média ± 1 kg hl-1), enquanto o Equipamento “A” necessita maior número de amostras para a maioria dos lotes. Assim, a correta classificação do trigo pela MH depende de maior número de amostras.

Details

Language :
English
Database :
OpenAIRE
Journal :
Ciência Rural v.52 n.6 2022, Ciência Rural, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), instacron:UFSM, Ciência Rural, Volume: 52, Issue: 6, Article number: e20200992, Published: 08 NOV 2021
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..cf4f0a0acd9679b13799b7a95c37ccd1