Evaluación del análisis dimensional para estimar biomasa forrajera y utilización de damiana (Turnera diffusa Wild.) por bovinos en Baja California Sur, México

Autores/as

  • Eduardo Aizpuru García Departamento de Recursos Naturales Renovables. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
  • Salvador Fuentes Rodríguez Departamento de Recursos Naturales Renovables. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
  • Luis Lauro de León González Departamento de Recursos Naturales Renovables. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
  • Juan Ricardo Reynaga Valdés Departamento de Recursos Naturales Renovables. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro

DOI:

https://doi.org/10.59741/agraria.v18i1.274

Palabras clave:

análisis dimensional, análisis de regresión, análisis de correlación

Resumen

El objetivo de esta investigación fue evaluar el método de análisis dimensional para estimar la biomasa de la damiana (Turnera diffusa Wild.), y su utilización por bovinos en un rancho ganadero de Baja California Sur. Se utilizaron un total de 7 variables independientes (medidas dimensionales para predecir 4 variables dependientes (biomasa), evaluando los modelos lineales (Y = a+bX), multiplicativo (Y = aX^b), exponencial (Y = exp(a+bX), y logarítmico (Y = a+blnX). Los resultados del análisis de regresión simple muestran que el modelo con mejor ajuste para la estimación de la biomasa en el área sin uso, fue el multiplicativo, siendo para BT y Bh, las variables asociadas, el DCM con r2 de 0.5346 y 0.5330, y CAM con 0.3907 y 0.3923, con valores de EEE de 0.46: mientras que para la Br y Bt, asociado con las variables DBM y CBM con r2 de 0.4357; 0.4357 y 0.5165; 0.5562, respectivamente, y con valores de EEE de 0.53. Para el área con apacentamiento, el mejor modelo fue el logarítmico, con las mismas variables, aunque con menores coeficientes de determinación. La variable altura, resultó ser la peor variable predictora para todos los modelos. 

Por la que respecta al análisis de regresión múltiple, éste muestra mejorías importantes en términos de coeficientes de determinación, y EEE que la regresión simple. Los modelos que resultaron tener mejor ajuste para todas las biomasas (BT, Br, Bt y Bh), tanto en el área sin, y con apacentamiento, fueron el multiplicativo y exponencial, con coeficientes de determinación de 0.9935, 0.9648; 0.9649, 0.9505; 0.9904, 0.9546; 0.9650, 0.8114, respectivamente; y valores de EEE que van de 0.00 a 0.14, asociando combinaciones de variables: DBM, DCM, CBM, CAM, área y volumen. En general con la eliminación del intercepto a la línea de ecuación, se obtuvieron mejores coeficientes de determinación. 

Los resultados de utilización en términos de las variables dependientes evaluadas, muestran que en promedio la BT de la planta fue utilizada en 32.78 %, mientras que con respecto a Bt, Br y Bh, la utilización fue de 32.08, 11.82 y 60.49 %. En cuanto a las variables independientes, la utilización en base a altura, fue de 45.70 %, mientras que con respecto a DBM, DCM, CBM y CAM, la utilización experimentó valores de 7.50, 37.42, 15.80 y 58.32 %. La utilización en base a área y volumen, presentaron los mayores valores con 61.78 y 73.63 %. 

Se concluye, que el análisis dimensional, permitió estimar la biomasa y utilización de la damiana, a partir de medidas dimensionales de manera rápida y confiable, con el uso de modelos múltiples multiplicativos y exponenciales, antes que modelos simples. Finalmente, en aquellas áreas donde las condiciones para determinar producción y utilización imponen limitantes para el uso de otras metodologías tradicionales, es posible utilizar el Método de Análisis Dimensional con buenos resultados, sobre todo en comunidades de arbustivas, que presentan características similares a la especie evaluada en este estudio. 

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Publicado

30-06-2002

Número

Sección

Artículos de divulgación

Cómo citar

Evaluación del análisis dimensional para estimar biomasa forrajera y utilización de damiana (Turnera diffusa Wild.) por bovinos en Baja California Sur, México. (2002). Agraria, 18(1), 45-57. https://doi.org/10.59741/agraria.v18i1.274

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