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

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. 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. 

英语. The objective of this research was to evaluate the Dimensional Analysis Method to estimate biomass production of the damiana (Turnera diffusa Wild.) and its utilization by cattle in Baja California Sur, Mexico. Seven independent variables (dimensional measures) were used to predict 4 dependent variables (biomass evaluating the linear models (Y = a+bXj. multiplicative (Y = aX^b). exponential (Y exp(a+bX) and logaritmic (Y = a+blnX). The results of the Simple Regression Analysis show that the model with better adjustment for the estimate of biomass in the area with no use was the multiplicative, being for BT and Bh the associated variables the DCM with r2 of 0.5346 and 0.5330 and CAM with 0.3907 and 0.3923 with values of EEE of 0.46; while for the Br and Bt associated with the variable DBM and CBM with r2 of 0.4357; 0.4357 and 0.51 65; 0.5562 respectively and with values for EEE of 0.53. For the grazing area the best model was the logarithmic one with the same variable, though with smaller coefficients of determi nation. The variable height turned out to be the worst predictor variable for all the models. There fore the Multiple Regression Analysis showed more important improvements in terms of coefficient determination and EEE than the Simple Regression Model. The models show ing a better adjustment for all biomass (BT. Br. Bt and Bh both in the area without and with grazing were the multiplicative and exponential ones, with coefficients of determination of 0.9935.0.9648; 0.9649, 0.9505: 0.9904, 0.9546; 0.9650. 0.8114, respec tively; and values of EEE that go from 0.00 to 0.14 for associating variable combinations: DBM. DCM. CBM. CAM, Area and Volume. Generally, with the elimination of the intercept to the equation line, were obtained better coefficients of determination. The utili zation results in terms of the evaluated dependent variables show that, in average, the BT of the plant was used in 32.78 % while with respect to Bt Br and Bh the utilization was of 32.08. 11.82 and 60.49 %. Concerning the independent variables the utilization in base to height was of 45.70 % while with respect to DBM, DCM. CBM and CAM the utilization experienced values of 7.50, 37.42, 1 5.80 and 58.32 %. The utilization in base to Area and Volume presented the greater values with 61.78 and 73.63 %. It may be concluded that the Dimensional Analysis permitted to estimate biomass and utilization of the damiana from dimensional measures in a fast and reliable way with the use of multiplicative and exponential multiple models better than from simple models. Fi nally, in those areas where the conditions to determine production and utilization impose limitations for the use of other traditional methodologies, it is possible to use the Dimensional Analysis Method with good results, namely in communities of shrubs that present character istics similar to those evaluated in this study.