We used multiple regression analysis to develop models to predict standing crop of purple threeawn (Aristida purpurea Nutt.) and blue grama (Bouteloua gracilis [H.B.K.] Griffiths) nondestructively. Data were collected for 3 yr on the Texas Tech University Native Rangeland, Lubbock, TX, USA. Independent variables included plant length and area measurements (basal area and cross-sectional area at a 7.5-cm plant height and at 50% of total plant height). One hundred randomly selected plants of each species were measured in June 2008; 50 plants of each species were measured in June 2009 and 2010. Coefficients of determination exceeded 0.91 for both species in all 3 yr of measurement. For both species and years, cross-sectional area at 7.5 cm was the most important single predictor variable. For each species, models differed among years. Our regression models were successful at predicting mid- to late-season standing crop of purple threeawn and blue grama grass and provide an effective method for nondestructive monitoring of these species. This approach should be applicable to similar morphotypes of these species.

Usamos un análisis de regresión múltiple para desarrollar modelos no destructivos para predecir la producción de purple threeawn (Aristida purpurea Nutt.) y blue grama (Bouteloua gracilis [H.B.K.] Griffiths). Los datos fueron recolectados durante 3 años en el pastizal nativo de Texas Tech University, Lubbock TX, USA. Variables independientes incluyeron longitud de la planta, y mediciones de área (área basal y área de la sección transversal a 7.5 cm de la altura de la planta, área de la sección transversal al 50% del total de la longitud de la planta). Cien plantas de cada especie fueron seleccionadas aleatoriamente y medidas en junio de 2008; 50 plantas de cada especie fueron medidas en junio de 2009 y 2010. Los coeficientes de determinación excedieron 0.91 para ambas especies durante los tres años que se llevaron a cabo las mediciones. Para ambas especies y años, el área transversal a la altura de 7.5 cm fue la variable única de predicción más importante. Para cada especie, los modelos fueron diferentes entre años. Nuestros modelos de regresión fueron exitosos en la predicción de la biomasa en la etapa media a tardía de crecimiento de de los pastos purple threeawn y blue grama y proporcionan un método efectivo no destructivo para el monitoreo de estas especies. Esta metodología debería ser aplicable para morfo tipos similares de estas especies.