[en] The Catalan wine sector is in constant evolution due to different reasons, for example, climate change or the entry into force of new legislation. Therefore, it is very important to carry out research projects that advance towards a more environmentally resilient viticulture. The determination of the area of plant collectors is a parameter used in many studies and is not always easy to obtain. Hence the need to obtain a model that predicts the leaf area of Vitis vinifera with the varieties of the area where the studies are carried out, the Penedès. The main objective of the project is to develop a model to predict leaf area through the physiological relationship of this parameter with the dry weight and fresh weight of the leaf. Three grape varieties, Chardonnay, Macabeu and Cabernet Sauvignon, have been used for this purpose, as they are the most representative of the area. During a total of 8 weeks, 50 leaves were collected from 9 different plots in the Penedès; three of Chardonnay, three of Cabernet Sauvignon and three of Macabeu. At the end of the sampling stage, a total of 3,600 leaves were collected and used to create the database. Once collected, they were processed by fresh weighing, surface planimetry and drying in an oven for 48 hours to finally obtain the dry weight. Two simple regression models were developed to predict leaf area (S), one as a function of fresh weight (FW) and the other in relation to dry weight (DW). The explanatory variables (FP and PS) show statistically significant differences between their means. The two validated models show a good correlation between the explanatory variables and the response variable (S) and have a relatively low prediction error. However, both the variables and the residuals of the models do not present a normal distribution, nor homoscedasticity. The model was validated using historical data provided by the Unitat de Mecanització Agrària (UMA) and data collected as of the 2022-2023 season. Subsequently, it was verified that the predicted value of surface area adjusts to the observed one, despite not complying with the normality assumption, it can be concluded that not always, in statistics, the rule must be applied without examining the specific case available. The study has validated a model that is functional and simplifies the task of future research related to these three varieties.

[es] El sector vitivinícola catalán se encuentra en constante evolución debido a diferentes razones, por ejemplo, el cambio climático o la entrada en vigor de nuevas legislaciones. Por lo que es muy importante la realización de proyectos de investigación que avancen hacia una viticultura más resiliente con el medio ambiente. La determinación del área de los colectores vegetales es un parámetro utilizado en multitud de estudios y no siempre es sencillo de obtener. De aquí nace la necesidad de obtener un modelo que prediga el área foliar de la Vitis vinífera con las variedades de la zona donde se realizan los estudios, el Penedès. El objetivo principal del proyecto es realizar un modelo de predicción del área foliar a través de la relación fisiológica de este parámetro con el peso seco y el peso fresco de la hoja. Para este fin se han utilizado tres variedades de uva, Chardonnay, Macabeo y Cabernet Sauvignon, al ser las más representativas del área. Durante un total de 8 semanas se recogieron 50 hojas en 9 parcelas diferentes del Penedès; tres de Chardonnay, tres de Cabernet Sauvignon y tres de Macabeo. Al final de la etapa de muestreo se habían recogido un total de 3.600 hojas con las cuales se elaboró la base de datos. Una vez recogidas se procesaban, pesándolas en fresco, planimetrando su superficie y secándolas a una estufa durante 48 horas para, finalmente, obtener el peso seco. Se han desarrollado dos modelos de regresión simple donde se predice la Superficie foliar (S), uno en función del Peso Fresco (PF) y el otro en relación con el Peso Seco (PS). Las variables explicativas (PF y PS) presentan diferencias estadísticamente significativas entre sus medias. Los dos modelos validados muestran una buena correlación entre las variables explicativas y la variable respuesta (S) y tienen un error de predicción relativamente bajo. Pero no presentan una distribución normal, tanto las variables como los residuos de los modelos, ni homocedasticidad. El modelo fue validado mediante datos históricos proporcionados por la Unidad de Mecanización Agraria (UMA) y datos recogidos a la campaña 2022-2023. Posteriormente se comprobó que el valor que predice de superficie se ajusta al observado, a pesar de no cumplir con el supuesto de normalidad, se puede concluir que no siempre, en la estadística, se tiene que aplicar la norma sin examinar el caso concreto del que dispones. En el estudio se ha validado un modelo que es funcional y simplifica la tarea de futuras investigaciones relacionadas con estas tres variedades.