[ca] El sector vitivinícola català es troba en constant evolució a causa de diferents raons, per exemple, el canvi climàtic o l'entrada en vigor de noves legislacions. Pel que és molt important la realització de projectes d'investigació que avancin cap a una viticultura més resilient amb el medi ambient. La determinació de l'àrea dels col·lectors vegetals és un paràmetre utilitzat en multitud d'estudis i no sempre és senzill d'obtenir. D'aquí neix la necessitat d'aconseguir un model que predigui l'àrea foliar de la Vitis vinífera L. amb les varietats de la zona on es realitzen els estudis, el Penedès. L'objectiu principal del projecte és realitzar un model de predicció de l'àrea foliar a través de la relació fisiològica d'aquest paràmetre amb el pes sec i el pes fresc de la fulla. Per a aquest fi s'han utilitzat tres varietats de raïm, Chardonnay, Macabeu i Cabernet Sauvignon, en ser les més representatives de l'àrea. Durant un total de 8 setmanes es van recollir 50 fulles en 9 parcel·les diferents del Penedès; tres de Chardonnay, tres de Cabernet Sauvignon i tres de Macabeu. Al final de l'etapa de mostreig s'havien recollit un total de 3.600 fulles amb les quals es va elaborar la base de dades. Un cop recollides es processaven, pesant-les en fresc, planimetrant la seva superfície i assecant-les a una estufa durant 48 hores per, finalment, obtenir-ne el pes sec. S'han desenvolupat dos models de regressió simple on es prediu la Superfície foliar (S), un en funció del Pes Fresc (PF) i l'altre en relació amb el Pes Sec (PS). Les variables explicatives (PF i PS) presenten diferències estadísticament significatives entre les seves mitjanes. Els dos models validats mostren una bona correlació entre les variables explicatives i la variable resposta (S) i tenen un error de predicció relativament baix. Però no presenten una distribució normal, tant de les variables com dels residus dels models, ni homoscedasticitat. El model va ser validat mitjançant dades històriques proporcionades per la Unitat de Mecanització Agrària (UMA) i dades recollides a la campanya 2022-2023. Posteriorment, es va comprovar que el valor que prediu de superfície s'ajusta a l'observat, tot i no complir amb el supòsit de normalitat, es pot concloure que no sempre, en l'estadística, s'ha d'aplicar la norma sense examinar el cas concret del qual disposes. En l'estudi s'ha validat un model que és funcional i simplifica la tasca de futures investigacions relacionades amb aquestes tres varietats.

[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.