Le stime della copertura vegetale e della massa fresca di frutta sono utili per una interpretazione precisa dei dati derivanti dal Monitor per la tensione della spalliera, uno strumento per il monitoraggio in tempo reale della crescita vegetale e per la predizione della resa dei raccolti su spalliera. Nei vigneti (Vitis labruscana Bailey), le misurazioni dei tralci e della massa fresca di frutta venivano effettuate ad intervalli frequenti (da 14 a 21 giorno) per oltre 5 anni e questi dati erano correlati a variabili che potevano essere ottenute in modo non distruttivo: la lunghezza dei tralci, numero delle foglie per tralcio e numero dei grappoli per tralcio. La lunghezza dei tralci dava una buona stima della massa di tralci fresca in tutti gli anni. Dei modelli di regressione non lineare descrivevano le dinamiche della crescita della copertura vegetale dal germogliamento ai primi stadi di maturazione, che è spesso male rappresentata da regressioni semplici. Una funzione generalizzata indicava un limite più basso di circa 600 gradi-giorno, oltre il quale un aumento della massa fresca di tralci potrebbe essere considerato nella media per contribuire solo lievemente ad ulteriori aumenti della tensione dei fili della spalliera. Le dinamiche della massa di frutta venivano rappresentate in modo adeguato da una funzione non lineare , ma non bene come la massa vegetativa a causa di grandi differenze nella massa di frutta. Il numero di grappoli per tralcio era associato con la massa di frutta solo dopo l’accumulo di circa 550 gradi-giorno o dopo il tempo con cui la massa di frutta superava di circa 25 gr per tralcio. Le dinamiche stagionali del rapporto tra la massa di frutta fresca e la massa vegetativa fresca non erano sufficientemente distinguibili da modelli logistici a causa della dominanza della massa di frutta e alla sua grande variazione nei diversi anni. Si consiglia la lettura del testo integrale. Titolo originale: “Modeling Seasonal Dynamics of Canopy and Fruit Growth in Grapevine for Application in Trellis Tension Monitoring