El tiempo térmico, expresado en grados-día de crecimiento acumulados (AGDD), se utilizó como predictor para describir y simular el crecimiento independiente de dos cultivos de pasto, L. y Phil. Dos modelos sinusoidales (Logístico de cuatro parámetros y Gompertz) se aplicaron a las variables de crecimiento (longitud total de la hoja por macollo-LBL y masa herbácea acumulada-AHM). El valor nutritivo de los pastos fue predicho y modelado utilizando ecuaciones de regresión (lineales y cuadráticas), dependiendo de cada nutriente. Los datos para el modelado se recopilaron de un estudio de dos años, en el que se midieron las variables LBL, AHM y valor nutritivo de los pastos a intervalos de tres días. La defoliación se determinó según el AGDD, de modo que los prados se defoliaron a 90, 180, 270, 360 y 450 AGDD. Los modelos Logístico y Gompertz presentaron valores similares para los parámetros de tasa de crecimiento (GR), asíntota superior (), asíntota inferior () y punto de máximo crecimiento (). En ambas especies, el crecimiento máximo fue de 260 AGDD. La tasa de crecimiento fue similar para ambas especies en diferentes estaciones del año, pero la AHM máxima varió, presentando un valor más alto (+1500 kg MS ha) que durante la primavera. Las regresiones describieron con precisión el valor nutritivo, demostrando una relación lineal positiva entre el AGDD y las concentraciones de fibra detergente neutra y ácida (NDF, ADF), una relación lineal inversa con la proteína bruta (CP) y una relación cuadrática con la energía metabolizable (ME) y la concentración de carbohidratos solubles en agua (WSC).