Os modelos de simulação devem ser ajustados para que os valores dos parâmetros e variáveis de entrada forneçam resultados que melhor representem os valores observados. Assim, face às imprecisões a que estão sujeitos os resultados obtidos a partir do ajuste, há a necessidade de implementar métodos que permitam a avaliação das incertezas, quer seja nos parâmetros de cultura ou nas variáveis de entrada do modelo. Tem-se, para a cana-de-açúcar, que a máxima produtividade de açúcar ocorre no momento em que a Pol e a biomassa de colmos (TCH) são potencializados. Sendo assim, este trabalho objetivou: (i) testar a aderência de três distribuições de probabilidade (normal, gama e Weibull) aos dados diários de temperaturas média do ar e radiação solar global, em Piracicaba, SP; (ii) simular as variáveis temperatura do ar e radiação solar global por intermédio das distribuições normal bivariada, gama e Weibull, e a precipitação por intermédio da distribuição gama; (iii) propor um modelo, utilizando abordagem determinística para a variedade de interesse, para caracterizar a variação temporal do crescimento de biomassa seca de cana-de-açúcar e estimar a ordem de magnitude do período útil de industrialização (PUI), do dia de ocorrência do valor máximo da produtividade de sacarose (expressa em TPH) e das produtividades potencial e deplecionada de cana-de-açúcar, em dois ambientes de produção; (iv) estimar as variações das produtividades potencial, deplecionada por água e TPH (ciclo cana planta) por intermédio de procedimento estocástico para os elementos do clima (temperatura, radiação fotossinteticamente ativa e precipitação). As simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama são apropriadas por representarem melhor os elementos do clima; o modelo para a estimação das produtividades potencial, deplecionada e de sacarose apresentou resultados satisfatórios quanto aos objetivos propostos (abordagem determinística); o desempenho das variações das produtividades ocorreu de forma semelhante, no que se refere a magnitude de valores, para as simulações utilizando as distribuições normal bivariada e gama, e apresentou tendência de superestimar os valores das produtividades, para a simulação utilizando a distribuição Weibull (abordagem estocástica dos elementos do clima).

Simulation models should be adjusted by values of parameters and input variables in order to provide results that best represent the observed values. Thus, due to inaccuracies that are subject the adjustment´s results, it is necessary to implement methods for uncertainties evaluation for either, the parameters of the culture or input variables of the model. For the sugarcane, the maximum productivity of sugar occurs when both, Pol and biomass of stems (TCH) are the maximum. The aims of this study were: (i) to verify the adherence of three probability distributions (normal, gama and Weibull) to the daily data of average air temperature and solar radiation, in Piracicaba, SP; (ii) to simulate the variables air temperature and solar radiation through the bivariate normal, gama and Weibull distributions, and precipitation through the gama distribution; (iii) to propose a model, by using deterministic approach to the genotype of interest, to characterize the temporal variation in dry matter growth of sugarcane estimating the magnitude order of the useful period of industrialization, the date of occurrence in maximum sucrose yield (expressed by TPH) and the sugarcane potential and depleted productivity, in two production environments; (iv) to estimate the variability of potential, depleted by water and TPH (sugarcane plant cycle) through a stochastic procedure for the climate elements (temperature, photosynthetically active radiation and precipitation). The simulations by using bivariate normal and gama distributions are appropriate to better represent the climate elements; the model to estimate potential, depleted and sucrose productivity showed satisfactory results for the proposed objectives (deterministic approach); yield variability was similar, as regard the magnitude of values, for the simulations by using bivariate normal and gama distributions and it presented a tendency to overestimate the productivity for simulations by using Weibull distribution (stochastic approach of climate elements).