A utilização de modelos de simulação do crescimento de cana-de-açúcar será cada vez mais expressiva para avaliar os efeitos de estresse hídrico e otimizar o uso da água em condições limitantes, melhorando a sustentabilidade e a rentabilidade das produções de sequeiro e irrigada. O presente estudo teve por objetivos: i) calibrar e validar o modelo AquaCrop (FAO) e suas variáveis de entrada para a estimativa direta da produtividade das variedades de cana-de-açúcar e avaliar seu desempenho (validação) em comparação com dados observados sob condição de déficit hídrico; ii) realizar análise de sensibilidade com as variáveis: densidade de plantas, coeficiente de crescimento do dossel (CGC), o coeficiente de declínio do dossel (CDC) e o coeficiente da cultura com completa expansão do dossel (KcTrx) de modo a identificar as mais impactantes na simulação da produtividade da cultura; iii) realizar simulações da produtividade da cultura por meio do modelo com o intuito de aplicá-lo para diferentes localidades brasileiras e; iv) estimar a lâmina de irrigação necessária em cada localidade estudada. O modelo AquaCrop apresentou-se eficiente na calibração das diferentes cultivares de cana-de-açúcar no tratamento com 100% da reposição hídrica, com altos índices de acurácia, de concordância e eficiência da modelagem (d, C ≥ 0,85 e E ≥ 0.7), o que proporcionou erro absoluto médio abaixo de 10 toneladas ha^-1. No processo de validação, o modelo simulou adequadamente (d, C e E ≥ 0.7) as variáveis produtividade de colmos, rendimento bruto de açúcar e produção de biomassa seca das lâminas de 50 e 75% de reposição hídrica após a calibração das variedades na lâmina de 100%. O modelo AquaCrop não simulou precisamente a "produtividade da água" das variedades de cana-de-açúcar estudadas, resultando num índice de acurácia abaixo de 0,7, eficiência da modelagem negativa e índice de concordância com valores próximos de zero. O parâmetro mais sensível às variações testadas na análise de sensibilidade do modelo foi o coeficiente de cultura com completa expansão do dossel (KcTrx) seguido pelo coeficiente de crescimento do dossel (CGC), logo após o coeficiente de declínio da cultura (CDC) e por fim, a densidade de plantas. A redução do coeficiente da cultura com completa expansão do dossel (KcTrx) proporcionou queda de até 50% na produtividade de colmos, rendimento bruto de açúcar e transpiração da cultura, enquanto a variação positiva proporcionou o aumento em até 5% dessas variáveis. Na análise do parâmetro densidade de plantas a diminuição do valor do parâmetro ocasionou a redução de cerca de 3% na produtividade colmos e no rendimento bruto de açúcar e de cerca de 2% na transpiração da cultura. O modelo AquaCrop apresentou bom desempenho na estimativa da produtividade de colmos da cana-de-açúcar em diferentes regiões do Brasil. Houve ligeira superestimativa da produtividade atingível em pelo menos metade das regiões simuladas quando comparada com a produtividade real do IBGE, tendo sido proposto a introdução de um fator varietal de correção da produtividade de colmos para melhorar a estimativa da produtividade desta cultura. As regiões nordestinas foram as mais responsivas à irrigação (>100%) da cana-de-açúcar, em especial nas regiões de Petrolina-PE e em Aracaju-SE, com lâminas médias de irrigação de 1700 mm e 800 mm respectivamente. A regiões de Jataí-GO e Paranaíba-MS também apresentaram incrementos interessantes de produtividade (>80%) para lâminas de irrigação entre 500 e 600 mm.

Plant growth simulation models are being increasingly used to assess the effects of water stress on sugarcane production (yield gap) and to optimize water use under limiting conditions, to improve the sustainability and profitability of rainfed and irrigated production. Thus, the objectives of this study were: i) to calibrate and validate the AquaCrop model and its input variables for direct estimation of the productivity of sugarcane varieties and evaluate its performance in comparison with experimental observed data; ii) to perform sensitivity analysis with the variables : plant density, canopy growth coefficient (CGC), canopy decline coefficient (CDC) and canopy full expansion coefficient (KcTrx) in order to identify the variables most impact on the simulation of the crop yield; iii) perform crop yield simulations using the model in order to apply it to different Brazilian locations and; iv) estimate the required irrigation blade in each location. The AquaCrop model was efficient in the calibration of the different sugarcane cultivars in the treatment with 100% water replacement, with high rates of accuracy, agreement and modeling efficiency (d, C ≥ 0.85 and E ≥ 0.7), which provided average absolute error below 10 tons ha^-1. In the validation process AquaCrop model adequately simulated (d, C and E ≥ 0.7) the variables stalk productivity, raw sugar yield and dry biomass production of the 50 and 75% water replacement depths after calibration of the varieties on the 100% depth. AquaCrop model did not adequately estimate the water productivity of the sugarcane varieties studied obtaining low statistical indexes, such as accuracy index below 0.7 and negative modeling efficiency, the concordance index showed values close to zero. The most sensitive parameter to the variations tested was the crop coefficient with complete canopy expansion (KcTrx) followed by the canopy growth coefficient (CGC), right after the crop decline coefficient (CDC) and finally, the plant density. The reduction of the canopy growth coefficient (KcTrx) provided up to 50% drop in stalk productivity, raw sugar yield and crop perspiration, while the positive variation provided up to 5% increase in these variables. In the analysis of the density parameter of plants the decrease in the value of the parameter caused a reduction of about 3% in the yield of stalks and raw sugar yield and about 2% in the perspiration of the crop. The AquaCrop model showed good performance in estimating sugarcane stalks productivity in different regions of Brazil. There was an slight difference of the attainable productivity in at least half of the regions studied compared to the real productivity, so the introduction of a correction factor was proposed for a better estimative of stalks real productivity. The northeastern regions of Petrolina-PE and Aracaju-SE were the most responsive to irrigation technology (> 100%), requiring irrigation depths of 1700 and 800 mm respectively. Jataí-GO and Paranaíba-MS regions also presented an interesting irrigation response (> 80%) for irrigation depths between 500 and 600 mm.