O Brasil é um dos maiores produtores de algodão do mundo. A cultura é fonte de fibras, alimentos e matéria-prima para a produção de biodiesel. O algodoeiro apresenta certa tolerância à seca, no entanto, o déficit hídrico pode ocasionar expressivas perdas de produtividade, assim como as falhas no manejo agrícola. Essas perdas são denominadas de yield gap (YG) da cultura. A produtividade pode ser avaliada por meio de modelos de simulação de culturas agrícolas, quando devidamente calibrados e validados, e, assim, se obter as magnitudes, as causas e as possíveis estratégias de mitigação do YG. O uso desses modelos em uma abordagem multi-modelos, melhora a precisão e reduz as incertezas quando comparado ao uso individual desses. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi determinar por meio da abordagem multi-modelos a produtividade potencial (PP) e a atingível (PA) do algodoeiro em diferentes regiões brasileiras identificar as principais causas da YG da cultura, e definir estratégias para mitigação. Os dados de produtividade das cultivares de algodoeiro empregadas na calibração e validação dos modelos foram obtidos junto aos ensaios conduzidos pela empresa Tropical Melhoramento & Genética (TMG), em seis localidades, nas safras de 2011/2012 a 2018/2019, e em três épocas de semeadura. O modelo Zona Agroecológica (MZA-FAO) foi utilizado para identificar os grupos de cultivares de algodoeiro tolerantes à seca por meio do índice de tolerância ao déficit hídrico (Ky) calibrados. Além do MZA-FAO, outros três modelos de simulação do algodoeiro, AquaCrop, CROPGRO-Cotton (DSSAT) e OzCot (APSIM), também foram devidamente calibrados, validados e empregados de forma individual e sob a abordagem multi-modelos. Os quatro modelos foram utilizados para a estimação da PP, da PA e do YG da cultura, assim como para a avaliação do uso da irrigação. A produtividade real (PR) foi obtida junto ao banco de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Para analisar a magnitude e as causas do YG da cultura foram avaliadas: PP; PA; PR; YG por déficit hídrico (YGDH); YG por déficit de manejo (YGMA); YG total (YGT); eficiência climática (EC); e eficiência agrícola (EA). Na avaliação do uso da irrigação, foram testados diferentes volumes de irrigação para suprir o déficit hídrico em 0, 20, 40, 60, 80 e 100%. Os resultados mostraram que por meio do uso do Ky do MZA-FAO foram identificados cinco grupos de cultivares de algodoeiro tolerantes à seca. Os modelos de simulação apresentaram desempenho bom a ótimo, com erro absoluto médio em porcentagem (EAMP) variando entre 7,29 e 13,39% e índice C de 0,69 a 0,92 (d ≥ 0,80). Na abordagem multi-modelos houve melhor desempenho das estimativas, com redução do EAMP para 5,31% e aumento do índice C para 0,95 (d = 0,98). A PP e a PA foram, em média, 8793,12 e 5788,71 kg ha^-1, respectivamente. A média do YGT foi de 4550,58 kg ha^-1. A maior parte do YGT foi causada pela deficiência hídrica (66% do total), seguido do manejo agrícola (34% do total). A produtividade aumentou com o volume de irrigação aplicado, especialmente em solos arenosos e nas semeaduras tardias. Com base nos resultados obtidos, conclui-se que: o modelo MZA-FAO foi eficiente para identificar a tolerância à seca em cultivares brasileiras de algodoeiro; a abordagem multi-modelos melhorou as estimativas de produtividade da cultura, minimizando as incertezas do emprego individual dos modelos, possibilitando a estimação da PP, da PA e dos YGs da cultura do algodoeiro, e identificando que a principal causa do YG do algodoeiro no Brasil se deve à deficiência hídrica; e que a irrigação representa uma importante ação de manejo para mitigação do YG da cultura em diferentes regiões brasileiras, especialmente, nas semeaduras tardias.

Brazil is one of the largest cotton producers in the world. This crop is a source of fiber, food, and raw material to produce biodiesel. Cotton has a certain tolerance to drought, however, the water deficit can cause significant losses in productivity, as well as failures in agricultural management. These losses are called the yield gap (YG) of the crop. Yield can be assessed using crop simulation models when properly calibrated and validated, and thus obtaining the magnitudes, causes and possible mitigation strategies for the YG. The use of these models in a multi-model approach, improves accuracy and reduces uncertainties when compared to their individual use. Therefore, the objective of this study was to determine, through the multi-model approach, the potential (Yp) and the attainable (Ya) yield of cotton in different Brazilian regions, to identify the main causes of the YG of the crop, and to define strategies for mitigating. The yield data of the cotton cultivars used in the calibration and validation of the models were obtained from trials conducted by the Tropical Melhoramento & Genética (TMG) company, in six locations, in the harvests from 2011/2012 to 2018/2019, and in three sowing dates. The Agroecological Zone model (AZM-FAO) was used to identify groups of cotton cultivars tolerant to drought through the calibrated water deficit tolerance index (Ky). In addition to AZM-FAO, three other cotton simulation models, AquaCrop, CROPGRO-Cotton (DSSAT) and OzCot (APSIM), were also properly calibrated, validated and used individually and under the multi-model approach. These models were used to estimate the cotton Yp, Ya and YG, as well as for the evaluation of the use of irrigation. Actual yield (Yr) was obtained from the database of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The magnitude and causes of the cotton crop YG were evaluated by using Yp, Ya, Yr, which were used to calculate the YG caused by water deficit (YGDH), and total YG (YGT), as well as the climate (CE) and agricultural (AE) efficiencies. By assessing the use of irrigation, different volumes of irrigation were tested to supply the water deficit at 0, 20, 40, 60, 80 and 100%. The results showed that by calibrating Ky five groups of cotton cultivars tolerant to drought were identified. The simulation models presented good to excellent performance, with mean absolute error in percentage (MAEP) varying between 7.29 and 13.39% and index C from 0.69 to 0.92 (d ≥ 0.80). In the multi-model approach, there was a better performance of the estimates, with a reduction in the MAEP to 5,31% and an increase in the C index to 0.95 (d = 0.98). Yp and Ya were, on average, 8793.12 and 5788.71 kg ha^-1 , respectively. Average YGT totaled 4550.58 kg ha^-1, being most of that caused by water deficiency (66% of the total), followed by suboptimal crop management (34% of the total). Crop yield increased with irrigation applied, especially in sandy soils and late sowings. Based on the presented results, the main conclusions are: the AZM-FAO model was efficient to identify drought tolerance in Brazilian cotton cultivars; the multi-model approach improved the crop yield estimates, minimizing the uncertainties regarding the individual use of the models, making it possible to estimate Yp, Ya and YGs of the cotton crop, and identifying that the main cause the YG of cotton crop in Brazil is due to water deficiency; and that irrigation represents an important management action to mitigate the cotton crop YG in different Brazilian regions, especially in the late sowings.