Los modelos de simulación se utilizan para estimar, pronosticar, optimizar e identificar factores limitantes y analizar cambios en la producción de cultivos. Para obtener un modelo matemático funcional y confiable, es necesario conocer la fuente de incertidumbre e identificar los parámetros más influyentes. Este estudio tuvo como objetivo llevar a cabo un análisis de incertidumbre (UA) y un análisis de sensibilidad global espacio-temporal (SA) para los parámetros del modelo SIMPLE, que utiliza 13 parámetros, tiene dos variables de estado y utiliza datos meteorológicos diarios para simular el crecimiento y desarrollo de los cultivos. Se realizó una simulación de Monte Carlo para el UA, y se utilizó el método de Sobol para el SA. Se analizaron cuatro estaciones meteorológicas automáticas que representan las condiciones climáticas de las diferentes áreas productoras de frijol en Zacatecas, México, y una serie histórica de cuatro años de cada estación para los cultivos de frijol común de riego y de temporal. A partir del UA, los coeficientes de variación (CV) para el tiempo térmico fueron del 11,49% y 11,47%, para la biomasa los CV fueron del 47,94% y 37,80% y para el rendimiento los CV fueron del 49,52% y 39,70% para frijoles de riego y de temporal, respectivamente. A partir del SA, los parámetros más influyentes para los frijoles de riego fueron Tsum > Swater > Tbase > I50A > Topt y para los frijoles de temporal, Tsum > Tbase > I50A > Topt > Swater, según los índices calculados sobre la biomasa y el tiempo térmico. En conclusión, el UA pudo cuantificar con precisión la incertidumbre de la biomasa, y el SA permitió la identificación de los parámetros más influyentes del modelo SIMPLE aplicado a un cultivo de frijol común.