Dado que las mediciones son costosas y laboriosas, la estimación de las propiedades hidráulicas del suelo utilizando funciones de pedotransferencia (PTFs) se ha vuelto popular en todo el mundo. Sin embargo, la estimación de las propiedades hidráulicas del suelo no es el objetivo final, sino un valor de entrada esencial para otros cálculos y simulaciones, principalmente en modelos ambientales y de cultivos. Este enfoque de modelado es una forma popular de evaluar procesos agrícolas y ambientales. Sin embargo, rara vez se utiliza en Sri Lanka debido a la escasez de datos hidráulicos del suelo. Evaluamos la funcionalidad de las PTFs (desarrolladas para estimar la capacidad de campo (FC) y el punto de marchitez permanente (PWP) de los suelos de Sri Lanka) para modelos de cultivos basados en procesos. Utilizamos el simulador de Sistemas de Producción Agrícola (APSIM) como modelo de prueba. Inicialmente, confirmamos la importancia de PWP (LL15) y FC (DUL) mediante la evaluación de la sensibilidad de los parámetros de entrada del suelo sobre el crecimiento y rendimiento del arroz en condiciones de secano. Simulamos el crecimiento y rendimiento del arroz y los cuatro resultados seleccionados relacionados con el módulo de suelo de APSIM utilizando los valores medidos y estimados de FC y PWP. Estas simulaciones se realizaron durante diez años en 16 ubicaciones de Sri Lanka, que representan zonas húmedas, intermedias y secas. La materia seca total sobre el suelo y el peso del arroz en bruto, utilizando ambas condiciones de entrada (las propiedades hidráulicas del suelo medidas y estimadas por PTF), mostraron una buena concordancia, sin diferencias significativas entre sí. Los resultados relacionados con el módulo de suelo también mostraron una buena concordancia, ya que no se encontraron diferencias significativas entre las dos condiciones de entrada (propiedades hidráulicas del suelo medidas y estimadas por PTF). Aunque DUL y LL15 son los parámetros más influyentes para los resultados seleccionados de APSIM-Oryza, los valores estimados de FC y PWP no cambiaron la capacidad predictiva de APSIM. De esta manera, se confirma la funcionalidad de las PTFs para el modelado de cultivos en APSIM.