El análisis de sensibilidad global (SA) se ha convertido en una forma eficiente de identificar los parámetros más influyentes en los resultados del modelo. Sin embargo, los efectos de la variación de cultivares y las variaciones específicas de etapas de las condiciones climáticas en las salidas del modelo aún permanecen poco claros. En este estudio, se simularon 30 cultivares de arroz híbrido indica en el modelo CERES-Rice; luego se utilizó el método de Sobol" para realizar un SA global en 16 parámetros investigados para tres salidas del modelo (día de antesis, día de madurez y rendimiento). Además, también se compararon las diferencias en los resultados de sensibilidad bajo cuatro variaciones específicas de etapas (fase vegetativa, fase de formación de panículas, fase de maduración y toda la temporada de crecimiento) de las condiciones climáticas. Los resultados indicaron que (1) los parámetros Tavg, G4 y P2O son los parámetros más influyentes para todas las salidas del modelo entre cultivares durante toda la temporada de crecimiento; (2) bajo la variación de la fase vegetativa de los parámetros climáticos, la variabilidad de las salidas del modelo está principalmente controlada por el parámetro P2O y Tavg; (3) bajo la variación de la fase de formación de panículas o de maduración de los parámetros climáticos, el parámetro P2O fue la variable dominante para todas las salidas del modelo; (4) el parámetro PORM tuvo un efecto considerable (el índice de sensibilidad total, ; ) en el rendimiento independientemente de las diversas variaciones específicas de etapas de los parámetros climáticos. Los hallazgos obtenidos en este estudio contribuirán a comprender los efectos integrales de los parámetros de cultivo en las salidas del modelo bajo diferentes cultivares y variaciones específicas de etapas de las condiciones climáticas.