El presente trabajo informa sobre el análisis de sensibilidad global del modelo de código abierto Aquacrop Open Source (AOS), que es la versión de código abierto del modelo original Aquacrop desarrollado por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). El análisis para identificar los parámetros más influyentes se basó en diferentes estrategias de AS global, basadas en la densidad y en la varianza, para el cultivo de trigo en dos ubicaciones geográficas y climas diferentes. Los principales objetivos eran distinguir los parámetros influyentes y no influyentes del modelo y examinar la sensibilidad de la producción de rendimiento. Comparamos dos métodos diferentes de análisis de sensibilidad global: el método basado en la varianza más comúnmente utilizado, EFAST, y el método basado en la densidad independiente de momentos, PAWN, desarrollado en años recientes. También identificamos los parámetros no influyentes utilizando el método de selección de Morris, para proporcionar una idea del uso de parámetros no influyentes con un enfoque de parámetro ficticio. Para ambas áreas de estudio (ubicadas en Italia y en China) y climas, se encontró un conjunto similar de parámetros influyentes, aunque con sensibilidades variables. Al comparar con diferentes funciones de distribución de probabilidad, se encontró que la función de distribución de probabilidad del rendimiento se aproximaba mejor a una distribución de Valores Extremos Generalizados con una estadística de Kolmogorov-Smirnov de 0.030 y una estadística de Anderson-Darling más baja de 0.164, en comparación con la función de distribución normal con una estadística de Kolmogorov-Smirnov de 0.122 y una estadística de Anderson-Darling de 4.099. Esto indica que la producción de rendimiento no sigue una distribución normal, sino que tiene una función de distribución bastante sesgada. En este caso, un enfoque basado en la varianza no fue la mejor opción y el método basado en la densidad tuvo un mejor desempeño. El enfoque de parámetro ficticio evita el uso de un umbral, ya que es una cuestión subjetiva; avanza en el enfoque para establecer un umbral y proporciona una manera óptima de establecer un umbral y usarlo para distinguir entre parámetros influyentes y no influyentes. Los parámetros altamente sensibles para el rendimiento del cultivo fueron específicamente los parámetros de desarrollo del dosel y fenológico, los parámetros que rigen la producción de biomasa/rendimiento y los parámetros de estrés por temperatura en lugar de los parámetros de desarrollo de raíces y de estrés hídrico.