Estados Unidos es uno de los principales exportadores de arroz en el mundo, pero el aumento de las temperaturas y otras tendencias climáticas pueden afectar el rendimiento y la calidad del grano. El uso de modelos de cultivos como herramientas de apoyo a la toma de decisiones para una evaluación del impacto climático sería beneficioso, pero la idoneidad de los modelos para condiciones de cultivo representativas debe ser verificada. Por lo tanto, se evaluó la capacidad de los modelos de cultivo CERES-Rice y ORYZA para predecir el rendimiento del arroz y la duración de la temporada de crecimiento en la región del Delta del Mississippi durante dos variedades ampliamente cultivadas utilizando una base de datos de 34 años. CERES-Rice simuló con mayor precisión la duración del crecimiento que ORYZA como resultado del uso de temperaturas cardinales más bajas por parte de este último modelo. Un aumento en las temperaturas base y óptimas mejoró la precisión de ORYZA y redujo el error sistemático (por ejemplo, el coeficiente de correlación aumentó en 0,03-0,27 y el error cuadrático medio disminuyó en 0,3-1,9 días). Ambos modelos mostraron posteriormente una habilidad aceptable para reproducir la duración de la temporada de crecimiento y tuvieron un rendimiento similar para predecir el rendimiento del arroz en la mayoría de ubicaciones y años. Las predicciones de CERES-Rice fueron más sensibles a los años con menor radiación solar, pero ninguno de los modelos imitó con precisión los impactos negativos de temperaturas muy cálidas o frías. Ambos modelos demostraron reproducir las tendencias de rendimiento del percentil 50 de más de 100 variedades en la región durante el período de 34 años cuando se calibraron con dos cultivares representativos. Estos resultados sugieren que ambos modelos son adecuados para explorar la respuesta general de múltiples cultivares de arroz en la región del Delta del Mississippi para estudios de apoyo a la toma de decisiones que involucran el clima actual. La respuesta del crecimiento y desarrollo del arroz al daño por frío y al estrés por altas temperaturas, y la variación en la sensibilidad de los cultivares, deben ser desarrolladas y probadas para mejorar las herramientas de toma de decisiones.