Múltiples factores, muchos de ellos ambientales, se unen para informar las decisiones agrícolas. La planificación de la granja se realiza con frecuencia meses antes. Estas decisiones deben tomarse con la información disponible en ese momento, incluyendo tendencias actuales, datos históricos o predicciones de los posibles patrones climáticos futuros. El esfuerzo descrito en este trabajo está orientado hacia un marco matemático y de software flexible para simular el impacto de la variabilidad meteorológica en el rendimiento futuro de los cultivos. Nuestro marco es impulsado por datos y puede aplicarse fácilmente a cualquier ubicación con observaciones históricas adecuadas. Esto permitirá estudios específicos del lugar que son necesarios para evaluaciones rigurosas de riesgos y planificación de adaptación al clima. El marco combina un modelo basado en la física del rendimiento de los cultivos con modelos de procesos estocásticos para las entradas meteorológicas. Combinado con técnicas de cuantificación de incertidumbre, análisis de sensibilidad global y aprendizaje automático, este marco híbrido estadístico-físico permite estudiar los posibles impactos de la incertidumbre meteorológica en los rendimientos agrícolas futuros e identificar las variables ambientales que más contribuyen a la incertidumbre de la predicción. Para resaltar la utilidad de nuestro enfoque general, estudiamos los rendimientos predichos de múltiples cultivos en múltiples escenarios construidos a partir de datos históricos. Utilizando el análisis de sensibilidad global, identificamos entonces los principales factores ambientales que contribuyen a la incertidumbre en las predicciones de estos escenarios.