A lo largo de la historia, la búsqueda de diagnosticar y predecir los rendimientos de los cultivos ha evidenciado que la genética, el medio ambiente y las prácticas de gestión se entrelazan en la consecución de la seguridad alimentaria. Sin embargo, la sensibilidad de los fenotipos de los cultivos y las respuestas genéticas al clima aún dificulta la identificación de las capacidades subyacentes de las plantas para adaptarse al cambio climático. Hipotetizamos que el análisis de sensibilidad global (GSA) PiAnosi y WagNer (PAWN) combinado con un modelo genético por ambiente (GxE) construido a partir de la covarianza ambiental y las estructuras de marcadores genéticos, puede evidenciar las contribuciones del clima en la previsibilidad de los rendimientos de maíz en los EE. UU. y Ontario, Canadá. El marco GSA-GxE estima la contribución relativa de las variables climáticas para mejorar las predicciones de rendimiento de maíz. Utilizando una versión mejorada de la base de datos de la iniciativa Genomes to Fields, el marco GSA-GxE muestra que la sensibilidad espacialmente agregada de la previsibilidad del rendimiento de maíz se atribuye a la radiación solar, seguida por la temperatura, la lluvia y la humedad relativa. En un tercio de las ubicaciones evaluadas individualmente, la lluvia fue la principal responsable de la previsibilidad del rendimiento de maíz. Además, un patrón consistente de las principales sensibilidades (Humedad Relativa, Radiación Solar y Temperatura) como los impulsores más relevantes o en segundo lugar de la previsibilidad del rendimiento de maíz arroja algo de luz sobre los impulsores de la mejora genética en respuesta al cambio climático.