Los modelos de sistemas de cultivo suelen ser parametrizados con temperaturas diarias del aire registradas a 1,5 o 2 m de altura. Estos datos no pueden representar las temperaturas a nivel del dosel, que controlan el crecimiento del cultivo, y el impacto del estrés por calor en el rendimiento del cultivo, que son modificados por las características del dosel y los procesos fisiológicos de la planta. Dado que estos datos a menudo no están disponibles y los enfoques de simulación actuales son complejos y/o se basan en suposiciones poco realistas, se necesitan nuevos métodos para integrar las temperaturas del dosel en el marco de los modelos de sistemas de cultivo. Basándonos en un procedimiento de selección de modelos basado en pasos hacia adelante y en análisis de regresión cuantílica, desarrollamos modelos de regresión empíricos para predecir las temperaturas del dosel del trigo de invierno obtenidas a partir de observaciones infrarrojas térmicas realizadas durante cuatro temporadas de crecimiento para tres niveles de riego. Utilizamos variables meteorológicas diarias y los datos de salida diarios de un modelo de sistema de cultivo como covariables. La validación cruzada estándar reveló un error cuadrático medio (RMSE) de ~0,8 grados Celsius, 1,5-2 grados Celsius y 0,8-1,2 grados Celsius para estimar la temperatura media, máxima y mínima del dosel, respectivamente. La temperatura del dosel de las parcelas de trigo con déficit hídrico y completamente irrigadas difirió significativamente de la temperatura del aire. Sugerimos utilizar modelos de regresión empíricos localmente calibrados de la temperatura del dosel como un enfoque sencillo para incluir efectos microclimáticos potencialmente amplificadores o atenuantes en la respuesta de la planta al estrés por temperatura en los modelos de sistemas de cultivo.