La temperatura del dosel (CT) como un sustituto de la conductancia estomática ha sido destacada como un indicador fisiológico esencial para optimizar el momento de riego en papas. Sin embargo, evaluar cómo este rasgo podría ayudar a mejorar la predicción del rendimiento ayudará a desarrollar futuras herramientas de apoyo a decisiones. En este estudio, se analizó la incorporación de CT menos la temperatura del aire (dT) en un modelo ecofisiológico simple en tres ensayos entre 2017 y 2018, probando tres tratamientos de agua bajo riego por goteo (DI) y surco (FI). Los tratamientos de agua consistieron en control (regado hasta la capacidad de campo) y dos riegos basados en umbrales fisiológicos (CT y conductancia estomática). Se implementaron dos perspectivas de modelo basadas en balance hídrico del suelo (P1) y usando dT como factor penalizador (P2), afectando la dinámica de biomasa y los parámetros de eficiencia en el uso de la radiación. Uno de los ensayos se utilizó para la calibración del modelo y los otros dos para la validación. Los indicadores estadísticos del rendimiento del modelo determinaron una mejor predicción del rendimiento en la cosecha para P2, especialmente bajo condiciones de máximo estrés. Las perspectivas P1 y P2 mostraron su mayor coeficiente de determinación (R) y el menor error cuadrático medio (RMSE) bajo DI y FI, respectivamente. En el futuro, la incorporación de CT combinando dispositivos/sensores infrarrojos de bajo costo con modelos espaciales de cultivos, información de imágenes satelitales y tecnologías de telemetría, se podría implementar un sistema de apoyo a decisiones adecuado para la determinación de los requisitos de agua y la predicción del rendimiento en papas.