Las estimaciones de rendimiento a escalas espaciales globales o regionales se han visto comprometidas debido a una mala calibración de los modelos de cultivo. Se propone una metodología para estimar los parámetros genéticos relacionados con el crecimiento y rendimiento del grano para el modelo de cultivo CERES-Trigo, basada en el concepto de brecha de rendimiento, el estimador de coeficiente GLUE y el atlas global de brechas de rendimiento (GYGA). Se utilizaron ensayos de rendimiento con tres cultivares de trigo duro en una granja experimental en el norte de Grecia desde 2004 hasta 2010. La estrategia de calibración realizada con CERES-Trigo (integrado en DSSAT v.4.7.5) en modo potencial, teniendo en cuenta la variabilidad año tras año de la brecha de rendimiento relativa Yrg (YgC_adj), fue: (i) más efectiva que usar solo el valor promedio del sitio de Yrg (YgC_unadj) (el RMSE relativo osciló entre el 10 y el 13% para YgC_adj frente al 48 y el 57% para YgC_unadj) y (ii) superior (ligeramente inferior) a la estrategia realizada con DSSAT v.4.7.5 (se encontraron RMSE relativos de DSSAT v.3.5 del 5 al 8%) en modo de secano. Se encontraron una antésis más temprana, madurez y disminución del rendimiento potencial (del 2.2 al 3.9% para 2021-2050, y del 5.0 al 7.1% para 2071-2100), debido al aumento de la temperatura y la radiación solar, utilizando un conjunto de 11 simulaciones de modelos climáticos regionales EURO-CORDEX. En conclusión, la estrategia propuesta proporciona una guía científicamente robusta para la calibración de modelos de cultivo que minimiza los requisitos de entrada debido a la operación del modelo de cultivo en modo potencial. Se requiere una mayor prueba de esta metodología con diferentes plantas, modelos de cultivo y entornos.