Калибровка AquaCrop необходима для адаптации модели к локальным почвенно-климатическим условиям и агротехнологиям, поскольку типовые параметры нередко недостаточно точны для прогноза урожайности и водного стресса. Калибровка модели AquaCrop требует учёта множества факторов, что усложняет подбор согласованных параметров. Для решения этой задачи разработан пайплайн, автоматизирующий поиск и валидацию параметров на основе наблюдаемой урожайности и набора предикторов. На первом этапе выполняется предварительная подготовка данных: объединение статистики по урожайности с почвенными признаками (доли песка/суглинка/илистых фракций) и управленческими показателями (объём внесённых удобрений, посевные площади), проверка логики и формирование унифицированного обучающего набора. Это обеспечивает сопоставимость источников и корректное вычисление целевой переменной (урожайности культуры). Оптимизация параметров реализована на базе Python-библиотеки Optuna с байесовским отбором проб в физически обоснованных диапазонах. Калибруются ключевые блоки водного стресса и развития полога: пороговые доли исчерпания влаги для расширения полога (p-exp), устьичной регуляции (p-sto), сенесценции (p-sen) и опыления (p-pol); факторы формы кривых стресса; объёмная доля для анаэробной точки; коэффициент роста полога (CGC). Встроены ограничения на взаимосвязанные параметры и физические пределы, что предотвращает некорректные комбинации и обеспечивает согласованность с логикой расчёта модели. Качество калибровки оценивается по совокупности метрик (RMSE, RIE, Bias, SMAPE) на наборе сезонов. Визуальная проверка включает графики «предсказано–смоделировано» по годам, распределения ошибок и сводные панели метрик. Результатом работы служит откалиброванный набор параметров для последующей симуляции сценариев. Таким образом, пайплайн представляет собой инструмент локальной адаптации AquaCrop, сочетающий автоматизированный поиск параметров, многофакторную оценку качества и интерпретируемость, что делает его пригодным для прогноза урожайности и анализа водообеспеченности в различных территориальных условиях.