Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Cassava plays an important role for food security in the tropics, where it is the third main food source. In Rio Grande do Sul State, Brazil, cassava is a subsistence crop for small farms, who use cassava for human and livestock food. The objective of this dissertation was to adapt and test a process-based model for the cassava crop in subtropical environment of the State of Rio Grande do Sul. We made three modifications in the model compared to the original version in Matthews and Hunt (1994): we considered a third independent clock in the cassava development for the onset of starch accumulation, we replaced the rate of leaf appearance sub-model, by the Wang e Engel model modified for cassava, and we modified the leaf senescence sub-model. Calibration of the model was performed by estimating parameters using the trial and error approach (Matthews and Hunt, 1994) that minimized the root mean square error between observed and estimated values, with total of 16 parameters were calibrated. A total of 25 independent datasets from experiments conducted in four sites of Rio Grande do Sul State (Santa Maria, Glorinha, Vera Cruz and Rio Pardo) were used for testing the model performance and a sensitivity analysis was performed running the GUMCAS model for 17 locations throughout the State of Rio Grande do Sul. In general, the calibration and modifications introduced in the GUMCAS model resulted in good simulations of some key ecophysiological processes such as leaf development and growth as well as of storage roots yield for a cassava genotype adapted to the subtropics. The model was able to capture different environmental conditions accross the Rio Grande do Sul State and with some adaptations for inputting data was able to simulate different management practices such as planting date, plant spacing, plant density, partial above-ground pruning during the growing cycle and two growing cycles as well as the effect of extreme weather events such as hail. / A mandioca tem um papel importante na segurança alimentar nas regiões tropicais, onde é a terceira maior fonte de alimentos. No Estado do Rio Grande do Sul é utilizada principalmente como cultura de subsistência nas pequenas propriedades familiares para a alimentação humana e animal. O objetivo nesta dissertação foi adaptar e testar um modelo baseado em processos para a cultura da mandioca em ambiente subtropical no Estado do Rio Grande do Sul. Foram realizadas três modificações no modelo em relação à versão original de Matthews e Hunt (1994): considerou-se um terceiro "relógio" independente no desenvolvimento de mandioca para o início da tuberização, substituímos o sub-modelo da taxa de aparecimento de folhas pelo modelo de Wang e Engel modificado para a mandioca, e foi modificado o sub-modelo de senescência foliar. A calibração do modelo foi realizada através do método dos mínimos quadrados (Matthews e Hunt, 1994), que minimizou o erro quadrático entre os valores observados e estimados, com um total de 16 parâmetros calibrados. Um total de 25 conjuntos de dados independentes de experimentos conduzidos em quatro locais no Estado do Rio Grande do Sul (Santa Maria, Glorinha, Vera Cruz e Rio Pardo) foram utilizados para testar o desempenho do modelo e uma análise de sensibilidade foi realizada no modelo GUMCAS para 17 locais em todo o Estado do Rio Grande do Sul. Em geral, a calibração e as modificações introduzidas no modelo GUMCAS resultou em boas simulações de processos ecofisiológicos chave, tais como o desenvolvimento e crescimento de folhas, bem como o rendimento de raízes tuberosas para um genótipo de mandioca adaptado à região subtropical. O modelo foi capaz de captar as diferentes condições ambientais encontradas no Rio Grande do Sul e com algumas adaptações na introdução dos dados foi capaz de simular diferentes práticas de manejo, tais como plantio, espaçamento, densidade de plantas, poda verde, dois ciclos de crescimento (mandioca de sobreano), bem como o efeito de eventos climáticos extremos, como o granizo.