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RESUMO – Identificar a época ideal para o cultivo do milho é essencial quando se almeja alta produtividade. Porém, monitorar o crescimento e desenvolvimento da cultura requer práticas que exijem tempo e que são muitas vezes destrutivas. A modelagem de crescimento é uma técnica que fornece dados precisos mais rapidamente a respeito da resposta da cultivar ao ambiente. Objetivou-se analisar os modelos logístico e pico-log normal para a estimativa da altura das plantas e índice de área foliar, respectivamente, e determinar a melhor época de semeio para a cultura do milho, na região dos Tabuleiros Costeiros de Alagoas. Foi utilizada a cultivar AL Bandeirante, semeada em blocos casualizados, em diferentes épocas: 28/06 (E1), 08/07 (E2), 18/07 (E3) e  28/07 de 2013 (E4). Ambos os modelos apresentaram ajustes significaticos (p &lt; 0,01), gerando coeficientes de determinação máximos superiores a 0,912. O coeficiente de concordância de Willmott indicou elevada aproximação (0,999) entre os valores estimados e os observados. O período que proporcionou o melhor rendimento agrícola para a cultura do milho foi em 8 de julho. Os modelos mostraram-se eficientes em representar o crescimento da cultura em função dos graus-dias acumulados. Palavras-chave: graus-dia, modelagem, Zea mays L.MAIZE GROWTH AND YIELD OVER DIFFERENT PLANTING PERIODS IN COASTAL PLAINS OF ALAGOAS, BRAZILABSTRACT – Identify the ideal time for growing maize is essential when the objective is high productivity. But monitoring the culture growth and development requires practices that demand time and are often destructive. The growth modeling is a technique that provide accurate data more quickly about the response of the plant variety to the environment. The objective of the present work was analyze the logistic models and normal peak-log to estimate plant height and leaf area index, respectively, and determine the best time to sow maize in the region of the costal plains of Alagoas, Brazil. It was used the cultivar AL Bandeirante planted in randomized blocks at different times: 28/06 (E1), 08/07 (E2), 18/07 (E3) and 28/07 2013 (E4). Both models showed significaticos adjustments (p &lt;0.01), generating maximum correlation coefficients greater than 0.912. The Willmott coefficient of agreement indicated high approximation (0.999) between the estimated and observed. The period that provided the best crop yield for corn was on 8 July . The models were effective in representing the growth of culture on the basis of accumulated degree-days.Keywords: degree-days, modeling, Zea mays L.

CRESCIMENTO E PRODUTIVIDADE DE MILHO EM DIFERENTES ÉPOCAS DE PLANTIO, NOS TABULEIROS COSTEIROS DE ALAGOAS