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The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha−1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region. Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha−1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.

The goal of this study was to define an empirical model to calculate the leaf area in rice from linear leaf measure in genotypes used by farmers in Brazil. Through the leaf dimensions it is possible to identify the final crop yield from the LAI. Therefore, the leaves shape is closely related to the production of photoassimilates that will be converted into grain yield. Field experiments were carried out in four counties of Rio Grande do Sul with twelve-three varieties of rice in four growing seasons. We measured the length and width of leaves to construct the model. The relationship between leaf area and linear dimensions was shaped using a linear model for each genotype, and general model grouping all genotypes. The model accuracy was measure following statistics: Root Mean Square Error, BIAS, modified index of agreement and coefficient r. The non-destructive method for individual leaves was appropriate for estimating the leaf area in rice. Moreover, the general equation was estimated and can be used for all modern genotypes of rice in Brazil.

The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-mean-square error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies. Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade.

The objective of this work was to model weedy rice (Oryza sativa) and barnyard grass (Echinochloa spp.) competition with flood-irrigated rice, introducing it as a submodule into the SimulArroz model. The competition of both weeds with irrigated rice was modeled using the rectangular hyperbola equation. The “i” and “a” coefficients of the rectangular hyperbola for each of these weeds were obtained from the literature and from field experiments carried out in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In SimulArroz, yield loss was applied to penalize yield in all three technological levels (high, medium, and low) of physiological maturity. For weedy rice, the coefficient values of imean for the high, medium, and low technological levels were 1.04, 1.50, and 3.57 respectively, and, for barnyard grass, 4.70, 10.49, and 15.51 respectively. Coefficient “a” was 100 for weedy rice, and amean values for barnyard grass were 101.63, 104.92, and 96.88 for the high, medium, and low levels, respectively. The yield loss approach was suitable to model the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice. The submodule yield loss caused by the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice improves the predictive capacity of the SimulArroz model. Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar a competição de arroz-daninho (Oryza sativa) e capim-arroz (Echinochloa spp.) com o arroz irrigado por inundação e introduzi-la como um submodelo no modelo SimulArroz. A competição das duas ervas daninhas com o arroz irrigado foi modelada com o uso da equação da hipérbole retangular. Os coeficientes “i” e “a” da hipérbole retangular referentes a cada erva foram obtidos na literatura e em experimentos de campo conduzidos no Rio Grande do Sul. No SimulArroz, a perda de produtividade foi aplicada para penalizar a produtividade nos três níveis tecnológicos (alto, médio e baixo) para maturidade fisiológica. Para o arroz-daninho, os valores do coeficiente imédio, para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, foram 1,04, 1,50 e 3,57, respectivamente, e, para o capim-arroz, foram 4,70, 10,49 e 15,51, respectivamente. O coeficiente “a” foi 100 para o arroz-daninho, e o amédio, para o capim-arroz, foi 101,63, 104,92, 96,88 para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, respectivamente. A abordagem de perda de produtividade foi adequada para modelar a competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado. O submodelo de perda de produtividade pela competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado melhora a capacidade preditiva do modelo SimulArroz.

Lowland irrigated rice in southern Brazil is typically grown in monoculture, with one rice crop per year. However, during the past 10 years, some farmers have switched from the traditional continuous rice system to a 2-y soybean-rice rotation. Here we performed an on-farm assessment about the impact of introducing soybean to the lowland continuous rice system in southern Brazil. The goal was to determine how the soybean-rice rotation compared to continuous rice in terms of yield and profit. We used farmer-reported survey data collected from lowland rice-based systems in southern Brazil over three growing seasons. Cropping-system yield, profit, and return-to-inputs were compared between fields following continuous rice versus soybean–rice rotation. In addition to the survey data analysis, we evaluated the long-term economic impact of adopting the rotation using a combination of a crop simulation model and Monte-Carlo stochastic modeling. Average rice yield was 26% higher in the rotation compared to continuous rice. Besides the rotation effect, sowing date, N fertilizer, and weed management explained most of the field-to-field variability in rice yield. Cropping-system yield and gross income were lower in the soybean-rice rotation than in continuous rice as a result of replacing an irrigated crop (rice) by a water-limited rainfed crop (soybean). Despite that yield penalty, there was no difference in net economic return between the two cropping systems due to lower production costs in soybean-rice rotation compared to continuous rice. The rotation also exhibited smaller labor requirement and higher benefit-to-cost ratio and return to labor than continuous rice. Despite these potential benefits, our long-term analysis indicated higher inter-annual variability and economic risk in the rotation compared to continuous rice. Other factors further constrain adoption of the soybean-rice rotation, including the high risk of growing soybean in fields that are prone to excess water and difficulties to change current farm logistics. Findings from this study are relevant to other rice-based systems in the world looking for opportunities to increase or maintain net profit while reducing costs and/or labor.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a calibração e o desempenho do modelo SimulArroz na simulação do acúmulo de matéria seca e da produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido irrigado por inundação no Rio Grande do Sul. Os experimentos foram conduzidos em delineamento de blocos ao acaso em Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã e Cachoeira do Sul. Em Santa Maria e Cachoeirinha, foram avaliados o acúmulo de matéria seca da parte aérea e a produtividade de grãos de três cultivares híbridas (Prime CL, Inov CL e QM 1010 CL) e uma convencional de arroz usada como testemunha (Irga 424). Nos outros locais, foi avaliada somente a produtividade de grãos. Observou-se que, nas cultivares híbridas, são alocados mais fotoassimilados da parte aérea nos colmos, para sustentar a maior panícula, em comparação às cultivares convencionais de arroz. A calibração do modelo SimulArroz utilizada é eficiente em simular o acúmulo de matéria seca e a produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido nas regiões orizícolas irrigadas do Rio Grande do Sul. Abstract: The objective of this work was to evaluate the calibration and the performance of the SimulArroz model for simulating the accumulated dry matter and the grain yield of flooded hybrid rice cultivars in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments were carried out in a completely randomized block design in the municipalities of Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, and Cachoeira do Sul. In Santa Maria and Cachoeirinha, the shoot dry matter accumulation and grain yield of three hybrid cultivars (Prime CL, Inov CL, and QM 1010 CL) and one conventional rice cultivar, used as control (Irga 424), were evaluated. In the other sites, only grain yield was evaluated. It was observed that more photoassimilates from the culm shoots are allocated in the hybrid cultivars, in order to sustain a greater panicle, compared with conventional rice. The calibration of the SimulArroz model used is efficient to simulate the accumulated dry matter and grain yield of hybrid rice cultivars in flooded rice crop regions of the state of Rio Grande do Sul.

The objectives of the study were estimate the additional yield that may be achieved by reducing the yield gap in actual rice area, evaluate if irrigated rice production meet future demand for rice without increase area and determine sowing date that allows maximum yield potential. The yield gap (Yg) was determined by the difference between yield potential (Yp) and actual yield (Ya). The Ya was obtained from surveys applied to the rice producers. The Ya was 51% of Yp, and the Yg was 49%. In a scenario of high demand, if the yields follow the historical rate of gain, the production should not be sufficient to meet projected demand without 6% expansion of the currently cultivated area, whereas for a scenario of low demand it should be sufficient. Moreover, for the low and high demand scenarios, if the national average yield reaches 80% of the rice Yp, a reduction until 29% in the current irrigated rice area can occur. Sowing between September and mid-November is a way of making it possible to obtain yields close to 80% of Yp without increasing production costs. This study can be used as an aid in the search for world food security.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o regime térmico do solo sob três coberturas: gramado, desnudo e coberto com palha, em Santa Maria, RS. Foram utilizados os dados diários de temperatura do solo, coletados no período de 1970 a 2011, com geotermômetros de vidro e elemento sensível mercúrio às 9h, 15h e 21h, nas profundidades de 2, 5, 10, 20 e 30 cm, na Estação Climatológica Principal do 8º DISME/INMET/MAPA em Santa Maria, RS. As estatísticas descritivas foram calculadas em nível mensal, sazonal, semestral e anual. No solo desnudo a média mensal variou de 11,5 °C a 33,9 °C, e a média anual para o perfil do solo foi de 20,8 °C. No solo coberto com palha a média mensal variou de 13,1 °C a 29,6 °C e a média anual do perfil foi de 20,7 °C. No solo gramado a média mensal variou de 13,0 °C a 30,8 °C e a média anual do perfil foi de 21,2 °C.

A maioria das cultivares semeadas no Sul do Brasil apresentam grupo de maturidade relativa (GMR) entre 4.5 e 7.0 e tipo de crescimento indeterminado. O objetivo do estudo foi detalhar o desenvolvimento vegetal, através do plastocrono e número final de folhas (NFF), de cultivares com diferentes GMRs e épocas de semeadura. Foram utilizadas 11 cultivares de soja com GMR variando de 4.2 a 8.2 e tipo de crescimento determinado e indeterminado em três anos agrícolas. Foram contados o número de nós visíveis e avaliado os estádios vegetativos três vezes por semana. O NFN varia de acordo com o fotoperíodo em que a planta é exposta na fase vegetativa e difere entre cultivares, de acordo com o GMR e tipos de crescimento, sendo os menores valores observados em semeaduras precoces (setembro) e tardias (janeiro e fevereiro).

RESUMO A irrigação suplementar e a cobertura do solo ("mulching") são práticas de manejo comumente usadas na agricultura. O objetivo deste trabalho foi quantificar a temperatura do solo desnudo com e sem irrigação, e sob diferentes coberturas do solo. Um ensaio de campo foi conduzido em Santa Maria-RS (29o 43' S latitude, 53º 42' W longitude e 95 m de altitude), com seis diferentes áreas: solo desnudo sem e com irrigação, solo com "mulching" de plástico transparente (espessura 100 µm), "mulching" de plástico opaco preto (espessura 110 µm), "mulching" de plástico opaco branco (espessura 150 µm) e cobertura vegetal com palha na dose de 5 t ha-1. A temperatura do solo foi medida a 0,05 m de profundidade, diariamente, às 15h (18 UTC), no período de 10-10-2011 a 31-05-2012. Foram também realizadas medidas horárias de temperatura do solo em quatro dias sem nebulosidade, em outubro e novembro de 2011, e janeiro e março de 2012. A temperatura do solo diurna seguiu a sequência: plástico transparente (42,4 oC) > plástico opaco preto (37,8 oC) > solo desnudo sem irrigação (33,4 oC) > solo desnudo com irrigação (29,2oC) > palha (27,0 oC) > plástico opaco branco (24,6 oC). A região de Santa Maria-RS, tem potencial físico de aquecimento do solo com a técnica da solarização.

Process-based-models can predict leaf and reproductive development of agricultural crops. The objective of this study was to calibrate and evaluate the SimulArroz model in simulating the number of leaves on the main culm and the phenology of three hybrid rice cultivars in Rio Grande do Sul, Brazil. Field experiments were conducted in Santa Maria, Cachoeirinha, Uruguaiana and Santa Vitória do Palmar, in Rio Grande do Sul state, in two growing seasons. Observations were made to determine the number of leaves in the main culm through the Haun scale and the phenology of three hybrid cultivars (PRIME CL, INOV CL and QM 1010 CL) and a conventional rice cultivar used as a control (IRGA 424). The calibration of the SimulArroz model was efficient for simulating the number of leaves and phenology as a function of the sowing date and maturity group of three hybrid rice cultivars in Rio Grande do Sul. RESUMO Modelos matemáticos baseado em processos podem prever o desenvolvimento folhar e reprodutivo de cultivos agrícolas. Objetivou-se, com este trabalho, calibrar e avaliar o modelo SimulArroz em simular o número de folhas e a fenologia de três cultivares de arroz híbrido no Rio Grande do Sul. Foram conduzidos experimentos de campo em Santa Maria, Cachoeirinha, Uruguaiana e Santa Vitória do Palmar, no Rio Grande do Sul, em dois anos agrícolas. Foram realizadas observações para determinar o número de folhas do colmo principal através da escala da Haun e a fenologia de três cultivares híbridas (PRIME CL, INOV CL e QM 1010 CL) e uma convencional de arroz usada como testemunha (IRGA 424). A calibração do modelo SimulArroz utilizada foi eficiente em simular o número de folhas e a fenologia em função da época de semeadura e do grupo de maturação de três cultivares híbridas de arroz irrigado no Rio Grande do Sul.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul, por meio do modelo SimulArroz e do modelo climático regional RegCM4. Dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar, simulados a partir de nove membros do modelo RegCM4, foram usados como dados de entrada no modelo SimulArroz para previsão de safra. Para testar o desempenho da previsão de safra, experimentos foram realizados durante o ano agrícola 2013/2014, nos municípios de Restinga Seca e Itaqui, RS, onde foi avaliada a variável produtividade de grãos. A produtividade de grãos observada variou de 6.898 a 10.272 kg ha-1, e a produtividade de grãos prevista variou de 2.853 a 9.636 kg ha-1. As previsões de produtividade de grãos de arroz, geradas pelos membros 31, 19, 13 e 01, apresentaram raiz do quadrado médio do erro de 1.218, 1.134, 1.354 e 1.374 kg ha-1, respectivamente. A previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul pode ser realizada por meio do modelo SimulArroz, ao se utilizar, como dados meteorológicos de entrada, a previsão climática sazonal obtida com o modelo RegCM4. Abstract: The objective of this work was to evaluate a method of yield forecast for flooded rice in the state of Rio Grande do Sul (RS), Brazil, using the SimulArroz rice model and the RegCM4 regional climate model. Daily data of minimum temperature, maximum temperature, and solar radiation, simulated from nine members of the RegCM4 model, were used as input data to the SimulArroz model for rice yield forecast. To test the yield forecast performance, field experiments were carried out during the 2013/2014 growing season, in the municipalities of Restinga Seca and Itaqui, RS, Brazil, where grain yield was evaluated. The observed rice grain yield ranged from 6,898 to 10,272 kg ha-1, while the predicted one ranged from 2,853 to 9,636 kg ha-1. The rice grain yield forecasts, generated by members 31, 19, 13, and 01, had a root mean square error of 1,218, 1,134, 1,354, and 1,374 kg ha-1, respectively. Flooded rice yield forecast for the state of Rio Grande do Sul can be made through the SimulArroz model, using, as input meteorological data, the seasonal climate forecast obtained with the RegCM4 model.

No Brasil, existem registradas aproximadamente mil espécies de corós, destacando-se, dentre os de maior importância, Diloboderus abderus Sturm, 1826 (Coleoptera: Melolonthidae), pelos prejuízos que pode causar aos cultivos agrícolas e a ampla ocorrência geográfica. O trabalho teve por objetivo caracterizar, com uso da geoestatística, a distribuição espacial de larvas de D. abderus. O estudo foi realizado no ano de 2009, em lavouras de aveia nos municípios de São Francisco de Assis, Cruz Alta e Lagoa Vermelha, RS. Os perímetros das áreas foram demarcados com receptor de sistema de posicionamento global, e os grides de amostragem tiveram dimensão de 70x70m. A densidade populacional foi estimada com abertura de uma trincheira em cada ponto amostral. As análises da variabilidade espacial e da dependência espacial foram feitas por meio de semivariogramas e classificadas segundo CAMBARDELLA et al. (1994). Já os mapas foram gerados a partir dos dados de contagem de larvas em campo. Os semivariogramas indicam a presença de dependência espacial nas áreas de avaliação. Os grides de amostragem mostraram-se apropriados para caracterizar a distribuição espacial de larvas de D. abderus. A distribuição espacial de D. abderus é agregada e seu conhecimento pode melhorar o manejo da praga. In Brazil, there are about a thousand recorded species of white grubs, and among them the most important is Diloboderus abderus Sturm, 1826 (Coleoptera: Melolonthidae), because of the damage caused to agricultural crops and the wide geographic occurrence. The study aimed to characterize, using geostatistical, the spatial distribution of larvae of D. abderus. The study was conducted during 2009 in oat crops in the counties of São Francisco de Assis, Cruz Alta and Lagoa Vermelha, RS. The perimeters of the fields were delimited with global positioning system receptor, and the sampling grids dimensions were 70x70m. The population density was estimated by opening a trench in each sampling point. The analysis of spatial variability and spatial dependence were made by semivariograms and classified from CAMBARDELLA et al. (1994). Maps were generated from the counting data of larvae in the field. The semivariograms indicate the presence of spatial dependence in the assessment areas. The sampling grids proved to be suitable to characterize the spatial distribution of D. abderus larvae. The spatial distribution of D. abderus is aggregated and this knowledge may improve pest management.

RESUMO O modelo SimulArroz é baseado em processos para simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos na cultura do arroz. O objetivo neste trabalho foi avaliar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a produção de biomassa da cultura do arroz na Depressão Central do Rio Grande do Sul e a produtividade de grãos em diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul. Para testar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a biomassa foi conduzido um experimento de campo em Santa Maria, RS, com quatro cultivares (IRGA 421, BRS Querência, IRGA 424 e SCRBRS Tio Taka) com três datas de semeadura no ano agrícola 2011/2012 (17 de outubro, 18 de novembro e 19 de dezembro de 2011) e uma data de semeadura no ano agrícola 2012/2013 (19 de outubro de 2012). Dados da literatura foram usados para testar a capacidade de predição da produtividade de grãos em várias regiões orizícolas. O modelo SimulArroz simula com precisão média superior a 70% a produção de biomassa de diferentes cultivares e datas de semeadura de arroz na região central do Rio Grande do Sul, tal como a produtividade de grãos e a variação da produtividade nas diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul. ABSTRACT The SimulArroz is a process-based model for simulating growth, development and yield of rice. The objective of this study was to evaluate the performance of the SimulArroz model in simulating biomass in the Central Depression of Rio Grande do Sul and grain yield in different regions that grow rice in the Rio Grande do Sul State. To test the performance of SimulArroz model in simulating biomass, an experiment was conducted at Santa Maria, RS, with four cultivars of rice (IRGA 421, BRS Querência, IRGA 424 and SCRBSR Tio Taka) with three sowing dates during the 2011/2012 growing season (October 17, November 18 and December 19, 2011) and one sowing date in the 2012/2013 growing season (October 19, 2012 ). Data from the literature were used to test the predictive ability of the model in simulating grain yield. The SimulArroz model simulates with an average accuracy better than 70% of the biomass production of rice cultivars and sowing dates of rice in the Central Depression of Rio Grande do Sul as well as grain yield and its variation across the different production regions of the Rio Grande do Sul.

Resumo:O objetivo deste trabalho foi determinar as épocas de cultivo, em ambiente subtropical, em que é possível produzir hastes de gladíolo (Gladiolusx grandiflorus) que atendam aos padrões comerciais quantitativos do mercado nacional de flores de corte. Dois experimentos de campo foram realizados, um de agosto de 2011 a julho de 2012 e outro de agosto de 2012 a julho de 2013, com três cultivares do gladíolo e 12 datas de plantio para cada experimento. O comprimento total da haste, o comprimento do pendão e o diâmetro da haste foram avaliados quando as hastes estavam em ponto de colheita, ou seja, quando a cor das pétalas apareceu nos três primeiros floretes na base da haste. Os melhores meses para a produção de hastes de gladíolo são julho, agosto, setembro, fevereiro, março e abril, embora em nenhuma das datas de plantio tenham sido produzidas hastes com parâmetros quantitativos abaixo do padrão mínimo (exceto em períodos com geada, durante o espigamento). Abstract:The objective of this work was to determine the growing seasons, in a subtropical environment, when it is possible to produce gladiolus (Gladiolus x grandiflorus) stems that meet commercial, quantitative standards for cut flowers of the national market. Two field experiments were carried out - one from August 2011 to July 2012, and the other from August 2012 to July 2013 - with three gladiolus cultivars and 12 planting dates for each experiment. Stem total length, rachis length, and stem diameter were evaluated at the harvesting point, when the petal color appears in the first three florets at the stem base. The best months for production of gladiolus stems are July, August, September, February, March, and April, although in the other planting dates the stem quality was never below the minimum standard (except for the periods of frost during heading).