La emergencia de plántulas de maíz es un factor crítico que afecta los rendimientos de los cultivos. Predecir con precisión la emergencia es crucial para la simulación precisa del crecimiento y desarrollo de los cultivos en modelos de cultivos basados en procesos. Aunque varios estudios experimentales han investigado la relación entre la emergencia de plántulas de maíz y la temperatura, sigue habiendo escasez de estudios centrados en los nuevos híbridos de maíz. En el presente estudio, se desarrollan modelos estadísticos (relaciones funcionales lineales y cuadráticas) basados en la emergencia de plántulas de diez híbridos de maíz actuales, considerando las temperaturas del suelo y del aire como factores influyentes. Los datos utilizados para el desarrollo del modelo se obtienen de experimentos controlados en cámaras de investigación de suelo, planta y atmósfera centrados en la emergencia de plántulas de maíz a cinco temperaturas diferentes. Al evaluar los modelos desarrollados, se encontró que el modelo cuadrático que relaciona la temperatura del aire con el tiempo hasta la emergencia era más preciso para todos los híbridos de maíz (coeficiente de determinación (R): 0.97, error cuadrático medio (RMSE): 0.42 días), seguido por el modelo cuadrático basado en la temperatura del suelo (R: 0.96, RMSE: 1.42 días), el modelo lineal basado en la temperatura del aire (R: 0.94, RMSE: 0.53 días) y la temperatura del suelo (R: 0.94, RMSE: 0.70 días). También se desarrolló un modelo basado en grados día de crecimiento (GDD) para los híbridos más nuevos. Al comparar el modelo basado en GDD desarrollado con los modelos GDD existentes (basados en híbridos antiguos), se observó que el GDD requerido para la emergencia era un 16% más alto que el GDD utilizado en los modelos actuales. Esto mostró que los modelos existentes basados en GDD necesitan ser revisados cuando se adoptan para híbridos más nuevos y adaptados a los modelos de simulación de cultivos de maíz. El modelo de emergencia de plántulas desarrollado, integrado en un modelo de simulación de cultivos de maíz basado en procesos, puede beneficiar a los agricultores e investigadores en la gestión de cultivos de maíz. Puede ayudar a optimizar los calendarios de siembra, apoyar las decisiones de gestión y predecir el crecimiento, desarrollo y rendimiento del cultivo de maíz con mayor precisión.