Resumen
Os dados meteorológicos são de grande importância para os estudos científicos, pois auxiliam na tomada de decisões em diferentes áreas do conhecimento. As estações automáticas realizam o trabalho de captar esses dados, porém, problemas podem ocorrer nos instrumentos causando falhas nas séries de dados e inutilizando um período ou até mesmo toda a série. Visto que a análise desses dados é prejudicada com esse problema, as falhas devem ser tratadas para garantir uma maior qualidade na obtenção das informações. Este trabalho visa comparar métodos estatísticos de preenchimentos de falhas e verificar qual método possui melhores resultados no preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicas. Falhas foram simuladas em séries de dados reais e o desempenho de quatro métodos foram comparados: média simples, média móvel, regressão linear simples e regressão linear múltipla. Para verificar os resultados obtidos, foram usados o erro médio absoluto e o coeficiente de correlação. Os resultados mostraram ótimo desempenho do método de regressão linear múltipla para as variáveis de temperatura, umidade e ponto de orvalho, enquanto que a média simples teve o melhor resultado para a variável de pressão atmosférica. Nenhum dos quatro métodos obteve bons resultados para a variável de radiação solar.