RESUMOO presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de gerar modelos de regressão múltipla, visando a estimativa das temperaturas mínimas, máximas e médias mensais e média anual, e posterior estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) para o estado do Rio de Janeiro, tendo como variáveis independentes latitude, longitude e altitude. Foram utilizados dados de temperatura do ar de 37 estações meteorológicas do INMET, sendo 31 localizadas no estado do Rio de Janeiro, 4 em Minas Gerais, 1 em São Paulo e 1 no Espírito Santo. Os modelos foram selecionados com base no nível de significância dos seus coeficientes e nos coeficientes de regressão ajustados. Os resultados indicam que: altitude e latitude foram as variáveis que mais influenciaram na estimativa das temperaturas, estando a primeira presente em todos os modelos gerados; a análise de desempenho dos modelos demonstrou que os valores de temperatura do ar estimados não diferiram estatisticamente dos valores medidos; e que os valores de ETo obtidos a partir de valores estimados de temperatura não diferiram estatisticamente daqueles estimados por valores medidos de temperatura.
PALAVRAS-CHAVE
ABSTRACTThe objective of the study was to generate multiple regression models to estimate minimum, maximum, mean monthly and mean annual air temperatures, followed by the estimate of reference evapotranspiration (ETo) in Rio de Janeiro state. Latitude, longitude and altitude were the independent variables. Data of air temperature from 37 meteorological stations of the INMET network were used, being 31 stations located in Rio de Janeiro state, 4 stations in Minas Gerais state, 1 station in São Paulo state and 1 station in Espírito Santo state. The models were selected according to the significance level of their coefficients and to the adjusted coefficients of regression. Results showed that the altitude and latitude were the variables that most influenced the estimates of temperature, and the former was present in all generated models. The analysis of the model performance showed that no statistically