O objetivo deste projeto é analisar métodos de controle de qualidade, imputação e espacialização de dados meteorológicos a fim de gerar um banco de dados consistido e preenchido para apoio às pesquisas em mudanças climáticas, zoneamento agrícola e monitoramento agrometeorológico. A integração de séries de dados de redes de estações meteorológicas de diversas instituições resulta em um banco de dados diários com milhares de pontos de observação distribuídos pelo Brasil. Isso demanda um sistema de tecnologia da informação (TI) que permita o gerenciamento eficiente desse processo, além de ferramentas de análise que possibilitem a extração de informações de qualidade desses dados. Séries de dados de estações meteorológicas podem apresentar valores ausentes e ou com erros sistemáticos, devido a várias razões como o esgotamento de bateria, a deterioração de sensores e até a falha permanente de sensores, cuja troca pode levar dias ou meses. Em estações convencionais, além dos problemas com equipamentos de medição, falhas também podem ocorrer devido a fatores humanos, como erros de leitura, erros de anotação, falta do observador, entre outros. Tanto a falta de dados na série como a existência de dados viciados dificultam seu processamento e aumentam a incerteza associada às informações geradas a partir desses dados, o que limita e retarda a execução de diversos estudos como os de zoneamento agroclimático, de modelagem de culturas e de mudanças climáticas, e também prejudica diversos produtos de monitoramento agrometeorológico de culturas e estimativas de safras. Para superar esses problemas, dois procedimentos podem ser adotados: a análise de consistência e a imputação de dados ou o preenchimento de falhas. Usando correções e dados complementares, como os de satélite, de modelos meteorológicos e de relevo, seria possível aumentar a densidade de pontos de dados sobre o território com menor incerteza que os métodos de interpolação e espacialização comumente usados.