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ResumenLos estudios agroclimáticos requieren la utilización de series cronológicas de las variables meteorológicas, que generalmente presentan datos faltantes limitando su uso, por lo que los métodos de relleno son utilizados. La finalidad de este trabajo fue determinar la confiablidad de los métodos de relleno: U.S National Weather Servicie (WS), deductivo racional (RD), la regresión múltiple (RM) y regresión lineal (RL) y de ellos utilizar el mejor para rellenar los datos de las series de precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima en el periodo 2006-2009 de las estaciones ubicadas en la zona Norte del eje bananero del Urabá Antioqueño. La estación base fue la estación Pista Indira, y las estaciones Uniban, Turbo, Aeropuerto y Prado Mar se utilizaron como vecinas. La estimación del error se hizo con la: raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RCCME), coeficiente de determinación (R 2 ), error medio absoluto (MAE), error relativo (RE) e Índice de concordancia de Willmott (d). Los métodos RM y RL presentaron RCCME y MAE similares a los del WS, lo que con llevaría a tener errores similares pero debido a que la R 2 de los primeros fueron menores de 0.8 y el índice (d) para WS fue mayor o similar a lo demás método, se utilizó este último para el relleno de las series.Palabras claves: deductivo, distancia inversa, regresión. AbstractAgroclimatic studies require the use of time series of meteorological variables, which generally present missing data limiting its use, so filling methods are used. The purpose of this study was to determine the reliability of filling methods: US National Weather Servicie (WS), rational deductive (RD), multiple regression (MR) and linear regression (LR) and from them use the best to fill the data series of precipitation, maximum and minimum temperature during the period 2006-2009 of the stations located in the northern area on b anana axis from Urabá Antoquia. The base station was Pïsta Indira, and Uniban, Turbo, Aeropuerto and Prado Mar stations were used as neighbors. Standard error was made with: square root of the mean squared error (RCCME), coefficient of determination (R 2 ), mean absolute error (MAE), relative error (RE) and Willmott's concordance index (d). RM and RL methods presented similar RCCME and MAE to those of WS, which would lead to have similar errors but due to R 2 of the first were 0.8 and the index (d) for WS was higher or similar to the other method, the latter was used to fill in the series.Keywords: deductive, inverse distance, regression. IntroducciónEl clima es un recurso natural que afecta la producción agraria, por lo tanto es importante tener conocimiento de los recursos disponibles del ambiente. Las interacciones que se producen en el área del cultivo, debajo de la superficie del suelo, la interfase suelo-aire y la capa límite de la atmósfera, proporciona una guía esencial para las decisiones estratégicas en planificación a largo plazo de los sistemas agrícolas (WMO, 1981).En las estaciones climatológicas es común que los registros estén inco...