RESUMOEm estudos agroambientais a radiação solar incidente (R s ) é uma das mais importantes variáveis meteorológicas. Na ausência de dados observados de R s é possível estimá-los mediante modelos. O objetivo deste estudo foi avaliar modelos baseados na temperatura do ar para estimativa diária de R s nas condições do Recôncavo Sul da Bahia. Utilizaram-se dados de R s do período de 2004 a 2006, medidos por uma estação meteorológica automática pertencente ao INMET, instalada em Cruz das Almas, Bahia. Como etapa preliminar, verificou-se a qualidade dos dados de R s tomando-se como referência curvas de radiação esperada em dias claros. Os seguintes modelos foram avaliados: Hargreaves-Samani para regiões interiores e regiões costeiras, Thornton-Running e o de Weiss. O desempenho de cada método foi avaliado através dos seguintes indicadores: coeficiente de determinção (R 2 ), razão média (RM), erro absoluto médio (EAM), raiz quadrada do quadrado médio do erro (RQME) e índice de concordância de Wilmott Evaluating models for estimation of incoming solar radiation in Cruz das Almas, Bahia, Brazil ABSTRACT Solar radiation at the earth's surface (R s ) is one of the essential weather variables for several agro-environmental studies. In the absence of measured R s , it's possible to simulate them by models. Using three years of daily R s data (2004)(2005)(2006) collected by an INMET (Brazilian Meteorological Service) automatic weather station installed in the municipality of Cruz das Almas, BA, three air temperature-based R s simulation models were evaluated. As a preliminary step, data quality was investigated and, when needed, adjustments were made based on clear sky solar radiation envelopes. The following models were evaluated: Hargreaves-Samani for both interior and coastal regions, Thornton-Running, and the Weiss model. Linear regression R 2 , mean ratio (MR), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and the index of agreement of Willmott (d W ) were used for model performance evaluation against measured R s . The results recommended the coastal-region Hargreaves-Samani for prediction of R s in the Reconcavo of Bahia, Brazil, since it presented the MR value closest to 1.00 (1.01), the lowest MAE (2.54 MJ m -2 d -1 ), the lowest RMSE (3.13 MJ m -2 d -1 ), and the highest d W (0.90).