A questão das mudanças nos níveis dos rios (cheias e vazantes) e a variabilidade da precipitação na região Amazônica é um grande problema, pois atinge diretamente a população local. Deste modo, destaca-se a bacia hidrográfica do rio Xingu localizada nos estados do Mato Grosso e Pará. O objetivo deste trabalho é o uso dos modelos espaços-temporais baseado nas variáveis hidrometeorologicas na caracterização geoestatística de áreas na bacia hidrográfica do rio Xingu. Para análise geoestatística dos dados pluviométricos e fluviométricos utilizou-se: modelos de regressão (avaliar tendências das variáveis), correlação espacial (geoestatísticas) , mapeamento de variáveis e uso de modelos espaciais (econometria espacial) e o método k-means (grupos homogêneos) através dos software Microsoft Excel e Programa R- The R Project for Statistical Computing 2015. A variabilidade média mensal mostra o período menos chuvoso caracterizado pelos meses de Maio a Outubro se observa oscilações com valores mínimos de 17,4 mm a 155,6 mm ocasionando o período de estiagem na área. A bacia apresenta maiores vazões no trimestre Fevereiro, Março e Abril sendo o maior valor em Março (7937,5 m³/s). O estudo de tendência para as duas variáveis mostrou que a média se manteve constante, ou seja, não houve tendência. Os índices de Moran Globais calculados para precipitações (I=0,7521) e vazões (I=7833) indicam que existe uma correlação espacial positiva para as duas variáveis. Os resultados obtidos neste estudo podem contribuir para um maior conhecimento de possíveis relações entre variáveis hidrometeorológicas e auxiliar problemas de variabilidade hidrológicas e seus possíveis danos socioeconômicos e ambientais a comunidade local. Geostatistical analysis of hydrometeorological variables in the Xingu river watershedABSTRACT The issue of changes in river levels (floods and ebb tides) and rainfall variability in the Amazon region is major problem, as it directly affects the local population. So, the Xingu River hydrographic basin located in the state of Mato Grosso and Pará is highlighted. The objective of this work is the use of spatiotemporal models based on hydrometeorological variables in the geostatistical characterization of areas in the Xingu River hydrographic basin. For geostatistical analysis of rainfall and fluviometric data, we used: regression models (evaluating trends in variables), spacial correlation (geostatistics), variable mapping and use of spacial models (spacial econometrics) and the k-means method (homogeneous groups) through Microsoft Excel and R-The R Project for Statistical Computing 2015 software. The monthly average variability shows the least rainy period characterized by the months of May to October, with oscillations with minimum values from 17.4 mm to 155.6 mm, causing the dry period in the area. The basin presents the highest inflows in the February, March and April quarter, with the highest value in March (7937.5 m³/s). The trend study for the two variables showed that the mean remained constant, that is, there was no trend. The Global Moran indices calculated for rainfall (I=0.7521) and outflows (I=7833) indicate that there is a positive spatial correlation for the two variables. The results obtained in this study can contribute to a greater understanding of possible relationships between hydrometeorological variables and help problems of hydrological variability and their possible socioeconomic and environmental damage to the local community.