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Traditional meteorological stations are being replaced by automated ones, creating a greater amount of information. However, there may be gaps on the data series, which creates difficulties in the analysis and in decision-making processes. Such gaps must be corrected in order to obtain a quality dataset and enable more detailed analyzes. There are gap filling methods that do this task. Each method has different performances depending on the aspects of the gaps. This paper proposes a methodology with a decision tree to determine which gap filling method should be used by analyzing a meteorological dataset. Resumo. As estações tradicionais de coleta de dados meteorológicos estão sendo substituı́das por estações automatizadas, gerando uma maior quantidade de informações. Entretanto, podem ocorrer ausência de dados, o que gera dificuldades nas análises e na tomada de decisão dos processos. Tais falhas nos dados devem ser corrigidas para se obter uma base de dados de qualidade e propiciar análises mais detalhadas. Existem métodos de preenchimento de falhas que realizam este trabalho. No entanto, cada método possui desempenhos diferentes dependendo dos aspectos das falhas. Este trabalho propõe uma metodologia com árvore de decisão para determinar qual método de preenchimento de falhas deve ser utilizado analisando uma série de dados meteorológicos.

Uso de árvore de decisão para escolha de método de preenchimento de falhas em dados meteorológicos