El monitoreo de la temperatura del aire (Ta) tiene implicaciones en una amplia gama de aplicaciones ambientales. La Ta se mide comúnmente con estaciones meteorológicas, que proporcionan una alta precisión y una alta resolución temporal en un sitio específico. Sin embargo, estos datos in situ proporcionan información limitada sobre patrones espaciales. Dicha limitación se magnifica en regiones con topografía muy variable y con una red de monitoreo escasa, como es el caso de los Andes del sur del Ecuador. Es por eso que, debido a la continuidad espacial de la información, los datos de teledetección tienen un gran potencial para estimar la distribución espacial de las variables climatológicas. Esta investigación tiene como objetivo estimar la distribución espacial de la Ta mensual en la cuenca del río Paute utilizando métodos estadísticos y geoestadísticos como: regresión lineal LR (por sus siglas en inglés), regresión de bosques aleatorios (RF, por sus siglas en inglés) y regresión Kriging (RK); además se evalúa el uso de la altitud y otras variables auxiliares (temperatura de la superficie terrestre -LST- por sus siglas en inglés, latitud y longitud) en los modelos de regresión. Los resultados mostraron que la altitud y LST fueron las variables auxiliares más efectivas para estimar la temperatura del aire. La validación cruzada mostró que la RF tuvo un mejor desempeño que la LR, así como el uso de variables auxiliares en relación al uso solo de la altitud (basados en la mediana, LR-altitud: RMSE= 1.325°C, P-Bias= -0.150%, r= 0.775; LR-variables auxiliares: RMSE= 1.265°C, P-Bias= 0.000% r=0.795; RF-altitud: RMSE= 1.235°C, P-Bias=0.200%, r= 0.810; RF-variables auxiliares RMSE= 1.205°C, P-Bias=0.2%, r=0.820). La aplicación de RK fue limitada debido a que en menos del 50% de los meses de estudio existió autocorrelación espacial en los residuos de los modelos de regresión lineal y de bosques aleatorios. Sin embargo, en estos meses, RK aumentó ligeramente el rendimiento de las estimaciones. Estos resultados permiten obtener mapas mensuales de la Ta en la cuenca del rio Paute con exactitudes aceptables, siendo esencial en la aplicación de modelos y en actividades que requieren del uso de la Ta como variable de entrada. (Texto tomado de la fuente).