Resumen
O clima tem grande influência nas culturas agrícolas e a temperatura é uma das principais variáveis que afetam seu desenvolvimento e sua produtividade final. A modelagem de dados de temperatura tem se tornado frequente, e este trabalho utiliza a classe de modelos autorregressivos integrados e de médias móveis espaço-temporais (STARIMA), para um conjunto de dados de temperaturas mínimas diárias coletadas na mesorregião Oeste do estado do Paraná, por ser um dos maiores produtores de grãos do país. Utilizando-se as etapas iterativas do método de Box e Jenkins (1970) para análise de séries temporais, concluiu-se que o modelo espaço-temporal STARIMA(1_1,0,1)x(1,1,1)_12 sazonal foi o mais adequado. É importante ressaltar que, o método para determinar a dependência espacial que trouxe melhores resultados foi o inverso da distância euclidiana, a matriz de variâncias e covariâncias dos resíduos, G, não apresentou esfericidade, e o programa computacional utilizado é o R Core Team (2017).