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The impact of the data assimilation process of air temperature and relative humidity from surface meteorological stations and sounding at airports in the terminal area of Rio de Janeiro is evaluated using the Weather Research and Forecast Data Assimilation system. Synthetic data of temperature, relative humidity and wind are generated in the locations of airport sensors by applying a white-noise perturbation in the forecast data. Results show a positive overall impact of the assimilation process with the removal of part of the noise in the observation data but keeping the effect of local conditions in the later timesteps of the simulation. In addition, with the assimilation process there is a global reduction of the error between the analysis data and the observation data. In the future, a neural network will be trained to emulate the data assimilation process to speed-up the assimilation process in the WRF model. Resumo O impacto do processo de assimilação de dados de temperatura do ar e umidade relativa de estações meteorológicas de superfície e sondagem em aeroportos na área terminal do Rio de Janeiro é avaliado usando o sistema Weather Research and Forecast Data Assimilation. Dados sintéticos de temperatura, umidade relativa e vento, são gerados nas localidades dos sensores dos aeroportos a partir da aplicação de uma perturbação gaussiana nos dados de previsão. Resultados mostram um resultado positivo do processo de assimilação com remoção de parte do ruído nos dados de observação, mas mantendo o efeito das condições locais nos instantes posteriores da simulação. Além disso, com o processo de assimilação há uma redução global no domínio do erro entre os dados da análise e os dados de observação. No futuro, uma rede neural será treinada para emular o processo de assimilação de dados para acelerar o processo de assimilação no modelo WRF.