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Spatial modelling of air temperature (maximum, mean and minimum) of the State of São Paulo (Brazil) was calculated by multiple regression analysis and ordinary kriging. Climatic data (mean values of five or more years) were obtained from 256 meteorological stations distributed uniformly over the State. The correlation between the climatic dependent variables, with latitude and altitude as independent variables was significant and could explain most of the spatial variability. The coefficients of determination (P < 0.05) varied in the range of 0.924 and 0.953, showing that multiple regression analysis is an accurate method for the modelling of air temperature for the State of São Paulo. Finally, these regression equations were used together with the kriged maps of the residual errors to build 15 digital maps of air temperature using a 0.5 km² Digital Elevation Model in a Geographic Information System.Foram utilizadas técnicas de análise de regressão linear múltipla e krigagem ordinária para a modelagem espacial das temperaturas máximas, mínimas, médias do Estado de São Paulo (Brasil). Os dados climáticos foram obtidos de 256 estações climatológicas distribuídas na totalidade do Estado. O período mínimo das séries climáticas utilizadas foi de cinco anos. Os resultados das análises de regressão apresentaram uma boa correlação entre as variáveis dependentes analisadas (temperaturas médias, máximas e mínimas) com a latitude, e a altitude como variáveis independentes. Os coeficientes de determinação (P < 0,05) variam entre 0,924 e 0,953 indicando que a regressão múltipla é um método preciso de estimativa da temperatura do ar no Estado de São Paulo. As equações de regressão obtidas foram utilizadas, em conjunto com mapas dos resíduos interpolados por krigagem, para a elaboração de 15 mapas de temperatura do ar sobre um modelo de elevação digital de 0,5 km² de resolução espacial com a ajuda de geoprocessamento.