[pt] O papel da punição e os efeitos de uma população distribuída espacialmente na promoção da cooperação são questões relevantes. Num modelo de Snowdrift Game (SG) que incorpora um agente Punidor (P), Chan et al. (2013) estudaram os efeitos de uma população ligada por uma rede espacial. Os punidores, que carregam um caráter cooperativo (C), estão dispostos a pagar um custo alfa, de modo a punir um desertor (D), isto é, um oponente com comportamento não-cooperativo, em um custo beta. Dependendo dos valores atribuídos para alfa, beta, a razão de custo-benefício r, e da alocação das frequências iniciais, o sistema apresenta um comportamento evolutivo que pode ser homogêneo, com apenas uma única estratégia se perpetuando no longo prazo, ou não-homogêneo, com mais de uma estratégia correspondendo ao equilíbrio assintótico. A estrutura espacial impõe uma restrição geométrica sobre o ambiente competitivo. Neste trabalho, estendeu-se a modelagem de Chan et al. (2013) para duas populações com arranjo espacial. São apresentados os resultados de simulações numéricas. As dinâmicas observadas no mecanismo de replicação por imitação em duas redes espaciais são analisadas e discutidas. Em contraste com uma única população estruturada, a estratégia P sobrevive apenas em um dos casos analisados. Além do equilíbrio evolucionário de longo prazo, a dinâmica competitiva do jogo disposto em duas populações espaciais se difere daquela apresentada por Chan et al. (2013), na medida em que podemos observar a formação de populações inteiras de C e de D ou com a coexistência de C e P numa mesma população no caso em que o custo pelo benefício de cooperar é baixo. / [en] The role of punishment and its effects in a spatial structured population in promoting cooperation are relevant issues. In the Snowdrift Game (SG) incorporating a Punisher agent (P), Chan et al. (2013) studied the effects of a population linked by a spatial network. Punishers, which carry a cooperative character (C), are willing to pay a cost alpha in order to punish a defector (D), i.e., a non-cooperative opponent, in a beta cost. Depending on the values assigned to alpha, beta, the ratio of cost-benefit r, and the initial distribution of the frequency of the strategies, the system displays an evolutionary behavior that can be homogeneous, with only a single strategy perpetuating in the long run, or non-homogeneous, with over a strategy corresponding to the asymptotic equilibrium. The spatial structure imposes a geometric constraint on the competitive environment. In this work, we extended the model proposed by Chan et al. (2013) for two populations with spatial arrangement. The results of numerical simulations are presented. The dynamic observed in the Agent Based Simulation approach in two spatial networks is discussed. In contrast to a single structured population, punishing strategy (P) survive in only one of the cases we shown. In the evolutionary equilibrium long-term, the competitive dynamics set in two spatial populations differs from that one presented by Chan et al. (2013). In this sense, we can observe the formation of entire populations of cooperators and defectors or the coexistence of C and P in each of the two populations for the case that the cost to benefit of cooperation is extremely low.