O planejamento ou a readequação urbana de espaços abertos são capazes de promover a melhoria das condições térmicas exteriores, e assim, influenciar qualitativamente o uso de espaços abertos. Neste contexto, esta pesquisa tem como objetivo analisar a sensação térmica da população de Curitiba e propor um modelo de predição de sensação térmica adequado às condições climáticas locais. Os locais de estudo são ruas de pedestres da Rua XV de Novembro e cercanias. Foram realizados 15 levantamentos de campo, sendo 14 dias no período entre janeiro e agosto de 2009 e um dia em junho de 2010, totalizando 15 situações urbanas distintas. Os levantamentos ocorreram entre 10h00 e 15h00 em dias de semana e foram monitorados dados climáticos e levantados dados pessoais, com o uso de questionários. A metodologia utilizada compreendeu quatro etapas: análise da relação entre as características urbanas e a sensação térmica; análise da sensação térmica real, a partir dos dados coletados; análise da sensação térmica por meio dos índices PMV, PET e UTCI; e proposição de um modelo preditivo de sensação térmica para Curitiba. Da análise dos atributos urbanos e sua relação com as variáveis climáticas e a sensação térmica, concluiu-se que a orientação do cânion e o perfil vertical das fachadas são importantes para compreender o comportamento das variáveis climáticas e para propor sugestões que melhorem o conforto térmico no ambiente urbano. A análise dos índices PMV, PET e UTCI mostrou a necessidade de calibração destes índices para a avaliação da sensação térmica da população de Curitiba. Ao analisar as respostas de sensação térmica e as variáveis climáticas verificou-se que as três categorias de sensação térmica se misturam entre si, não havendo clara distinção entre o grupo de conforto e os de desconforto para o frio e para o calor, o que dificulta a definição de faixas climáticas de conforto térmico para Curitiba. Em relação aos dois métodos estatísticos utilizados para a definição do modelo de predição, a Função Discriminante Linear (FDL) apresentou melhor desempenho que o Modelo de Regressão Logístico (MRL), tendo taxa total de acerto de 53%, se mostrando adequada para a avaliação da sensação térmica da população analisada. / Urban planning and modifications in open spaces are able to promote the improvement of outdoor thermal conditions and thus qualitatively influence the use of open spaces. In this context, this research aims to analyze the thermal sensation of the population of Curitiba and propose a model for predicting thermal sensation suited to local climatic conditions. The study was carried out at the pedestrian street Rua XV de November and adjacent streets. As a whole, fifteen monitoring campaigns were carried out (14 days in the period between January and August 2009 and one day in June 2010), encompassing fifteen different urban situations. The surveys took place between 10h00 and 15h00 on week days and weather data were monitored and personal data collected, using questionnaires. The method comprised four steps: analysis of the relationship between urban characteristics and thermal sensation; analysis of observed thermal sensation vote; analysis of calculated thermal sensation expressed by the indeces PMV, PET and UTCI and proposal of a thermal sensation predictive model for Curitiba. From the analysis of urban attributes and their relationship with climatic variables and thermal sensation, it was concluded that the canyon orientation and the vertical profile of the facades are important to understand the behavior of the climatic variables and to propose suggestions to improve the thermal comfort in urban environment. The analysis of PMV, PET and UTCI indeces showed the need for calibration to evaluate the thermal sensation of the population of Curitiba. The analysis between the observed thermal sensation and the climatic variables showed that the three categories of thermal sensation are mixed among themselves, with no clear distinction between the group of comfort and cold/heat discomfort, making difficult the definition of climatic zones of thermal comfort for Curitiba. Regarding both statistical methods used to develop the thermal sensation predictive model, the Linear Discriminant Function performed better than the Logistic Regression Model and the total success rate of 53% is adequate for the thermal sensation evaluation of the population analyzed.