En esta investigación, basada en un estudio de caso de Ucrania, (1) examinamos la sensibilidad de la climatología de olas de calor (HW) a los datos de entrada en cuadrícula y (2) comparamos estadísticamente las métricas de HW (como duración, intensidad, etc.) calculadas a partir de los datos en cuadrícula con resultados similares derivados de series temporales de estaciones de alta calidad. Para la primera tarea, utilizamos un mini conjunto estadístico de conjuntos de datos en cuadrícula de la temperatura máxima diaria del aire (TX). El conjunto incluyó lo siguiente: ClimUAd y E-OBS (datos en cuadrícula basados en observaciones de Ucrania y Europa, respectivamente), reanálisis ERA5, ERA5-Land, NOAA-CIRES 20CR V2c y V3, y NCEP-NCAR R1. Para la segunda tarea, se utilizaron los mismos datos en cuadrícula junto con 178 series temporales de estaciones TX controladas por calidad y homogeneizadas de Ucrania. Las HW y sus métricas se definieron de acuerdo con el enfoque resumido por Perkins y Alexander (2013). Todos los cálculos se realizaron para el período 1950-2014. Nuestros resultados mostraron que, dependiendo del conjunto de datos en cuadrícula, los valores calculados de las métricas de HW pueden diferir significativamente. Incluso después de promediar durante el período de estudio y el territorio de Ucrania, los rangos entre los valores máximos y mínimos de las métricas de HW siguen siendo grandes. Por ejemplo, la variación en el número de HW por año puede ser de hasta seis eventos. Sin embargo, las diferencias en las pendientes de tendencia de las métricas de HW son menos pronunciadas. Además, la comparación de los cálculos de HW derivados utilizando datos en cuadrícula y de estaciones mostró que E-OBS, ERA5 y ERA5-Land proporcionan estadísticas de verificación similares. Las estadísticas de evaluación para 20CRV3 son peores en comparación con E-OBS, ERA5 y ERA5-Land, pero significativamente mejores que para 20CRV2c y NCEP-NCAR R1. Nuestros hallazgos pueden ayudar en la selección de conjuntos de datos en cuadrícula para calcular una climatología de HW confiable y, en consecuencia, contribuir al desarrollo de estrategias de adaptación climática para eventos de temperatura extrema en Ucrania, sus países vecinos y potencialmente en toda Europa.