La radiación solar en la superficie (SSR) es un componente crítico del balance energético de la Tierra y desempeña un papel fundamental en la modelización climática, los procesos hidrológicos y la planificación de energía solar. En regiones con escasez de datos como India, donde las redes de radiación terrestre son limitadas, a menudo se utilizan conjuntos de datos de SSR derivados de reanálisis y satélites para llenar las lagunas de observación. Sin embargo, estos conjuntos de datos están sujetos a sesgos sistemáticos, particularmente bajo diversas condiciones atmosféricas y estacionales. Este estudio presenta una evaluación exhaustiva de cuatro conjuntos de datos de SSR ampliamente utilizados: ERA5, IMDAA, MERRA2 y CERES, en comparación con observaciones in situ de alta calidad de 27 estaciones del Departamento Meteorológico de India (IMD), para el período 1985-2020. La evaluación incorpora un análisis temporal a múltiples escalas (diario/mensual), validación espacial y estratificación de condiciones atmosféricas a través del índice de claridad (K). Los resultados indican que CERES exhibe el mejor rendimiento general con el RMSE más bajo (16.30 W/m), un sesgo mínimo (-2.5%) y una fuerte correlación (r = 0.97; = 0.01), particularmente bajo condiciones de parcialmente nublado. ERA5, con una resolución espacial más fina, también tiene un rendimiento robusto (RMSE = 20.80 W/m; MBE = -0.8%; r = 0.94; = 0.01), mostrando un acuerdo consistente con los ciclos estacionales observados, aunque subestima ligeramente la SSR durante la cobertura de nubes monzónicas. MERRA2 muestra una sobreestimación moderada (+4.4%) con variabilidad de sesgo específica de la región, mientras que IMDAA demuestra una sobreestimación persistente (+10.2%) en todas las condiciones, destacando una sensibilidad limitada a la transparencia atmosférica. Es importante destacar que este estudio reconcilia las aparentes contradicciones entre los análisis de sesgo mensuales y basados en condiciones atmosféricas, atribuyéndolas a diferencias de agregación. Si bien los conjuntos de datos de reanálisis sobreestiman la SSR durante el monzón en promedio, tienden a subestimarla bajo condiciones de cielo muy nublado. Estos conocimientos son críticos para guiar la selección y aplicación de conjuntos de datos de SSR en la modelización de energía solar, el diseño de sistemas SPV y el diagnóstico climático a través de los heterogéneos regímenes atmosféricos de India.