Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2017-03-09T15:44:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) DISSERTAÇÃO.pdf: 4639958 bytes, checksum: 77a393d3768b9b607fbd6f3b063611bd (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-03-10T19:34:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO.pdf: 4639958 bytes, checksum: 77a393d3768b9b607fbd6f3b063611bd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-10T19:34:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO.pdf: 4639958 bytes, checksum: 77a393d3768b9b607fbd6f3b063611bd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-02-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / O estado do Rio Grande do Sul, conhecido pela sua produção agrícola tem sido afetado pela queda na produtividade das principais culturas, em decorrência de longos períodos sem precipitação. Os impactos da seca têm influência direta nas atividades agrícolas e econômicas do estado, refletindo-se na baixa disponibilidade de umidade no solo, o que torna o suprimento de água às culturas insuficiente para repor as perdas. Pesquisar a influência da seca na disponibilidade de recursos hídricos, como sua caracterização para identificação de períodos secos, poderá possibilitar o monitoramento dos seus efeitos, auxiliando no planejamento e na diminuição dos seus impactos. Para tanto são utilizados alguns índices de secas que possibilitam quantificar e classificar este fenômeno. Desta forma, o objetivo do presente trabalho foi caracterizar o comportamento da seca agrícola e meteorológica, a partir da utilização do Índice de Severidade de Seca de Palmer (PDSI), Índice de Anomalia de Umidade de Palmer (Z) e do Índice Padronizado de Precipitação (SPI), em algumas localidades do estado do Rio Grande do Sul. Para tanto foram utilizados dados de temperatura média do ar e de precipitação pluvial de 12 postos meteorológicos do Estado, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia e pela Agência Nacional de Águas, contemplando um período de 53 anos de dados, para o período de 1961 a 2013. Para o cálculo dos índices PDSI e Z foram utilizadas equações do balanço hídrico climatológico, realizado pelo método descrito por Thornthwaite (1948), adotando uma capacidade de água disponível no solo de 100 mm para todas as localidades. Os resultados mostraram que o índice PDSI apresentou maiores eventos de secas severas e extremas em relação aos índices SPI e Z. Considerando a análise comparativa dos eventos de secas, o SPI teve maior proximidade do PDSI, quanto ao número de eventos e boa correlação quando aplicado o modelo linear, apesar das correlações entre o SPI e o índice Z também não mostrarem diferença significativa pelo teste t, do parâmetro angular do ajuste linear, a 5% de probabilidade de erro. / The state of Rio Grande do Sul, known for its agricultural production has been affected by the fall in the productivity of major crops due to long periods without precipitation. The drought impacts have direct influence on agricultural and economic activities of the state, reflected in the low moisture availability in the soil, which makes the water supply to crops insufficient to replace losses. Search the influence of drought on the availability of water resources, as its characterization for identifying dry periods, can enable for both are used some drought indices is possible to quantify and classify this phenomenon. The monitoring of their effects, assisting in planning and reduction of their impacts. Thus, the objective of this study was to characterize the behavior of agricultural and dry weather, from the use of drought Palmer Severity Index (PDSI), Palmer Moisture Anomaly Index (Z) and the Standardized Precipitation Index (SPI), in some localities of Rio Grande do Sul state. Therefore, we used data Average air temperature and precipitation of 12 meteorological stations in the Rio Grande do Sul, provided by the National Institute of Meteorology and the National Water Agency, covering a period of 53 years of data for the 1961 period 2013. To calculate the PDSI and Z index were used climatological water balance equations, performed by the method described by Thornthwaite (1948), adopting a water capacity available in 100 mm ground for all locations. The results showed that the PDSI index showed the biggest events of severe and extreme droughts in relation to SPI and Z indices Considering the comparative analysis of drought events, the SPI had closer the PDSI in the number of events and good correlation when applied linear model, although the correlation between the SPI and the Z index did not show significant difference by t test, the angular parameter linear fit, 5% error probability.