CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Este estudo apresenta a aplicaÃÃo e a avaliaÃÃo de sistemas de previsÃo climÃtica, baseados em duas metodologias distintas para obtenÃÃo de Ãndices Regionais de Chuva no perÃodo da Quadra Chuvosa (IRCQC), sobre a regiÃo semi-Ãrida do nordeste do Brasil (RSANEB). No primeiro caso, tem-se um conjunto de simulaÃÃes numÃricas, 30 anos (1971-2000), obtidas atravÃs da aplicaÃÃo de um sistema de previsÃo baseado na teoria da reduÃÃo de escala da previsÃo (downscaling dinÃmico), por meio do aninhamento dos modelos global ECHAM4.5 (Max Plank Institute) e regional RSM97 (National Centers for Environmental Prediction). O Segundo à baseado na teoria dos conjuntos difusos (fuzzy sets), usando como variÃveis de entrada parÃmetros termodinÃmicos sobre e nos Oceanos AtlÃntico e PacÃfico Tropicais, para o perÃodo de 1985 a 1996. Avaliaram-se os resultados obtidos a partir da aplicaÃÃo de cada metodologia sobre a RSANEB e sobre as regiÃes das bacias hidrogrÃficas do Estado do CearÃ. No primeiro caso, para a simulaÃÃo da climatologia do IRCQC e para compostos de anos de contraste climÃticos, categorizados como anos secos, normais e chuvosos, usando-se Ãndices estatÃsticos que avaliam o desempenho do sistema de previsÃo climÃtica e Ãndice de correlaÃÃo estatÃstica entre as sÃries dos IRCQC simulados e observados sobre cada uma das regiÃes citadas acima. No segundo, usando-se Ãndice de correlaÃÃo estatÃstica entre os IRCQC simulados e observados sobre as regiÃes em estudo. Os resultados mostram que a utilizaÃÃo da tÃcnica de downscaling dinÃmico obteve desempenho satisfatÃrio, apresentando habilidade na tarefa de simulaÃÃo da climatologia do IRCQC, capturando as tendÃncias das sÃries dos dados observados, apesar de se observar subestimativa dos valores determinÃsticos observados (bias seco) em todas as regiÃes das bacias hidrogrÃficas analisadas. Adicionalmente, menciona-se que, para a aplicaÃÃo do modelo baseado na teoria dos fuzzy sets, os resultados mostraram que qualitativamente, na escala interanual, a tÃcnica foi capaz de prever pelo menos uma das categorias da variÃvel de saÃda (IRCQC), sobre a RSANEB. Quantitativamente, os menores erros foram observados para os anos classificados na variÃvel de saÃda nas categorias de Normal (N), Chuvoso (C), e Muito Chuvoso (MC), com correlaÃÃes que variam de 0.8 a 0.85, dependendo do mÃtodo de desfuzificaÃÃo usado. Para as regiÃes das bacias hidrogrÃficas do CearÃ, em geral, os resultados foram semelhante aos obtidos na RSANEB, com os IRCQC simulados mais prÃximos do observado para os anos classificados nas categorias de normal (N) a muito chuvoso (MC), apresentando maiores diferenÃas para os anos de muito seco (MS) a seco (S), apresentando Ãndices de correÃÃo estatÃstica que variam entre 0.66 e 0.84. Assim, conclui-se que o uso desses sistemas de previsÃo climÃtica pode auxiliar a previsÃo sazonal de chuva na RSANEB e nas regiÃes das bacias hidrogrÃficas do Estado, fornecendo informaÃÃes de previsÃes climÃticas que possam auxiliar os estudos de quantificaÃÃo dos recursos hÃdricos e o setor agrÃcola dessas regiÃes. / This study presents the application and evaluation of two distinct forecast systems Seasonal Regional Rainfall Indices on the Semi-Arid Northeast of Brazil and Basins of the Cearà State Regions. In the first case a set of numerical simulations (1971-2000) obtained from system forecast based on the theory of dynamic downscaling is used as data to input in the Regional Spectral Model (RSM97) atmospherics variables simulated by ECHAM4.5 global model. The second case is application of fuzzy sets theory as a tool for the period of 1985-1996. Thermodynamic parameters in Tropical Atlantic and Pacific Oceans were used as input variables for the model. The results from the application of each methodology had been evaluated for the climatological simulation and for composites of climatic years of contrast, categorized as dry, normal and rainy years, using statistical performance indices and correlation coefficients among the series simulated and observed on the regions. The results show that the use of the dynamic downscaling technique presents satisfactory performance, presenting ability in the task of simulation of the climatologic indices, capturing the trends series of the observed data, although to observe underestimated of the values observed in all regions analyzed. For the model application based on the theory of fuzzy sets, the results have shown that qualitatively, in an annual scale, this technique was able to forecast at least one of the categories of the output variable (total February/May rain in the of Semi-Arid Northeast Region of Brazil). Quantitatively, the smallest errors have been observed for the years classified according to the output variable in the categories of Normal, Rainy, and Very Rainy, with correlation coefficients ranging from 0.8 to 0.85. For regions of Basins in the State of CearÃ, the results showed that indexes simulated presents values close to that observed in the years ranked in the categories of Normal and Very Rainy, presenting larger differences for the years of Very Dry and Dry, with index correction varying between 0.66 and 0.84. Thus, concludes that the applications techniques can assist the forecast of the Seasonal Regional Rainfall Indices in the regions of the Basins in the State of CearÃ, and supply information of climatic forecasts that can assist the studies of quantification of the water resources and the agricultural sector of these regions.