Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-07-17T15:07:40Z No. of bitstreams: 1 VALNELI DA SILVA MELO – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 1922991 bytes, checksum: 610d4875e0220fed76357693eec4f62f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-17T15:07:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VALNELI DA SILVA MELO – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 1922991 bytes, checksum: 610d4875e0220fed76357693eec4f62f (MD5) Previous issue date: 2016-06 / Capes / O objetivo deste trabalho foi o de ajustar funções densidades de probabilidades aos dados das variáveis Severidade e Duração de secas em três sub-regiões do Semiárido do Brasil (SAB). Para tanto, foram utilizados dados de totais mensais precipitados de 320 postos pluviométricos, no período de 1984 a 2014, gentilmente cedidos pela Agência Nacional de Águas (ANA). Foi utilizado o método “RUN” para se obter os dados de Severidade e Duração de secas, a partir dos totais mensais precipitados. Em seguida utilizou-se a técnica de Análise de Agrupamento para regionalizar a Severidade e Duração de secas. O passo seguinte foi obter os ajustes à função distribuição de probabilidades para cada sub-região. As funções distribuição de probabilidades: Gama, GEV e Logística foram as que melhor se ajustaram à variável Severidade de secas, já a os modelos GEV, Weibull com três parâmetros e Gama com dois parâmetros se ajustaram melhor aos dados de Duração de secas para as sub-regiões homogêneas 1, 2 e 3 respectivamente. Os ajustes das variáveis Severidade e Duração de secas à distribuição de probabilidades Normal bivariada não logrou êxito em nenhuma sub-região do SAB. / The objective of this study was to adjust probability density functions to data of severity and duration of droughts in three sub-regions of the semiarid region of Brazil (SAB). To accomplish this task, the totals monthly precipitated of 320 rain gauges were used in the period 1984-2014. These data were kindly provided by the National Water Agency (ANA). Then, was used the method "RUN" to get the severity and duration of droughts based on totals monthly precipitated. Then we used the Cluster Analysis technique to regionalize the severity and duration of droughts. The next step was to get the adjustment of data to Probability Distribution Function (PDF) for each sub-region. The GEV and Logistics were the PDFs that best fitted to the severity of droughts. On the other hands, the GEV models, Weibull three parameters and Gamma with two parameters were adjusted better to the duration of droughts in the sub homogeneous-regions 1, 2 and 3 respectively. Lastly, the severity and duration of droughts were adjusted to normal bivariate distribution. This adjustment was not successful in any subregion of the SAB studied.