Análise da Variabilidade dos Períodos Secos e Chuvosos da Precipitação Pluvial no Estado da Paraíba Utilizando o Índice Padronizado de Precipitação (IPP)

O estado da Paraíba situada na região Nordeste do Brasil, apresenta uma variabilidade climática com períodos que variam desde altos índices de precipitação até temporadas secas, devido a influência direta elementos e mecanismos climáticos ditam o regime chuvas Região. Este artigo objetivou elaborar as análises das precipitações pluviais médias mensais anuais dos chuvoso seco. Foram utilizadas séries temporais pluviométrica 123 postos pluviométricos AESA 27 anos observações, para estimar tendência no Estado. Foi elaborada planilha eletrônica os dados históricos estimadas estatísticas básicas como: média, mediana, desvio-padrão, coeficientes assimetria, curtose variação. passo seguinte foi estimativas SPIs software RStudio. Utilizando Surfer versão 13, foram elaborados mapas mapa anual pluviais. Os resultados demonstraram distribuição ocorre forma irregular grande variação durante todo ano. valores mostrou todos meses série histórica chuva assimetria positiva. picos estão concentrados parte central nas regiões Agreste Borborema vai janeiro abril. Nas secos utilizados Índices Precipitação Padronizado (IPP) escalas 1, 3, 6 12 meses. Entre 1997 2000 verificadas atuações secas por SPIs. Esses eventos possivelmente sofreram influências fenômeno El Niño.Palavras-chave: Precipitação, IPP, Variabilidade espaço-temporal, Períodos seco chuvosos. Analysis of the Variability Dry and Rainy Periods Rainfall in State using Standardized Precipitation Index (SPI)A B S T R A C TThe state Paraíba, located Northeast region Brazil, presents climatic variability with periods ranging from high precipitation rates to dry seasons, due direct influence elements mechanisms that dictate rainfall region. This paper aimed elaborate analyses average monthly annual rainy periods. Time series stations years observations were used estimate trend state. spreadsheet was prepared historical data basic statistics estimated as: mean, median, standard deviation, coefficients asymmetry, kurtosis variation. The next step s Using version maps map prepared. results showed distribution occurs irregularly great variation throughout year. values all months asymmetry positive. peaks are concentrated part regions January April. In periods, Indices (SPI) on time scales used. Between drought events verified by s. These possibly influenced Niño phenomenon.Keywords: Precipitation, SPI, Spatio-temporal variability,