O objetivo deste trabalho foi correlacionar a precipitação (março a julho) de um grupo de postos homogêneos do setor leste do Nordeste do Brasil (NEB) com Anomalia de Temperatura da Superfície do Mar (ATSM) e identificar áreas de influência deste parâmetro nas chuvas da região. O período de estudo foi de 1945 a 1985 e a análise mostrou influência do Atlântico e Pacífico sobre as chuvas do setor leste, sendo a correlação do Atlântico maior, principalmente na área do Dipolo (correlação maior que 0,6, significativa a p < 0,05). Os modos zonal e meridional, descritos por Servain & Arnault (1995) foram detectados durante análises feitas com defasagem temporal ("lags"). No Oceano Pacífico Tropical Leste se encontrou correlações negativas indicando a presença dos ramos descendentes da célula de Walker no setor leste do NEB.

Neste trabalho objetivou-se estimar a precipitação efetiva decendial para o Município de Goiana (Zona da Mata Norte), Pernambuco, que possui grande representatividade na agroindústria sucroalcooleira do Estado, visando dar auxílio ao manejo de irrigação e na condução do uso racional da água. Foram utilizados dados de precipitação abrangendo uma escala temporal de janeiro de 1981 a dezembro de 2009. As lâminas diárias foram agrupadas em decêndios e, desta forma, a precipitação foi ajustada à função de densidade de probabilidade Gama, de modo que a precipitação provável fosse obtida a partir dos níveis de 75 e 90% de probabilidade. A precipitação efetiva foi estimada pelas metodologias da FAO, USDA e Porcentagem Fixa (PF), através do uso do programa aplicativo CROPWAT. Observou-se que a precipitação efetiva é afetada pela sazonalidade do regime pluviométrico na região em que o município está situado. Em anos de El-Niño deve-se usar o método proposto pelo USDA ou PF de 80%; em anos de águas quentes no Atlântico Tropical Sul a metodologia mais apropriada é a PF de 20%, enquanto o método proposto pela FAO ou PF de 50% é mais indicado para anos regulares.

RESUMOO conhecimento da distribuição e da variabilidade temporal da chuva de uma região, é de grande importância, principalmente no Nordeste do Brasil (NEB), na qual este elemento meteorológico é determinante para distinguir dois períodos pluviométricos: o seco e o chuvoso. Desta forma, a chuva exerce grande influência nas atividades agrícolas condicionando a época de plantio e afetando a produtividade dos cultivos. No presente trabalho foram analisadas as distribuições de probabilidade experimental e teórica, aplicadas a uma amostra de dados de chuva mensal do município de Pesqueira, situado no NEB, Agreste pernambucano, obtida da série histórica de 1920 a 2010. Para verificar a aderência das probabilidades estimadas às frequências observadas aplicou-se o teste não-paramétrico Qui-quadrado. Como período chuvoso identificaram-se os meses de fevereiro a julho, com média de 84,6 mm mês -1 e, como período seco, de agosto a janeiro, com média de 46,0 mm mês -1 . A distribuição Normal foi a que melhor se ajustou ao período chuvoso representando 50% dos meses analisados.Palavras-chave: função densidade de probabilidade, semiárido, testes não-paramétricos Probable monthly rainfall in the 'Agreste' of Pernambuco State ABSTRACT Rainfall distribution and its temporal variability are relevant characteristics, mainly in the Northeast of Brazil (NEB), where rainfall is a key factor which determines the two seasons in the region: the dry season and the rainy season. Thus, rainfall has a strong influence on the agricultural activities, determining the cropping periods and affecting the crop development and harvesting. In the present work, four probability distributions for monthly time series of rainfall were analyzed for the Pesqueira town in the 'Agreste' region of Pernambuco, situated in the NEB, from 1920 to 2010. To verify the fitting of the probability functions to the observed frequency, non-parametric chi-squared test was applied. For the rainy season, the period from February to July, was characterized with a mean rainfall of 84.60 mm month -1 ; the period from August to January was identified as the dry period presenting a mean precipitation of 46.0 mm month -1 . The Normal distribution presented the best fit for the rainy period records, representing 50% of the analyzed months.