R E S U M OA gestão de cheias em bacias hidrográficas brasileiras deve ser discutida e priorizada, porém o cenário atual indica lacunas quanto às informações hidrológicas com variabilidade espacial e temporal condizentes. A modelagem probabilística de eventos extremos de precipitação, buscando a extrapolação para uma frequência e duração, pode servir como excelente ferramenta de análise e tomada de decisões. O objetivo principal deste trabalho foi analisar o ajuste de diferentes modelos probabilísticos a séries de precipitação máxima diária anual no Rio Grande do Sul. Séries pluviométricas de 342 estações foram ajustadas às distribuições Log-Normal a 2 e 3 parâmetros e Gumbel e a adequação foi realizada pelos testes de Kolmogorov-Smirnov e Qui-Quadrado. Todas as distribuições de probabilidade consideradas foram adequadas; entretanto, a distribuição Log-Normal a 3 parâmetros apresentou os melhores ajustes segundo os resultados do teste Qui-Quadrado. Os parâmetros das distribuições de probabilidades apresentaram variabilidade ao longo do estado e forte relação com a localização, sugerindo que a regionalização de chuvas intensas pode ser empregada no Rio Grande do Sul como excelente ferramenta de gestão.Probabilistic modelling of extreme rainfall events in the Rio Grande do Sul state A B S T R A C T Flood management in Brazilian watersheds must be discussed and prioritized, however, the current scenario indicates that there are gaps in hydrological information with respect to its spatial and temporal variability. The probabilistic modelling of extreme rainfall events, having as goal to extrapolate values for a given frequency and duration, can be used as an excellent tool for analysis and decision-making. The main objective of this study was to analyse the adjustment of different probabilistic models for series of annual maximum daily rainfall in Rio Grande do Sul. Series of 342 rain gauges were adjusted to 2-parameter Log-Normal, 3-parameter Log-Normal and Gumbel probability distributions and goodnessof-fit tests were based on the Kolmogorov-Smirnov and Chi-Square procedures. It was found that all the distributions presented adequate results, however, 3-parameter LogNormal distribution had the best performance in accordance with the Chi-Square test. The parameters of probability distribution presented variability over the state and a pronounced relationship with the location of rain gauges. This suggests that regionalization of highintensity rainfall can be employed in Rio Grande do Sul as an excellent management tool.
Palavras-chave:chuvas intensas distribuição de probabilidade regionalização hidrológica