A precipitação pluviométrica apresenta importância para os estudos climáticos, pois ocasiona implicações, quando ocorrida em excesso (precipitação intensa). Os dados pluviométricos diários das precipitações máximas anuais para a microrregião de Pau dos Ferros, formada por dezessete municípios, foram disponibilizados pela EMPARN – (Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte) no período de 1964 a 2011 (48 anos) com o objetivo de analisar o ajuste dos dados de precipitação máxima a distribuição de Gumbel por meio do teste de aderência de KolmogorovSmirnov ao nível de 5% de probabilidade utilizando o software R Version 2.12.1 e estimar a precipitação máxima diária anual para diferentes períodos de retorno (2, 5, 10, 20, 50, 100 e 500 anos) para auxiliar no planejamento de obras hidráulicas. Onze dos 17 municípios apresentaram ajuste dos dados de precipitação à distribuição de Gumbel, ou seja, 64,71% das amostras dos dados de precipitação seguem a distribuição de Gumbel. Os dados de precipitação máxima diária anual apresentaram ajuste ao modelo probabilístico de Gumbel, isso indica a possibilidade de realizar estimativas das chuvas máximas para os períodos de retorno de (2, 5, 10, 20, 50, 100 e 500 anos) que servem de referência para o planejamento de obras hidráulicas.
Rainfall has importance for climate studies, because it causes implications when occurring in excess (heavy precipitation). The daily rainfall data of annual maximum precipitation for the micro region of Pau dos Ferros, comprising seventeen counties, were provided by EMPARN - (Agricultural Research Company of Rio Grande do Norte) in the period 1964- 2011 (48 years) with the objective analyzing data adjustment of the maximum precipitation Gumbel distribution through the test Kolmogorov-Smirnov at 5% probability using the software R Version 2.12.1 and estimate the likely annual maximum daily precipitation for different periods return (2, 5, 10, 20, 50, 100 and 500 years) to assist in the planning of hydraulic works. Eleven of the 17 counties showed adjustment of the precipitation data to the Gumbel distribution, in other words 64.71 % of the precipitation data samples following the Gumbel distribution. The maximum daily precipitation data showed annual adjustment to the probabilistic model of Gumbel, this indicates the possibility of estimates of maximum rainfall for return periods (2, 5, 10, 20, 50, 100 and 500 years) that serve as reference for planning waterworks.
