Estudos probabilÃsticos envolvendo variáveis climáticas são de extrema importância para as atividades da agropecuária,
construção civil, turismo, transporte, dentre outros. Visando contribuir para o planejamento da agricultura irrigada, este trabalho
teve como objetivos comparar distribuições de probabilidade ajustadas às séries históricas decendiais e mensais, e estimar as
precipitações prováveis para o municÃpio de Barbacena, MG. Foram estudados os meses de dezembro, janeiro e fevereiro, no
perÃodo de 1942 a 2003, constituindo-se séries históricas com 62 anos de observações. As lâminas diárias foram totalizadas em
perÃodos mensais e decendiais, sendo aplicadas as distribuições log-Normal 2 parâmetros, log-Normal 3 parâmetros e Gama. Para
avaliar a adequabilidade das distribuições, nos perÃodos estudados, utilizou-se o teste de Qui-quadrado ( 2), ao nÃvel de 5% de
significância. As precipitações prováveis foram estimadas para cada perÃodo estudado utilizando a distribuição que apresentou o
menor valor de 2, nos nÃveis de probabilidade de excedência de 75, 90 e 98%. A distribuição Gama foi a que melhor se ajustou aos
dados. O estudo de precipitações prováveis é uma boa ferramenta no auxÃlio da tomada de decisão quanto ao planejamento e uso
da irrigação.
Probabilistic studies involving climatic variables are of extreme importance for farming activities, construction, tourism,
among others. Seeking to contribute for the planning of irrigate agriculture, this work had as objectives to compare adjusted
probability distribution models to the monthly and decennial historical series and to estimate the probable rainfall for the Barbacena
County, Minas Gerais State, Brazil. Rainfall data of December, January and February, from 1942 to 2003, were studied, constituting
historical series with 62 years of observations. Daily rainfall depths were added for 10 and 30 days, applying Gama, log-Normal 2 and
log-Normal 3 parameters probability distribution models. Probability distributions models, were compared with Qui-square statistical
test, at 5% significance level. Probable rainfall was estimated for each period, using the best distribution, which was evaluated based
on the smallest Qui-square value, for the probability occurrence levels of 75, 90 and 98%. Gama probability distribution was the most
adequate model.
