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ResumoNo Brasil, é inexpressivo o número de SIGWEBs desenvolvidos para apoiar os Comitês de Bacia Hidrográficas. Nesta pesquisa, em um limite de 485 possíveis sistemas apenas 14 atenderam aos critérios de instrumento para gestão de recursos hídricos. Uma vez selecionados, foi aplicado um ranking de avaliações para identificação dos pontos fortes e fracos para cada variável selecionada. As variáveis foram divididas em não-funcionais e funcionais, de acordo com os seguintes itens avaliados: página WEB, dados disponibilizados, funcionalidades e serviços disponíveis. Como resultado foi elaborada uma síntese dos requisitos necessários para subsidiar a implementação de SIGWEBs para comitês de Bacias Hidrográficas no Brasil, onde os sistemas SIGA WEB, SIGA SÃO FRANCISCO, SIGA WEB Guandu e GEOSGA se destacaram de forma positiva. A pesquisa conclui que a implementação de um SIGWEB para os Comitês de Bacia Hidrográficas, quando bem desenvolvido, universaliza a visualização integrada dos conflitos e potencialidades existentes no território da bacia hidrográfica de maneira acessível e transparente para todos os cidadãos interessados, facilitando a tomada de decisões.

This work presents the influence of the spatial resolution on precipitation samples to understand extreme events in the Agreste region of Pernambuco, northeast of Brazil. Among the materials used, the following sources of precipitation data (1998 to 2019) can be cited: The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), the Climatic Research Unit (CRU), and weather stations. In the process of validating the precipitation time series with the weather stations, the TRMM data showed a strong Pearson correlation (0.86 -0.90) and the CRU data a moderate one (0.71 -0.76). The relative bias (RB) and the standard deviation of observation ratio (RSR) were also calculated to identify the data's trend, which showed an overestimation for both sources. The extreme events were identified through the calculation of the Standardized Precipitation Index (SPI), where the TRMM with strong correlation (0.80 -0.91) obtained a better performance than the CRU data. The TRMM data were selected to understand the extreme drought events in the study area, where the cities with altitudes above 500m obtained maximum values of probability of occurrence with 19%. Conversely, for extreme humidity events, the maximum was 14% for those with altitudes below 200m.

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