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RESUMOOs dados diários de chuva de 600 estações meteorológicas foram analisados para avaliar a variabilidade da pluviometria na região Nordeste do Brasil. No estudo foram construídos mapas do número de dias chuvosos, do coeficiente de variação (CV) da precipitação pluvial e do número de dias chuvosos. A análise de correlograma também foi aplicada aos totais anuais da precipitação pluvial na região. Os resultados evidenciam que as áreas do semiárido da região de estudo têm os maiores valores de CV da precipitação pluvial e do número de dias chuvosos que as áreas localizadas no litoral e agreste. Os maiores valores de coeficiente de variação estão associados aos menores valores de precipitação pluvial e ao número de dias chuvosos. A variabilidade da precipitação pluvial é menor nas regiões em que os totais pluviométricos são maiores que na região do Polígono das Secas. As altas variabilidades da precipitação pluvial e do número de dias de chuva são fatores limitantes na agricultura de sequeiro nas microrregiões localizadas nas áreas semiáridas do Nordeste do Brasil. Os correlogramas de precipitação pluvial indicaram tendências significativas para o limite de confiança de 95% em algumas estações. Palavras-chave: autocorrelograma, coeficiente de variação, semiáridoAn analysis of rainfall and rainy days in the northeastern region of Brazil ABSTRACT Rainfall daily data of 600 meteorological stations were analyzed to assess the changes in precipitation in northeastern Brazil. Maps of rainy day numbers and the coefficient of variation (CV) for rainfall and rainy days are presented. Autocorrelation function was obtained for the annual rainfall in northeastern Brazil. Results showed that the semiarid regions have a high coefficient of variation for both rainfall and rainy days than those located in northeastern coast and ´agreste´ of Brazil. The highest values of coefficient of variation are associated to the lowest values of rainfall and rainy days. The rainfall change in northeastern Brazil is smaller in rainy regions than in dry regions. The high changes in rainfall and rainy days are limiting features to the rainfed agriculture in semiarid environments. The correlograms of rainfall indicated significant trend for the limits of 95% confidence levels on some stations.

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