O Ãndice Padronizado de Precipitação (SPI) é um dos métodos mais utilizados para quantificação da seca. A fim de verificar
a possibilidade de utilização do SPI no monitoramento das deficiências e excessos de precipitação na escala mensal, no Estado
do EspÃrito Santo objetivou-se, neste trabalho, verificar o ajuste das séries temporais dessa variável meteorológica à distribuição
gama em cinco localidades do Estado. Por meio dos testes de aderência Kolmogorov-Smirnov e qui-quadrado, as séries
mensais de precipitação pluvial das localidades sob análise podem ser consideradas oriundas de uma população com distribuição
gama incompleta, permitindo o uso do SPI no monitoramento das condições de seca meteorológica. Através de análises
de autocorrelação e correlação-cruzada, observou-se que a principal caracterÃstica das séries do SPI é sua grande variabilidade
espaço-temporal, a qual indica que em uma mesma região meses extremamente secos podem ser precedidos e/ou seguidos
de meses úmidos ou normais, e que distintos casos de seca podem ocorrer de forma aleatória, entre as localidades e em um
mesmo perÃodo.
The Standardized Precipitation Index (SPI) is one of the most widely used methods for quantification of drought conditions.
In order to apply the SPI model to the climate conditions of the State of EspÃrito Santo, Brazil, the study evaluated the
adjustment of the monthly rainfall time series to the gamma distribution in five regions of this State. Using the Kolmogorov-
Smirnov test and the Chi-Square test, it was possible to verify that the monthly rainfall time series, used in this study, can
be fitted to the gamma distribution. On this sense, the SPI model can be applied for monitoring the meteorological drought
conditions in the State of EspÃrito Santo. Using the autocorrelation function and the cross-correlation function, it was possible
to verify that the main characteristic of the monthly SPI series is high temporal variability of its values. This indicates that,
within a same region, extreme dry months may be preceded and/or followed by normal or wet months, and different drought
condition can be observed, at the same period, among the five analyzed regions.
