Resumo O Nordeste Brasileiro (NEB) apresenta, como característica marcante, a irregularidade em acumulados de precipitações, o que é decorrência de vários fatores, tais como as características ambientais e de sistemas atmosféricos. Análises estatísticas adequadas são necessárias para ter conhecimento dos níveis de retorno da precipitação em uma região e são muito importantes para auxiliar ações para prevenção de desastres naturais causados por chuvas máximas. O objetivo dessa pesquisa consistiu em apresentar os níveis de retorno da precipitação máxima diária (PMD) em todo o estado da Paraíba, o qual está localizado na NEB. O conjunto de dados foi composto por 238 estações pluviométricas, abrangendo o período de 1994 a 2020. Para a modelagem estatística foi ajustada a distribuição Gumbel, por meio do método da máxima verossimilhança. Os resultados indicaram que o Sertão Paraibano apresentou as maiores estimadas da PMD nos meses de janeiro a março, com volumes superiores a 75 mm. A Mata Paraibana apresentou as maiores estimativas da PMD nos meses de abril a junho, com valores superiores a 125 mm no mês de junho em regiões litorâneas. As informações obtidas sobre os níveis de retorno da PMD são relevantes e podem ser de grande auxílio na implementação de políticas públicas, visando a diminuição dos impactos causados pelas chuvas intensas.

Abstract Brazilian Northeast (NEB) presents, as a striking feature, the irregularity in rainfall accumulations, which is due to several factors, such as environmental characteristics and atmospheric systems. Adequate statistical analyzes are necessary to have knowledge of the return levels of precipitation in a region and are very important to assist actions to prevent natural disasters caused by maximum rainfall. The objective of this research was to present the levels of return of maximum daily rainfall in the entire state of Paraíba, which is located in the NEB. The dataset consisted of 238 rainfall stations, covering the period from 1994 to 2020. In the statistical modeling, the Gumbel distribution was adjusted using the maximum likelihood method. The results indicated that Sertão Paraibano presented the highest estimated PMD in the months from January to March, with volumes greater than 75 mm. Mata Paraibana presented the highest PMD estimates in the months from April to June, with values greater than 125 mm in the month of June in coastal regions. The information obtained on the levels of return of maximum daily rainfall is relevant and can be of great help in the implementation of public policies, aimed at reducing the impacts caused by intense rains.

Resumo A precipitação é um importante objeto de estudo e desempenha um papel importante na dinâmica da distribuição da chuva em uma região. Este estudo teve como objetivo investigar a variação espacial e temporal da precipitação na Bacia do Rio São Francisco (SFRB). Uma série histórica de dados de 1989 a 2018 foi analisada. Uma função aleatória foi decomposta em componentes de tendência e de resíduos para análise de precipitação. Técnicas de interpolação foram utilizadas para analisar o comportamento espacial da precipitação ao longo do tempo, usando mapas de precipitação de alta resolução. Nossos resultados mostraram que o modelo exponencial prevaleceu em quatro períodos. Os resultados também mostraram uma alta variabilidade da precipitação no SFRB e nos permitiu monitorar o comportamento da precipitação ao longo dos anos, bem como nas diferentes sub-regiões da SFRB. Por fim, foram obtidas informações importantes que permitiram, por exemplo, identificar áreas vulneráveis e que sofrem com a falta de chuvas.

Abstract Precipitation is an important object of study and plays an important role in the dynamics of rainfall distribution in a region. This study investigated the spatial and temporal variation of precipitation in the São Francisco River Basin (SFRB). A historical series of data from 1989 to 2018 was analyzed, and a random function was decomposed into trend and residual components for analysis of precipitation. Interpolation techniques were used to analyze precipitation spatial behavior over time, using high-resolution precipitation maps. Our results showed that the exponential model prevailed in four periods. The findings also showed a high precipitation variability in the SFRB and enabled us to monitor precipitation behavior over the years, as well as in the different sub-regions in SFRB. Finally, important information was obtained, enabling, for instance, the identification of vulnerable areas suffering from lack of rainfall.

ABSTRACT Crop pests have negative impacts on yield. This paper proposes a spatiotemporal geostatistical modeling to compare data of adult Syrphidae fly count and corn leaf aphid Rhopalosiphum maidis (Fitch, 1856) colonies in corn crops. The use of a geostatistical model that allows the space-time variation makes the approach more interesting because it is a more complete model. Multiple regression was used to model the trend component for the variable response adult Syrphidae fly count and corn leaf aphid colonies, with the coordinates serving as covariates and the spatiotemporal variations around the deviation are described by a random spacetime residual field. Finally, the prediction map obtained by kriging may be a biological indicator of possible corn leaf aphid colonies in the corn crop. It was possible to verify that the occurrence of the pest provided a significant increase in adult predators and seminatural habitats may favor populations of natural enemies.