O objetivo deste trabalho foi verificar se as ocorrências de dias secos e chuvosos são condicionalmente dependentes da seqüência dos três dias secos e chuvosos anteriores, numa zona pluviometricamente homogênea, por meio da cadeia não-homogênea de Markov de terceira ordem. Os resultados mostraram que as probabilidades diárias de transição podem ser adequadamente estimadas, com base em dados agregados bimestralmente, seguidas de interpolação por meio de funções sinusoidais. Além disso, evidenciou-se que, naquela zona, as ocorrências diárias de chuva são condicionalmente dependentes da seqüência de dias secos e chuvosos nos três dias anteriores. A cadeia não-homogênea de Markov de terceira ordem é um importante instrumento para a análise da dependência entre as seqüências de dias secos e chuvosos em determinadas regiões.

The aim of this work was to verify if the occurrence of dry and wet days are conditionally dependent on the sequences of the dry and wet three preceding days, in a rainfall homogeneous area, using the nonhomogeneous third-order Markov chains. The results showed that daily transition probabilities can be properly estimated from two-month aggregate data, and then adjusted by means of sinusoidal functions. Besides, it was evidenced that everyday rain events in that area are conditionally dependent on the sequences of the dry and wet three days previous to occurrences. The third-order nonhomogeneous Markov chains are an important instrument for the analysis of the dependence between sequences of dry and wet days in certain areas.

O objetivo deste trabalho foi identificar, no Brasil, regiões homogêneas quanto à distribuição de probabilidades de chuva e assim contribuir para estudos de riscos climáticos na agricultura. As regiões foram delimitadas mediante aplicação da análise de agrupamento hierárquica, com variáveis classificatórias definidas pela proporção de pêntadas secas e por medidas de posição, escala e forma das distribuições de freqüências da quantidade de chuva. A análise de agrupamento permitiu identificar 25 zonas pluviometricamente homogêneas em todo o território brasileiro.

The objective of this work was to identify homogeneous areas in Brazil according to the similarity of their rainfall probability distribution, in order to contribute to the studies of climatic risks in agriculture. These areas were delimited using the hierarchical cluster analysis, with discriminating variables defined by the proportion of dry pentads and by measures of location, scale and shape of the pluviometric frequency distributions. Cluster analysis was able to identify 25 rainfall homogeneous areas in the whole Brazilian territory.