RESUMO As chuvas constituem-se na principal fonte de água para bacias hidrográficas. Por isso, a quantificação e o conhecimento de sua distribuição temporal e espacial são indispensáveis para o dimensionamento de projetos hidráulicos. Objetivou-se avaliar a aderência de séries de dados pluviométricos a diferentes modelos probabilísticos e estimar parâmetros da equação de intensidade-duração-frequência (IDF) para estações pluviométricas do Estado da Paraíba. Os dados pluviométricos de cada estação foram obtidos a partir do banco de dados da Agência Nacional de Águas. Para estimar as precipitações máximas diárias de cada estação e o período de retorno (5, 10, 15, 25, 50 e 100 anos), foram utilizadas as seguintes distribuições de probabilidade: Gumbel, Log-Normal II, Log-Normal III, Pearson III e Log-Pearson III. A estimativa das chuvas nas durações de 5-1.440 min foi realizada pela desagregação das precipitações pluviométricas diárias. O ajuste da equação IDF foi realizado por meio de regressão múltipla não linear, com uso do método de interação de gradação reduzida generalizada não linear. As equações de chuvas intensas para a maioria das estações, quando comparadas aos dados observados, apresentaram ajustes com coeficientes de determinação acima de 0,99, o que referenda a metodologia empregada neste trabalho.

ABSTRACT Rainfall is the primary water source for hydrographic basins. Hence, the quantification and knowledge of its temporal and spatial distribution are indispensable in dimensioning hydraulic projects. This study aimed at assessing the fit of a series of rainfall data to different probability models, as well as estimating parameters of the intensity-duration-frequency (IDF) equation for rain stations of the Paraíba State, Brazil. The rainfall data of each station were obtained from the Brazilian Water Agency databanks. To estimate the maximum daily rainfall of each station and return period (5, 10, 15, 25, 50 and 100 years), the following probability distributions were used: Gumbel, Log-Normal II, Log-Normal III, Pearson III and Log-Pearson III. The estimation of rainfall in durations of 5-1,440 min was carried out by daily rainfall disaggregation. The adjustment of the IDF equation was performed via nonlinear multiple regression, using the nonlinear generalized reduced gradient interaction method. When compared to the data observed, the intense rainfall equations for most stations showed goodness of fit with coefficients of determination above 0.99, which supports the methodology applied in this study.