A seca é um evento que sempre causou inúmeros prejuízos às populações de diversas regiões do mundo, principalmente em áreas carentes e menos preparadas aos seus efeitos. A mesma é descrita por muitos autores como um fenômeno de elevada complexidade, por ser influenciada por fatores diversos. Esse evento ocorre com grande frequência no Nordeste brasileiro, em virtude, dentre outros fatores, da elevada variabilidade climática verificada nessa região. Apesar dessa elevada susceptibilidade, as medidas de combate à seca implementadas nessa região ainda têm um caráter reativo, não havendo uma priorização por planos que tornem a sociedade mais resiliente a esse evento. Tendo em vista esse cenário, o presente trabalho foi proposto com o intuito de avaliar a aplicabilidade de índices na identificação da seca, possibilitando o monitoramento e a previsão desse fenômeno. Esses índices são ferramentas que estão sendo desenvolvidas por diversos autores na tentativa de caracterizar as secas, por meio da definição da sua intensidade, duração e frequência. Com esse intuito, foram escolhidos alguns índices, que são amplamente utilizados no desenvolvimento de pesquisas de identificação das secas, para o desenvolvimento do presente trabalho. Para a análise da capacidade de monitoramento, além da análise da série histórica dos índices, foi feita uma comparação do comportamento dessas ferramentas com variáveis que indicam a ocorrência da seca, como a vazão e a umidade do solo. Já a possibilidade de utilização de um desses instrumentos, o índice de precipitação padronizada (no inglês, Standard Precipitation Index – SPI), na previsão das secas, foi verificada por meio de ferramentas estatísticas que comparam os valores previstos aos observados. Os resultados mostraram que todos os índices apresentaram um comportamento semelhante na indicação das secas históricas, mas o SPI e o índice de precipitação-evapotranspiração padronizado (no inglês, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index – SPEI) de 12 meses foram os que apresentaram uma maior similaridade com as variáveis que indicam os impactos da deficiência de chuva no meio. Em relação à capacidade de previsão das secas por meio do SPI mensal e trimestral, percebeu-se que esse índice consegue antecipar os eventos de seca com uma melhor qualidade que a climatologia.
Drought is an event that always caused numerous losses to the populations in various regions of the world, especially in poor areas and less prepared to its effects. The drought is described by many authors as a phenomenon of high complexity, being influenced by several factors. This event frequently occurs in the Brazilian Northeast, due, for example, the high climate variability observed in this region. Despite this high susceptibility, the drought responses implemented in this region are just reactive, with no prioritization for plans that make the society more prepared to this event. Given this scenario, this study was proposed in order to evaluate the applicability of indices in drought identification, enabling the monitoring and forecasting of this phenomenon. These indices are tools that have being developed by many authors in an attempt to characterize droughts, by defining its intensity, duration and frequency. We choose some indices, which are widely used in researches and early warning systems, for the development of this work. For the analysis of the monitoring capacity, we observe the behavior of the time series indices and compare these tools with variables that indicate the occurrence of drought, flow and soil moisture, for example. The possibility to use one of these instruments, the standardized precipitation index (SPI) in prediction of drought was verified by statistical tools that compare the predicted values to the observed. The results showed that all indices have a similar behavior in indicating the historical droughts, but the SPI and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) of 12 months have the greater similarity to the variables that indicate rainfall deficiency impacts on the environment. Regarding the drought forecasting capacity through the monthly and quarterly SPI, it was noted that this indice can anticipate drought events with a better quality than the climatology.