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Este trabalho apresenta um modelo de previsão climatológica para o Número de Dias de Chuva (NDC) de algumas estações meteorológicas do Rio Grande do Sul, utilizando as Temperaturas da Superfície do Mar (TSM) como variáveis preditoras. Nesta pesquisa foram usados dois conjuntos de dados: o primeiro formado por dados mensais de NDC de 5 estações meteorológicas da metade sul do Estado, para o período de 1982 a 2005; o segundo, composto por dados de TSM, para o período de 1982 a 2005. A série foi dividida em dois períodos: o dependente, compreendendo o intervalo de 1982 a 2002, para determinação das equações preditivas, bem como os coeficientes de regressão, e o período independente, cujo intervalo foi de 2003 a 2005, para validação do modelo. Os dados de TSM foram utilizados para, através das equações de regressão, estabelecer as relações entre as variáveis. Para as duas regiões e para todos os meses analisados, obtiveram-se bons resultados na previsão de NDC. A série de dados prevista e a observada seguem um mesmo padrão de distribuição desta variável, embora existam alguns valores previstos que apresentam diferenças dos observados, essas não são significativas. No período independente, a série prevista mostra as maiores diferenças em relação aos valores observados. This study presents a climate forecasting model of the Number of Rainfall Days (NRD) for some meteorological stations in Rio Grande do Sul using the Sea Surface Temperatures (SST) as the predictable variables. Two sets of data were used in this research: the monthly data of NRD, which were obtained from 5 meteorological stations located in the southern half of Rio Grande do Sul, in the period of 1982 until 2005; and the SST data, measured in the same period. This series was divided in two periods: the dependent period is from 1982 to 2002, and it was used to determine the predictable equations and the regression coefficients; and the independent period, which is from 2003 to 2005, and was used to validate the model. The SST data were employed to establish the relations between the variables through the regression analysis. Good results were obtained in the prediction of the NRD for the regions and all the months analyzed. The predictable and observed data had a very similar distribution of the variables. Although there was some predictable values that differed from the observed ones, but these differences were not significant. The higher differences between the foreseen and the observed values occurred in the independent period

Previsão do número de dias de chuva para a metade sul do Rio Grande do Sul utilizando a Temperatura da Superfície do Mar (TSM)