O objetivo deste trabalho foi analisar o comportamento espaçotemporal da precipitação pluvial no Estado do Rio Grande do Sul, entre os decênios de 1987-1996 e 1997-2006, por meio de técnicas de mineração de dados. As séries históricas foram adquiridas no sistema de informações hidrológicas Hidroweb. A metodologia utilizada teve como base o modelo CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Foram definidas áreas pluviometricamente homogêneas para os decênios de 1987-1996 e 1997-2006. Em seguida, pela sobreposição dos agrupamentos obtidos para os dois períodos, encontraram-se seis zonas comuns aos dois decênios (A a F). As alterações ocorridas foram avaliadas nas seguintes escalas temporais: anual, sazonal e mensalmente. Os resultados indicaram incrementos significativos (20 a 240 mm) na precipitação anual em todas as zonas, exceto na zona A. Na análise sazonal, as variações foram aleatórias, sendo que, na primavera, todas as zonas apresentaram incremento significativo (44 a 142 mm). Na análise mensal, destaca-se a redução ocorrida no mês de janeiro em todas as zonas, exceto na E. Nos demais meses, as variações foram aleatórias. Os resultados mostram que, entre os decênios, houve uma alteração no volume da precipitação pluvial em todas as escalas temporais analisadas.

The objective of this study was to analyze the spatio-temporal rainfall in Rio Grande do Sul, between 1987-1996 and 1997-2006 decades by using techniques of data mining. The historical series were acquired from the hydrological information Hidroweb system. The methodology used was based on the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) model. First, homogeneous precipitation areas for the 1987-1996 and 1997-2006 decades were defined. Subsequently, by the overlapping of the clusters obtained from both periods, six common areas were defined ranging from A to F. The changes in the volume of precipitation were evaluated annual seasonal and monthly. The results indicated significant increases (20 to 240 mm) in annual precipitation in all areas, except in area A. In the seasonal analysis, the variations were random, and in the spring all areas showed significant increase (44 to 142 mm). In the monthly analysis, the results revealed a reduction occurred in January in all areas, except in area E. In the other months, the changes were random. The results showed that among the decades there has been a change in the volume of rainfall in all timescales analyzed.