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O Rio Grande do Sul é um dos maiores produtores de grãos do Brasil, sendo a maioria das culturas conduzida em sistemas não irrigados, tornando-lhes extremamente dependentes das condições climáticas e do regime pluviométrico. Tal fato inspira diversas pesquisas na tentativa de caracterizar o comportamento espacial e temporal das precipitações. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho foi estudar a variação espacial e temporal dos parâmetros alfa e beta da função gama para a geração de dados de precipitação pluvial diária no Estado. Os dados de precipitação pluviométrica foram obtidos junto à ANA - Agência Nacional de Águas. A modelagem da precipitação diária foi dividida em ocorrência e quantidade. Realizou-se a estimativa dos parâmetros alfa e beta da função gama a partir das séries históricas, seguida do ajuste desses parâmetros em função do tempo e do espaço e posterior comparação entre os valores estimados e os observados. De acordo com os resultados obtidos, conclui-se que a metodologia desenvolvida pode ser aplicada para a geração de séries sintéticas de precipitação pluvial diária nas diferentes estações pluviométricas do Rio Grande do Sul. Rio Grande do Sul is one of the largest grain producer states in Brazil, since most of the crops grown in non-irrigated systems, thus making them extremely dependent on the climatic conditions and on the pluviometric regime. This fact has inspired several research studies in the attempt of characterizing the spatial and temporal behavior of the rainfall. The objective of this research was to study the spatial and temporal variation of alpha and beta parameters of the gamma function for the generation of daily rainfall data in the state. The pluviometric precipitation data were obtained from the National Water Agency (ANA). The modeling of the daily rainfall was divided into the events of occurrence and quantity. Estimation of alpha and beta parameters of the gamma function was accomplished on the basis of historical series followed by the adjustment of these parameters as a function of time and space, and then the comparison between estimated and observed values. According to the results, one can conclude that the proposed methodology can be applied for the generation of synthetic series of daily rainfall in the different pluviometric stations of Rio Grande do Sul.