No presente trabalho foram avaliadas três metodologias de regionalização de vazões mínimas de referência (Q 7,10 Q 90 e Q 95 ) para a sub-bacia do rio Paranã: 1) ELETROBRÁS (1985), tendo como princípio básico a utilização de equações de regressão aplicadas a regiões hidrologicamente homogêneas; 2) CHAVES et al. (2002), que utiliza técnicas de interpolação e extrapolação automáticas em ambiente de sistemas de informações geográficas; e 3) vazão específica, que é calculada com base nas áreas de drenagem de postos fluviométricos localizados a montante e, ou, a jusante da seção onde se deseja calcular a vazão. As características físicas utilizadas na regionalização pelo método ELETROBRÁS (1985) foram a área de drenagem, o comprimento do rio principal, a densidade de drenagem, a declividade média da bacia e do rio principal, extraídas a partir de modelo digital de elevação hidrologicamente consistente da sub-bacia do rio Paranã. As características climáticas utilizadas foram a precipitação total anual e as precipitações do semestre e do trimestre mais secos. Os modelos probabilísticos de distribuição de eventos extremos testados para as séries de vazões mínimas foram: Log-Normal a dois e três parâmetros, Pearson III, Log-Pearson III e Weibull. Após a identificação do modelo probabilístico com melhor ajuste aos dados de vazões foram obtidas, para cada xestação fluviométrica, as vazões mínimas com sete dias de duração associadas ao período de retorno de 10 anos (Q 7,10 ). Os valores das vazões associadas a 90% (Q 90 ) e 95% (Q 95 ) de permanência no tempo foram obtidos da curva de permanência de valores diários de cada estação fluviométrica. Nas regionalizações feitas com aplicação das metodologias proposta por CHAVES et al. (2002) e da vazão específica, procurou-se distinguir quatro possíveis situações: seção de interesse localizada a montante de um posto com vazão conhecida, seção de interesse localizada entre dois postos com vazões conhecidas, seção de interesse localizada a jusante de um posto com vazão conhecida e seção de interesse situada em um canal afluente cuja foz está entre dois postos fluviométricos de um canal de ordem superior. Tanto na metodologia proposta por CHAVES et al. (2002) quanto na de vazões específicas, os valores de vazões foram estimados por meio da aplicação de equações específicas para cada uma das situações mencionadas anteriormente, de acordo com a localização na rede de drenagem da seção onde se deseja conhecer a vazão em relação aos postos fluviométricos existentes. Com os resultados das vazões mínimas estimadas com base nas três metodologias e os valores de vazões observados para os postos fluviométricos da bacia, foi avaliada a precisão das metodologias por meio da aplicação de dois índices: erro relativo e coeficiente de eficiência de Nash e Sutcliffe. Os resultados obtidos permitiram concluir que: os modelos probabilísticos Log-Normal a dois parâmetros e Log-Normal a três parâmetros foram os que melhor se ajustaram aos dados de vazão mínima com sete dias de duração (Q 7 ) para as regiões homogêneas I e II, respectivamente; a área de drenagem e a precipitação total anual foram as características mais expressivas para a representação das vazões regionalizadas pelo método Eletrobrás para as duas regiões homogêneas estudadas; a metodologia de interpolação e extrapolação em sistemas de informações geográficas apresentou baixa eficiência na estimativa de vazões para as situações em que as sub-bacias envolvidas na extrapolação ou interpolação apresentam grandes diferenças de áreas; a metodologia da vazão específica foi mais eficiente na estimativa de vazões em situações onde a seção em que se deseja determinar a vazão está localizada entre dois postos de vazões conhecidas; a melhor metodologia de regionalização de vazões mínimas de referência para a sub-bacia do rio Paranã foi a baseada na utilização de equações de regressão regionais, com erro relativo médio de 13,58% e coeficiente de eficiência de Nash e Sutcliffe médio de 0,97.Three methodologies for the regionalization of the minimum reference flow rates (Q 7,10 , Q 90 and Q 95 ) were evaluated for the sub-basin of Paranã river: 1) ELETROBRÁS (1985) is based on regression equations applied to hydrologically homogenous regions; 2) CHAVES et al. (2002) apply the automatic interpolation and extrapolation techniques in ambient of the geographical information systems; and 3) the specific flow rate is calculated based on the drainage areas in fluviometric gaging stations located upstream and downstream of the section where the rate flow will be calculated. The physical characteristics used in the regionalization by ELETROBRÁS (1985) method were the drainage area, the main river length, the drainage density, the average slopings of the basin and main river, extracted from the hydrological consistent elevation digital model of the Paranã river sub-basin. The annual total precipitation and the precipitations of the driest semester and trimester were the climatic characteristics used. The distribution probabilistic models of extreme events tested for the minimum flow rate series were: Log-normal at two and three parameters, Pearson III, Log-Pearson III, and Weibull. After the identification of the probabilistic model with better adjustment to the data of flow rates for each fluviometric gaging station, the minimum flows associated to the return period of 10 years (Q 7,10 ) were obtained. The values of the flow rates associated to the permanence times of 90% (Q 90 ) and 95% (Q 95 ) were obtained from the permanence curve of daily values in each fluviometric gaging station. In the regionalizations performed with application of either the methodology proposed by CHAVES et al. (2002) and that of the specific flow rate, it was tried to distinguish four possible situations: the interesting section is located at upstream of the station where the flow rate is known; the interesting section is located between two stations where the flow rates are known; interesting section is located at downstream of the station where the flow rate is known; and interesting section is located in an affluent channel from which the firth is between two fluviometric gaging stations of a superior-ordered channel. In either the methodologie by CHAVES et al. (2002) and the specific flow rates, the flow rate values were estimated by applying specific equations for each one of the previously mentioned situations, according to the localization of the drainage net in the section where the flow rate is to be known in relation to the existent fluviometric gaging stations. With the results of the minimum flow rates estimated on the basis of the three methodologies, as well as the values of the flow rates observed in the fluviometric gaging stations in the basin, the accuracy of the methodologies were evaluated by applying two indexes: relative error and the efficiency coefficient by Nash and Sutcliffe. According to the obtained results, the following conclusions may be drawn: the probabilistic models of Log-normal at two parameters and Log-normal at three parameters were the ones showing the best adjustment to the data of minimum flow rate with 7-days duration for the homogenous regions I and II, respectively; the drainage area and the total annual precipitation were the most expressive characteristics for representation of the flow rates regionalized by the ELETROBRÁS method for both homogenous regions studied; the interpolation and extrapolation methodology in the geographical information systems presented low efficiency in estimating the flow rates for the situations where the sub-basins involved into extrapolation or interpolation presented wide differences between the areas; the specific flow rate methodology was most efficient in estimating the flow rates under situations in which the section where the flow rate was determined is located between two fluviometric gaging stations with well-known flow rates; the best methodology for regionalization of the minimum reference flow rates in the sub-basin of the Paranã river was the one based on the regional regression equations, with an average relative error of 13.58% and an average efficiency coefficient by Nash and Sutcliffe of 0.97.