Changes in the frequency of occurrence of extreme weather events have been pointed out as a likely impact of global warming. In this context, this study aimed to detect climate change in series of extreme minimum and maximum air temperature of Pelotas, State of Rio Grande do Sul, (1896 - 2011) and its influence on the probability of occurrence of these variables. We used the general extreme value distribution (GEV) in its stationary and non-stationary forms. In the latter case, GEV parameters are variable over time. On the basis of goodness-of-fit tests and of the maximum likelihood method, the GEV model in which the location parameter increases over time presents the best fit of the daily minimum air temperature series. Such result describes a significant increase in the mean values of this variable, which indicates a potential reduction in the frequency of frosts. The daily maximum air temperature series is also described by a non-stationary model, whose location parameter decreases over time, and the scale parameter related to sample variance rises between the beginning and end of the series. This result indicates a drop in the mean of daily maximum air temperature values and increased dispersion of the sample data.354769777COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPESSem informaçãoAlterações na frequência de ocorrência dos eventos meteorológicos extremos têm sido apontadas como um provável impacto do aquecimento global. Nesse contexto, objetivou-se detectar a presença de alterações climáticas em séries de temperatura do ar mínima e máxima extremas de Pelotas, Rio Grande do Sul (1896-2011), quantificando sua influência na probabilidade de ocorrência dessas variáveis. Utilizou-se da distribuição geral de valores extremos (GEV) empregada em suas formas estacionária e não estacionárias. Nesse último caso, os parâmetros da GEV são variáveis ao longo do tempo. Com base em testes de aderência e no método da razão da máxima verossimilhança, verificou-se que um modelo GEV em que o parâmetro de localização se eleva ao longo do tempo, apresenta o melhor ajuste da série de temperatura mínima diária. Esse resultado descreve significativa elevação na média dos valores dessa variável, indicando potencial redução na frequência do fenômeno geada. A série de temperatura máxima diária é também descrita por um modelo não estacionário, cujo parâmetro de localização decresce ao longo do tempo e o de escala, relacionado à variância amostral, eleva-se entre o início e o fim da série. Esse resultado indica queda na média dos valores de temperatura máxima diária e elevação da dispersão dos dados amostrais
