| Título: | Análisis de Máximos para Datos Espaciales de Lluvias |
| Autores: | EHYTER MATIAS MARTIN GONZALEZ |
| Fecha: | 2011-08-05 |
| Publicador: | CIMAT |
| Fuente: |
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| Tipo: |
info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Tema: |
info:eu-repo/classification/MSC/Procesos máx-estables info:eu-repo/classification/MSC/Fenómenos Naturales -Lluvias info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1209 info:eu-repo/classification/cti/120903 |
| Descripción: | En el siguiente trabajo se presenta un análisis realizado utilizando datos espaciales de lluvias del Estado de Guanajuato. El objetivo es modelar el comportamiento de las lluvias en todo el estado, de modo que se pueda realizar inferencias sobre eventos extremos, cuya ocurrencia signfica un riesgo considerable para el estado. Las herramientas teóricas requeridas para el desarrollo de esta tesina se centran en la teoría de valores extremos y procesos máx-estables, las cuales a su vez se basan en conceptos de teoría de probabilidad (distribuciones de probabilidad), análisis matemático, teoría de campos aleatorios, modelación estocástica (procesos puntuales de poisson), inferencia estadística (estimación de parámetros) y modelación estadística. La metodología empleada para la obtención de los resultados incluye el ajuste de procesos máx-estables, según los modelos propuestos por Smith (1990) y Schlather (2002), así como la paquetería SpatialExtremes de R, y diversos programas desarrollados específicamente para la obtención y depuración de los datos de interés. El análisis aquí realizado está basado en el trabajo que Freddy López Quintero realizó para su tesis de maestría en 2010. En dicho trabajo, López Quintero ajusta un solo modelo a los datos, utilizando máximos anuales de la precipitación mensual acumulada, mientras que para efectos de la presente tesina se ha ajustado un modelo distinto para cada mes del año con la intención de considerar la variabilidad de las lluvias según la época del año que se considere. |
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