Stochastic models for the spatiotemporal analysis of extremes. Applications to the analysis of climate change

Jorge Castillo-Mateo 

Boletín de estadística e Investigación operativa, Tome 40 (2024) no. 3.

Résumé

Este trabajo resume las principales contribuciones de la Tesis doctoral homónima, cuyo objetivo principal fue el desarrollo de métodos estadísticos innovadores para el análisis de cambio climático. Los conjuntos de datos analizados fueron series de temperaturas máximas diarias, espacialmente para la España peninsular y una subregión que incluye Aragón y temporalmente durante más de 60 años. El objetivo principal se dividió en tres objetivos específicos: (i) desarrollar un modelo espaciotemporal para la media, proponer herramientas simples basadas en modelos para enriquecer la inferencia y extender esas herramientas para analizar eventos de calor extremo; (ii) desarrollar nuevos modelos espaciotemporales de autorregresión de cuantiles múltiple y conjunta para capturar mejor los extremos; y (iii) proporcionar un marco accesible para el análisis de récords y desarrollar un enfoque para modelar su ocurrencia. Todos estos objetivos se abordaron desde una perspectiva metodológica aplicada dentro del paradigma basado en modelos jerárquicos bayesianos para datos espaciales georreferenciados, y el último objetivo se complementó con contrastes de hipótesis basados en inferencia no paramétrica. AutorJorge Castillo-Mateo 0000-0003-3859-0248. Departamento de Métodos Estadísticos, Universidad de Zaragoza. [e-mail]

Détail

Mots-clés : análisis de récords, contrastes de hipótesis, modelización bayesiana, procesos gaussianos, regresión de cuantiles, temperaturas máximas diarias.