Modelado bayesiano de extremos espacio-temporales de precipitación: aplicaciones en estimación de modelos con covariables
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| Natura: | tesis de maestría |
| Data di pubblicazione: | 2025 |
| Descrizione: | Esta investigación tiene como objetivo principal el desarrollo de un modelo bayesiano para la estimación de eventos extremos en modelos espacio-temporales que integren covariables, aplicado a datos de precipitación obtenidos de la base de datos CHIRPS en Costa Rica durante el periodo 2015-2022. En la introducción, se presentan las justificaciones y el planteamiento del problema, donde se destaca la importancia de abordar la gestión de fenómenos extremos de precipitación frente a los desafíos climáticos y ambientales actuales. El marco teórico incluye una revisión de la inferencia bayesiana, la teoría de valor extremo, y la estadística espacial, entre otros temas relevantes, que sirven como base para la formulación del modelo. El trabajo incluye una sección dedicada a la formulación del modelo bayesiano de extremos espacio-temporales y la estimación de sus parámetros. A través de técnicas avanzadas de redes neuronales, como redes LSTM y convolucionales, se proponen arquitecturas con el uso de la inferencia amortizada. La sección de análisis experimental presenta estudios de simulación para evaluar el rendimiento del modelo y su comparación con otros enfoques existentes. Además, se realiza una aplicación práctica utilizando datos de precipitación en Guanacaste, Costa Rica, mostrando cómo el modelo espaciotemporal puede mejorar la predicción y comprensión de los eventos extremos en el contexto regional. Finalmente, en las conclusiones se resumen los hallazgos más importantes y las limitaciones del trabajo. |
| Stato: | Kérwá |
| Istituzione: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Lingua: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/102412 |
| Accesso online: | https://hdl.handle.net/10669/102412 |
| Keyword: | Modelo Bayesiano Extremos espacio-temporales Covariables |