Modelado espacial bayesiano de niveles de retorno de precipitaciones diarias extremas en Honduras

Abstract

Modelar valores extremos en precipitación es muy importante, una forma de cuantificarlos es mediante los niveles de retornos. El modelo completo utilizado para la estimación se desarrolla en una primera etapa asociada a los parámetros de la Distribución Pareto Generalizada (GPD) y una segunda etapa asociada a las tasas de excedencia. Los modelos son abordados mediante modelos jerárquicos. Se toma en cuenta la componente espacial del fenómeno usando covariables. El mejor modelo es escogido mediante en criterio de la log-verosimilitud marginal, las estimaciones de los modelos escogidos se usan de manera conjunta para poder construir con las mismas mapas de retorno. Este estudio está siendo desarrollado para Honduras tomando valores de precipitación diaria de 1972 hasta 2012 en 59 estaciones meteorológicas, evidenciando que la elevación es una covariable que influye en la estimación de los parámetros de la GPD y las tasas de excedencia tienen un comportamiento constante para todas las estaciones.