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dc.contributor.authorPérez Figueroa, Rebeca Alejandra
dc.creatorPEREZ FIGUEROA, REBECA ALEJANDRA; 259904
dc.date.accessioned2012-08-01T00:55:37Z
dc.date.available2012-08-01T00:55:37Z
dc.date.issued2012-07-31
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10521/782
dc.descriptionTesis (Maestría en Ciencias, especialista en Estadística).- Colegio de Postgraduados, 2012.es
dc.description.abstractLas precipitaciones extremas en el estado de Tabasco, México, causan pérdidas económicas y serios estragos a los ecosistemas cada año. Esta investigación se basa en el desarrollo de un análisis de eventos de precipitación extrema en Tabasco empleando la información en la base de datos MAYA que comprende observaciones de lluvia diarias para nodos-geográficamente equidistantes. El principal objetivo es proponer un modelo de regresión espacial para datos de precipitaciones extremas con el fin de estimar períodos de retorno vía un modelo jerárquico Bayesiano, y proveer de mapas de riesgo basados en el modelo ajustado así como en la distribución predictiva de precipitación extrema. Se encontró que la localización geográfica incrementa la exactitud en la determinación de niveles de retorno al compartir la información para el análisis. _______________ SPATIAL REGRESSION OF EXTREME PRECIPITATIONS IN THE STATE OF TABASCO. ABSTRACT: Extreme precipitations in the state of Tabasco, Mexico, causes economic lose and ecosystem damages every year. This research is aimed to develop an analysis of extreme rainfall ocurrences in Tabasco using the information in the data base MAYA which comprises daily rainfall observations on equidistant nodes. The main objective was to propose a spatial regression model for extreme rainfall data in order to estimate return periods via a Bayesian hierarchical model, providing risk maps based on the fitted model as well as on the predictive distribution of extreme precipitation. It was found that the geographical localization improves the accuracy on the determination of return levels by sharing information between neighbor sources of data.es
dc.description.sponsorshipConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT).es
dc.language.isospaes
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectBayesianoes
dc.subjectRegresión espaciales
dc.subjectLluvia extremaes
dc.subjectBayesianes
dc.subjectSpatial regressiones
dc.subjectExtreme rainfalles
dc.subjectEstadísticaes
dc.subjectMaestríaes
dc.titleRegresión espacial de precipitaciones extremas en el estado de Tabascoes
dc.typeTesises
Tesis.contributor.advisorPérez Elizalde, Sergio
Tesis.contributor.advisorSuárez Espinoza, Javier
Tesis.contributor.advisorPérez Soto, Francisco
Tesis.contributor.advisorRosengaus Moshinsky, M. Michel
Tesis.date.submitted2012
Tesis.date.accesioned2012-07-25
Tesis.date.available2012-07-31
Tesis.format.mimetypepdfes
Tesis.format.extent2,056 KBes
Tesis.subject.nalManejo de ecosistemases
Tesis.subject.nalEcosystem managementes
Tesis.subject.nalBases de datoses
Tesis.subject.nalDatabaseses
Tesis.subject.nalAnálisis estadísticoes
Tesis.subject.nalStatistical analysises
Tesis.subject.nalTabasco, Méxicoes
Tesis.rightsAcceso abiertoes
Articulos.subject.classificationControl de inundacioneses
dc.type.conacytmasterThesis
dc.identificator5
dc.contributor.directorPEREZ ELIZALDE, SERGIO; 211167


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