Nuevos marcos de modelización espaciotemporal para extremos y aplicaciones al análisis de cambio climático
J. Castillo-Mateo
En esta charla presentaré una línea de investigación dedicada al desarrollo de métodos estadísticos accesibles para el análisis espaciotemporal de fenómenos extremos en el contexto del cambio climático. Durante mi tesis doctoral, centrada en temperaturas máximas diarias, propuse un marco basado en tres aproximaciones complementarias (modelización espaciotemporal de medias, cuantiles y récords) dentro de la inferencia jerárquica bayesiana, ofreciendo alternativas flexibles y computacionalmente viables a los métodos clásicos. A partir de estos fundamentos, la investigación se ha extendido con modelos para la magnitud y la ocurrencia multivariante de récords, proyecciones climáticas y extensiones de la regresión de cuantiles que abordan el muestreo preferencial. Asimismo, se han incorporado nuevas variables como precipitación y contaminantes, junto con herramientas de inferencia causal para estudiar impactos en salud, proponiendo un marco unificado para la evaluación de riesgos.
Keywords: análisis de récords, modelización bayesiana, regresión de cuantiles
Scheduled
Ramiro Melendreras award session
September 2, 2026 5:40 PM
Aula B
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