El estudio de eventos extremos ha tomado una gran relevancia en los últimos años debido principalmente al gran impacto que presentan en la sociedad y la economía de los países, así como en los ecosistemas. Para estudiar estos fenómenos es necesario contar con series temporales lo suficientemente largas y fundamentalmente completas, a un paso temporal de por lo menos un día y de alta calidad. Uruguay cuenta con registros suficientemente largos en ciertos puntos del país, pero se han detectado muchos períodos sin información. La modelización estadística de las series de temperatura observada es el primer paso para obtener bases de datos completas que permitan estudiar los eventos climáticos extremos. Este trabajo presenta métodos estadísticos para modelar series diarias multivariadas con importantes ventanas de datos faltantes, y también métodos de visualización de estas series que permitan explorar la presencia de secuencias de valores extremos. Se trabajó con datos de temperaturas mínimas y máximas en 11 estaciones meteorológicas de Uruguay durante un período de más de 60 años. Los resultados se presentan parcialmente en el documento y de forma completa en una aplicación web accesible en IESTA-INUMET. Este trabajo fue realizado en el marco del proyecto Modelado de temperaturas extremas en Uruguay, financiado por el Fondo Sectorial a partir de datos 2017 – ANII (FSDA 1 2017 1 144032).

 

DT 04/21: Modelos Bayesianos para series diarias: Modelado de temperaturas extremas en Uruguay.