- INSTRUMENTO Fondo Sectorial de Investigación a Partir de Datos
- BENEFICIARIO Ignacio Alvarez Castro : Facultad de Ciencias Económicas y de Administración
- DEPARTAMENTO Montevideo
- SUBSIDIO UYU 567000
- FECHA DE INICIO 01.11.2018
- DURACIÓN 18 meses
- AÑO CONVOCATORIA 2017
- CÓDIGO FSDA_1_2017_1_144032
- FASE CERRADO
- ESTADO Terminado
El estudio de eventos extremos ha tomado una gran relevancia en los últimos años tanto a nivel local como global, debido principalmente al gran impacto que presentan en la sociedad y la economía de los países así como en los ecosistemas. Dentro de la región del Sudeste de Sudamérica los principales eventos climáticos extremos que han sido analizados son los relacionados con la temperatura y la precipitación. En ese sentido, Uruguay cuenta con series temporales que se extienden, en algunos casos, a un siglo lo cual representa un gran valor para este tipo de estudios. Sin embargo, existen muchos períodos sin información tanto para temperaturas extremas diarias como para la variable precipitación El objetivo general del proyecto es la modelización estadística de las series diarias de temperatura máxima y mínima en varias estaciones meteorológicas en Uruguay. Para cumplir con este objetivo es necesario desarrollar herramientas estadísticas para el modelado probabilístico y la visualización estadística de datos temporales. Se utilizarán modelos Bayesianos dinámicos y modelos basados en análisis funcional de datos para obtener series diarias de temperatura mínima y máxima. Una vez se cuente con este insumo, se caracterizarán eventos de olas de frío y calor estudiando su evolución en las últimas décadas. Los resultados permitirán, entre otras cosas, obtener más información acerca de de eventos extremos históricos habilitando a un mejor tratamiento estadístico, y también poder determinar patrones de circulación asociados a dichos eventos. Mediante la utilización de modelos dinámicos atmosféricos se mejorará la comprensión de los eventos extremos obtenidos a partir de las series re-construídas.