La creciente evidencia del cambio climático, impulsado por el aumento de la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera, sugiere un aumento generalizado de las temperaturas. Sin embargo, este aumento puede variar significativamente a lo largo del año y entre diferentes regiones geográficas. La identificación precisa de la existencia y magnitud de estas tendencias temporales y espaciales es crucial para formular estrategias de gestión efectivas que mitiguen los impactos adversos del aumento de temperaturas en la salud humana, la agricultura y la economía. Por lo tanto, el objetivo principal de este estudio es desarrollar modelos basados en datos para analizar los efectos del cambio climático en las temperaturas y su variabilidad geográfica en España, utilizando series temporales de temperaturas diarias.La metodología empleada se basa en artículos publicados en el Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics y en Annals of Applied Statistics por Castillo-Mateo et al. Esos autores utilizaron modelos jerárquicos bayesianos para hacer inferencias sobre la distribución de la temperatura máxima diaria en Aragón. Esos trabajos muestran que la distribución de la temperatura diaria tiene un patrón estacional que afecta tanto al valor medio como a la varianza. De acuerdo con Castillo-Mateo et al., hemos decidido establecer nuestro marco en el enfoque bayesiano debido al hecho de que ofrece un ajuste flexible y una inferencia completa. Nos centramos en 40 estaciones españolas, en el período del 1 de enero de 1955 al 31 de diciembre de 2022, con una amplia variabilidad climática y geográfica. Las series de datos son proporcionadas por la base de datos europea ECA&D. Utilizamos el paquete R bamlss, que proporciona herramientas para la inferencia bayesiana de modelos aditivos flexibles. Este paquete es particularmente adecuado para nuestro análisis ya que buscamos desarrollar un modelo conjunto para la media y la varianza de las temperaturas máximas diarias.Para resumir, el Capítulo 1 trata sobre la introducción, objetivos y fases y procedimientos de este trabajo.El Capítulo 2 contiene una revisión de ideas básicas de modelos lineales, inferencia bayesiana y modelos jerárquicos bayesianos. Las principales ideas y resultados de los trabajos de Castillo-Mateo et al. se resumen para considerar las características que deben ser representadas por modelos estadísticos, como efectos autorregresivos, comportamiento estacional y tendencia temporal. Los resultados de Castillo-Mateo et al. se revisan porque muestran que es necesario modelar la varianza.El Capítulo 3 establecerá el procedimiento para llevar a cabo el análisis exploratorio y posteriormente la inferencia bayesiana. En particular, se propone la estructura del modelo. Se incluye una breve descripción de la función R desarrollada para hacer inferencias.El Capítulo 4 resume los principales resultados obtenidos al aplicar la metodología a series diarias de temperaturas en 40 estaciones meteorológicas españolas. Comenzaremos con un análisis exploratorio de datos, a través de varios procedimientos como el uso de cuantiles móviles de 30 días. Continuaremos con la construcción de modelos lineales para la media y la varianza, y su análisis posterior. A su vez, estudiaremos la distribución espacial de los predictores lineales. Después, desarrollamos un modelo bayesiano local y uno global y los comparamos, además de analizar la distribución posterior de parámetros asociados a la tendencia temporal, es decir, a las señales de cambio climático. Se encuentra que los elementos del modelo son necesarios, tanto la memoria de orden 2 como la tendencia en el valor medio y la varianza. También se descubre que hay una variabilidad geográfica que no se reproduce perfectamente utilizando solo covariables geográficas.Finalmente, en el Capítulo 5, destacamos los principales resultados e implicaciones de este trabajo. Y, concluimos con la propuesta de futuros trabajos y líneas de investigación.<br /
