Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Modelo espacial bayesiano de Cox log-gaussiano usando SPDE para estimar la ocurrencia de incendios forestales en el Perú
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-10-02) Salcedo Suarez, Omar Ivan; Quiroz Cornejo, Zaida Jesus
    Los incendios forestales se han venido incrementando en las últimas cuatro décadas a nivel mundial. En el Perú de acuerdo a los datos del INDECI, en los últimos 10 años se evidencia una tendencia creciente. La ocurrencia de estos eventos representa la degradación de la calidad del aire, de la flora y pone en grave riesgo a muchas personas y zonas agrícolas. Para una adecuada evaluación de uno de los componentes del riesgo generado por estos eventos, se requiere analizar la intensidad de su ocurrencia a través de herramientas flexibles. En este contexto se estudia el patrón puntual de estos eventos, a través del modelo espacial bayesiano de Cox log-gaussiano (LGCP) bajo el enfoque de ecuaciones diferenciales parciales estocásticas (SPDE). Los distintos modelos que se evalúan corresponden a la clase de modelos gaussianos latentes y jerárquicos, lo cual nos permite realizar su estimación bajo inferencia bayesiana empleando la aproximación de Laplace anidada integrada (INLA), en tiempos que posibilitan una respuesta rápida y eficiente ante el riesgo generado por estos eventos.