A Bayesian hierarchical spatio-temporal model for extreme rainfall in Extremadura (Spain)

Abstract

A statistical study was made of the temporal trend in extreme rainfall in the region of Extremadura (Spain) during the period 1961–2009. A hierarchical spatio-temporal Bayesian model with a GEV parameterization of the extreme data was employed. The Bayesian model was implemented in a Markov chain Monte Carlo framework that allows the posterior distribution of the parameters that intervene in the model to be estimated. The results show a decrease of extreme rainfall in winter and spring and a slight increase in autumn. The uncertainty in the trend parameters obtained with the hierarchical approach is much smaller than the uncertainties obtained from the GEV model applied locally. Also found was a negative relationship between the NAO index and the extreme rainfall in Extremadura during winter. An increase was observed in the intensity of the NAO index in winter and spring, and a slight decrease in autumn.

Se ha realizado un estudio estadístico de la tendencia temporal de las precipitaciones extremas en la región de Extremadura (España) durante el periodo 1961-2009. Se empleó un modelo Bayesiano jerárquico espacio-temporal con una parametrización GEV de los datos extremos. El modelo bayesiano se implementó en un marco de Monte Carlo con cadenas de Markov que permite estimar la distribución a posteriori de los parámetros que intervienen en el modelo. Los resultados muestran una disminución de las precipitaciones extremas en invierno y primavera y un ligero aumento en otoño. La incertidumbre en los parámetros de tendencia obtenidos con el enfoque jerárquico es mucho menor que las incertidumbres obtenidas con el modelo GEV aplicado localmente. También se encontró una relación negativa entre el índice NAO y las precipitaciones extremas en Extremadura durante el invierno. Se observó un aumento de la intensidad del índice NAO en invierno y primavera, y un ligero descenso en otoño.