dc.contributor.advisor | Cuesta Albertos, Juan Antonio | |
dc.contributor.advisor | Prieto Sierra, Cristina | |
dc.contributor.author | Señas Peón, Pablo | |
dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-12-11T15:09:59Z | |
dc.date.available | 2020-12-11T15:09:59Z | |
dc.date.issued | 2020-09 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10902/20125 | |
dc.description.abstract | ABSTRACT: Floods are among the most common and destructive natural disasters, directly and indirectly affecting human life and property. Improving the assessment and management of ood risks is therefore a major priority, and it is a challenge for the scientific and technical communities to address these needs. Within this context, improved forecasting of flood volumes is of great assistance to authorities in taking the most appropriate protection measures.
This report begins with a compilation of the most important concepts and results of the Extreme Value Theory, including proofs of some of the most relevant ones. In the second part, the previous theory will be applied to the expected ood levels in the river Oñati, in the Basque Country. These predictions have been made using several available libraries in the programming language R. | es_ES |
dc.description.abstract | RESUMEN: Las inundaciones se encuentran entre las catástrofes naturales más comunes y destructivas, afectando directa e indirectamente a la vida humana y a la propiedad. Por lo tanto, mejorar la evaluación y la gestión de los riesgos de inundación es una prioridad para la sociedad. Dentro de este contexto, la mejora de las predicciones de los volúmenes de crecidas de los ríos es de gran ayuda para la adopción por parte de las autoridades de las medidas de protección más adecuadas.
Este trabajo comienza haciendo una recopilación de los conceptos y resultados más importantes de la Teoría Estadística de los Valores Extremos, incluyendo las demostraciones de algunos de los más relevantes. En la segunda parte se aplicará la teoría anterior a la evaluación de los niveles de crecida esperables en la cuenca fluvial del río Oñati, en el País Vasco. Estas predicciones se han realizado usando librerías previamente disponibles en el lenguaje de programación R. | es_ES |
dc.format.extent | 69 | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.subject.other | Basque Country | es_ES |
dc.subject.other | Extreme Value Theory | es_ES |
dc.subject.other | Floods | es_ES |
dc.subject.other | Rivers | es_ES |
dc.subject.other | Inundaciones | es_ES |
dc.subject.other | País Vasco | es_ES |
dc.subject.other | Ríos | es_ES |
dc.subject.other | Teoría de Valores Extremos | es_ES |
dc.title | Statistical Extreme Value Theory. Application to basins of the Basque Country | es_ES |
dc.title.alternative | Teoría estadística de valores extremos. Aplicación a cuencas fluviales del País Vasco | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | openAccess | es_ES |
dc.description.degree | Máster en Matemáticas y Computación | es_ES |