Presentamos un método para cuantificar la previsibilidad del evento en el que la evolución de un sistema dinámico determinista ingresa en un subconjunto específico del espacio de estados en un tiempo de avance dado. La idea principal es estudiar la distribución de las tasas de crecimiento finito de errores en las condiciones iniciales a lo largo del atractor del sistema. La previsibilidad de un evento se mide comparando las tasas de crecimiento de errores para las condiciones iniciales que llevan a ese evento con todas las posibles tasas de crecimiento. Ilustramos el método estudiando la previsibilidad de amplitudes extremas de ondas viajeras en el modelo Lorenz-96. Nuestros experimentos numéricos muestran que la previsibilidad de los extremos se ve afectada de varias maneras por diferentes rutas hacia el caos. En un escenario que implica intermitencia debido a la desaparición de un atractor periódico a través de una bifurcación de nodo silla, encontramos que los extremos se vuelven más predecibles a medida que la intensidad del evento aumenta
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