El análisis de frecuencias hidrológicas no estacionarias (NS-HFA) ayuda a evaluar la recurrencia de fenómenos hidrológicos extremos en condiciones de no estacionariedad, pero su fiabilidad se cuestiona a menudo debido a la duración relativamente limitada de los registros. La distribución metaestadística de valores extremos (MEV), que aprovecha los registros de eventos ordinarios junto con los extremos, ha demostrado ser ventajosa en condiciones de estacionariedad y en casos con registros limitados. Sin embargo, faltan aplicaciones no estacionarias de la distribución MEV, y sólo se han propuesto versiones modificadas, como las distribuciones MEV simplificada (SMEV) y MEV basada en bloques (MEVBB). En este trabajo se desarrolla la versión no estacionaria de la distribución MEV para el NS-HFA (denominada modelo basado en MEV), que incorpora una estructura no estacionaria explícita y preserva la variabilidad estocástica interanual de los eventos ordinarios. El modelo desarrollado se evalúa utilizando varios modelos de referencia tanto en estudios de simulación como en aplicaciones reales para el ajuste dentro de la muestra y la predicción fuera de la muestra desde las perspectivas de la incertidumbre, la precisión y la eficacia del ajuste. Los modelos de referencia para la comparación incluyen el MEVBB, así como los modelos basados en la distribución SMEV y en la distribución del valor extremo generalizado (GEV). Los resultados demostraron que el modelo propuesto basado en el MEV superaba al MEVBB en cuanto a sobreajuste y capturaba el proceso subyacente de forma más eficiente, precisa y con menor incertidumbre. Además, el modelo basado en el MEV era superior al modelo basado en el GEV debido a su mayor precisión, su eficacia de ajuste equivalente o mejor y su menor incertidumbre. Además, aunque el modelo basado en MEV tuvo en general un rendimiento equivalente al basado en SMEV, el modelo basado en MEV resultó ventajoso para adoptar covariables físicas estocásticas no estacionarias y facilitar las predicciones fuera de muestra. En general, estos resultados demuestran que el modelo basado en MEV propuesto tiene claras ventajas para el NS-HFA y, en consecuencia, promueve su aplicación.
Vidrio-Sahagún, C. T., He, J., & Pietroniro, A. (2023). Nonstationary hydrological frequency analysis using the Metastatistical extreme value distribution. Advances in Water Resources, 176, 104460. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2023.104460