Introducing the ACER method for extreme floods event estimation: a comparative analysis with traditional methods

El análisis de frecuencia de caudales extremos es fundamental para comprender los procesos hidrológicos y gestionar inundaciones, ya que proporciona información sobre la probabilidad y magnitud de los eventos de crecida. Aunque existen métodos bien establecidos para el análisis estadístico de valores extremos, hay margen para mejorar en la obtención de estimaciones más precisas y robustas de cuantiles, especialmente en condiciones de disponibilidad limitada de datos o en presencia de valores atípicos. Este estudio evalúa la aplicabilidad, ventajas y limitaciones del método Average Conditional Exceedance Rate (ACER), aplicado por primera vez al análisis de caudales máximos. A diferencia de los métodos tradicionales, ACER ofrece una representación no paramétrica de la distribución de valores extremos subasintóticos y puede manejar datos dependientes, eliminando la necesidad de una eliminación inicial de valores atípicos y de procesos de declustering. El desempeño del método ACER se compara con los enfoques de Máximos por Bloques y Máximos sobre el Umbral, utilizando una población de caudales máximos de una serie sintética de 10,000 años de flujos horarios generada con un generador estocástico. Los resultados demuestran que el método ACER predice eficazmente los caudales máximos para un amplio rango de períodos de retorno, al tiempo que reduce la amplitud de los intervalos de confianza. Es importante destacar que el método ACER logra resultados comparables con registros más cortos, mitigando la necesidad de series largas requeridas por los métodos tradicionales. Además, el método ACER muestra una notable resiliencia frente a valores atípicos, reduciéndose la necesidad de tratamientos específicos para estos casos y mejorando su aplicabilidad práctica. En resumen, ACER se presenta como una alternativa viable para el análisis de frecuencia de caudales máximos en una variedad de escenarios.