Determinación del Período de Retorno de Oleaje Extremo mediante Análisis de Salidas de un Modelo Numérico Espectral.
Determination of the Return Period of Extreme Wave Height Using Output Analysis of a Spectral Numerical Model
Rosales Grano Pedro
Tenológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Guaymas
Volumen:
1
Edición:
12
Resumen
Con el objetivo de estimar alturas significantes extremas y sus periodos de retorno asociados, se analizó una serie temporal de largo periodo de altura significante de olas, generada por el modelo espectral WaveWatch III en la costa oriental del Golfo de California. Debido a la falta de mediciones directas extensas en la región de estudio, es que se extrajo la información de un nodo numérico del modelo de oleaje. Se compararon las distribuciones de probabilidad de Rayleigh, Gumbel y Weibull mediante dos enfoques: máximos anuales y el método Peaks Over Threshold (POT), utilizando un umbral de 1.8 m y criterios de independencia temporal entre eventos. La calidad de ajuste de las funciones de distribución se evaluó mediante la prueba de AndersonDarling y diagramas P-P y Q-Q. Los resultados mostraron que las alturas de ola menores a 1 m predominan durante la mayor parte del año; sin embargo, se identificaron eventos extremos asociados principalmente a huracanes y tormentas tropicales. La distribución de Gumbel presentó el mejor desempeño estadístico, mostrando el menor valor del estadístico de Anderson-Darling y el mejor ajuste visual en los diagramas probabilísticos. Asimismo, el método POT permitió capturar una mayor cantidad de eventos extremos relevantes, incrementando las alturas estimadas para periodos de retorno largos. Se concluye que la selección del método estadístico y de la distribución probabilística influye significativamente en la estimación de oleaje extremo y, por tanto, en el diseño y evaluación de infraestructura costera.
Palabras clave
Excedencias sobre un umbral, Ingeniería costera, Oleaje extremo, Período de retorno, WaveWatch III.
Referencias Bibliográficas
Al Azad, A. A., Marsooli, R., Jamous, M., Appendini, C. M., Ruiz Salcines, P., y Duran, R. (2026). Coastal erosion hazards in northwest Florida due to extreme wind waves generated by tropical cyclones. Coastal Engineering, 203, 104872. https://doi.org/10.1016/J.COASTALENG.2025.104872
Anderson, T. W., y Darling, D. A. (1954). A Test of Goodness of Fit. Journal of the American Statistical Association, 49(268), 765–769. https://doi.org/10.1080/01621459.1954.10501232
Booij, N., Ris, R. C., y Holthuijsen, L. H. (1999). A thirdgeneration wave model for coastal regions: 1. Model description and validation. Journal of geophysical research: Oceans, 104(C4), 7649–7666.
Coles, S., Bawa, J., Trenner, L., y Dorazio, P. (2001). An introduction to statistical modeling of extreme values (Vol. 208). Springer.
Gan, F. F., y Koehler, K. J. (1990). Goodness-of-Fit Tests Based on P-P Probability Plots. Technometrics, 32(3), 289–303. https://doi.org/10.1080/00401706.1990.10484692
Goda, Y. (1988). On the methodology of selecting design wave height. En Coastal Engineering 1988 (pp. 899–913).
Gumbel, E. J. (1958). Statistics of Extremes. Columbia University Press.
Ifremer. (s/f). WAVEWATCH III – wind waves in the Earth system. Recuperado https://iowaga.ifremer.fr/Products/WAVEWATCH-III
Li, F., Bicknell, C., Lowry, R., y Li, Y. (2012). A comparison of extreme wave analysis methods with 1994-2010 offshore Perth dataset. Coastal Engineering, 69, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2012.05.006
Longuet-Higgins, M. S. (1952). On the statistical distribution of the heights of sea waves. Journal of Marine Research, 11, 245–266.
Luettich, R. A., y Westerink, J. J. (2004). Formulation and numerical implementation of the 2D/3D ADCIRC finite element model version 44. XX (Vol. 20). R. Luettich Chapel Hill, NC, USA.
Martinez-Diaz De Leon, A., y Coria-Mendez, P. (1993). Probability distribution of wave height in Todos Santos Bay, B.C., Mexico. Ciencias Marinas, 19(2), 203–218. https://doi.org/10.7773/cm.v19i2.928
Massel, S. R. (2017). Ocean surface waves: their physics and prediction (Vol. 45). World scientific.
Massey Jr, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. Journal of the American statistical Association, 46(253), 68–78.
Ris, R. C., Holthuijsen, L. H., y Booij, N. (1999). A thirdgeneration wave model for coastal regions: 2. Verification. Journal of Geophysical Research: Oceans, 104(C4), 7667– 7681.
Roelvink, D., Reniers, A., Van Dongeren, A. P., de Vries, J., Lescinski, J., y McCall, R. (2010). XBeach model description and manual. Unesco-IHE Institute for Water Education, Deltares and Delft University of Tecnhology. Report June, 21(2010), 2.
Tolman, H. L. (1991). A third-generation model for wind waves on slowly varying, unsteady, and inhomogeneous depths and currents. Journal of Physical Oceanography, 21(6), 782–797.
Weibull, W. (1951). A Statistical Distribution Function of Wide Applicability. Journal of Applied Mechanics, 18(3), 293– 297.
Zhang, Y. B., Cheng, H., Sheng, C., y Dai, K. S. (2026). Regional assessment of typhoon wind, wave, and current multi-hazards for offshore structure design using SWAN + ADCIRC: Sensitivity to reanalysis wind forcings and extreme value distributions. Weather and Climate Extremes, 52. https://doi.org/10.1016/j.wace.2026.100899
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.