Análisis de Frecuencia de Inundaciones Utilizando el Modelo Logístico Bivariado con Marginales Gumbel y GEV No Estacionarios

El análisis de frecuencia de inundaciones es esencial para diseñar infraestructuras hidráulicas resilientes, pero los modelos estacionarios tradicionales no logran capturar la influencia de la variabilidad climática y el cambio en el uso del suelo. Este estudio aplica un modelo logístico bivariado con marginales no estacionarios a ocho estaciones de aforo en Sinaloa, México, cada una con más de 30 años de registros de descarga máxima. Comparamos distribuciones Gumbel y del Valor Extremo Generalizado (GEV) estacionarias y no estacionarias, junto con sus combinaciones bivariadas. Los resultados muestran que la distribución bivariada GEV–Gumbel no estacionaria proporcionó el mejor rendimiento general según el AIC. Es importante destacar que los marginales GEV y Gumbel capturaron diferencias específicas del sitio: GEV fue más adecuado para sitios con extremos altamente variables, mientras que Gumbel ofreció un ajuste robusto para registros más regulares. En la estación 10086, donde se detectó una tendencia creciente significativa mediante las pruebas de Mann–Kendall y Spearman, el GEV estacionario estimó un caudal de retorno de 50 años de 772.66 m3/s, mientras que el modelo no estacionario proyectó 861.00 m3/s para 2075. Bajo supuestos estacionarios, este caudal sería subestimado, ocurriendo cada ~30 años para 2075. Estos hallazgos demuestran que ignorar la no estacionariedad conduce a una subestimación sistemática de las inundaciones de diseño, mientras que los modelos bivariados no estacionarios proporcionan estimaciones más confiables y relevantes para políticas de adaptación climática y seguridad de infraestructuras.