El análisis de frecuencia de crecidas brinda información sobre el potencial de crecidas en base a las condiciones actuales o pronosticadas. También emplea los datos de las crecidas que han ocurrido en el pasado para actualizar las representaciones estadísticas de las crecidas que pueden ocurrir en el futuro.

Consideremos el concepto de "período de retorno", que también se denomina "intervalo de recurrencia". El período de retorno es el tiempo medio en el cual es probable que se produzca una crecida de determinada magnitud.

De forma análoga a la avenida de 25 años, que en promedio ocurre una vez cada 25 años, la tormenta de 25 años también ocurre en promedio una vez cada 25 años. Un concepto equivocado común es que una tormenta de 25 años siempre produce una avenida de 25 años.

De forma análoga a la avenida de 25 años, que en promedio ocurre una vez cada 25 años, la tormenta de 25 años también ocurre en promedio una vez cada 25 años. Un concepto equivocado común es que una tormenta de 25 años siempre produce una avenida de 25 años.

Existen dos aplicaciones básicas del análisis de frecuencia de crecidas. La primera consiste en estimar la magnitud potencial de la crecida que puede ocurrir en un intervalo de tiempo dado. El segundo objetivo principal del análisis de frecuencia de crecidas es estimar el período de retorno de una crecida de cierta magnitud.

Para que los datos estadísticos de guía hidrológica para determinados eventos sean exactos y confiables, es preciso usar conjuntos de datos que incluyan muestras representativas de la mayor cantidad posible de eventos diferentes.

Cuanto más largo el período de datos históricos, tanto mayor la probabilidad de capturar la gama de todos los eventos posibles. Siempre que sea posible, conviene no estimar valores de período de retorno de crecidas que excedan dos veces la duración del registro de datos históricos que tenemos a nuestra disposición, de modo que si no contamos con datos para al menos 250 años, es mejor no confiar demasiado en las estimaciones de avenidas de 500 años.

Aunque es posible estimar períodos de retorno de crecidas con períodos de datos históricos relativamente breves, el nivel de confianza asociado a las estadísticas de frecuencia de crecidas es mucho mayor si los datos abarcan períodos más largos. Por ejemplo, para obtener un cálculo estimado de una avenida de 10 años con un error máximo de ±10 por ciento se necesita un registro de datos históricos de 90 años. Si estamos dispuestos a aceptar un margen de error del ±25 por ciento, podemos trabajar con un registro de datos históricos de 18 años. Esta tabla muestra la duración del período de datos históricos necesaria para un margen de error de ±10 o ±25 por ciento para las avenidas de 10, 25, 50 y 100 años.

A veces necesitamos saber qué probabilidad existe de que una crecida alcance o exceda determinada magnitud en un período de tiempo dado, un valor que denominamos probabilidad de ocurrencia o de excedencia.

Esta tabla muestra la relación entre el período de retorno, la probabilidad de excedencia anual y la probabilidad de no excedencia anual de cualquier año en particular.

El análisis de frecuencia de crecidas exige que los datos sean independientes y homogéneos. El requisito de independencia implica que las crecidas deben ocurrir de forma individual, sin afectarse mutuamente. Es decir, dos caudales máximos por encima del nivel de inundación representan crecidas independientes sólo si entre los dos eventos el caudal regresa por completo al nivel de flujo base. Por otra parte, si no se vuelve al nivel de flujo base entre las dos máximas, las crecidas no son eventos independientes, porque la primera afectó a la segunda. El requisito de homogeneidad significa que cada crecida debe ocurrir bajo condiciones de tipo similar. Dos crecidas son homogéneas si ambas han sido provocadas únicamente por lluvia.

A menudo nos interesa estudiar un evento que produce un caudal específico, normalmente el mayor del año. Si consultamos sólo el caudal máximo de una serie de años, ese conjunto de datos se conoce como serie anual. La letra A en la figura destaca los eventos que integran la serie anual. La serie anual sólo comprende el valor más alto de cada año, incluso si se han producido otros caudales máximos importantes, como sucedió en 1998, en este ejemplo.

Existen situaciones en las que es beneficioso representar más de un caudal máximo por año en las estadísticas de crecidas. Por ejemplo, en el caso de las inundaciones que ocurren con cierta frecuencia, existe un grado razonable de probabilidad de que esto ocurra más de una vez al año.

Es incluso posible que la segunda o tercera máxima de un año en particular exceda la crecida máxima de otro año. En una serie anual, se ignoran los eventos adicionales de este tipo, ya que sólo se toma en cuenta el evento anual más importante.

Como ya vimos, a veces es conveniente incluir varios caudales máximos para el año que están por debajo del máximo anual, pero por encima de un determinado umbral. Aunque el umbral puede ser arbitrario, a menudo se utiliza el caudal máximo anual más bajo del conjunto de datos.

El principio básico detrás del concepto de evento de proyecto es que un evento de precipitación con una determinada frecuencia de retorno producirá una crecida estimada con la misma frecuencia de retorno. Por ejemplo, un aguacero de 25 años provocaría una avenida de 25 años.

La crecida máxima probable (CMP) es el límite teórico superior que podemos esperar de la combinación más severa de condiciones meteorológicas e hidrológicas. Se calcula mediante la precipitación máxima probable (PMP) que es teóricamente posible para un período de duración de tormenta dado en un lugar geográfico en particular.