Estadística de valores extremos para inundaciones y sequías
Extreme-value statistics gives theperíodo de retornoits meaning: how rare a flow, a rainfall depth or adry spellis, and how uncertain that estimate is when the record is short.
What extreme value theory and tail risk does here.
Extreme value theory andriesgo de colastudy the behaviour of rare, high-impact events. They provide methods to estimate the magnitude and frequency of extremes beyond the range of observed data. In water, climate and hazards andinfraestructura crítica, extreme value methods set design levels and capital buffers for rare events. Tail dependence analysis reveals when extremes in differentsistemastend to occur together. The canonical description is onSTEM Commons.
Return-period flows and rainfall
Generalised extreme-value or peaks-over-threshold distributions are fitted to annual maxima, with confidence intervals reported alongside the point estimate.
Regional frequency analysis
Short records are pooled across hydrologically similar catchments so ungauged sites inherit a defensible frequency curve.
Compound and non-stationary extremes
Dependence between rainfall and surge, or drought and heat, is modelled with copulas; trends in the record are tested and, where present, the frequency curve is allowed to move.
03Geografía
El agua ahora en la cuenca del Nilo.
Lluvia, aguas de inundación y humedad del suelo en la zona radicular sobre la cuenca del Nilo, de NASA GIBS. Cada capa lleva su propia fecha.
El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.
Estimación satelital, casi en tiempo real. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
diario; modelo con asimilación de datos satelitales
Más recientes en la compilación
2026-10-11
Resolución
cuadrícula de unos 2 km
Incertidumbre
Modelo con asimilación de datos satelitales. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los vacíos de franja y el error de recuperación dejan huecos y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
mensual; gravimetría satelital; último mes que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2022-07-01
Resolución
cuadrícula de unos 2 km
Incertidumbre
Gravimetría satelital; último mes que publica GIBS. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los vacíos de franja y el error de estimación dejan huecos y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.
El agua ahora, con encuadre en la cuenca del Nilo.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Datos abiertos de la NASA
We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified).Datos abiertos de la NASA
Precipitación GPM IMERG, Sistema de Procesamiento de Precipitación de la NASA; distribuida por el Centro de Servicios de Datos e Información de Ciencias de la Tierra Goddard de la NASA (GES DISC); imágenes a través de NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
Humedad del suelo y masa de nieve SMAP nivel 4, NASA Global Modeling and Assimilation Office; distribuido por el NASA National Snow and Ice Data Center DAAC; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
Solución mascon JPL de GRACE y GRACE-FO, NASA Jet Propulsion Laboratory; distribuida por el NASA Physical Oceanography DAAC (PO.DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Datos abiertos de la NASA
Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
Live: NASA GPM IMERG Early. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
Último año, temperatura diaria (ERA5 vía Open-Meteo): contiene información modificada del Copernicus Climate Change Service 2026.
Último año, temperatura e insolación diarias (NASA POWER): estos datos se obtuvieron del proyecto POWER del NASA Langley Research Center (LaRC), financiado por el programa NASA Earth Science/Applied Science..
Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Las capas opcionales (14 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son salidas de modelos y los índices derivados son estimaciones.
Capas y fechas
Tasa de precipitación, media diaria: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 oct 2026
Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
Humedad del suelo en la zona radicular, 0 a 100 cm: SMAP nivel 4, NASA NSIDC DAAC · 11 oct 2026
Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
Anomalía mensual del almacenamiento de agua: mascons GRACE-FO JPL, NASA JPL PO.DAAC · julio de 2022
04Datos
Lo que consume el método.
Datasets and records used by extreme value theory andriesgo de colaon this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed inel registro de fuentes.
Datos
Función
Etiqueta
Annual maximum series
Distribution fitting
OBSERVADO
Peaks over threshold
Distribution fitting
OBSERVADO
Regional catchment descriptors
Pooling groups
ESTIMADO
Climate model projections
Non-stationary scenarios
MODELADO
05Simulador
Route a storm through a river network.
Rain becomes runoff by the curve number method, drains each sub-catchment through a linear reservoir and travels down the main stem by Muskingum routing; play it to watch the flood wave move and flatten. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Nile Basin; the model itself is not tied to a place.
Controles
Storm rainfall depth
120 mm
Storm duration
12 h
Curve number (soil and land cover)
78
Catchment area
800 km²
Reaches on the main stem
5
Travel time per reach (Muskingum K)
6.0 h
Muskingum X (storage weighting)
0.20
Channel capacity per unit area
300 L/s per km²
Lecturas
Peak discharge at the outlet
452 m³/s
Time to peak
21.6 h
Attenuation by the channel
61%
Hours over capacity
26.4 h
Runoff coefficient
52%
Cifras, métodos y fuentes
Hour
Outlet (m³/s)
Unrouted (m³/s)
Upper reach (m³/s)
2.4
0.0
678.9
0.0
12.0
308.3
1,151.4
181.8
21.6
452.4
35.1
73.7
31.2
363.3
1.1
11.1
40.8
198.8
0.0
1.5
50.4
79.3
0.0
0.2
60.0
25.4
0.0
0.0
69.6
6.9
0.0
0.0
79.2
1.7
0.0
0.0
88.8
0.4
0.0
0.0
98.4
0.1
0.0
0.0
108.0
0.0
0.0
0.0
117.6
0.0
0.0
0.0
127.2
0.0
0.0
0.0
136.8
0.0
0.0
0.0
Métodos
Curve number runoffUSDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology
Linear reservoirNash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45
Muskingum channel routingMcCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7
Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
Ríos Natural Earth
Lakes and reservoirsNatural Earth
Ciudades Natural Earth
Intensidad de lluvia, última media hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
Pronóstico del caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS mediante Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
Surface water, 30 m (OPERA DSWx-HLS)NASA JPL OPERA DSWx-HLS (contains modified Copernicus Sentinel data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
Surface water through cloud, 30 m (OPERA DSWx-S1 radar)NASA JPL OPERA DSWx-S1 (contains modified Copernicus Sentinel-1 data 2026) · register nasa.gibs.context-live-layers
Route a storm through a river network. Illustrative teaching model: it runs on the values set by the controls, not on measured data. Methods: Curve number runoff (USDA Soil Conservation Service (1972), National Engineering Handbook, Section 4: Hydrology); Linear reservoir (Nash (1957), The form of the instantaneous unit hydrograph, IAHS 45); Muskingum channel routing (McCarthy (1938); Cunge (1969), Journal of Hydraulic Research 7).
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
07Simulador de gemelo y cascada
Model extreme value statistics for floods and droughts as a system. Run the cascade.
Assembled from theNexus Standardsarea profileNormas de riesgo hídrico: the hazards it names, thesistemasand sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the fullConstructor de sistemas.
Los sectores a los que afecta la inundación urbana y la intensidad con que dependen entre sí: lo que un estudio debe observar y modelizar de forma conjunta.
Elegir un contexto
ARiesgo acoplado en seis sectores6 / 15 relaciones
Sectores · Inundación urbanaEstrés
Ilustrativo: una cascada didáctica sobre valores didácticos, no mediciones.
aplicado a
BRespuesta aplicada en seis pilares11 / 18 traspasos
Pilares · Inundación urbanaKPI
Aplicaciones ilustrativas; los valores son referencias publicadas, citadas en la lectura de resultados.
En este contextoDependencia o traspaso; cuanto más grueso, más fuerteFuera de este contexto
Año del programaTodas las fases
Contexto
Inundación urbana
Las calles inundadas dejan fuera de servicio a la vez las subestaciones, las estaciones de bombeo y el acceso a las clínicas; el agua potable falla cuando falla la electricidad.
W · E · I · F · H · B
Riesgo
Sectores
4 de 6
Relaciones
6 de 15
Acoplamiento
0.46 proporción del total
Pase el cursor por una esquina, una línea o una fila para seguirla en ambos lados.
Ruta
Aplicado a la inundación urbana
L · F · U · S · R · A
Respuesta
Pilares
5 de 6
Traspasos
11 de 18
Ciclos
8 cerrado
Valor esperado
Lo que está en juego
US$390.000 Mal año como mínimo, en costos de interrupción de la infraestructura para hogares y empresas de países de ingreso bajo y medianoBanco Mundial, Lifelines, 2019
Pase el cursor sobre un pilar, una línea o una fila para leer cómo se aplica.
A: una cascada didáctica (choque 0,6, ganancia 0,35, cuatro rondas) sobre valores didácticos para una ciudad-región típica, no mediciones. B: aplicaciones ilustrativas y el indicador clave del que responde cada pilar; los valores son referencias publicadas y citadas, no pronósticos. Eventos abiertos: NASA EONET, en vivo.
How extreme value statistics for floods and droughts is modelled, measured and tested.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo de sistema
The couplings between the systems in extreme value statistics for floods and droughts: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
What are the limits of extreme value theory and tail risk in this field?
Extrapolation far beyond the data is highly uncertain. Changing climates and markets violate stationarity assumptions.
¿Cómo se verifican los resultados?
Fits are checked with diagnostic plots, goodness-of-fit tests and out-of-sample comparison. Sensitivity to threshold and record length is reported.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
serie Reportsis the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
GCRIWater NexusRiesgo y resiliencia sectoriales globalesRiesgo y Resiliencia de los Sistemas NacionalesSeñal del Observatory
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